Durante tres años, la IA se ha financiado con cargo al presupuesto de innovación. Se trataba de una cartera de proyectos piloto, licencias y experimentos, lo suficientemente pequeña como para eludir el escrutinio al que se someten una nueva planta o una adquisición. Esa etapa llega a su fin en 2027.
La IA se está convirtiendo en un sistema, no en un conjunto de herramientas. Ahora influye en la fijación de precios, el servicio, el producto, la cadena de suministro y la forma en que los clientes descubren las marcas. Cuando una tecnología transforma la forma en que toda la empresa crea valor, deja de ser una partida del presupuesto de TI y se convierte en una decisión de asignación de capital. Y la asignación de capital es el lenguaje del « CFO».
Este artículo plantea un argumento sencillo. En 2027, el retorno de la inversión en IA se evaluará igual que cualquier otra inversión importante: en función de una tasa mínima de rentabilidad, a lo largo de un periodo de amortización y según su contribución al rendimiento del capital invertido. Las empresas que salgan ganando serán aquellas en las que el director de CFO , el director de marketing y todos los responsables que inviertan en inteligencia artificial ya hablen ese mismo lenguaje.
Principales conclusiones
- El gasto en IA está pasando de los presupuestos experimentales a la asignación de capital básica, y ya se están elaborando los planes para 2027.
- La mayoría de los cálculos del retorno de la inversión (ROI) en inteligencia artificial fallan porque tienen en cuenta el ahorro de costes e ignoran el crecimiento de los ingresos, el valor del ciclo de vida del cliente y el valor de las opciones estratégicas.
- Los responsables financieros y los responsables de « marketing » deben compartir un vocabulario común: tasas de umbral, ROIC, periodo de recuperación y beneficio económico.
- Los mayores beneficios se encuentran en la cúspide de la pirámide de adopción de la IA, donde la IA reinventa la forma en que se crea valor, y no donde reduce los costes de los procesos manuales.
- Una verdadera colaboración entre el director de tecnología ( CFO ) y el director de marketing (CMO) ya no es un simple «extra» cultural. Es el modelo operativo para ampliar la escala de la IA.
Por qué 2027 es el año en que la IA se convertirá en una cuestión de asignación de capital
La magnitud de la inversión ha cambiado el panorama. Gartner prevé un gasto mundial en IA de aproximadamente 2,5 billones de dólares en 2026. A ese nivel, la IA ya no es un error de redondeo en un presupuesto tecnológico. Compite directamente con las fábricas, las adquisiciones, la recompra de acciones y la inversión en marca por el mismo capital.
Los resultados no han estado a la altura. La iniciativa NANDA del MIT informó en 2025 de que alrededor del 95 % de las organizaciones no obtuvieron ningún beneficio cuantificable de sus proyectos piloto de IA generativa. Los consejos de administración se han dado cuenta. La pregunta que se plantea en las salas de juntas ha pasado de ser «¿estamos haciendo lo suficiente con la IA?» a «¿qué estamos obteniendo a cambio?».
De las herramientas de IA a un único sistema
La primera oleada de adopción de la IA se centró en las herramientas. Un asistente de redacción publicitaria para marketing. Un chatbot para la atención al cliente. Asientos contables automatizados y un proceso de cierre más rápido para los equipos financieros. Cada herramienta contaba con un presupuesto reducido, un responsable local y un caso de negocio local.
La próxima ola gira en torno a un único sistema. Los agentes de IA conectan ahora los datos de los clientes, los motores de fijación de precios, los contenidos, el servicio y la cadena de suministro. Una decisión tomada por un agente en una función modifica la economía de otra. Cuando la IA se convierte en infraestructura, se comparten sus costes, se comparten sus beneficios y se comparten sus riesgos. Ninguna función por sí sola puede atribuirse el rendimiento ni asumir el coste. Ese es precisamente el tipo de inversión para la que se ha creado el « CFO » (centro de control de la IA).
