Ruokonen, M., & Ritala, P. (2026, 23 de junio). Three Approaches to Measuring and Managing AI ROI. MIT Sloan Management Review. https://sloanreview.mit.edu/article/three-approaches-to-measuring-and-managing-ai-roi/

Tras varios años de experimentación con inteligencia artificial, muchas organizaciones siguen enfrentándose a una cuestión fundamental: cómo demostrar que las inversiones realizadas realmente generan valor para el negocio.

El artículo de Mika Ruokonen y Paavo Ritala sostiene que la mayoría de las empresas continúan evaluando la IA de forma intuitiva o mediante indicadores parciales, sin aplicar el mismo rigor financiero que utilizarían para valorar una nueva planta de producción o una gran inversión tecnológica. Además, los autores subrayan que la naturaleza de la IA, especialmente de la IA generativa, hace que el retorno de la inversión (ROI) sea más difícil de cuantificar, ya que sus beneficios suelen manifestarse en mejoras de productividad, calidad, creatividad o velocidad que deben traducirse posteriormente en resultados económicos verificables.

El primer enfoque identificado es el centrado en funciones específicas (function-focused approach). Está orientado a organizaciones que se encuentran en las primeras fases de adopción de la IA y necesitan demostrar beneficios concretos antes de ampliar su despliegue. En este modelo, la inteligencia artificial se implementa en áreas determinadas —como atención al cliente, recursos humanos, marketing o producción— y el retorno se evalúa mediante indicadores directamente relacionados con esas actividades. Este planteamiento facilita obtener casos de éxito medibles y construir evidencia que justifique futuras inversiones, aunque su principal limitación es que el impacto permanece restringido a departamentos concretos y no refleja el valor estratégico que la IA puede aportar al conjunto de la organización.

El segundo modelo corresponde al enfoque empresarial o corporativo (enterprise approach), característico de organizaciones con un mayor grado de madurez digital. En este caso, la IA deja de concebirse como una herramienta aislada para convertirse en un activo estratégico que transforma procesos transversales y contribuye a objetivos globales del negocio. La evaluación del ROI incorpora métricas financieras tradicionales junto con indicadores relacionados con la innovación, la competitividad, la experiencia del cliente, la eficiencia operativa y la capacidad de generar nuevas oportunidades de negocio. Los autores destacan que este enfoque requiere liderazgo ejecutivo, una gobernanza sólida y una visión compartida de cómo la IA contribuye a la estrategia corporativa.

El tercer planteamiento es el enfoque coordinado (coordinated approach), considerado el más avanzado. Combina la flexibilidad de las iniciativas locales con una coordinación estratégica a nivel organizacional. Cada unidad de negocio puede desarrollar proyectos adaptados a sus necesidades, pero todos comparten criterios homogéneos para medir resultados, traducir beneficios a valor económico y facilitar comparaciones entre iniciativas. De este modo, la organización construye un marco común para evaluar el impacto de la IA sin limitar la innovación. Los autores consideran que este modelo permite escalar las inversiones con mayor eficacia y favorece el aprendizaje continuo a medida que la empresa acumula experiencia en el uso de la inteligencia artificial.

El artículo también destaca que el tipo de inteligencia artificial condiciona la forma de medir el retorno. Mientras que los sistemas de IA analítica suelen producir beneficios económicos relativamente fáciles de atribuir —como la optimización de procesos o la mejora de las predicciones—, la IA generativa genera efectos más difusos, relacionados con la calidad del trabajo, la creatividad, la rapidez en la producción de contenidos o el apoyo a la toma de decisiones. Por ello, medir únicamente el ahorro de tiempo o el número de tareas automatizadas resulta insuficiente para comprender el verdadero impacto de estas tecnologías. La creación de valor exige transformar esas mejoras operativas en indicadores financieros y estratégicos comprensibles para la dirección de la organización.

Como conclusión, Ruokonen y Ritala defienden que las empresas evolucionarán progresivamente desde modelos de medición limitados hacia sistemas integrales de evaluación del ROI de la IA. Recomiendan priorizar casos de uso de alto impacto, establecer mecanismos de liderazgo y seguimiento continuos y aceptar que tanto la organización como la propia tecnología seguirán cambiando. El verdadero objetivo no consiste únicamente en desplegar inteligencia artificial, sino en convertir la actividad relacionada con la IA en resultados empresariales verificables, sostenibles y alineados con la estrategia corporativa.