La inversión en IA está creciendo, pero el valor sigue siendo esquivo

La IA ha pasado de pilotos aislados a convertirse en infraestructura empresarial en apenas cuatro años de uso generalizado en empresas. Ahora respalda a organizaciones que van desde servicios financieros hasta salud y artes, colocando sus servidores, almacenamiento, equipos de red, dispositivos, demandas energéticas y cadenas de suministro junto a otros sistemas críticos.

Ese cambio altera la cuestión de la inversión. El reto ya no es si financiar la IA, sino cómo generar valor duradero mientras se gestionan los riesgos operativos, de seguridad, de cumplimiento y del ciclo de vida.

El gasto en IA está aumentando, pero los retornos siguen siendo inciertos

El artículo fuente afirma que el 71% de los CEOs sitúa la IA como una prioridad máxima de inversión. Sin embargo, el gasto de capital a menudo no se traduce en resultados operativos. Gartner estima que al menos el 50% de los proyectos de IA se abandonan después de la prueba de concepto, mientras que el 56% de los CEOs dice que sus proyectos no han generado ni ingresos ni ahorros de costos.

Las cifras apuntan a una brecha entre la experimentación y la ejecución. Desplegar un modelo o una aplicación es solo una parte de la inversión. Las empresas también deben considerar la infraestructura que la respalda, incluidos los sistemas de alto consumo energético, los ciclos de renovación, el mantenimiento, la gobernanza y la eventual retirada.

Por qué el precio inicial puede ocultar el costo real

A medida que los sistemas de IA se integran en operaciones críticas, los casos de negocio tradicionales pueden pasar por alto costos que se acumulan tras la adquisición. Estos incluyen uso, consumo de energía, cumplimiento, controles de seguridad, cambios en la infraestructura, evolución del modelo, residuos electrónicos y pérdida de valor residual por activos poco utilizados.

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La investigación de la fuente encontró que el 64% de las organizaciones ha rechazado una solución tecnológica superior por su precio inicial. Esa decisión puede aliviar la presión financiera inmediata, pero puede crear fricciones operativas, limitar la escalabilidad o reducir el rendimiento con el tiempo.

Existe un límite muy claro en la cantidad de valor que se puede crear centrándose únicamente en la productividad y la reducción de costos.

Las decisiones de inversión también se toman con frecuencia en silos organizativos, aunque los costos, riesgos y beneficios de la IA afectan a finanzas, operaciones, seguridad, cumplimiento y sostenibilidad. La fuente indica que menos de la mitad de las organizaciones califican la protección de datos (49%) o las capacidades de cumplimiento (46%) como de alta prioridad al tomar decisiones de inversión tecnológica, a pesar de que la seguridad, la privacidad y el cumplimiento figuran entre sus principales preocupaciones.

El Costo Total del Impacto sitúa los efectos del ciclo de vida en primer plano

El artículo propone el Costo Total del Impacto (TCI) como una forma más amplia de evaluar las inversiones tecnológicas. En lugar de medir solo el precio de compra, el coste de implementación o el retorno de la inversión a corto plazo, el TCI examina lo que una tecnología requerirá, permitirá, limitará y expondrá al negocio a lo largo de su ciclo de vida.

El modelo cubre cuatro áreas:

• Impacto financiero
• Impacto operativo
• Impacto en seguridad y cumplimiento
• Impacto ambiental y social

Utilizado en la etapa de inversión, el TCI pretende hacer visibles las compensaciones y los riesgos posteriores antes de que se finalicen las decisiones de adquisición. También proporciona un marco común para las distintas funciones empresariales, ayudándoles a evaluar si una inversión se alinea con las prioridades estratégicas.

El modelo se describe como independiente de la tecnología. Puede aplicarse a productos habilitados con IA, así como a la infraestructura que los sustenta, desde la adquisición y el despliegue hasta la escalabilidad, el mantenimiento, la reutilización y la gestión del fin de vida.

La circularidad pasa a formar parte de la planificación de la infraestructura

La fuente sostiene que la inversión en IA no puede separarse del patrimonio tecnológico físico que la hace posible. Las organizaciones necesitan visibilidad sobre el uso de energía, los requisitos de datos, la gobernanza de activos, el mantenimiento, los ciclos de renovación y los procesos de fin de vida.

Eso convierte la circularidad en una preocupación de inversión práctica en lugar de un programa de sostenibilidad separado. Extender la vida útil de los activos, mejorar la utilización, recuperar el valor residual, reducir los residuos y gestionar el riesgo de fin de vida pueden ayudar a abordar los costos ocultos al tiempo que fortalecen la resiliencia de la infraestructura.

El artículo no proporciona un precio para implementar el TCI ni una fecha de lanzamiento para un producto relacionado. Su recomendación central es un marco de decisión: evaluar el impacto financiero, operativo, de seguridad, de cumplimiento, ambiental y social completo de la tecnología antes de que los sistemas de IA y su infraestructura de soporte se vuelvan difíciles de cambiar.

Este artículo se produjo como parte de TechRadar Pro Perspectives. Las opiniones expresadas son del autor y no necesariamente las de TechRadar Pro ni de Future plc.