Compradores de AI exigen a los proveedores: muestren el retorno real de la inversión
La inteligencia artificial se convirtió en el centro de casi toda conversación en el mundo corporativo en los últimos años. Y no es para menos: la AI llegó prometiendo transformar la forma en que las empresas operan, atienden a sus clientes y colaboran internamente — y de hecho entregó muchas cosas interesantes a lo largo del camino.
Pero el clima está cambiando — y rápido. 🚀
Quienes siguieron el Enterprise Connect en Las Vegas percibieron un giro importante en el tono de las discusiones. Los avances en inteligencia artificial dominaron prácticamente todas las presentaciones y stands de proveedores. Incluso empresas como Google y Microsoft, que notablemente no estuvieron presentes físicamente en el evento, eligieron justamente la semana del Enterprise Connect para hacer anuncios de AI orientados a sus suites de productividad. Eso muestra el peso que la conferencia tiene en el calendario del sector.
Pero, a pesar de toda esa efervescencia, las empresas compradoras llegaron a las reuniones con una pregunta diferente en la cabeza: ¿dónde está el retorno real de todo esto?
El hype quedó en segundo plano. Lo que está al frente ahora es el ROI — medible, concreto y difícil de ignorar. No basta con mostrar una feature nueva o un demo impresionante. El mercado quiere ver soluciones específicas que resuelvan problemas reales, generen productividad de verdad y justifiquen cada centavo invertido.
Y es exactamente de eso de lo que vamos a hablar aquí. 👇
El Estado Actual de la Adopción de AI en las Empresas
Los números no mienten — y pintan un panorama interesante. El estudio global AI for Business Success: 2025-26, realizado por Metrigy con aproximadamente 1.100 organizaciones, reveló que la adopción de inteligencia artificial está en niveles altísimos. Prácticamente todas las empresas encuestadas ya utilizan AI de alguna forma en sus operaciones. Eso por sí solo ya habría sido un titular relevante hace pocos años, pero hoy se convirtió casi en una condición básica de competitividad.
El punto más revelador del estudio, sin embargo, está en otro dato: apenas el 54,2% de las empresas afirma que los beneficios de la AI superaron sus costos hasta ahora. Es decir, casi la mitad de las organizaciones que invirtieron en inteligencia artificial todavía no logró ver un retorno que justifique claramente la inversión. Ese número explica mucho sobre el cambio de postura que está ocurriendo en el mercado. Las empresas no están abandonando la AI — ni de lejos — pero están siendo mucho más exigentes con lo que esperan de ella.
Según los datos de Metrigy, las organizaciones ven el mayor valor de la inteligencia artificial en ayudar a los colaboradores a ser más productivos. En teoría, eso lleva a una reducción medible en los costos operativos, además de mejoras en métricas de atención al cliente y aumento de ingresos. El desafío es transformar esa teoría en práctica documentada — y es justamente ahí donde muchas empresas todavía tropiezan.
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El Mercado Pasó la Página del Hype
Durante años, el ciclo era más o menos predecible: una nueva tecnología aparecía, las promesas llenaban los escenarios de conferencias, los presupuestos se liberaban y los equipos corrían a implementar. Con la AI, ese ciclo ocurrió a velocidad acelerada, quizás como nunca antes en la historia de la tecnología corporativa. En poquísimo tiempo, prácticamente toda gran empresa del planeta tenía algún proyecto de inteligencia artificial corriendo — o al menos anunciado. El problema es que anunciar y entregar son cosas bien diferentes.
Un ejemplo que ilustra esta realidad de forma bastante contundente es el caso de Sora, la herramienta de generación de video de OpenAI. Sora tenía ese factor de fascinación innegable e inundó nuestras redes sociales con videos generados por AI que eran a veces impresionantes, a veces divertidos. Pero OpenAI anunció el cierre de la herramienta por falta de ingresos. A pesar de los miles de millones de dólares invertidos, la empresa nunca logró transformar Sora en una fuente de ingresos que justificara la inversión. Es un recordatorio poderoso de que impresionar no es lo mismo que generar valor de negocio.
Esa misma visión se extiende al mundo corporativo. Líderes de TI y de negocio quieren ver AI que entregue resultados reales, frecuentemente específicos para su sector de actividad. Enfoques de marketing y producto que simplemente destacan nuevas funcionalidades ya no funcionan como punto de partida para una conversación comercial. Lo que el Enterprise Connect dejó claro es que los ejecutivos están cansados de invertir en iniciativas que no logran probar su valor de forma objetiva.
La conversación cambió de ¿cómo implementamos AI? a ¿qué retorno concreto está generando esta AI para el negocio? Esa transición puede parecer sutil, pero representa una madurez enorme en el mercado. Significa que las empresas aprendieron a cuestionar, a medir y a exigir más de sus proveedores y socios tecnológicos. Y eso es, en el fondo, una excelente noticia para todo el ecosistema.
