Modelar el valor de un proyecto de IA sin mentirte
El 80 % de los presupuestos de IA se justifican con números que nadie ha auditado. No porque haya mala fe, sino porque falta una pieza en el modelo. Esta es la forma de construir un business case que aguante una pregunta incómoda.
El business case como instrumento de verdad
Un business case de IA tiene tres funciones: decidir (¿se hace?), comprometer (¿qué prometemos y a quién?) y aprender (¿contra qué medimos en 12 meses?). El de un vendedor solo tiene la primera. La estructura completa: contexto y problema cuantificado → solución propuesta (con tu árbol de la Clase 5) → modelo de valor → costes totales honestos → curva de adopción y calendario → riesgos y mitigaciones → métricas de éxito y punto de revisión → petición concreta. Hoy: el modelo de valor. Próxima clase: por qué fallan y cómo blindarlo.
Beneficios duros, blandos y de opción
Duros: ahorro de coste medible o ingreso atribuible (la base del caso, calculada con unit economics (Clase 6) sobre la línea base medida (Clase 12: sin "antes" no hay caso). Blandos: tiempo liberado, satisfacción, velocidad) valen, pero conviértelos con honestidad: tiempo liberado solo es dinero si se reasigna a algo de valor (¿a qué, exactamente? si no hay respuesta, no lo cuentes) o reduce horas extra/contrataciones. De opción: capacidades que habilitan casos futuros (el RAG de soporte habilita el de ventas), menciónalos sin monetizarlos; monetizar opciones es el principio del humo.
La curva de adopción: el multiplicador que todos olvidan
Ningún sistema captura el 100% del valor el día 1. Modela tres fases con porcentajes explícitos: rampa (meses 1-3: 20-40% del valor, el sistema se ajusta, la gente desconfía), consolidación (meses 4-9: 60-80%) y régimen (80-95%, nunca 100: siempre hay casos excepción). Un caso que promete valor pleno desde el mes 1 es la firma de un aficionado; detectarlo en los casos ajenos es parte de tu trabajo.
Las matemáticas mínimas del comité
No necesitas un MBA financiero; necesitas tres números bien construidos y su lenguaje: payback (¿en cuántos meses lo recupero? La métrica favorita del CFO para proyectos de este tamaño), ROI a 24 meses (beneficio acumulado menos coste total, dividido entre coste total; usa siempre 24, no 12: la curva de adopción castiga injustamente el año 1), y sensibilidad (el caso en escenario base, conservador y optimista, variando las 2-3 palancas que más mandan, lo construiste en la Clase 6, ahora es estándar). Si el caso solo funciona en el escenario optimista, no tienes un caso: tienes una esperanza con hoja de cálculo.
Business case del caso de crecimiento estrella (en el ejemplo de agencia, el soporte a concursos; en el tuyo, tu equivalente), en cifras de estructura: hoy os invitan a ~40 concursos al año y solo os presentáis a la mitad (~20) por falta de manos; ganáis ~1 de cada 5, y una cuenta nueva aporta de media, pongamos, ~150.000 € de fee anual con su margen. Solución: un RAG sobre las propuestas y casos pasados + flujos de apoyo a la preparación (estructura del documento, primeras versiones de research de mercado y competencia, borradores de copy) que reduce el tiempo de montar un pitch de ~5 días a ~3, liberando al equipo para la idea, que es lo que gana concursos. Valor duro: presentaros a ~32 de los 40 manteniendo la tasa de éxito ≈ 6-7 propuestas más al año, que a 1 de cada 5 son ~1,3 cuentas nuevas adicionales (en fee incremental, varios cientos de miles de euros (con su margen, no la facturación bruta) confundirlos es el error de novato que un director financiero ejecuta en público). Curva de adopción: 30%/70%/90% (el equipo tarda en fiarse). Costes honestos: proyecto e integración, gobernanza documental del histórico, operación y evaluación anual, formación. Sensibilidad: la palanca dominante no es el coste de la IA, es si la tasa de éxito se mantiene al presentaros a más concursos (hipótesis crítica, a vigilar: presentarse a más no debe significar presentarse peor; se escribe en el caso). Payback: corto en escenario base. Ese caso entra en cualquier comité por la puerta grande, porque habla del oxígeno del negocio: crecer. (Tu versión (in-house, e-commerce o freelance) cambia las cifras pero no la estructura: trabajo de crecimiento que hoy no haces, con su margen, su curva y su hipótesis crítica.)
Las tres preguntas de 30 segundos
Acabas de leer. Esto es para la próxima reunión donde alguien proponga «meter IA»: las tres preguntas que hay que hacer antes de aprobar nada. Son del manual, funcionan solas y caben en una tarjeta.
Te llegan dentro de una secuencia de seis correos en dos semanas: otra herramienta más, la Clase 1 completa del manual, el ángulo legal y quién hay detrás de esto. Después paro. No hay boletín semanal.
Esto era media clase de 48.
Lo que has leído es la teoría y el ejemplo aplicado. Faltan los ejercicios con entregable y el tutor de IA que te los corrige, que es donde el método deja de ser lectura y empieza a ser trabajo.
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