Durante los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha sido presentada como una herramienta capaz de transformar la productividad de las empresas mediante la automatización de procesos y la reducción de costos. Sin embargo, a medida que esta tecnología se integra de forma masiva en distintas industrias, comienza a surgir un desafío menos visible: el creciente costo asociado al uso de los modelos de IA.
Según la empresa especializada en inteligencia artificial y analítica avanzada TIMIA, muchas organizaciones están descubriendo que el verdadero reto ya no consiste en implementar soluciones basadas en IA. Sino en mantenerlas funcionando de manera eficiente cuando el volumen de uso aumenta.
«Las empresas antes preguntaban cómo incorporar inteligencia artificial. Hoy la principal inquietud es cuánto costará mantenerla cuando el uso se multiplique», explica Alesander Gómez, Country Manager de TIMIA en España.
Aunque el precio por token (la unidad con la que se mide el consumo de los modelos de lenguaje) ha disminuido en los últimos años, el número de interacciones realizadas por asistentes virtuales y agentes inteligentes crece a un ritmo mucho mayor. Esto provoca que la factura mensual destinada a estos servicios aumente incluso cuando el costo unitario baja.
La situación se vuelve especialmente compleja en sistemas que realizan múltiples operaciones para responder una sola consulta. Un agente inteligente no solo genera una respuesta, sino que también interpreta instrucciones, consulta diversas fuentes de información, verifica resultados y ejecuta distintos procesos internos. Cada una de esas acciones implica un consumo adicional de recursos y, por consiguiente, mayores costos operativos.
Automatizar ya no garantiza ahorrar
Para los especialistas, el problema no radica en utilizar inteligencia artificial, sino en hacerlo sin una estrategia adecuada. No todas las tareas requieren los modelos más avanzados del mercado y, en muchos casos, soluciones más simples pueden entregar resultados similares con un gasto considerablemente menor.
TIMIA señala que algunas organizaciones han desarrollado sistemas técnicamente muy sofisticados. Aunque su elevado costo de operación dificulta justificar el retorno de la inversión cuando el uso aumenta. Del mismo modo, existen proyectos que emplean modelos de última generación para resolver tareas que podrían ejecutarse mediante algoritmos tradicionales o técnicas de aprendizaje automático más económicas.
Este escenario está modificando la forma en que las empresas evalúan sus proyectos tecnológicos. La conversación ya no se centra únicamente en identificar procesos susceptibles de automatización, sino también en determinar cuáles generan suficiente valor para compensar el gasto permanente asociado al uso de la IA.
La tendencia apunta a que las compañías incorporen indicadores financieros específicos para medir el desempeño de estas herramientas. Entre ellos destacan el costo por interacción, el consumo de recursos en cada proceso y el retorno obtenido por cada automatización implementada.
De acuerdo con TIMIA, las empresas que logren equilibrar innovación, rendimiento y eficiencia económica estarán mejor posicionadas para competir durante los próximos años. En cambio, aquellas que expandan el uso de la inteligencia artificial sin una planificación adecuada podrían enfrentar costos operativos muy superiores a los previstos.
La IA continuará transformando la manera en que trabajan las organizaciones, pero el éxito ya no dependerá únicamente de contar con la tecnología más avanzada. La verdadera ventaja competitiva estará en utilizarla de forma estratégica, asegurando que cada interacción aporte más valor del que cuesta.
