El ahorro de la IA depende de entender su coste total

Durante los últimos dos años, el debate sobre la IA se ha centrado en gran medida en los empleos, la automatización y las necesidades futuras de personal. TechRadar informa de que los responsables empresariales están cada vez más preocupados por otra cuestión: la pérdida de visibilidad sobre el gasto en IA.

Las organizaciones están incorporando herramientas como Microsoft Copilot y Google Gemini a sus aplicaciones empresariales, además de crear agentes y flujos de trabajo propios. La IA puede razonar, reintentar, planificar, activar llamadas y utilizar datos y recursos informáticos para completar una sola tarea. Los excesos presupuestarios, el consumo de tokens y las facturas inesperadamente elevadas se han convertido en preocupaciones habituales.

Según Goldman Sachs, se espera que la IA basada en agentes impulse un aumento de 24 veces en el consumo de tokens para 2030. Sin embargo, muchas organizaciones todavía no pueden identificar qué modelos, agentes o equipos generan los costes más altos, ni cómo se relaciona el uso con los resultados empresariales.

Por eso, comparar un salario con una licencia de IA puede ofrecer una visión incompleta. El coste total puede incluir tokens, infraestructura, plataformas de datos, recursos en la nube, intentos fallidos, reintentos y supervisión humana. Esos gastos pueden trasladarse entre sistemas, equipos y presupuestos en lugar de desaparecer. TechRadar afirma que las organizaciones necesitan visibilidad sobre aplicaciones, agentes, modelos y consumo antes de tomar decisiones sobre adopción y optimización de la IA. Los tokens están surgiendo como una unidad básica del gasto, el valor y los precios de la IA mientras las empresas desarrollan lo que el artículo denomina una disciplina de AI tokenomics.