En los últimos años, gran parte de la conversación sobre la IA se ha centrado en el empleo: qué roles cambiarán, qué tareas se automatizarán y cuánta gente necesitarán las organizaciones en el futuro. Estas preguntas importan, pero en conversaciones con clientes empresariales surge una preocupación diferente que hoy ocupa un lugar destacado.

La conversación está evolucionando

Se nos indicó usar IA, implementar herramientas de IA y buscar formas de avanzar más rápido. Los consejos de administración empujaron la adopción. Los equipos ejecutivos lanzaron iniciativas. Las unidades de negocio compitieron por identificar nuevos casos de uso antes que la competencia.

Luego comenzaron a llegar las facturas.

Si sigues las noticias tecnológicas, habrás visto preocupaciones crecientes sobre la pérdida de control del gasto en IA. Excesos presupuestarios, uso descontrolado de tokens y facturas inesperadamente altas se han convertido en temas recurrentes entre los líderes tecnológicos. La adopción de IA se acelera en todas las áreas de negocio y muchas organizaciones descubren que tienen mucho menos visibilidad sobre el consumo de lo que pensaban.

Porque la IA no solo innova; también factura.

Cada decisión y acción de IA tiene un costo. IA no solo responde preguntas; razona, reintenta, planifica, activa llamadas, aprovecha datos y recursos computacionales para completar una tarea. Está integrada en las aplicaciones empresariales que usamos a diario, desde Copilot de Microsoft y Google Gemini hasta SAP, Workday y LinkedIn. Ya sea que lo sepas o no, el contador está en marcha.

Para muchas organizaciones, eso presenta un desafío para el que no estaban preparados.

Un problema familiar en una forma nueva

Hace una década, las empresas enfrentaron problemas similares con la adopción de la nube. Equipos creaban servicios rápidamente, a menudo sin gobernanza, visibilidad ni responsabilidad. Los costos crecieron más de lo previsto y, a la larga, las organizaciones tuvieron que introducir nuevas disciplinas para entender qué se estaba usando, quién lo usaba y si el valor justificaba el gasto.

La IA está generando un desafío similar, y a una escala aún mayor.

La diferencia es que la IA no se limita a un equipo o departamento. Existe en todas las áreas de la organización: marketing, ventas, producto y desarrollo la usan cada vez más. Las capacidades de IA están cada vez más integradas en las aplicaciones empresariales, mientras las organizaciones también crean agentes y flujos de trabajo personalizados. De hecho, se espera que la IA con capacidad de acción impulse un aumento de 24 veces en el consumo de tokens para 2030, según Goldman Sachs.

Como resultado, el gasto en IA aparece en todas partes.

Aún hay muchos que no saben exactamente qué modelos se están usando, qué agentes consumen recursos, qué equipos generan los costos más altos o cuánto consumo de tokens está vinculado a resultados empresariales, valor real y ROI. Sin esa visibilidad, no hay base para gobernanza, control o responsabilidad.

Los costos ocultos de la IA y la ilusión de los ahorros

La falta de visibilidad se vuelve especialmente importante cuando las organizaciones empiezan a tomar decisiones sobre la fuerza laboral basadas en supuestos de ahorro de IA. Muy a menudo, la comparación parte de un salario y una licencia de IA. El desafío es que la licencia es solo un componente del costo.

El costo real incluye consumo de tokens, infraestructura, plataformas de datos, recursos en la nube, intentos fallidos, reintentos y la supervisión humana necesaria para validar resultados y gestionar excepciones. Esos costos suelen estar distribuidos entre diferentes sistemas, equipos y presupuestos, lo que los hace difíciles de medir con precisión.

Un salario es relativamente predecible. Los costos de IA no.

La misma tarea puede generar costos muy diferentes dependiendo del modelo elegido, cuánta contextualidad se aporte, cuántas veces el sistema reintente un proceso y cuánta potencia computacional se requiera. Esa variabilidad importa porque eliminar a alguien de la nómina no se traduce automáticamente en ahorros: el gasto simplemente puede moverse a otro lugar.

Puede trasladarse al consumo en la nube, a servicios de IA, a costos de infraestructura o a trabajo adicional de empleados responsables de revisar resultados y gestionar excepciones.

Sin visibilidad de esos costos, las organizaciones no comparan IA con un salario; comparan un salario con una suposición.

Visibilidad antes de la optimización

La solución no es frenar la innovación ni abandonar las iniciativas de IA. Al contrario, los líderes deben entender dónde la IA crea valor, qué cuesta operar a escala y cómo tomar decisiones informadas sobre la adopción.

Todo empieza por la visibilidad.

Las organizaciones deben ver qué aplicaciones, agentes y modelos de IA se están usando en toda la empresa. Deben saber dónde se consumen tokens, dónde se acumulan costos y cómo la uso se vincula a unidades de negocio, productos y resultados. Solo entonces pueden comenzar a tomar decisiones informadas sobre la optimización. Esto puede significar seleccionar modelos diferentes para distintos casos de uso, identificar consumos innecesarios, entender cuándo las alternativas de menor costo pueden lograr el mismo resultado, o descubrir que un pequeño número de usuarios o cargas de trabajo son responsables de un porcentaje desproporcionado del gasto.

Estos son problemas manejables. El mayor riesgo es tomar decisiones financieras sin entender la economía.

El auge de la tokenómica de la IA

La IA ha entrado en una economía de inferencia donde los costos están impulsados por el uso, los tokens y la ejecución en tiempo real. Los tokens emergen como la unidad atómica del gasto, valor y fijación de precios de IA. Las organizaciones necesitarán formas nuevas de gobernar, medir y optimizar ese consumo si quieren operar IA de manera asequible a escala. Esta disciplina emergente de la tokenómica de la IA está ganando importancia a medida que la adopción de IA se expande por toda la empresa.

Lo que vemos hoy es el inicio de un nuevo modelo económico que muchas compañías aún no están preparadas para gestionar. A medida que la IA se integre en aplicaciones, agentes y flujos de trabajo, entender el consumo se vuelve tan importante como entender la adopción.

¿Qué devuelve la IA?

En última instancia, la pregunta que deben hacerse las organizaciones no es solo cuánto cuesta la IA, sino qué valor entrega. ¿Qué valor empresarial crea? ¿Qué resultados mejora? ¿Qué merece?

Las organizaciones que puedan responder a estas preguntas con confianza tomarán mejores decisiones sobre dónde pertenece la IA, dónde entrega resultados medibles y dónde no tiene cabida.

Antes de contar ahorros por recortes de empleo, entender el costo total del trabajo que se realiza. Porque las organizaciones que obtendrán más valor de la IA no serán aquellas que hagan las suposiciones más rápidas sobre eficiencia, sino las que tomen decisiones basadas en visibilidad, evidencia y una comprensión clara de lo que realmente cuesta la tecnología.

Este artículo forma parte de TechRadar Pro Perspectives, un canal para presentar las ideas de las mentes más brillantes de la industria tecnológica de hoy.

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