El 16 de octubre, Andrew Amann, CEO de la agencia de desarrollo de IA NineTwoThree, publicó en su newsletter State of AI un texto que se titula “Steal our AI ROI formula” (roba nuestra fórmula de retorno de IA). Lo llama fórmula. Es una lista de cuatro cosas que anotar y no trae una sola cuenta.

Me gusta así. Los números salen de tu equipo y no de un estudio ajeno.

Su diagnóstico de partida es que “make us more efficient” (hagan que seamos más eficientes) le da a un proyecto de IA demasiado espacio para desviarse. Su remedio es escoger un flujo que se repite y escribir cuatro datos. Su cierre es una instrucción: “get the baseline before you ask someone to estimate the build” (consigue la línea base antes de pedirle a alguien que estime la construcción).

Es un paso que se salta con facilidad. Se pide la herramienta, llega la cotización, y nadie puede decir cuánto cuesta hoy el trabajo que se quiere reemplazar.

Los cuatro datos, con un ejemplo de marketing

Amann pide, para un flujo que se repite:

• Cuánto cuesta una hora de ese trabajo.
• Cuánto tarda una pasada completa.
• Cada cuánto hay que rehacerla.
• Cuántas veces corre al mes.

Toma el informe mensual a un cliente. Supón que armarlo toma 6 horas, que una de cada tres entregas vuelve con correcciones y se rehace completa, y que lo produces para 4 cuentas. La cuenta es 6 × 4 × (1 + 1/3). Lo corrí y da 32 horas al mes, 384 al año. Multiplícalo por lo que le cuesta a tu empresa una hora de esa persona y ya tienes el número contra el que se compara cualquier propuesta.

La multiplicación es mía y los números del ejemplo son inventados para mostrar la mecánica. Amann solo da la lista.

Lo mismo sirve para armar una campaña o para el seguimiento de leads nuevos. Cada uno tiene su propia pasada, su propia tasa de rehacer y su propio ritmo mensual. Cada uno tiene que medirse aparte, porque el número de uno no sirve para el otro.

Qué cambia cuando llega la cotización

Amann dice que esa línea base permite comparar un prototipo con el proceso que la gente ya usa. También ayuda a decidir si la oportunidad merece un sistema a medida o un arreglo más simple.

Yo agrego algo más práctico. Sin tu número, el único número sobre la mesa es el del proveedor. Amann vende desarrollo de IA y yo vendo un programa de discovery. Con cualquiera de los dos, tu mejor defensa es llegar con la cuenta hecha.

Un flujo de 3 horas al mes no merece un sistema a medida. Uno de 32 horas merece que alguien lo cotice, y que tú puedas discutir esa cotización.

La matriz de Lieberman le pone orden a la lista

Un día antes que Amann, el 15 de octubre, Alex Lieberman publicó en X el AI Portfolio Grid. Es una matriz de dos por dos que ordena oportunidades de IA con dos preguntas: ¿podemos ejecutarlo hoy? ¿Qué tan grande es el premio? Los cuadrantes son Accelerate now (premio grande, listo), Invest to unlock (premio grande, no listo), Quick wins (premio chico, listo) y Deprioritize (premio chico, no listo). Hablo del resumen que publicó en X. El artículo largo que lo acompaña no lo leí completo.

La línea base de Amann responde las dos preguntas con números. El eje del premio sale directo de las 32 horas contra las 3. El eje de “listo hoy” sale de otra pregunta que Lieberman incluye en su lista de preparación: “is the process understood and measurable?” (¿el proceso se entiende y se puede medir?). Si no pudiste completar los cuatro datos, la respuesta es no, y esa iniciativa vive en Invest to unlock. Antes de la herramienta toca ordenar el proceso.

Lieberman también separa los arreglos chicos. Automatizar un reporte o una lista recurrente rara vez se amarra a una meta de la empresa, dice, pero suman. Si es barato, tiene dueño y mostrará resultados en semanas, se hace. El informe mensual del ejemplo es un candidato casi de manual.

Cómo lo hacemos en AI Maestro

El programa AI Maestro es un discovery de dos meses. Arranca con el Process Reality Map, que registra cómo se hace el trabajo de verdad, quién lo hace y cuánto tiempo le toma. De ahí sale la línea base. Cada oportunidad recibe después un AI Opportunity Score y todo termina en una compuerta Go/No-Go.

A veces la conclusión es que la tarea no necesita un agente de IA sino una automatización clásica o rediseñar el proceso. Sobre eso escribí en Marketing no necesita más IA: necesita menos sedimento, y la línea base es lo que te dice cuándo estás en ese caso.

También conté cómo marketing gasta cada vez más en IA sin medirlo. Es el mismo problema visto desde la factura.

Una tarde esta semana

Escoge un flujo. Siéntate con la persona que lo hace, no con su jefe, y hazle tres preguntas. ¿Cuánto tarda una pasada completa? ¿Cuántas veces vuelve para rehacerse? ¿Cuántas corridas hubo el mes pasado? Pon el costo de la hora tú, con la cifra de tu empresa.

Con eso en una hoja, las propuestas de herramientas de IA se leen distinto. Si además quieres atar esa línea base a las decisiones de campaña, el servicio de optimización basada en datos de IQ Source parte del mismo punto: medir lo que ocurre hoy antes de cambiarlo.