Retorno de la inversión en inteligencia artificial: ¿por qué debería el director financiero liderar la IA?

En los últimos años, el mercado empresarial se ha sumergido de lleno en la llamada Era de la Inteligencia Artificial. Empresas de todos los sectores compiten por integrar la IA generativa, automatizar procesos y crear agentes virtuales personalizados para optimizar sus operaciones. Sin embargo, a medida que avanzan los proyectos, una pregunta recurrente resuena en los consejos de administración: ¿ dónde está el retorno financiero de todo esto?

Muchas empresas descubren, por las malas, que existe una enorme brecha entre llevar a cabo un proyecto piloto tecnológico y consolidar realmente el retorno de la inversión de la Inteligencia Artificial.

Si su organización tiene dificultades para obtener un verdadero valor de la tecnología, la solución podría residir en un cambio radical de liderazgo. Y la respuesta no está en el departamento de TI, sino en el de finanzas.

La paradoja del liderazgo en los proyectos de IA

¿De quién es la responsabilidad de que la Inteligencia Artificial genere resultados financieros? Intuitivamente, la mayoría de las empresas señalan a los roles técnicos. Un estudio reciente publicado por la Harvard Business Review revela precisamente esta tendencia del mercado:

• El 38% de las empresas delegan la responsabilidad de extraer valor de la IA en el Director de Datos (CDO).
• El 35% delega esta tarea a ejecutivos de otras áreas de negocio.
• Solo el 2% de las organizaciones confían esta misión al CFO (Director Financiero).

Aquí reside la gran paradoja: si bien el director financiero es el líder menos recordado en el ámbito tecnológico, es quien mejor predice el éxito. Según la misma investigación, cuando el director financiero lidera la estrategia de IA, el 76 % de las organizaciones reportan logros significativos y rentabilidades sólidas.

Pero, ¿por qué sucede esto? ¿Cuál es el "superpoder" que aporta el liderazgo financiero a la innovación tecnológica?

Gobernanza y métricas: el ADN financiero aplicado a la tecnología

La disparidad en estas cifras no se debe al cargo en sí, sino a la naturaleza de la gobernanza financiera. Los profesionales de las finanzas reciben una formación rigurosa para evaluar riesgos, validar escenarios posteriores a la implementación y exigir claridad en el modelo económico para cada centavo invertido.

En el panorama actual, los mayores desafíos para la adopción de la Inteligencia Artificial no son técnicos. La tecnología ya está madura: las herramientas modernas integran datos de cientos de sistemas y gestionan infraestructuras complejas minuto a minuto. El verdadero obstáculo reside en la gobernanza corporativa.

Sin una perspectiva analítica del sector financiero, la Inteligencia Artificial corre el riesgo de convertirse en una fuga de dinero, caracterizada por:

• Un sinfín de proyectos piloto: tecnologías implementadas simplemente por el "encanto" de la innovación, sin un problema empresarial claro que resolver.
• Costes fluctuantes y descontrolados (FinOps): infraestructuras en la nube mal dimensionadas que generan sorpresas desagradables en la factura a final de mes.
• Falta de indicadores de éxito: ausencia de indicadores cuantitativos y cualitativos capaces de demostrar si la automatización aportó una eficiencia real o simplemente costes adicionales.

Cómo combinar finanzas y tecnología para garantizar el retorno de la inversión en IA

Para que la Inteligencia Artificial deje de ser un gasto y se convierta en un motor de prosperidad, el liderazgo debe adoptar un marco centrado en tres pilares fundamentales:

1. Establecer modelos de precios predecibles

Invertir en IA no puede ser una apuesta arriesgada. Es fundamental buscar soluciones que ofrezcan previsibilidad de costes, como precios transparentes en moneda local, sin comisiones variables ni licencias ocultas. Esto permite una planificación presupuestaria segura y escalable.

2. Implementar una cultura FinOps

La nube es la base que sustenta los modelos avanzados de IA (MLA). Por lo tanto, es fundamental la monitorización continua de los recursos informáticos. El uso de algoritmos de autoescalado inteligentesayudaa adaptar la infraestructura a la demanda real, eliminando el desperdicio de memoria y CPU.

3. Céntrese en soluciones ya elaboradas que resuelvan problemas reales

En lugar de enfrascarse en el complejo y costoso mundo del desarrollo de modelos fundamentales desde cero, la estrategia más inteligente es aprovechar la infraestructura existente. El uso de plataformas que integran herramientas de datos (Lakehouse), conectores predefinidos y plataformas conversacionales acelera el tiempo de comercialización y reduce drásticamente los costos de desarrollo.

Conclusión: La IA responsable es una IA rentable

El futuro de los negocios pertenece a las organizaciones que logran equilibrar la innovación y el retorno de la inversión. La inteligencia artificial tiene un potencial innegable para revolucionar el trabajo, automatizar tareas operativas y liberar capital humano para actividades estratégicas.

Sin embargo, para que este mecanismo funcione con la máxima eficiencia, la tecnología necesita supervisión humana, gobernanza y, sobre todo, el rigor financiero que solo el director financiero puede proporcionar.

Al diseñar el próximo comité de innovación de su empresa, asegúrese de que el director financiero no sea solo la persona que firma los cheques, sino uno de los líderes estratégicos del proyecto.

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Una transformación digital exitosa comienza con una infraestructura en la nube segura y escalable, con costos totalmente predecibles.

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Por Rodrigo Tremante, director financiero de Skyone

Escrito por Skyone