La inteligencia artificial está alterando la relación entre esfuerzo, coste y valor que ha marcado durante décadas los precios de los servicios tecnológicos, según Amar Aswatha, vicepresidente sénior de ingeniería empresarial global en CGI.
Aswatha afirma que las operaciones con IA pueden lograr resultados con menos trabajo manual. En proyectos de CGI con clientes, los tickets generados automáticamente se redujeron hasta un 70%, aproximadamente uno de cada cinco incidentes operativos se resolvió de forma autónoma y los modelos predictivos se asociaron con hasta un 45% menos de interrupciones importantes. Las cifras proceden del trabajo de la empresa con clientes, y la fuente no detalla cómo se midieron.
Este cambio complica los contratos basados en la dotación de personal, un alcance fijo y una demanda estable. Aswatha sostiene que las organizaciones deben partir de problemas operativos, rediseñar procesos cuando corresponda y establecer referencias fiables antes de acordar el valor que debería aportar la IA.
Los modelos de precios implican distintas ventajas y dificultades. Las tarifas basadas en resultados pueden ser difíciles de aplicar cuando varios pasos automatizados contribuyen a un resultado. Los precios basados en el consumo pueden volverse impredecibles cuando los agentes de IA trabajan en segundo plano. Como ejemplo, Aswatha describe un programa de modernización de un cliente bancario con 20 desarrolladores, cuyo coste mensual de tokens por desarrollador llegó a unos 1.000 dólares. Al asignar las tareas sencillas a modelos más baratos, detectar un uso inusualmente alto y automatizar las tareas repetitivas, el equipo redujo esa cifra a 200 dólares.
Aswatha afirma que un modelo híbrido puede funcionar para los servicios gestionados con IA: una tarifa base predecible, un componente variable ligado al consumo de IA e incentivos vinculados a resultados medibles. También pide establecer referencias claras y revisar periódicamente el alcance y los precios.
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