La nueva realidad de la inteligencia artificial en el software empresarial
La prisa por incorporar la IA en cada capa de software empresarial ha creado una nueva realidad para los compradores empresariales: la IA es ahora una línea de pedido, y costosa. El software que alguna vez permitió el trabajo ahora promete hacerlo llevar a cabo él. El tono suena irresistible.
Los desafíos de las promesas de la inteligencia artificial
Los proveedores citan ganancias de productividad multimillonarias y hablan de un “nuevo súper ciclo” de innovación. Sin embargo, para muchas organizaciones, esas promesas aún no han dado resultados mensurables, según un nuevo informe de McKinsey. En cambio, la IA ha introducido una nueva fuente de presión e incertidumbre presupuestaria.
En todo el mercado, los productos de software existentes están adquiriendo capacidades de inteligencia artificial, a menudo con precios más altos. McKinsey estima que la funcionalidad de IA puede impulsar aumentos de precios de lista de entre un 60 % y un 80 % en algunas categorías, particularmente en servicio al cliente, análisis y CRM.
El problema: la mayoría de las organizaciones no han logrado ahorros de costos ni ganancias de productividad equivalentes. Lo que se comercializaba como eficiencia, hasta ahora ha demostrado ser una fuerza inflacionaria en los presupuestos de TI.
El costo creciente de la ‘IA en todas partes’
«La IA está apareciendo en todas partes de nuestra pila, pero no puedo señalar dónde nos está ahorrando dinero», dijo un CIO empresarial en el informe «Actualización de los modelos de negocio de software para prosperar en la era de la IA«. «Estamos gastando más sin tener una idea clara de lo que recibiremos a cambio».
Muchas empresas hablan de lo que es la IA podría hacer, pero muy pocos pueden mostrar lo que realmente está haciendo. El informe encontró que sólo alrededor del 30% ha compartido un retorno de la inversión real, basado en dólares, de las implementaciones de los clientes. El informe destaca a Salesforce como una de las empresas que lo hace bien. Su Calculadora de ROI de Agentforce puede mostrar, en cifras concretas, cómo los agentes de servicio impulsados por IA reducen costos en comparación con los equipos humanos.
Los desafíos de la complejidad en los precios de la IA
McKinsey descubrió que muchos clientes también están luchando con la opacidad de los precios de la IA. La previsibilidad, una piedra angular de los contratos SaaS, se está erosionando a medida que el precio de las funciones impulsadas por la IA se basa en métricas de uso, llamadas API o “créditos”.
Esta falta de claridad deja a los compradores financiando lo que cada vez más parece un experimento abierto. Sin precios estandarizados ni informes transparentes de retorno de la inversión, los clientes asumen el riesgo mientras los proveedores obtienen devoluciones anticipadas.
Desafíos en la eficiencia impulsada por la IA
Una promesa central de la IA sigue en gran medida sin cumplirse. Los asistentes y “copilotos” de GenAI están destinados a automatizar tareas rutinarias, liberando a los empleados para trabajos de mayor valor. Pero pocas organizaciones reportan ahorros significativos en mano de obra.
En algunas industrias, la mano de obra humana de bajo costo sigue siendo más económica que la automatización, lo que socava los argumentos a favor de la eficiencia impulsada por la IA.
Recomendaciones para los clientes
- Solicite un retorno de la inversión cuantificable. Antes de renovar o actualizar los contratos, solicite a los proveedores que proporcionen datos que vinculen el uso de la IA con resultados mensurables, como la reducción de costos, el aumento de los ingresos o el ahorro de tiempo.
- Exigir transparencia en los precios. Impulsar estructuras de facturación predecibles que reflejen los resultados comerciales, no métricas vagas como “créditos de IA” o llamadas modelo. Si los costos son variables, los proveedores deben proporcionar pronósticos de consumo precisos.
- Presupuesto para adopción, no sólo licencias. La implementación exitosa de la IA a menudo requiere capacitación, rediseño del flujo de trabajo y educación y adopción de los empleados.
- Insistir en la responsabilidad del piloto a la producción. Haga que los informes de desempeño posteriores al piloto formen parte del contrato.
Conclusiones finales
La IA promete ser transformadora, pero la transformación debería ser mutua. Los clientes merecen pruebas de que las inversiones en IA generan ganancias mensurables, no solo nuevos costos.
Hasta que los proveedores puedan demostrar que la IA reduce la mano de obra, mejora la eficiencia o crea nueva capacidad comercial, los compradores harían bien en tratar las primas de la IA como provisionales, no permanentes.
Porque, por ahora, la verdadera inteligencia en la IA empresarial puede residir en las preguntas que hacen los clientes, no en los algoritmos por los que pagan.
