Cuando alguien te habla de soluciones de ia para empresas, es fácil dejarse llevar por la promesa. Menos errores, más velocidad, mejores decisiones… suena bien, pero lo que verdaderamente importa es si los números se sostienen cuando los pones delante de tu equipo y de finanzas.
Mi propuesta es sencilla y práctica: medir un “antes” honesto, implantar la IA con cabeza y comparar el “después” con la misma vara. Lo haremos con un método en cuatro bloques que cabe en una página y, sobre todo, se entiende. No se trata de adornar, sino de decidir con calma y con datos.
Primero, el punto de apoyo: un baseline real de 2–4 semanas
Antes de introducir nada, quiero que mires cómo trabajas hoy durante dos a cuatro semanas. No buscamos perfección estadística; buscamos una foto fiel.
- ¿Cuánto tarda tu equipo en completar una unidad de trabajo, ya sea un ticket, un documento o un caso?
- ¿Qué porcentaje de esos trabajos exige retrabajo por errores y cuánto te cuesta corregirlos?
- ¿Qué cumplimiento de tiempos estás dando y qué impacto tiene en satisfacción o en ventas?
Este “retrato de lo cotidiano” es tu punto de apoyo. A partir de ahí, cualquier promesa se convierte en un número que se puede verificar. Lo importante es que las definiciones que uses aquí serán exactamente las mismas cuando midas el “después”. Si cambias la regla a mitad de partido, dejas de comparar; empiezas a imaginar.
El marco de decisión: cuatro bloques que no engañan
Piensa en una balanza. En el lado izquierdo están los costes; en el derecho, los beneficios; alrededor, el riesgo que, si no se gestiona, se come parte de la mejora.
El primer bloque son los costes directos, los que aparecen en contratos y facturas: licencias de software, consumo en la nube y coste por inferencia si utilizas modelos, además de la integración con tus sistemas. Aquí conviene separar lo fijo de lo variable, porque no es lo mismo un gasto que pagarás uses mucho o poco, que un coste que crecerá con cada interacción.
El segundo bloque es donde casi todos se resbalan: los costes indirectos. La tentación es pensar que, si lo hace el equipo interno, sale gratis. Y no. El tiempo de producto, datos, ingeniería y operaciones tiene un valor que afecta a tu capacidad.
Además, hay que cuidar el dato, limpiarlo, gobernarlo, explicar quién puede ver qué y por qué. También está la formación del equipo, la adopción en el día a día y las pequeñas mejoras que necesitarás durante los primeros meses. Nada de esto es un lujo; todo esto es el precio de un sistema que funciona de verdad.
El tercer bloque es el que todos queremos contar, pero con prudencia: los beneficios. Aquí entra el tiempo que dejas de gastar por unidad de trabajo, el retrabajo que ya no haces porque reduciste errores, y el posible aumento de conversión o de valor medio cuando respondes mejor y más rápido.
Lo fundamental no es prometer mucho, sino acordar de antemano cómo lo medirás. Si hoy tardas seis minutos en algo, y mañana tardas cuatro, eso es un ahorro observable. Si hoy conviertes dos de cada cien oportunidades y mañana conviertes tres, también lo verás. La clave es que el método de medida sea el mismo antes y después.
El cuarto bloque es el que suele escribirse en pequeño y nunca debería: riesgo y cumplimiento. No hablo de teorías legales, hablo de euros. Hablo de las mitigaciones necesarias para que el sistema sea confiable, como revisiones humanas en casos críticos, filtros, auditorías o cifrado.
Y hablo del coste esperado de un fallo: no el peor escenario del mundo, sino una probabilidad razonable multiplicada por un impacto razonable. Cuando lo traduces a números, la conversación mejora, porque ya no discutes sobre miedos, sino sobre decisiones.
La fórmula es simple; lo exigente son los supuestos
El ROI se calcula restando los costes totales a los beneficios y dividiéndolo todo entre esos costes totales. Lo complicado no está en la fórmula, sino en la honestidad de los supuestos. Por eso siempre trabajo con tres escenarios: uno pesimista, uno base y uno optimista.
No es maquillaje; es humildad. La realidad rara vez se comporta exactamente como el caso medio, y anticiparlo te ahorra decepciones y discusiones estériles.
