Las empresas quieren saber qué van a ganar antes de comprometer una inversión en inteligencia artificial. Margarita Sanz del Río, directiva de GitHub, reconoce la dificultad de ofrecerles esa certeza: «Todo es todavía demasiado incipiente como para poder firmar un seguro», afirma en una entrevista con LA RAZÓN. La rapidez de los cambios tecnológicos complica fijar de antemano el retorno que obtendrá cada cliente.Sanz del Río describe una petición recurrente: las compañías quieren conocer la hoja de ruta, el siguiente avance y la dirección del producto. «Esa hoja de ruta está cambiando todos los meses», explica. La planificación de la inversión se enfrenta así a una oferta que evoluciona mientras los compradores intentan calcular si el desembolso va a merecerles la pena.La comparación con un seguro expresa esa dificultad para garantizar el resultado. «Todas las empresas, no solo las españolas, quieren un retorno de la inversión», sostiene. Desde su puesto de estrategia y operaciones comerciales para la relación con Microsoft, la directiva subraya que conseguir ese retorno depende también del cliente y de la forma en que incorpore las herramientas a su trabajo.La factura llega al director financieroLa conversación comercial de GitHub con las empresas debe alcanzar, según explica, al director financiero y al tecnológico. Aunque el desarrollador siga siendo su público principal, considera que el impacto de la IA se extiende por la organización. Aprobar el gasto exige entender su utilidad para quienes tienen que gestionar el presupuesto, además de conocer las capacidades técnicas de la herramienta.Una de las dificultades está en anticipar las formas de trabajo. «Es muy difícil estimar el coste porque también es muy difícil estimar las formas de trabajo», afirma. Lo relaciona con el comportamiento humano: los agentes de IA pueden utilizarse de maneras distintas según el equipo y el encargo. El consumo previsto depende del uso real que las personas hagan de la tecnología.La directiva añade que una empresa emergente y una multinacional tampoco utilizan las herramientas igual ni obtienen el mismo impacto. GitHub puede aportar referencias por industria o sector, explica, pero la comparación exige observar el caso de cada cliente. Una factura inferior por sí sola deja sin responder otra pregunta: si el valor que está consiguiendo la empresa también ha aumentado.Medir el punto de partida antes de prometer mejorasPara decidir dónde introducir el desarrollo con IA, Sanz del Río propone estudiar cómo trabajan hoy los equipos. Menciona la frecuencia con la que llevan una aplicación a producción y las veces que tienen que revisar el código por errores, fallos o ataques. Conocer la situación anterior al despliegue permite elegir el equipo, las prácticas y el lugar donde empezar a buscar una mejora.Los resultados que enumera son concretos: una aplicación modernizada, menos deuda técnica y un menor coste para llevarla a producción. Esos objetivos ayudan a valorar las revisiones del código y el trabajo necesario para que el software pueda utilizarse. Medir lo que cambia en la aplicación ofrece referencias más precisas para la conversación comercial que limitarse a contar licencias contratadas.En su diagnóstico, las empresas ya están centrando la discusión en cómo desplegar la tecnología y dónde encontrar el mayor impacto. Esa decisión requiere combinar el presupuesto con el conocimiento de los equipos y sus resultados. La garantía que buscan los compradores sigue siendo difícil de fijar, admite Sanz del Río, en un entorno donde la tecnología y los proyectos cambian al mismo tiempo.