You’re measuring AI adoption. You should be measuring AI abandonment
Every CIO can produce an AI adoption dashboard: licenses purchased, seats activated, prompts submitted per week. Boards ask for these numbers, vendors report them and they climb every quarter. What none of them show is whether the tool earned a durable place in anyone’s work. A license counts distribution, not value.
Every CIO can produce an AI adoption dashboard: licenses purchased, seats activated, prompts submitted per week. Boards ask for these numbers, vendors report them and they climb every quarter. What none of them show is whether the tool earned a durable place in anyone’s work. A license counts distribution, not value.
A license counts distribution, not value. An activated seat tells you someone clicked through onboarding once. A prompt count rewards the person who tried a tool five times before giving up exactly as much as the person who uses it daily and depends on it.
Most CIOs concede that much, yet little better has replaced it. Across the C-suite, only 31% of leaders expect to measure generative AI’s return on investment in the next six months. In most boardrooms, adoption metrics are not supplementing ROI; they have replaced it.
Worse, these are usually not your numbers. In most SaaS deployments, the vendor defines the usage metric, instruments it and reports it back in business reviews. That is standard commercial practice rather than bad faith, but it means the criteria behind the number are built to justify license utilization rather than audit your workflows.
The metric that actually shows whether an AI tool works is the one missing from the dashboard: abandonment. It tells you who tried a tool and walked away, how quickly they stopped and where the workflow broke down.
Abandonment is not a vanity metric in reverse. It is the one signal your people produce rather than your vendor. Every day someone decides whether to open the tool, paying in attention and habit. Continuing to pay that cost is a judgment; walking away is the opposite judgment. Nobody fakes that behavior for a dashboard.
In context
- Topic: Estrategia y Gobierno de TI — Decisiones de portafolio, costo total, gobierno y marcos de referencia.
- Source: CIO
- Published: 09/10/2026
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Por qué importa
Hay una diferencia enorme entre una compañía que tiene proyectos de tecnología y una que tiene una estrategia de tecnología. La primera acumula iniciativas; la segunda decide cuáles no va a hacer. Movimientos como este casi siempre son el momento en que alguien, arriba, por fin se animó a escribir la lista de lo que se deja fuera.
Mi filtro es siempre el mismo: ¿esto cambia una decisión, o solo cambia una herramienta? Si al final del trimestre las mismas personas siguen aprobando las mismas cosas con los mismos criterios, no hubo transformación; hubo compra. La diferencia se nota en el acta del comité, no en el comunicado.
Lo que suele salir mal
El error clásico es confundir el plan con la ejecución. Se aprueba una hoja de ruta de tres años en un comité de dos horas y nadie vuelve a revisarla hasta que hay un problema. Los planes que funcionan se revisan cada trimestre y se corrigen sin drama; los que no, se defienden.
Qué mirar
- Si aparecen métricas de negocio o solo métricas de entrega — costo por transacción manda sobre porcentaje de avance.
- El calendario real de contratos y renovaciones: ahí se ve si el movimiento era estratégico o era vencimiento.
- Qué se apaga para financiar lo nuevo; si no se apaga nada, el presupuesto va a doler en seis meses.
Cómo leo esta entrada
La forma en que yo bajaría esto a tierra es en tres movimientos: nombrar un dueño con presupuesto, definir dos métricas que se miren en comité cada mes, y fijar una fecha en la que se decide continuar o parar. Es poco glamoroso y es lo que separa los programas que llegan de los que se comentan.
La noticia original está publicada en otro idioma; acá se cita el extracto tal como lo entrega el medio y el comentario se escribe en español.
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