Cómo presupuestar la adopción de la IA: Consejos para directores financieros

Presupuestar la adopción de la inteligencia artificial (IA) puede ser un desafío debido a la rápida evolución tecnológica y la incertidumbre en los análisis de coste-beneficio. Este artículo ofrece consejos prácticos de directores financieros para ayudar a las empresas en este proceso.

• Es crucial que los proyectos de IA estén alineados claramente con los objetivos de la empresa para evitar gastos innecesarios y maximizar el retorno de la inversión.
• Adoptar un enfoque iterativo y ágil permite a las empresas adaptarse rápidamente a los cambios tecnológicos y minimizar riesgos.

Presupuestar la adopción de la inteligencia artificial (IA) puede resultar complicado. La rápida evolución tecnológica y el gran número de aplicaciones emergentes crean grandes incertidumbres en los análisis de coste-beneficio y en las previsiones de retorno de la inversión (ROI).

Los directores financieros afirman que es como intentar dar en un blanco móvil con los ojos vendados. Para facilitar el camino, en este artículo, exploramos los retos de presupuestar la IA con consejos prácticos de directores financieros y expertos para resolverlos.

Según estudios recientes, la investigación sobre el ROI de la IA tampoco ha sido siempre útil, con resultados que varían enormemente, del 5% al 350%.

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Alineación con los objetivos empresariales

Para asegurar el éxito en la adopción de la inteligencia artificial (IA), es fundamental que los proyectos se alineen claramente con los objetivos empresariales. Esta alineación no solo ayuda a maximizar el retorno de la inversión (ROI), sino que también evita gastos innecesarios en tecnologías que no aportan valor directo a la empresa.

En esta sección, conocerás cómo los directores financieros pueden integrar la IA en sus estrategias empresariales, enfocándose en la eficiencia, el crecimiento y la competitividad.

1. Importancia de la alineación

Será fundamental comenzar el proceso presupuestario alineando el proyecto de IA lo más claramente posible con objetivos empresariales como la eficiencia, el crecimiento y el aumento de la competitividad. Esto ayuda a evitar los gastos innecesarios

Ejemplo práctico: Leo Smigel, fundador de Analyzing Alpha

Leo Smigel, fundador de la empresa de negociación algorítmica Analyzing Alpha, se ha enfrentado a las complejidades de la adopción de la IA y afirma: «He visto cómo la falta de claridad en los objetivos hacía que se desperdiciaran recursos. No toda la IA aporta el mismo valor o repercutirá en los objetivos específicos. Así que será fundamental priorizar las herramientas en función de su ROI esperado».

2. Enfoque ágil y flexible

Adoptar un enfoque exploratorio e iterativo es clave en un campo que evoluciona rápidamente. Comenzar con un pequeño piloto o prueba de concepto centrado en un solo uso proporciona una forma de bajo riesgo para recopilar datos y construir un caso de éxito para inversiones más grandes.

Ejemplo práctico: Christoph Cemper, director general de AIPRM

Christoph Cemper, fundador y director general de la plataforma de gestión puntual AIPRM, afirma: «Este campo evoluciona a un ritmo increíblemente rápido, por lo que es difícil predecir dónde estarán las cosas incluso dentro de un año.

«Pero, según mi experiencia, la clave está en un enfoque exploratorio e iterativo. Hay que ir paso a paso, en lugar de intentar prever y presupuestar todas las aplicaciones posibles desde el primer día.

«Comenzar con un pequeño piloto o prueba de concepto centrado en un solo uso proporciona una forma de bajo riesgo para recopilar datos y construir el caso de negocio para inversiones más grandes».

3. Planificación a largo plazo

Aunque al principio el presupuesto se centre en objetivos a corto plazo, será importante no ignorar el potencial transformador a largo plazo de la IA. Hay que considerar cómo los proyectos de IA pueden ampliar las capacidades humanas, abrir nuevas oportunidades de ingresos y aumentar la competitividad en el futuro.

Ejemplo práctico: Alistair Brisbourne, responsable de tecnología de ACCA

Alistair Brisbourne, responsable de tecnología de la Association of Chartered and Certified Accountants (ACCA), afirma: «Para evitar los costes de oportunidad, especialmente en torno a las ganancias de eficiencia, los directores financieros pueden adoptar una perspectiva a largo plazo.

«Esto podría incluir una serie de consideraciones adicionales, como la escalabilidad de la solución, la moral de los empleados, la gestión del rendimiento y las oportunidades de crecimiento frente a la reducción de costes.

«Con el ritmo de desarrollo, es importante que cualquier herramienta que se implemente pueda adaptarse a futuros avances y retos».

Gestión de datos y refinamiento

La gestión de datos es un componente crucial para el éxito de cualquier proyecto de inteligencia artificial (IA). La calidad y preparación de los datos determinan en gran medida la eficacia de los modelos de IA. En esta sección, abordaremos la importancia de la limpieza, normalización y catalogación de los datos, así como su mantenimiento continuo. Además, exploraremos cómo presupuestar adecuadamente para el refinamiento de los modelos de IA, asegurando que se adapten y mejoren con el tiempo. 