El presupuesto para 2027 se está elaborando en estos momentos
La mayoría de las grandes empresas establecen su plan de inversión para el año siguiente durante el último trimestre de este año. La partida destinada a la IA en el plan de 2027 no se aprobará por mero entusiasmo. Se aprobará en función de un análisis de viabilidad vinculado a los objetivos empresariales, y se evaluará en función de dichos objetivos un año después. A los directivos que se presenten con una anécdota sobre productividad en lugar de una estrategia de inversión se les recortarán o reasignarán sus presupuestos.
Los datos apuntan en una sola dirección. Según un estudio de OneStream, aproximadamente tres cuartas partes de los directores financieros afirman ahora que lideran la estrategia de IA de la empresa, aunque solo uno de cada tres ha implantado la IA a gran escala. Bain ha constatado que más de cuatro de cada diez directores financieros tienen previsto aumentar la inversión en IA en más de un 30 % en un plazo de dos años. El departamento financiero está tomando las riendas. La pregunta es si el resto de los presentes saben leer el mapa.
Por qué fracasan la mayoría de los cálculos del retorno de la inversión en IA
Muchos directores financieros se sienten frustrados con los casos de negocio de la IA, y con razón. La mayoría de ellos miden lo que no deben.
El ahorro de costes es un denominador erróneo
El cálculo predeterminado del retorno de la inversión (ROI) de la IA se basa en las horas ahorradas. Se automatizan dos o tres procesos, un equipo grande se reduce y el ahorro queda reflejado en el análisis de viabilidad. Este es el retorno más fácil de medir y el menos valioso al que aspirar. El ahorro de costes es limitado. Cualquier competidor que cuente con la herramienta adecuada conseguirá el mismo ahorro en cuestión de meses, por lo que la ventaja desaparece y el margen se traslada a los clientes a través de precios más bajos.
Klarna ilustra esta trampa. En 2024, la empresa anunció que su asistente de IA gestionaba dos tercios de los chats de atención al cliente, lo que equivalía al trabajo de unos 700 agentes. En 2025, su director ejecutivo afirmó que la empresa volvería a incorporar a más personas al servicio de atención al cliente, ya que la calidad y la experiencia del cliente eran más importantes que los costes. El ahorro era real. El valor empresarial, sin embargo, era incompleto.
El ahorro de costes es el beneficio que cualquiera puede imitar. El crecimiento de los ingresos es el beneficio que solo tú puedes obtener.
Los proyectos piloto se evalúan como experimentos y se financian como partidas presupuestarias
El segundo fallo es de carácter estructural. Los proyectos piloto de IA se financian como gastos de explotación, se miden mediante indicadores de actividad —como el uso y la adopción— y son competencia de un único departamento. Nada de eso se ajusta a la forma en que un « CFO » evalúa una inversión. Un proyecto piloto que indique que «el 80 % del equipo utilizó la herramienta» no dice nada sobre las tasas de conversión, el margen, la retención o la eficiencia del capital.
Sin un lenguaje común, la conversación deriva hacia una postura defensiva. El departamento de « Marketing » defiende el alcance y la participación. El departamento de Finanzas pide rentabilidad. El departamento de Tecnología pide más datos. Todos salen de la reunión sin estar convencidos, y el presupuesto recae, por defecto, en quien haya presentado el argumento financiero más claro.
La pirámide de adopción de la IA, leída por un CFO
VivaldiLa «Pirámide de adopción de la IA» describe cuatro niveles de madurez en materia de IA: productividad, transacciones, interacciones y reinvención. Solo una de cada diez empresas, aproximadamente, alcanza el nivel más alto. Desde una perspectiva financiera, cada nivel presenta un perfil de rentabilidad distinto, un periodo de amortización diferente y una forma distinta de medir el retorno de la inversión (ROI).
