Los CFO deben replantearse cómo calculan el ROI de la inteligencia artificial
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Gartner advierte de que los directores financieros están evaluando mal sus inversiones en IA al aplicar un único modelo de retorno, pese a que los casos de uso tienen costes, riesgos y horizontes de valor muy distintos. La firma propone tratar la tecnología como una cartera de inversiones.
Los CFO deben dejar de buscar una fórmula única para medir el retorno de la inteligencia artificial. Así lo afirma Gartner en su último análisis, presentado durante el Gartner Finance Symposium/Xpo 2026 en Sídney. Twisha Sharma, Senior Principal Research en la práctica de Finanzas de Gartner, afirma que “la IA no sigue una única curva de costes, ni produce un único tipo uniforme de valor”.
Según la consultora, muchos directores financieros están infravalorando proyectos de IA porque aplican criterios tradicionales centrados únicamente en métricas financieras inmediatas. Sin embargo, los casos de uso de IA tienen distintos plazos, diferentes ambiciones, perfiles de riesgo distintos y costes continuos diferentes, lo que hace imposible capturar su impacto real con un único enfoque de valoración.
Gartner propone tratar la IA como una cartera de inversiones, con tres capas: casos rutinarios orientados a automatizar tareas repetitivas, casos avanzados que mejoran el análisis y la toma de decisiones, y apuestas transformadoras que buscan innovación o disrupción competitiva.
El valor no siempre aparece primero
La firma advierte de que centrarse solo en ingresos, reducción de costes o cash flow puede llevar a decisiones erróneas. Muchos proyectos de IA generan primero valor no financiero, como mayor agilidad, mejor soporte a decisiones, innovación o ampliación del alcance organizativo. Estos beneficios, aunque no visibles de inmediato en la cuenta de resultados, son esenciales para construir ventaja competitiva.
Gartner subraya que las empresas que más valor obtendrán de la IA no serán las que persigan un único gran avance, sino las que sepan equilibrar su cartera, escalar los casos de uso que funcionan y descartar pronto los que no.