1. Calidad de los datos

La calidad de los datos es esencial para la eficacia de la IA. Presupueste la limpieza, normalización y catalogación de los datos, así como su mantenimiento y almacenamiento continuos.

Ejemplo práctico: Steven Kibbel, planificador financiero de Day Tradingz

Steven Kibbel, planificador financiero y editor del sitio web de inversiones Day Tradingz, afirma: «Me he enfrentado a los retos únicos de presupuestar proyectos de IA.

«Al principio de mi carrera, subestimé necesidades como el etiquetado de datos, las pruebas y el perfeccionamiento. Esto me llevó a exceder el presupuesto.

«Afortunadamente, he aprendido mucho desde entonces.

«Ahora recomiendo a los directores financieros que tengan en cuenta la gestión de datos, las pruebas, el perfeccionamiento, la retroalimentación y la reelaboración. La recopilación, limpieza y anotación de conjuntos de datos para el entrenamiento de modelos de IA requiere enormes recursos que alargan los plazos.

Costes «blandos» y adopción

Los costes “blandos” son a menudo subestimados en los proyectos de inteligencia artificial (IA), pero pueden ser determinantes para el éxito o el fracaso de su implementación. Estos costes incluyen aspectos como la formación del personal, la gestión del cambio y la adopción por parte de los usuarios. En esta sección, exploraremos cómo estos factores influyen en la integración de la IA en la empresa y por qué es crucial incluirlos en el presupuesto. 

1. Formación y gestión del cambio

No pases por alto los costes “blandos” como la formación, la gestión del cambio y la adopción por parte de los usuarios. Estos pueden determinar el éxito o el fracaso de una implantación de IA.

Ejemplo práctico: Christoph Cemper, director general de AIPRM

Christoph afirma que siempre aboga por incluir explícitamente estos costes en los presupuestos, aunque no aparezcan en las hojas de cálculo tradicionales del ROI.

«No planificar la capacitación de las personas y los procesos puede hacer descarrilar incluso la tecnología de IA más prometedora», afirma. «Los costes blandos son la salsa secreta para el éxito a largo plazo de la IA, y con el proceso adecuado, la recompensa puede ser inmensa».

Gobernanza y flexibilidad

La gobernanza y la flexibilidad son elementos esenciales para la implementación exitosa de la inteligencia artificial (IA) en cualquier organización. La gobernanza asegura que los proyectos de IA cumplan con las normativas, estándares éticos y alineación con los valores de la empresa, mientras que la flexibilidad permite adaptarse a los rápidos cambios tecnológicos y de mercado.

En esta sección, discutiremos cómo los directores financieros pueden establecer una estructura de gobernanza robusta y, al mismo tiempo, mantener la flexibilidad necesaria para ajustar presupuestos y estrategias según sea necesario.

1. Gestión de riesgos

Es esencial que los directores financieros comprendan los riesgos potenciales de la IA y asignen recursos para abordarlos. Dedica parte del presupuesto a la supervisión, garantía y gobernanza continuas de los sistemas de IA.

Ejemplo práctico: Christoph Cemper, director general de AIPRM

Para Christoph: «Muchas empresas aún no disponen de medidas adecuadas para gestionar los riesgos potenciales de la IA, como los relacionados con la precisión, la privacidad y los derechos de autor».

«Es esencial que los directores financieros comprendan estos riesgos y asignen recursos para abordarlos».

2. Enfoque flexible

En un entorno tecnológico en constante cambio, adoptar un enfoque flexible es crucial para el éxito de los proyectos de inteligencia artificial (IA). La flexibilidad permite a las empresas adaptarse rápidamente a nuevas oportunidades y desafíos, ajustando sus estrategias y presupuestos según sea necesario. 

Ejemplo práctico: Michael Dinich, fundador de Wealth of Geeks

Michael Dinich, fundador del sitio web de finanzas personales Wealth of Geeks, afirma que, según su experiencia en la elaboración de presupuestos para proyectos de IA, lo más importante es mantenerse flexible.

«He aprendido a no apegarme demasiado a las previsiones, porque los requisitos y las capacidades tienden a cambiar más rápido de lo esperado», afirma.

«Intento hacer estimaciones iniciales conservadoras de costes y beneficios. Luego reviso esas estimaciones a menudo a medida que avanzamos en los proyectos piloto y perfeccionamos nuestro enfoque.»

En resumen, establecer presupuestos precisos para proyectos de IA puede ser como navegar por una densa niebla. Sin embargo, un enfoque meditado de los datos, las competencias, las pruebas, la gobernanza y la gestión del cambio puede ayudar a que las previsiones sean más fiables. Así, tu empresa podrá cosechar los beneficios transformadores de las tecnologías de IA con el mínimo despilfarro.