| Nivel | Qué hace la IA | Rendimiento primario | Cómo calcular el ROI | Plazo de amortización habitual |
|---|---|---|---|---|
| Productividad | Automatiza tareas y procesos manuales | Ahorro de costes | Horas y coste por unidad de trabajo | Meses |
| Transacciones | Mejora la fijación de precios, la tasa de conversión y la resolución de incidencias | Márgenes y tasas de conversión | Margen bruto, tasa de conversión, coste por servicio | De uno a dos años |
| Interacciones | Personaliza la relación con cada cliente | Crecimiento de los ingresos y fidelización | Valor del ciclo de vida del cliente, tasa de abandono, cuota de gasto | De dos a tres años |
| Reinvención | Crea nuevos modelos de negocio y fuentes de valor | Beneficio económico | ROIC, nuevas fuentes de ingresos, valor de las opciones | Tres años o más |
La tabla explica por qué tantos proyectos de inversión en IA parecen poco sólidos. Las empresas aplican indicadores de productividad a las apuestas por la interacción y la reinvención. Esperan que una inversión, diseñada para modificar el valor del ciclo de vida del cliente a lo largo de tres años, se amortice en dos trimestres. Y luego la cancelan antes de que se obtenga el rendimiento esperado.
Dos idiomas, una cuenta de resultados: por qué se rompe la coordinación entre el director de marketing (CMO) y el director de CFO
El director de marketing (CMO) y el director financiero ( CFO ) siempre han hablado «idiomas» diferentes. El departamento de marketing ( Marketing ) informa sobre el conocimiento de la marca, la interacción, los clientes potenciales y la salud de la marca. El departamento financiero informa sobre el margen, la tesorería, el rendimiento del capital invertido (ROIC) y el beneficio por acción. Cada parte considera que sus propios indicadores son los auténticos.
La IA hace que esta brecha resulte costosa. Los mayores beneficios de la IA se encuentran en el cliente: personalización, fijación de precios, servicio, descubrimiento y fidelización. Esos son terrenos propios de l marketing . Pero la inversión necesaria es elevada, compartida y a largo plazo, lo que la convierte en una decisión financiera. Si l marketing no puede expresar el valor de la IA en términos de asignación de capital, el departamento financiero financiará los casos de uso que supongan un ahorro de costes y que pueda medir, y dejará de lado los casos de uso orientados al crecimiento que no pueda cuantificar. El reto no es matemático. Es la colaboración.
Ya hemos defendido anteriormente que marketing debería centrarse en aumentar el ROIC, en lugar de perseguir el ROI, y que el gasto en marca se argumenta en términos de « marketing », pero se evalúa en términos financieros. La IA convierte esa observación en un problema operativo urgente. La conversación ya no gira en torno al presupuesto de marketing . Se trata de cómo toda la empresa asigna capital al sistema que lo gestionará.
Cómo es un lenguaje de asignación de capital compartido
Ponerse de acuerdo no significa que marketing se convierta en un departamento de finanzas. Significa que ambas partes se ponen de acuerdo en un pequeño conjunto de términos y los utilizan cada vez que se debate sobre la inversión en IA.
Tasas de umbral, no exageraciones
Toda inversión en IA debe superar el mismo umbral de rentabilidad que cualquier otro proyecto de inversión. Esto impone una disciplina sencilla: hay que indicar la rentabilidad esperada, el horizonte temporal, el riesgo y el grado de confianza en cada uno de estos aspectos. Un caso de uso que no pueda expresarse de esta manera no está listo para recibir financiación. Un caso de uso que pueda expresarse de esta manera merece ser considerado con imparcialidad, ya sea en el ámbito financiero, de « marketing » o de operaciones.
ROIC frente a ROI
Es fácil inflar el retorno de la inversión (ROI) de un proyecto concreto. El rendimiento del capital invertido (ROIC) plantea una cuestión más compleja: ¿la inversión en IA hace que todo el negocio sea más eficiente en términos de capital? Un sistema de IA que aumente las tasas de conversión y, al mismo tiempo, requiera menos capital circulante, menos descuentos y un menor coste de adquisición mejora el ROIC. En cambio, un sistema que ahorre mano de obra pero que requiera una gran inversión en una plataforma de datos y una recapacitación constante podría no hacerlo.
