La demanda de inteligencia artificial sigue creciendo, pero implementar más herramientas no significa necesariamente obtener mejores resultados. Para las empresas, el desafío es convertir la inversión en beneficios concretos sin perder de vista unos costos que pueden volverse difíciles de predecir al pasar de las pruebas iniciales a la producción.
Hammad Hussain, director de Estrategia de IA de Oracle, advierte que algunas organizaciones confunden el uso de la IA con la creación de valor. En declaraciones durante el evento AI World de Oracle, señaló que las empresas deben evaluar si estas tecnologías generan mejores experiencias, aumentan la eficiencia o permiten desarrollar productos y servicios nuevos, en lugar de medir el éxito únicamente por el volumen de uso.
## Adoptar IA no es lo mismo que crear valor
“Uno de los errores fatales que pueden cometer los clientes es percibir el uso como valor. Y no es lo mismo”, afirmó Hussain.
La distinción es importante: una herramienta puede registrar una adopción elevada y, aun así, no mejorar los resultados del negocio. Para que la inversión tenga sentido, la IA debe contribuir a un beneficio identificable y las personas deben incorporarla a su trabajo de forma efectiva.
Al mismo tiempo, las empresas deben equilibrar la inversión necesaria para lograr un impacto significativo con la capacidad de controlar y prever el gasto. Incluso organizaciones grandes y con experiencia en IA están buscando maneras de reducir costos y concentrar sus recursos en los usos que realmente los justifican.
## El salto de un piloto a producción cambia la economía
Los costos impredecibles se han convertido en una preocupación para quienes consumen servicios de IA. A medida que los proveedores adoptan modelos de cobro basados en el consumo, las facturas pueden variar según el volumen de uso, lo que complica la planificación presupuestaria.
Hussain advirtió que las empresas pueden subestimar las consecuencias financieras de ampliar el alcance de una solución. “La economía de producción es bastante distinta de la economía de un piloto”, explicó.
Una prueba limitada no siempre permite anticipar el costo de operar la misma herramienta a gran escala. Por eso, antes de desplegarla en toda la organización, conviene estimar tanto el gasto directo en modelos y capacidad de cómputo como los costos indirectos: actualizaciones de infraestructura, integración y capacitación del personal.
## Un enfoque híbrido para ajustar costo y capacidad
No todas las tareas requieren los modelos más avanzados ni el uso de GPU. Algunas pueden resolverse con modelos más ligeros o incluso con procesamiento convencional, mientras que las cargas de trabajo más exigentes sí pueden justificar el acceso a modelos de frontera.
Entre ambos extremos, los modelos de pesos abiertos y la infraestructura dedicada ofrecen otra alternativa. Una empresa puede contratar un clúster con recursos definidos y ejecutar allí determinados modelos, en vez de pagar por cada token a través de una API. Aunque la infraestructura sigue teniendo un costo, disponer de capacidad reservada puede hacer que el gasto sea más predecible y facilitar la elaboración de presupuestos.
Esto no significa que los precios basados en consumo vayan a desaparecer. Los modelos de pago por usuario y por uso pueden ser adecuados para necesidades distintas: un esquema por usuario puede aportar previsibilidad, mientras que el pago por consumo puede ajustarse mejor a cargas variables. La tendencia apunta a combinar opciones para que las organizaciones elijan según el tipo de tarea y sus patrones de uso.
## Más IA no significa un mayor retorno
La medida decisiva del éxito no es cuánto se utiliza la IA, sino qué rendimiento obtiene la empresa de su inversión. Hussain propone considerar tanto los beneficios como la adopción, y compararlos con los costos. Una solución puede ofrecer potencial, pero si los empleados no la usan, el beneficio se reduce a cero. A su vez, incluso una herramienta popular puede resultar poco conveniente si sus costos —directos e indirectos— superan el valor que genera.
Hussain señaló que, según su análisis, cerca del 20 % de las organizaciones captura el 75 % del valor. A su juicio, una diferencia clave es que las empresas con mejores resultados están dispuestas a rediseñar sus operaciones y reimaginar sus negocios con ayuda de la IA, en lugar de limitarse a incorporar herramientas a procesos existentes.
La estrategia más eficaz dependerá de cada organización: qué tareas necesitan realmente IA, qué nivel de capacidad requieren y qué forma de pago permite administrar mejor el gasto. En un entorno donde los costos son cada vez más difíciles de anticipar, las empresas que destaquen no serán necesariamente las que tengan más herramientas o los presupuestos más grandes, sino las que conviertan sus inversiones en resultados medibles.
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