Una discusión que está surgiendo en Lobsters en este momento toca una fibra sensible que muchos conocen: la organización ha adquirido suscripciones de IA, ha construido infraestructura, ha puesto características en producción — y ahora la gerencia quiere saber qué están obteniendo realmente a cambio de su dinero. ¿El problema? Nadie tiene una respuesta adecuada.
El hilo no es dramático en su tono, pero eso es precisamente lo que lo hace interesante. Aquí, personas con trabajos reales y presupuestos reales se preguntan sinceramente: «¿Cómo demonios hacen esto?» Ya no es un ejercicio académico.
Esto refleja lo que la investigación confirma de manera bastante brutal: alrededor del 74% de las empresas no logran documentar un valor concreto de sus inversiones en IA. Y una de las razones más importantes es simple: comenzaron sin establecer una línea de base desde la cual medir. No puedes mostrar progreso si no sabes dónde empezaste.
Hay algunos patrones que se repiten en la discusión. La gente mide la actividad — cuántos usan Copilot, el número de llamadas a la API, la «productividad» como palabra de moda — en lugar de los resultados comerciales reales. Es un poco como medir el éxito de un plan de entrenamiento contando cuántas veces has estado en el vestuario.
Aquellos que realmente tienen éxito parecen hacer algo más matizado: comienzan con señales suaves al principio (¿la gente usa las herramientas, están satisfechos, la incorporación es fluida?) y avanzan gradualmente hacia números más duros — tiempo ahorrado por tarea, reducción de costos, ingresos por empleado — a medida que el uso madura. No es sexy, pero es honesto.
¿Por qué vale la pena prestar atención a esto ahora mismo? Porque nos acercamos a un punto de inflexión. 2024 y 2025 fueron los años de «probarlo todo». 2026 está empezando a ser el año de «muéstrame los números». Las empresas que no puedan documentar el ROI verán recortados sus presupuestos de IA. Aquellos que hayan pensado en la medición desde el primer día se llevarán los fondos — y a la gente buena.
Estas son todavía señales tempranas de una discusión comunitaria, no un estudio representativo. Pero cuando los desarrolladores y líderes tecnológicos se unen en torno a un problema de esta manera, suele ser porque algo realmente está fallando en sus organizaciones.
Vale la pena seguirlo.