Medir el retorno de la IA solo en horas se queda corto

Qué dice el informe de Wharton

Es la cuarta edición del estudio de Wharton Human-AI Research, el grupo de investigación de la escuela de negocios de la Universidad de Pensilvania, con la consultora GBK Collective. Se titula «The Adaptive Advantage: Who's Winning With AI and How» y se publicó el 13 de octubre. Según Unite.AI, la encuesta se hizo en julio a 1.416 empleados de empresas privadas estadounidenses con al menos 1.000 trabajadores y más de 50 millones de dólares de ingresos, y los resultados son declarados por los propios encuestados, no auditados.

Las cifras que más interesan a cualquier negocio, todas referidas a esas grandes empresas:

• El 80 % de los directivos declara un retorno positivo de su inversión en IA, pero solo el 28 % dice que es fuerte, según la nota de prensa de GBK Collective.
• El 35 % de los departamentos que miden al menos un indicador de crecimiento declara un retorno fuerte, frente al 13 % de los que solo miden eficiencia, según el informe de Wharton.
• Las horas ahorradas son la medida más elegida, por el 40 % de los departamentos; los ingresos nuevos, por el 27 % de los encuestados, según Unite.AI.

El estudio cuenta como crecimiento los ingresos nuevos, la conversión de ventas, el volumen de trabajo entregado y la satisfacción del cliente. Como eficiencia, los costes, las horas ahorradas, los plazos de entrega y los errores. Ojo: muestra una relación entre lo que se mide y lo que se declara, no que medir una cosa cause la otra.

Las horas que ahorra el asistente de Marta

Imagina que tienes una inmobiliaria de barrio con tres personas. Marta, la socia, lleva meses usando un asistente de IA que redacta las respuestas a los mensajes que llegan de los portales de pisos. Antes se pasaba las tardes contestando uno a uno. Ahora revisa los borradores y los envía en un rato.

Un viernes, su gestor le pregunta si le compensa lo que paga por la herramienta. Marta responde sin dudar que sí, que le ahorra tiempo. Luego se queda pensando. No sabe si ahora enseña más pisos, si contesta antes que la competencia o si los clientes que llegan por los portales acaban firmando más que antes. Solo sabe que sus tardes son más tranquilas.

¿Por qué casi todos miden la IA en horas?

La escena es inventada, pero la pregunta del gestor la ha oído mucha gente. El tiempo es lo primero que se nota cuando entra una herramienta de IA: una tarea que antes llevaba una hora ahora lleva diez minutos. Es fácil de ver y fácil de contar, y por eso es la medida que eligen hasta las grandes empresas del estudio.

Las cifras de negocio cuestan más. Para saber si se cierran más ventas hay que saber cuántas se cerraban antes, y en muchas pymes ese dato está repartido entre el correo, una hoja de cálculo y la memoria de alguien. Así que se mide lo que está a mano.

Lo que se pierde al contar solo el tiempo

Una hora ahorrada solo vale algo si se usa para otra cosa. Si Marta dedica esas tardes a enseñar pisos o a llamar a propietarios, la IA está ayudando a crecer. Si las horas se diluyen en el día, la herramienta es una comodidad, que no es poco, pero no cambia el negocio.

El riesgo de medir solo el tiempo es doble. Puedes abandonar una herramienta que estaba trayendo clientes porque no ahorraba tantas horas como esperabas. O puedes seguir pagando otra que te ahorra minutos sin que se note en la caja. En los dos casos decides a ciegas.

¿Cómo medir el retorno de la IA en una pyme?

No hace falta un cuadro de mando. Hace falta elegir bien antes de empezar:

• Escribe en una frase qué debería mejorar en el negocio gracias a la IA: responder antes a los clientes, cerrar más presupuestos, atender a más gente sin perder calidad.
• Convierte esa frase en una cifra que ya puedas contar, como presupuestos enviados al mes, citas conseguidas o clientes que repiten.
• Anota esa cifra durante unas semanas antes de cambiar nada, para tener con qué comparar.
• Mide a la vez las horas, porque también cuentan, y decide qué harás con el tiempo que se libere.
• Revisa las dos cifras cada mes y ajusta la herramienta o el proceso si una no se mueve.

En el caso de Marta, la cifra podría ser cuántos de los mensajes de los portales acaban en una visita. Si sube, el asistente está trayendo negocio. Si no, quizá las respuestas son rápidas pero frías, y eso también es información útil.

Cómo te ayudamos desde digizone

Cuando ayudamos a una empresa con la implementación de inteligencia artificial, lo primero que hacemos es preguntar qué debería cambiar en el negocio y cómo lo vamos a ver. Por eso las herramientas que construimos guardan los datos que permiten responder a esa pregunta, no solo los que hacen funcionar la IA.

Lo hicimos así en DrivIA, una plataforma de marca blanca para que las autoescuelas preparen el examen teórico con sus alumnos. Su copiloto de IA responde las dudas del alumno apoyándose en la normativa de tráfico que el equipo sube en PDF. Y el panel de cada autoescuela muestra los tests, el tiempo de estudio y el progreso de cada alumno, para saber quién necesita un refuerzo. La medida que importa no es el tiempo que ahorra el copiloto, sino si el alumno llega preparado.

Una primera versión con una cifra que mirar

No hace falta esperar a tener el sistema perfecto para saber si la IA te sirve. La primera versión puede ser una sola tarea con una sola cifra al lado. En la inmobiliaria de Marta, bastaría con un asistente para los mensajes de los portales y una hoja donde apuntar cuántos acaban en visita. Con eso, en unas semanas hay datos para decidir si se amplía, se cambia o se deja.

Si quieres ver cómo se haría en tu caso, en nuestro taller gratuito lo contamos paso a paso.