¿Cuál debe ser el ROI de un proyecto de Inteligencia Artificial?
14 de Octubre de 2025
El Retorno de Inversión (ROI) es más que una fórmula financiera: es la brújula que indica si una innovación realmente genera valor o solo consume recursos. En términos simples, el ROI muestra cuántos pesos devuelve cada peso invertido y en cuánto tiempo.
ROI = (Ganancia neta / Inversión total) × 100
Por ejemplo, si una empresa invierte $100,000 pesos en un proyecto de tecnología y obtiene beneficios por $150,000 pesos, el ROI será del 50%. Es decir, por cada peso invertido, la organización ha ganado cincuenta centavos adicionales.
El ROI no solo mide rentabilidad: orienta decisiones, prioriza inversiones y define la velocidad con la que una empresa convierte tecnología en resultados reales.
Según el informe The State of AI 2024 de McKinsey & Company, los líderes que logran convertir la Inteligencia Artificial en rentabilidad lo hacen midiendo dos variables clave:
Payback, tiempo en que se recupera la inversión inicial.
ROI, retorno financiero sobre esa inversión.
- Payback menor o igual a 12 meses, y
- ROI anualizado entre 20 y 30 %.
Esto significa que un piloto debe recuperar en menos de un año lo invertido en licencias, talento, datos, entrenamiento y MLOps mínimo, y el beneficio neto (ahorros + ingresos atribuibles – costos operativos) debe representar al menos un 20–30 % de la inversión total durante el primer año.
En el siguiente ejemplo práctico de evaluación de Payback y ROI, aunque el ROI (50%) supera el mínimo sugerido (20–30%), el payback de 2 años no cumple la regla de ≤12 meses, por lo que el proyecto no debería escalarse aún. El criterio evita comprometer capital en una iniciativa que todavía no se “paga” rápido.
Si entre los 90 a 180 días, no hay evidencia financiera o de eficiencia, solo quedan dos caminos:
- Aplicar un Stop-loss: limitar la pérdida máxima antes de que sea demasiado costoso continuar.
- Pivotar el caso de negocio: ajustar la hipótesis del piloto y reutilizar la inversión y el aprendizaje acumulado.
Esta disciplina financiera —propia de startups y fondos de capital— es esencial para evitar pérdidas masivas en proyectos corporativos de IA.
Sin embargo, el retorno de inversión en proyectos de IA no debe medirse solo en pesos o dólares. El verdadero ROI combina impacto financiero con valor estratégico y cultural, se debe evaluar el valor estratégico que la tecnología genera al transformar la forma en que la empresa opera, aprende y compite. Por eso, medir el ROI en IA implica cuantificar tanto resultados económicos como estratégicos.
Referencias:
McKinsey & Company. (2024). The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value. QuantumBlack, AI by McKinsey. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-2024