El valor del cliente a lo largo de su vida útil como métrica puente
El valor del ciclo de vida del cliente es la métrica en la que ya confían ambos departamentos. El departamento financiero lo considera como el flujo de caja futuro descontado. El departamento de « Marketing » lo interpreta como la fidelidad y la solidez de la relación. Las inversiones en inteligencia artificial (IA) destinadas a la personalización, el servicio y el descubrimiento deben medirse en función de su efecto sobre el valor del ciclo de vida y el coste de adquisición. Ese único ratio traduce la marca y la experiencia al lenguaje del capital.
Valor de las opciones para las apuestas de reinvención
Algunas inversiones en IA no se amortizarán dentro de un ciclo de planificación estándar. Estas inversiones crean la capacidad de competir en un nuevo mercado, un nuevo canal o un nuevo modelo de negocio. El departamento financiero dispone de una herramienta para respaldar estas decisiones: el valor de la opción. Hay que tratar las apuestas por la reinvención como una cartera de opciones con financiación por etapas, criterios claros de cancelación y hitos definidos, en lugar de obligarlas a ajustarse a un modelo de amortización de tres años para el que nunca fueron diseñadas.
Cómo medir el retorno de la inversión en IA en términos de costes, crecimiento y estrategia
Un caso de negocio creíble sobre la IA abarca tres niveles de resultados empresariales. La mayoría solo abarca el primero.
| Capa | Ejemplos | Indicadores que aceptan los responsables financieros |
|---|---|---|
| Eficiencia | Asientos contables automatizados, proceso de cierre más rápido, automatización de servicios | Coste por transacción, tiempo de ciclo, capacidad de ETC reasignada |
| Crecimiento | Ofertas personalizadas, precios dinámicos, ventas asistidas por IA | Crecimiento de los ingresos, tasas de conversión, valor medio de los pedidos, retención |
| Estratégico | Nuevos servicios, descubrimiento basado en la inteligencia artificial, colaboraciones en materia de datos | Porcentaje de ingresos nuevos, valor del ciclo de vida del cliente, ROIC, valor de la opción |
Para medir el ROI de forma fiable, establece una referencia antes de la implementación, define un grupo de control siempre que sea posible y acuerda de antemano qué métrica determinará el éxito. Asegúrate de que las definiciones de los datos coincidan tanto en el departamento financiero como en el de marketing, de modo que los términos «cliente», «ingresos» y «conversión» tengan el mismo significado en todos los informes. La mayoría de las disputas sobre el ROI de la IA son, en realidad, disputas sobre los datos.
Cinco pasos para lograr una verdadera colaboración entre el departamento financiero y Marketing
1. Crear una cartera de inversión en IA
Sustituir los presupuestos dispersos de IA de los distintos departamentos por una única cartera, revisada conjuntamente por el director de innovación ( CFO), el director de marketing (CMO) y el responsable de tecnología. Clasificar cada iniciativa según su nivel en la «pirámide de adopción de la IA», de modo que las iniciativas orientadas a la productividad y las orientadas a la reinvención nunca se evalúen con el mismo criterio.
Pregunta clave: ¿puedes ver en una sola página todas las iniciativas de IA implementadas, quién es el responsable de cada una y el rendimiento esperado?
2. Acordar un diccionario de valores compartidos
Anota las seis u ocho métricas que regirán la inversión en IA: tasa de rentabilidad mínima, periodo de amortización, ROIC, valor del ciclo de vida del cliente, coste de adquisición, margen y un indicador del estado de la marca. Utilízalas en todos los análisis de viabilidad. Elimina de los debates sobre inversión las métricas de vanidad, como el uso y la actividad.
Pregunta clave: ¿calcularían tu director de CFO y tu director de marketing (CMO) el rendimiento de un mismo caso de uso de la IA y obtendrían la misma respuesta?
