Evaluar la inteligencia artificial únicamente a través del retorno financiero puede llevar a los CFO a subestimar su verdadero impacto, según Gartner. La consultora señala que los proyectos de IA generan efectos muy diversos, desde la automatización de tareas hasta la innovación disruptiva, y que cada tipo requiere un enfoque de valoración distinto.
“La IA no sigue una sola curva de costes, y no produce un tipo único de valor”, explica Twisha Sharma, senior principal de Research en la práctica de Finanzas de Gartner. “Los CFO necesitan dejar de buscar una fórmula única de ROI y evaluar cada proyecto según su objetivo: mejorar productividad, optimizar procesos o generar transformaciones estratégicas”.
Sharma compara los proyectos de IA con distintos tipos de viaje, “cada uno con un propósito y un valor económico diferente”. Algunos proyectos se centran en automatizar tareas rutinarias; otros buscan mejorar análisis y toma de decisiones; y un tercer grupo persigue innovación o ventajas competitivas. “Cada caso tiene plazos, riesgos y costes propios. Si los equipos financieros no analizan estas diferencias con precisión, pueden encontrarse con sorpresas presupuestarias”, añade.
Además, la experta advierte sobre un riesgo habitual: centrarse únicamente en métricas financieras tradicionales, como ingresos, reducción de costes o flujo de caja. “El valor de la IA aparece primero en mejores decisiones, mayor agilidad y capacidad organizativa. Para comprender lo que la IA realmente aporta, los CFOs deben mirar más allá del ROI inmediato”, afirma.
El desafío es especialmente relevante en un contexto de adopción acelerada de IA en empresas tecnológicas y financieras, donde los proyectos abarcan desde herramientas de automatización de procesos hasta sistemas avanzados de análisis predictivo y plataformas de recomendación basadas en machine learning. La diversidad de aplicaciones hace difícil aplicar un único criterio de rentabilidad y exige una planificación más estratégica de la inversión.
Gartner subraya que las compañías que obtendrán mayor beneficio serán aquellas que diferencien claramente cada iniciativa según su función y potencial impacto, prioricen las que generan valor tangible y ajusten o interrumpan las que no cumplen objetivos. Esto implica diseñar métricas propias para cada tipo de proyecto, incorporar indicadores de valor no financiero (como mejora en la toma de decisiones, reducción de errores o incremento de agilidad organizativa) y establecer revisiones periódicas de resultados.
Según Sharma, este enfoque también redefine el papel de los CFOs y los equipos financieros: dejan de ser solo guardianes del presupuesto y se convierten en facilitadores estratégicos de la innovación, capaces de guiar a la empresa en la adopción de tecnologías que combinan eficiencia operativa y capacidad de disrupción competitiva. “Las empresas que entiendan la IA como un conjunto de apuestas distintas, y no como un único proyecto, serán las que realmente puedan escalar el valor de la tecnología sin asumir riesgos innecesarios”, concluye.
