Una guía práctica para ordenar la adopción y evaluar resultados
NewsITe
La inversión en inteligencia artificial (IA) en Argentina atraviesa un ciclo de crecimiento sostenido: cada vez más compañías, desde pymes hasta grandes grupos, incorporan soluciones para mejorar procesos productivos, logística, atención al cliente y análisis comercial. Sin embargo, el desafío no se agota en “usar IA”, sino en hacerlo con un plan y con métricas claras para entender qué se gana —y cuándo—.
En el marco del IA Day organizado por la Cámara de la Industria Argentina de Software (CESSI), se presentó una hoja de ruta conocida como “las cuatro olas” de la IA. El esquema propone identificar el nivel de madurez de cada organización y, a partir de eso, ajustar expectativas y metodologías para medir el retorno de la inversión (ROI), que no siempre es inmediato ni exclusivamente financiero.
Las cuatro olas: del aprendizaje a la innovación disruptiva
La idea central es que el valor que aporta la IA aparece por etapas. No se pasa de cero a cien en pocos meses: el retorno suele ser progresivo y depende de capacidades internas, liderazgo y cultura de datos.
- Ola 0 – Aprendizaje y experimentación: es la fase de prueba. Se forman equipos, se testean herramientas y se empiezan a definir marcos éticos y operativos. El “ROI” se expresa, sobre todo, como aprendizaje organizacional y confianza para escalar.
- Ola 1 – Productividad y eficiencia: la IA se integra a tareas existentes para reducir tiempos, costos y errores, especialmente en procesos repetitivos o en análisis de grandes volúmenes de información. Acá el retorno comienza a volverse visible.
- Ola 2 – Expansión y crecimiento: la tecnología deja de ser un apoyo y pasa a impulsar nuevos productos, servicios o mejoras sustantivas en la experiencia del cliente. El retorno se vuelve estratégico: abre mercados y fortalece la innovación.
- Ola 3 – Disrupción: es la etapa de mayor madurez, donde la IA permite redefinir el modelo de negocio y cambiar reglas competitivas. El retorno puede ser exponencial, pero también exige gobernanza, talento y una cultura tecnológica sólida.
Cómo medir el ROI de la IA sin caer en falsos atajos
Medir el retorno implica elegir indicadores acordes a la ola en la que está la empresa. En etapas iniciales, tiene sentido mirar ahorros de tiempo, reducción de incidentes, menor tasa de errores o mejoras en la productividad. Más adelante, se suman métricas de crecimiento: ingresos por nuevos productos habilitados por IA, aumento de conversión, mejoras en retención de clientes o disminución del churn.
El principal desafío no es adoptar IA, sino alinearla con la estrategia del negocio y con la cultura interna para sostener resultados en el tiempo.
En definitiva, comprender en qué ola se encuentra cada organización ayuda a ordenar inversiones, evitar expectativas irreales y construir una adopción con propósito. La IA puede mejorar eficiencia, habilitar innovación y transformar modelos, pero su impacto real aparece cuando se la gestiona como una decisión estratégica y no como una moda tecnológica.
