Discovery de IA: cómo estimar ROI antes de codear

El discovery de IA no es un taller de ideación con post-its. Es una decisión de inversión: ¿conviene automatizar o asistir este flujo ahora, con esta tecnología, frente a otras prioridades de la empresa?

El ROI se compara contra el costo actual del trabajo humano más el costo de oportunidad del retraso. Si no podés estimar ambos con un rango razonable, el piloto es exploratorio — y debe presupuestarse como tal, no como proyecto de producto con fecha de ROI garantizado.

Armá tres escenarios de costo por transacción: optimista, base y pesimista. Incluí tokens, llamadas a APIs, almacenamiento de contexto, horas de ingeniería de mantenimiento y revisión humana residual. La inferencia barata a escala deja de serlo con contextos largos.

Priorizá casos donde el error es reversible o detectable antes de que impacte al cliente. Un asistente que redacta emails internos tiene perfil de riesgo distinto a uno que modifica precios en un ERP.

Acordá con dirección criterios de éxito a 30 y 90 días: adopción, calidad percibida, costo por caso, ingresos o margen afectado. Sin métrica de salida, el piloto exitoso se eterniza o se apaga sin aprendizaje.

El entregable del discovery no es un deck: es una recomendación binaria o trinaria — seguir, pivotar o no hacer — con supuestos explícitos. Eso protege al equipo técnico y al sponsor de negocio.