Un ejemplo con números: antes y después en un equipo de soporte
Imagina un equipo de soporte B2B con quince personas que resuelven ocho mil tickets al mes. En el baseline, sin IA, cada ticket tarda una media de seis minutos. Eso son ochocientas horas mensuales solo en tiempo directo.
Si calculas un coste total de veintidós euros por hora, ya tienes la primera cifra: diecisiete mil seiscientos euros. Añade que un seis por ciento de los casos exige retrabajo, unos cuatrocientos ochenta tickets, y que ese retrabajo cuesta de media diez euros por incidente.
Ahí van cuatro mil ochocientos euros más. Ahora mira el lado positivo: desde soporte se generan seiscientas oportunidades mensuales que convierten un 2,5% con un margen de ciento veinte euros por venta. Ese margen compensa mil ochocientos euros. Tu coste neto mensual del área, antes de implementar nada, ronda los veinte mil seiscientos euros.
Instalas un asistente de IA que sugiere respuestas, resume historiales y clasifica. Antes de cantar victoria, acuerdas cómo medir. En el escenario base, te comprometes a buscar una reducción del 35% del tiempo por ticket, llevar el retrabajo a un cuarenta por ciento menos y subir un punto la conversión por respuestas más rápidas y relevantes.
Con esos supuestos, el tiempo baja a tres coma nueve minutos por ticket, lo que te deja en quinientas veinte horas al mes. El coste directo de tiempo cae a once mil cuatrocientos cuarenta euros. El retrabajo se reduce a doscientos ochenta y ocho casos y te cuesta dos mil ochocientos ochenta euros.
La conversión sube a 3,5% y el margen atribuible a soporte asciende a dos mil quinientos veinte euros. Si juntas estas tres cifras, el coste neto operativo, antes de pagar la IA, es de once mil ochocientos euros.
Ahora sí, toca pagar la tecnología. La licencia y la orquestación del modelo te cuestan mil doscientos cincuenta euros al mes, el uso y la inferencia suman mil cien, la integración la decides prorratear en doce meses y se convierte en mil euros mensuales durante el primer año.
El tiempo interno involucrado durante el arranque se te va a tres mil ciento cincuenta euros mensuales, a lo que sumas trescientos cincuenta por formación y cinco cientos por mitigaciones de riesgo, entre revisión humana en casos sensibles y auditorías prorrateadas. El total de la IA, en el primer trimestre, serían siete mil trescientos cincuenta euros.
Si comparas el “después” con todo incluido, esos once mil ochocientos euros operativos más los siete mil trescientos cincuenta de la IA te dejan en diecinueve mil ciento cincuenta euros.
Frente a los veinte mil seiscientos del baseline, ahorras mil cuatrocientos cincuenta euros al mes y el ROI sobre el coste de la IA se sitúa ligeramente por debajo del veinte por ciento. No es un golpe de efecto, pero sí un proyecto que se paga solo mientras aprendes y estabilizas.
En un escenario pesimista, si solo recortas tiempo y retrabajo un veinte por ciento y la conversión apenas sube tres décimas, quizá apenas ahorres trescientos euros y el ROI sea modesto, pero no estarías perdiendo dinero mientras ajustas el proceso.
En un optimista sensato, con cuarenta y cinco por ciento menos de tiempo, sesenta por ciento menos de retrabajo y una mejora de conversión de uno coma seis puntos, el ahorro supera los tres mil euros y el ROI mensual roza la mitad del coste invertido. No te cuento esto para enamorarte del optimista, sino para que veas cómo respira el proyecto ante cambios razonables en el rendimiento.
Hay un detalle que cambia mucho la foto y conviene recordar: los primeros tres meses suelen concentrar el esfuerzo interno y la amortización de la integración. Cuando esa carga baja, a partir del cuarto mes, tu coste de IA cae sin tocar el modelo.
Si el tiempo de equipo se reduce de forma natural a cerca de mil doscientos cincuenta euros y dejas de prorratear la integración, te estás ahorrando casi tres mil euros mensuales de coste. Con los mismos resultados del escenario base, el ROI mensual salta por encima del sesenta por ciento. No es magia; es adopción, rutina y menos fricción.