Soluciones Específicas Que Ya Están Entregando Valor
En vez de solo hablar sobre el potencial de la inteligencia artificial, diversos proveedores en el Enterprise Connect presentaron soluciones específicas impulsadas por AI que ya están generando impacto medible en los negocios de sus clientes. Algunos ejemplos que merecen destacarse:
- NICE presentó innovaciones en AI agéntica que permiten a los agentes identificar e implementar automáticamente oportunidades de mejora en los negocios con base en señales captadas dentro de conversaciones con clientes. Esto transforma interacciones cotidianas en insights accionables para la operación.
- RingCentral lanzó el AI Receptionist (AIR) Pro, con capacidades sofisticadas que mejoran la habilidad de las empresas para capturar leads, reducir cancelaciones de citas y diferenciarse a través de una atención al cliente mejorada.
- Zoom presentó el Agentic AI 3.0, que permite la automatización de flujos de trabajo en el front office y en el back office y posibilita que las personas transformen notas de reuniones en documentos accionables.
En todos estos casos, las iniciativas de AI están diseñadas para permitir que los clientes automaticen y optimicen el trabajo usando inteligencia artificial como un multiplicador de fuerza. En teoría — y cada vez más en la práctica — esto genera ROI medible. Cuando el foco se desplaza del experimento al resultado, la automatización deja de ser un proyecto aislado dentro de un laboratorio de innovación y pasa a formar parte de la estrategia central del negocio. Es en ese momento cuando las cosas se ponen serias — e interesantes. 🎯
AI Verticalizada: Soluciones Pensadas Para Sectores Específicos
Otro movimiento que llamó la atención en el Enterprise Connect fue la tendencia de verticalización de la AI, con proveedores desarrollando soluciones dirigidas a sectores específicos. Tanto GoTo como RingCentral hicieron anuncios orientados al área de salud, aprovechando la cercanía con la conferencia HIMSS de tecnología para salud, que se realizó junto al Enterprise Connect.
En cada caso, los proveedores están aplicando inteligencia artificial para optimizar flujos de trabajo específicos del sector salud, ofreciendo potencial concreto para retorno medible. Este movimiento hacia soluciones verticalizadas tiene todo el sentido cuando piensas en la lógica del ROI: cuanto más ajustada esté la herramienta al contexto real de uso, más rápido y más claro será el beneficio percibido por el cliente.
No es coincidencia que las empresas que están logrando demostrar el mejor retorno sobre inversión en AI sean aquellas que eligieron atacar problemas muy bien definidos dentro de industrias específicas. Salud, servicios financieros, retail — cada sector tiene sus dolores particulares, sus cuellos de botella operativos y sus regulaciones. Una solución genérica de AI puede ayudar en parte, pero una solución diseñada con profundo entendimiento del contexto de la industria tiene una probabilidad infinitamente mayor de generar impacto real.
Google y Microsoft Refuerzan la Apuesta en Productividad
Fuera del Enterprise Connect, dos anuncios llamaron especial atención y reforzaron la tendencia del ¿qué puede hacer la AI por mí ahora?
El Google lanzó nuevas capacidades de AI dentro de Workspace, diseñadas para acelerar la creación de documentos mediante interacción en lenguaje natural con Sheets, Docs y Slides. Esta iniciativa es una respuesta directa al crecimiento de herramientas de creación de contenido con AI en primer plano, como Canva y Gamma, que redujeron drásticamente el tiempo y la experiencia necesarios para producir contenido de alta calidad.
Microsoft, por su parte, anunció el Copilot Wave 3, que añade capacidades similares de creación de contenido, además de gestión de agentes y una nueva licencia empaquetada llamada E7. Esta licencia combina Microsoft 365 E5, Copilot, gestión de agentes y seguridad en una única oferta. Aunque la nueva licencia no es en sí una mejora de productividad, potencialmente reduce el costo de entrada para clientes que desean usar Copilot para mejorar la productividad de sus equipos.
Ambos movimientos muestran que hasta las gigantes de la tecnología están ajustando su discurso — y sus productos — para atender una demanda que viene directamente de los compradores: menos promesa, más entrega tangible.
ROI No Es un Número Aislado, Es una Conversación Continua
Hay una trampa común cuando el tema es ROI en proyectos de AI: las empresas intentan calcular el retorno antes incluso de entender el problema que están tratando de resolver. El resultado de eso es una cuenta bonita en el papel que no se sostiene en la práctica. El ROI real comienza mucho antes de la planilla — comienza en la identificación precisa del cuello de botella, del proceso ineficiente, de la tarea repetitiva que consume tiempo y energía sin agregar valor estratégico. Es solo cuando tienes claridad sobre el problema que logras medir, de verdad, el impacto de la solución.