3. Financiar por etapas y evaluar en cada hito
La ampliación de la IA funciona mejor con una financiación por fases. Se libera capital para una fase definida, se evalúa en función de los indicadores acordados y, a continuación, se libera más. Esto protege a la empresa de un gasto descontrolado y evita que se cancelen prematuramente iniciativas prometedoras.
Pregunta clave: ¿ qué datos te convencerían para duplicar esta inversión y cuáles te harían desistir?
4. Dar prioridad a los casos de uso relacionados con el crecimiento
El ahorro de costes financia el proceso de implantación de la IA, pero es el crecimiento lo que lo justifica. Combina cada iniciativa de eficiencia con una iniciativa de crecimiento en el mismo Customer Journey, de modo que la capacidad liberada por la automatización se reasigne al crecimiento de los ingresos en lugar de simplemente eliminarse.
Pregunta clave: ¿a qué se destina el tiempo o el dinero que ahorra tu IA, y qué beneficios genera?
5. Integrar la marca en el análisis de viabilidad
La IA cambia la forma en que los clientes descubren y eligen las marcas. Los asistentes y agentes preseleccionan cada vez más las opciones antes de que un humano las compare. Una marca que los sistemas de IA recomiendan por defecto disfruta de un menor coste de adquisición y un mayor valor de vida útil. Eso es un activo financiero y debe incluirse en el análisis de viabilidad junto con la tecnología. Nuestro trabajo sobre las métricas de rendimiento de marca muestra cómo relacionar la salud de la marca con las cifras que utiliza un « CFO ».
Pregunta clave: ¿cómo cambiaría tu argumento a favor de la inversión en IA si tuviera en cuenta el valor de ser la marca que recomienda la IA?
Cómo se aplica esto en la práctica
Las empresas más avanzadas ya consideran la IA como un problema de asignación de capital. Analizan la inversión en IA junto con otras apuestas estratégicas, y no dentro del presupuesto de TI. Sus responsables financieros participan en las reuniones de revisión de productos y de « marketing ». Sus responsables de « marketing » demuestran el valor de la IA en términos de margen, valor a lo largo de la vida útil y ROIC.
El memorándum de Duolingo de 2025 sobre la estrategia «AI-first» (prioridad a la IA) ofrece un contraste útil. La estrategia era acertada en cuanto a la productividad, pero la reacción del público demostró que las consecuencias para los clientes y la marca deben tenerse en cuenta en el mismo cálculo que los costes. Un argumento a favor de la inversión en IA que ignore el riesgo para la marca es incompleto, del mismo modo que un argumento a favor de la marca que ignore la eficiencia del capital es incompleto.
La lección no es que haya que frenar el avance de la IA. Es que la IA debe gestionarse en función de lo que se ha convertido: el programa de inversión más grande y estratégico que la mayoría de las empresas llevarán a cabo en esta década. Implantar la IA a esa escala sin un lenguaje financiero común es como construir una fábrica sin ponerse de acuerdo sobre lo que va a producir.
La conversación que hay que mantener antes de que se apruebe el Plan de 2027
Las nuevas tecnologías siempre surgen como un experimento y acaban convirtiéndose en infraestructura. La IA está cruzando esa línea en estos momentos. Cuando lo haga, las empresas que salgan ganando no serán aquellas que cuenten con más herramientas de IA, sino aquellas cuyos líderes sean capaces de explicar, en un lenguaje común, por qué cada dólar invertido en IA genera más beneficios de lo que cuesta.
Esa conversación debe abordarse en la próxima reunión de dirección, no en el próximo ciclo presupuestario. Si buscas un punto de partida, nuestra opinión sobre por qué la asignación de capital no genera valor, sino que es la demanda futura la que lo hace, enmarca la pregunta que todo caso de negocio relacionado con la IA debería responder.
En 2027, la IA no se valorará por lo que sea capaz de hacer, sino por lo que genere.