Cómo montar el “antes” sin trampas y reportar lo que importa
El baseline no se improvisa. Es un acuerdo explícito entre producto, operaciones, datos y finanzas. Define en una sola frase cómo medirás el tiempo por unidad y quién lo captura. Deja claro qué cuenta como error y cómo se registra el retrabajo. Especifica si la mezcla de casos cambia y cómo lo tendrás en cuenta. Marca los tiempos de respuesta y resolución que hoy sostienes. Y si hay ingresos asociados, define el criterio de atribución con finanzas desde el inicio.
Con ese acuerdo, preparas un tablero semanal con pocas métricas:
- Tiempo.
- Errores.
- Adopción.
- Coste por unidad.
- Ahorro frente al baseline y, si aplica, margen incremental.
Y lo revisas todos los viernes a la misma hora. No necesitas veinte indicadores; necesitas seis bien definidos que no cambien de nombre según convenga.
Presentar el ROI sin vender humo
Cuando toque contar resultados, no quieras deslumbrar. Empieza por el problema y por el baseline con una tabla sencilla. Explica qué cambiaste con la IA y dónde tocaste el proceso, dejando claro lo que no cambiaste.
Muestra la misma tabla para el “después”, con las mismas definiciones, y cierra con el ROI en los tres escenarios y una nota sobre el coste de mantenimiento mensual y los próximos ajustes. Cuando hablas así, no vendes; invitas a decidir.
Errores habituales y cómo esquivarlos a tiempo
Hay patrones que se repiten y que podemos evitar. El primero es sobreestimar el ahorro de tiempo como si cada minuto liberado se convirtiera en euros automáticos. La realidad es que al principio parte de ese tiempo se reubica y solo una fracción se monetiza.
Sé conservador y deja que la adopción haga su trabajo. El segundo es ignorar el mantenimiento: el modelo no es un cuadro, es un sistema vivo que requiere actualizaciones, vigilancia y pequeños cambios. Presupuestarlo sale más barato que esperar a que algo se rompa.
El tercero es medir un “antes” débil que hace que cualquier “después” parezca mágico. No te hagas trampas: si el baseline es flojo, el ROI será un espejismo. El cuarto es mirar únicamente el coste de la nube y olvidar el tiempo del equipo y la integración, que pesan mucho en los primeros meses.
El quinto es ocultar el riesgo por miedo a incomodar; cuando lo llevas al Excel, la conversación madura. Y el sexto es cambiar la métrica a mitad del piloto: si mueves la portería, pierdes credibilidad. Mejor ajustar explícitamente y dejar trazabilidad de por qué cambiaste algo.
¿Y si no es soporte, sino ventas, finanzas o legal?
El método no cambia; cambian las métricas. En ventas te interesará el tiempo por propuesta, la tasa de respuesta, el porcentaje de cierres, la duración del ciclo y el valor medio de los acuerdos. En finanzas mirarás el tiempo de conciliación, los errores por factura, los días de cierre y el coste por transacción.
En legal, el tiempo de revisión de contratos, la detección de cláusulas críticas, los errores evitados y los acuerdos cerrados por mes. En todos los casos, mantén la disciplina: baseline, cuatro bloques, sensibilidad y tablero.
Esa repetición es tu ventaja, porque convierte la evaluación de soluciones de ia para empresas en un hábito, no en un examen.
Menos promesas, más control
Si algo quiero que te lleves es esto: el ROI no es una barrera para convencer a nadie, es una forma de trabajar que te da control. Cuando mides un antes honesto, introduces la IA con red de seguridad y comparas con la misma vara, ya no dependes de la retórica.
Te quedas con decisiones. Y cuando te acostumbras a ver el proyecto en tres escenarios y a revisar el tablero cada semana, la IA deja de ser apuesta a ciegas y se convierte en inversión con seguimiento.
Mi recomendación práctica es simple y ejecutable. Toma dos semanas para medir tu “antes”. Toma otras dos para introducir la función de IA sin precipitarte. Usa el mismo tablero durante todo el mes. Calcula el ROI en los tres escenarios. Si la activación y la retención del uso acompañan, avanza.
Si no, ajusta el proceso antes de comprar más tráfico o ampliar el caso de uso. Estoy aquí para acompañarte si quieres convertir este método en una plantilla con tus datos y tus reglas. Pero incluso si lo haces por tu cuenta, llévate esta idea: el rigor no enfría la innovación; la vuelve sostenible.