Nada de plataformas genéricas que prometen resolver todo al mismo tiempo. Lo que está generando resultados de verdad son herramientas diseñadas para contextos específicos — ya sea en atención al cliente, en gestión de contratos, en clasificación de documentos, en análisis de datos de ventas o en automatización de flujos internos. Cuanto más quirúrgica sea la solución, más fácil será medir el antes y el después, y más convincente será el argumento para seguir invirtiendo.
Otro punto que quedó evidente en las discusiones es que el ROI en AI raramente aparece de una sola vez. Se acumula. Una automatización que ahorra 20 minutos por día a un colaborador parece poco aisladamente, pero multiplicada por 200 personas durante un año entero, se convierte en un número que cualquier CFO mira con atención. Es por eso que la productividad ganó tanto protagonismo en las conversaciones — es el vínculo más directo entre lo que la tecnología hace y lo que el negocio siente en el bolsillo. 🔄
La Alerta Importante: Automatizar No Es lo Mismo Que Optimizar
Existe una salvedad fundamental que merece destacarse y que apareció con fuerza en las discusiones del sector. Permitir que la AI optimice flujos de trabajo ciertamente entrega beneficios. Pero el valor real probablemente viene de usar la inteligencia artificial para optimizar el diseño de los propios flujos de trabajo, y no solo para ejecutarlos más rápido.
Herramientas que usamos a diario
Simplemente automatizar un proceso malo e ineficiente no va a entregar el mismo valor que rediseñar y optimizar ese proceso antes de automatizarlo. El término optimización de procesos de negocio es antiguo, pero la AI ofrece una promesa renovada de entregar beneficios medibles mediante la reingeniería de procesos cuando sea necesario.
Las empresas más exitosas en este frente son las que se detienen a hacer la pregunta difícil antes de salir automatizando todo: ¿este proceso debería existir de esta forma en primer lugar? Cuando la respuesta es no, la AI entra primero como herramienta de diagnóstico y rediseño, y solo después como motor de automatización. Esa secuencia marca toda la diferencia en los resultados finales.
Un Futuro Abierto y Conectado
Por último, un punto crucial que está ganando cada vez más relevancia: la AI solo puede ser verdaderamente beneficiosa si forma parte de un ecosistema abierto, sin quedar atrapada en silos aislados. Un agente de AI o chatbot necesita tener acceso a datos tanto dentro de aplicaciones directamente conectadas como en fuentes de datos de terceros, a través de protocolos como MCP y A2A.
La buena noticia es que los proveedores están cada vez más caminando en esa dirección, ampliando la interoperabilidad de sus soluciones y mejorando la capacidad de la inteligencia artificial de acceder a información donde sea que esté. Esto es esencial para que las promesas de ROI se concreten, porque una AI que solo ve la mitad de los datos relevantes va, inevitablemente, a entregar la mitad del valor potencial.
Productividad Como Métrica Central
Si hay una palabra que atravesó todas las discusiones del Enterprise Connect de punta a punta, fue productividad. No productividad en el sentido de hacer más con menos — esa es una lectura reduccionista que ignora el costo humano de la presión excesiva. La productividad que el mercado está buscando ahora es la que libera a las personas para hacer lo que hacen mejor: pensar, crear, resolver problemas complejos, construir relaciones. La AI y la automatización entran como soporte, como infraestructura, como el recurso que absorbe el trabajo repetitivo y de bajo valor para que los equipos puedan operar en su mejor nivel.
Esta visión tiene un impacto directo en cómo las empresas eligen sus herramientas. En vez de buscar la solución más impresionante o la que tiene el marketing más agresivo, están mirando casos de uso específicos dentro de sus propias operaciones y preguntando: ¿esto va a hacer que mi equipo rinda más? ¿Va a reducir el tiempo que pasan en tareas que no agregan valor? ¿Me va a dar mejores datos para tomar decisiones más rápidas? Cuando la respuesta es sí y los números confirman, la inversión se justifica sola — sin necesidad de slides ni discursos de venta.
Lo que está quedando claro es que las empresas que lograron traducir AI en ganancia real de productividad no lo hicieron por accidente. Definieron métricas antes de implementar, acompañaron los resultados de cerca y ajustaron el camino siempre que fue necesario. Eso exige una cultura de datos y una disposición para iterar — dos cosas que, afortunadamente, la propia tecnología está ayudando a construir dentro de las organizaciones. El ciclo se retroalimenta: más datos generan mejores decisiones, que generan implementaciones más eficientes, que generan más ROI, que justifican más inversión en automatización.
Al final de cuentas, lo que el mercado está diciendo — alto y claro — es que la era de las apuestas a ciegas en tecnología quedó atrás. La AI probó que tiene sustancia. Ahora necesita probar, proyecto a proyecto, proceso a proceso, que logra transformar esa sustancia en resultado concreto. Y las empresas que entendieron esto temprano están sacando ventaja — no porque tengan el mayor presupuesto o el equipo más técnico, sino porque hicieron las preguntas correctas antes de apretar el botón. 💡
