Cómo saber si una herramienta de IA aporta realmente valor

La mayoría de los ejecutivos sienten una presión real para acertar con la IA: los presupuestos están fijados, la alta dirección espera una adopción efectiva y las opciones del mercado cambian constantemente.

Lo que resulta más difícil de determinar es si todo ello está funcionando realmente. La encuesta sobre IA empresarial  de Nitro, realizada a más de 1.000 profesionales, reveló que el 44 % de los ejecutivos tiene dificultades para medir el retorno de la inversión (ROI) de sus amplias inversiones en IA, lo que dice poco sobre la tecnología y mucho más sobre lo difícil que resulta distinguir el impacto real de las promesas de los proveedores cuando todo el mundo afirma obtener resultados transformadores.

Entonces, ¿cómo se identifica realmente una señal de valor genuino?

El rendimiento debe ser cuantificable

El indicador más fiable de que una herramienta de IA está cumpliendo su función es que se pueda cuantificar lo que ahorra. Esto significa que una tarea que antes llevaba 30 minutos ahora se realiza en 30 segundos, o que un equipo que dedicaba la mitad de su jornada a la introducción manual de datos recupera horas significativas para realizar trabajos de mayor valor. Cuando puedes verlo, hacer un seguimiento y mostrárselo al equipo financiero, que necesita saber si la inversión ha merecido la pena, tienes algo real con lo que trabajar.

Las afirmaciones vagas sobre la productividad son fáciles de generar y casi imposibles de defender cuando los presupuestos se someten a escrutinio, por lo que el ahorro concreto de tiempo es tan importante a la hora de justificar la inversión continuada. Nuestra investigación sobre IA empresarial reveló que, cuando la IA resuelve realmente problemas relacionados con los documentos, las cifras son significativas y cuantificables: el 89 % de los empleados afirma ahorrar más de nueve horas a la semana en tareas relacionadas con documentos y, a escala de una organización de 1.000 personas, eso supone aproximadamente 26 millones de dólares en valor de productividad anual.

El rendimiento debería aumentar a medida que se amplíe la implantación

Una segunda señal de que una inversión en IA está dando buenos resultados es que una adopción más amplia hace que el valor sea más visible, en lugar de diluirlo. Cuando una herramienta resuelve un problema real, añadir más usuarios tiende a multiplicar el ahorro; y cuando resuelve un problema específico, el rendimiento se mantiene estable independientemente de lo amplia que sea la implantación.

La IA aplicada a los documentos se comporta como en el primer caso. Las tareas que gestiona —extraer datos de tablas, resumir documentos largos, procesar formularios escaneados, ocultar información confidencial antes de compartir los documentos externamente— están presentes en los equipos jurídicos, financieros, de operaciones, de RR. HH. y de cumplimiento normativo, por lo que no faltan usuarios para quienes estas tareas suponen una auténtica carga diaria. Nuestra investigación reveló que las organizaciones que amplían el uso de la IA para documentos más allá de los grupos piloto observan un aumento constante de la eficiencia a medida que avanzan, y a menudo descubren casos de uso durante una implantación más amplia que pasaban desapercibidos en la fase piloto.

Por qué la IA aplicada a los documentos alcanza una tasa de adopción del 95 %

Nuestra encuesta reveló que el 95 % de los ejecutivos y el 75 % de los empleados utilizan la IA para la extracción de datos de documentos, lo que la convierte en la forma de IA empresarial más ampliamente adoptada de entre las que hemos evaluado. Estas cifras reflejan algo muy sencillo: estas herramientas resuelven problemas a los que se enfrenta habitualmente casi todo trabajador del conocimiento. Extraer tablas de archivos PDF, resumir contratos, procesar registros escaneados, identificar y eliminar la información de carácter personal antes de que los documentos salgan de la organización… No se trata de casos de uso especializados, sino de la carga rutinaria que supone el trabajo con gran volumen de documentación, y son tareas que se dan en gran cantidad en la mayoría de las organizaciones.

Las herramientas de IA de Nitro  se han diseñado precisamente para este tipo de trabajo. Se integran en los flujos de trabajo documentales existentes y eliminan pasos que antes se realizaban manualmente, por lo que su adopción suele producirse sin necesidad de una gestión de cambios exhaustiva ni de presiones impuestas desde arriba. Cuando una herramienta ahorra tiempo real a alguien en una tarea que realiza a diario, esa persona sigue utilizándola, y esa fidelidad orgánica es la señal más clara de que una herramienta se ha ganado su lugar en el flujo de trabajo.

Las herramientas de IA exitosas logran un equilibrio entre la velocidad y la mejora de la calidad

Una de las señales más sutiles, pero también más importantes, de que una herramienta de IA funciona según lo previsto es que la calidad mejore al mismo tiempo que la velocidad; porque si un equipo avanza más rápido pero genera más errores, o traspasa más trabajo a revisores posteriores para que detecten los errores, la ganancia de eficiencia en un extremo se ve contrarrestada en otro.

Las mejores herramientas de IA para documentos están diseñadas de tal forma que la persona que realiza el trabajo mantiene el control sobre el resultado, encargándose de las laboriosas tareas de identificación y extracción, mientras que la revisión y la toma de decisiones siguen en manos del profesional que comprende el contexto.

Por ejemplo, Nitro Smart Redact  funciona así: identifica más de 30 categorías de información de carácter personal en un documento y muestra todas las sugerencias para su revisión antes de que se finalice nada, lo que ofrece a los usuarios plena capacidad para ajustar, añadir o eliminar cada una de las redacciones. El resultado es un procesamiento más rápido y una precisión más constante, una combinación que realmente justifica la inversión y que suele ser la que se tiene en cuenta cuando las organizaciones revisan el rendimiento de la IA a final de año.

Cuatro preguntas que vale la pena plantearse antes de tu próxima inversión en IA

Si estás tratando de evaluar si una herramienta de IA en tu organización está aportando un valor real, o si estás evaluando una antes de comprometerte a una implantación más amplia, estas preguntas suelen revelar la respuesta con bastante rapidez.

1. ¿Puedes medir el ahorro de tiempo por tarea, y es ese ahorro lo suficientemente específico como para realizar un seguimiento, en lugar de describirse en términos generales?

2. ¿Aumenta el rendimiento a medida que se incorporan más usuarios, o las mejoras en la eficiencia se mantienen estables y localizadas?

3. ¿Se adapta la herramienta a la forma en que la gente ya trabaja, o requiere cambios significativos en los flujos de trabajo existentes que están generando resistencia a su adopción mucho más allá del periodo de lanzamiento?

4. ¿La rapidez y la calidad avanzan en la misma dirección, teniendo en cuenta que una producción más rápida que requiera más correcciones posteriores no supone una ganancia real de eficiencia?

Las organizaciones que obtienen los beneficios más evidentes de sus inversiones en IA son aquellas que partieron de casos de uso específicos y cuantificables, en lugar de objetivos de transformación generales. La IA aplicada a los documentos es el ejemplo más consistente de esto en nuestra investigación, y el patrón que sigue —definición clara del problema, valor inmediato y cuantificable, adaptación a los flujos de trabajo existentes y retorno de la inversión medible en un plazo predecible— constituye un marco útil para evaluar cualquier inversión en IA, independientemente de la categoría.