En un entorno donde las empresas migran de chatbots estáticos a flujos de trabajo impulsados por IA agentic, el factor costo podría convertirse en el principal obstáculo. La promesa de eficiencia y capacidades más humanas se ve contrapesada por un aumento sostenido de los gastos a medida que la economía de tokens evoluciona y las decisiones sobre dónde invertir se vuelven más complejas. Este artículo analiza el fenómeno, sus implicaciones para las negocios y las estrategias que podrían ayudar a gestionarlo sin sacrificar el valor que ofrece la IA más avanzada.

Implementar sistemas de IA se volverá más costoso a medida que los modelos se vuelven más económicos, advierten los expertos. En la práctica, cuando el precio de un token baja, las arquitecturas que lo utilizan tienden a volverse más complejas. En lugar de que los costos de un enfoque basados en IA caigan, la mayor utilización de tokens impulsa los gastos hacia arriba. Este fenómeno, conocido como el paradoja de la inferencia, podría obligar a las empresas a reevaluar su enfoque de desarrollo y uso de IA.

La investigación de Gartner señala tres tendencias que sostienen la dinámica de los tokens: la mejora de la economía de costos de los modelos base, una mayor eficiencia de la IA que habilita aplicaciones más sofisticadas y el uso intensificado de tokens en flujos de trabajo más complejos frente a chatbots estándar. Gartner describe este fenómeno como la “paradoja de la inferencia”, una situación en la que mejores unidades económicas elevan el costo total de la IA sin garantizar un valor proporcional y predecible.

Una comparación útil: un chatbot simple debe leer una consulta, interpretarla y responder de forma razonablemente probabilística. Un agente de IA, en cambio, debe razonar continuamente, negociar y cuestionarse a sí mismo. Según la investigación, pasar de un modelo de razonamiento simple a un enfoque agentic puede aumentar los costos de inferencia por un factor de cinco, y ese multiplicador puede crecer con la complejidad.

Implicaciones para la gestión de costos

Las implicaciones de la paradoja de la inferencia todavía no están plenamente entendidas por las empresas que impulsan soluciones agentic. Sin esperar costos de token más eficientes como solución, las organizaciones deben explorar enfoques para contener gastos sin sacrificar el valor que aporta la IA avanzada. Entre las posibles estrategias se encuentran: alianzas entre empresas para desarrollar y gestionar soluciones de IA agentic, compartir plataformas y marcos de gobernanza, y construir ecosistemas multimodelo complejos que optimicen la utilización de recursos.

Cada generación adicional de capacidades de IA tiende a requerir más tokens y, a menudo, tokens más costosos. No existe, a la vista, un modelo único y económico para todos: producir productos de IA competitivos demandará inversiones en plataformas, gestión de datos y herramientas que soporten ecosistemas multimodelo. En este contexto, podría ser oportuno reconsiderar enfoques de reducción de costos que, aunque atractivos a corto plazo, pueden socavar el potencial de las soluciones más potentes.

Conclusión

El paso de IA basada en interacción simple a flujos de trabajo agentic representa un salto en capabilities y oportunidades, pero también un desafío estratégico: gestionar el incremento de costos asociado a la inferencia y a la complejidad de los flujos. Las empresas que deseen aprovechar las ventajas de la IA avanzada necesitarán modelos de gobernanza, alianzas estratégicas y una visión clara de coste/valor para sostener la innovación sin sobrepasar los límites presupuestarios.

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