Las áreas de Innovación y Transformación Digital de las grandes empresas tienen el reto de justificar los proyectos en los que invierten. En el caso de proyectos de Inteligencia Artificial o Analítica Avanzada, el reto es aún mayor por la gran cantidad de casos de uso para los que se pueden conseguir grandes ahorros operativos o mayores ingresos.
Para dar prioridad a aquellos proyectos en los que el impacto en Negocio es mayor, se debe tener en cuenta:
- ROI: Retorno de la Inversión.
- TTM: Time to Market.
- Madurez de la tecnología.
En el caso de los proyectos de Inteligencia Artificial, si se quiere avanzar con rapidez tiene más sentido enfocarse en el ROI porque las empresas buscan mejorar los procesos respecto a cómo lo están haciendo ahora. Estas mejoras de los procesos deben producir beneficios financieros cuantificables.
Por otro lado, la priorización de proyectos por TTM tienen un componente estratégico que va más allá de cálculos meramente cuantitativos.
Y en cuanto a la madurez de la tecnología, solo añadir que hay tantos casos de usos en los que ya existen técnicas de Inteligencia Artificial suficientemente maduras, que no hay necesidad de aventurarse en proyectos más propios de I+D, salvo en unos pocos para experimentar o por motivos estratégicos.
Por las razones anteriores, nos vamos a enfocar en el ROI. Cada situación y empresa es muy diferente, por lo que el método para estimar el ROI también lo es. Sin embargo, en general estos podrían ser los pasos para hacer esta estimación, con adaptaciones para cada caso:
1- Estimación de gastos o ingresos en un escenario ideal
Una manera de hacer esta estimación sería escogiendo varias situaciones pasadas y calcular cuánto se hubiera gastado o ingresado la empresa si las decisiones o procesos hubieran sido los óptimos.
Con base en estos cálculos, se estiman los gastos o ingresos de un período en particular. Para hacer esta evaluación, se utilizan criterios objetivos para relacionar la muestra de datos calculados con el valor estimado para todo el período. Hay casos en los que se pueden calcular gastos o ingresos sin necesidad de hacer estimaciones, pero esto no es muy común.
2- Análisis de datos históricos de los gastos o ingresos reales de la empresa
Se suman los gastos o ingresos reales obtenidos en el mismo período usado en la estimación del paso 1.
3 – Cálculo de ganancias esperadas
Usando el mismo período de tiempo, se calculan las ganancias para la empresa según sean:
- Ahorros: ganancias = resultado paso 2 – resultado paso 1
- Mayores ingresos: ganancias = resultado paso 1 – resultado paso 2
4- Cálculo del ROI (y “payback”)
Por lo general, el desarrollo de una aplicación de Inteligencia Artificial se trata de una inversión, pero los ahorros o incrementos de ingresos son indefinidos si el entorno de negocio no cambia. Por eso el ROI se calcula en un período de tiempo, por ejemplo, para un año. La fórmula es:
ROI: ((ganancias – inversión) / inversión) x 100
Donde “ganancias” son ahorros o incremento de ingresos en el período elegido calculado en el paso 3, y la inversión es el coste total del desarrollo de la aplicación.
Una forma muy efectiva de expresar el ROI, es calculando el payback. Se trata del período de tiempo en el que la aplicación “se paga” con las ganancias obtenidas.
Este valor suele ser el indicador más adecuado para expresar el retorno de la inversión para aplicaciones de Inteligencia Artificial y Analítica Avanzada, donde se puede aspirar a que sean “financiadas” en pocos meses, semanas, o incluso días de uso.
El cálculo del payback es muy sencillo: si por ejemplo queremos calcular en cuántas semanas se “paga” la aplicación:
Payback = Inversión / ganancia media en una semana
Cualquier inversión en proyectos de Inteligencia Artificial o Analítica Avanzada debería priorizarse estimando el ROI o Payback.
Hay casos de uso para los que no merece la pena iniciar un proyecto por el bajo retorno, pero hay otros muchos más en los que “se pierde dinero” o se “deja de ganar” si no se desarrollan soluciones de Inteligencia Artificial al servicio del Negocio.
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