Un caso de beneficio independiente, defendible y listo para el consejo. Construido alrededor de tus líneas base, no las del proveedor. Actualizado contra los datos reales después del despliegue.
Cada proveedor de AI te dará un caso de beneficio. Estará inflado. Compararán contra líneas base ficticias, contarán los beneficios varias veces y supondrán una escala que nunca se ha observado en ningún despliegue de su producto.
Tu CFO lo sabe. Tu consejo lo sabe. Quien firme el contrato es responsable de una afirmación de ROI que todos en la sala dudan en privado.
Lo que necesitas es una cuantificación independiente, defendible y lista para el consejo, construida alrededor de tus datos operativos, tus supuestos ajustados por riesgo y tus resultados medibles. Construida antes de firmar. Actualizada después de desplegar.
Ese es el proyecto.
El número está mal. Tanto tú como el proveedor lo saben. Firmar un contrato con base en él es un riesgo de carrera para quien sea dueño del presupuesto. Y un problema de integridad para quien sea dueño de la narrativa financiera.
¿Productividad de qué? ¿Comparada con qué línea base? ¿Produciendo qué resultado medible que viva en un P&L? La mayoría de las afirmaciones de ROI de AI fallan esta prueba, y 'ya definiremos las métricas durante el despliegue' es la versión cortés de 'no tenemos forma de medir esto'.
El caso de beneficio se construye una vez, al momento del contrato. Seis meses después, nadie lo ha medido. La afirmación original se vuelve mitología, citada en presentaciones del consejo pero nunca validada. La renovación con el proveedor ocurre por inercia, no por evidencia.
Un caso de beneficio independiente con supuestos explícitos y defendibles ligados a tus datos operativos. Cada entrada rastreable a una fuente que puedes defender en una reunión de consejo.
Una comparación lado a lado: afirmaciones del proveedor vs. nuestro análisis, con las diferencias explicadas línea por línea. El tipo de artefacto que termina la negociación y lleva al equipo de compras a un 'sí' o un 'no' con limpieza.
Un rango de ROI ajustado por riesgo (mejor caso, caso esperado, peor caso) que tu consejo puede interrogar. Las estimaciones de ROI de un solo punto son un movimiento retórico, no analítico. El tuyo tendrá límites honestos.
Un plan de medición: qué rastrear, cómo, con qué cadencia, quién es dueño del reporte. Para que dentro de 90 días, alguien pueda responder '¿está funcionando?' con datos en lugar de intuición.
Una re-cuantificación 90 días después del despliegue con datos reales vs. proyecciones, y una recomendación clara sobre si expandir el despliegue, mantenerlo donde está o darlo de baja. La respuesta honesta muchas veces ahorra más dinero del que ahorró el caso de beneficio original.
Dos fases. La Fase 1 es pre-contrato: un análisis de dos semanas con precio fijo que produce el caso de beneficio, la comparación con el proveedor y el rango de ROI ajustado por riesgo. Entregado antes de que se firme el contrato. La Fase 2 es post-despliegue: un proyecto de una semana en el mes 3 para re-cuantificar contra los datos reales, con una recomendación clara de "expandir / mantener / dar de baja".
Ambas fases funcionan por separado. Nuestro incentivo es la integridad del número, no el cierre del trato.
El sistema que lleva dos años en el roadmap. La migración que ya fracasó una vez. La estrategia de AI que no pasó de la presentación. Ese es el que queremos.
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