Por Angel Di Matteo   𝕏 @shadowargel

La adopción corporativa de inteligencia artificial sigue creciendo a gran velocidad, pero el costo de utilizar modelos avanzados está obligando a muchas empresas a imponer controles y restricciones para evitar que sus presupuestos se disparen.

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  • Algunas compañías agotaron sus presupuestos anuales de IA en pocos meses.
  • Microsoft, Meta, Uber y Salesforce buscan optimizar el consumo.
  • El uso masivo de tokens está elevando la presión sobre clientes y proveedores.

 

Durante los últimos dos años, las grandes corporaciones han alentado agresivamente el uso de inteligencia artificial entre sus empleados. Desde asistentes de programación hasta agentes autónomos y chatbots empresariales, la IA se ha convertido en una prioridad estratégica para compañías que buscan demostrar a inversionistas y mercados que están preparadas para la próxima ola de transformación tecnológica.

Sin embargo, esa rápida adopción está generando un problema inesperado: los costos asociados al consumo de inteligencia artificial están creciendo mucho más rápido de lo previsto. Empresas de distintos sectores reportan que sus gastos en tokens —la unidad básica utilizada para medir el procesamiento de los modelos de IA— se han duplicado o triplicado en pocos meses, obligando a los directivos a replantear cómo se utilizan estas herramientas dentro de sus organizaciones, detalla un reporte publicado por WSJ.

La factura de la IA comienza a preocupar

La creciente demanda de procesamiento ha provocado que proveedores de modelos ajusten precios y adopten esquemas de facturación basados en consumo real. Como resultado, algunas compañías han descubierto que sus presupuestos anuales destinados a inteligencia artificial se agotaron en apenas un trimestre.

Un ejecutivo de Uber señaló que para marzo la compañía ya había consumido todo el presupuesto anual previsto para sistemas de IA agentica, es decir, herramientas capaces de ejecutar tareas de forma autónoma. Situaciones similares han sido reportadas por otras grandes empresas que ahora buscan limitar el acceso a determinados modelos o dirigir a los empleados hacia alternativas más económicas.

Matan Grinberg, CEO de la startup Factory, relató que un alto ejecutivo de una importante institución financiera le comentó que sus empleados estaban consumiendo cientos de miles de dólares mensuales en tokens. Según explicó, algunos trabajadores utilizaban modelos premium para responder preguntas extremadamente simples o incluso para mantener conversaciones informales.

“Si tu hija necesita ayuda con álgebra, probablemente puedas encontrar a alguien más barato que Albert Einstein”, ilustró Grinberg para describir el uso excesivo de modelos de alto costo en tareas básicas.

Microsoft, Meta y Salesforce ajustan estrategias

Varias de las principales empresas tecnológicas ya han comenzado a introducir mecanismos de control sobre el uso de inteligencia artificial.

Meta reconoció internamente que la proliferación de herramientas había generado redundancias y costos innecesarios. En un memorando enviado a empleados, el director de tecnología Andrew Bosworth afirmó que utilizar herramientas de IA simplemente por utilizarlas no genera valor real para la organización.

“Nadie debería usar herramientas de IA solo por el hecho de usarlas. Movimiento no siempre significa progreso, y el consumo de tokens por sí solo no es una medida de impacto”, escribió Bosworth.

Microsoft también ha reducido el acceso a determinadas herramientas dentro de la compañía. Aunque la empresa aclaró que su decisión de limitar el uso de Claude Code de Anthropic no estuvo motivada por costos, sí reconoció que busca estandarizar las plataformas utilizadas por sus equipos internos.

Por su parte, Salesforce implementó sistemas específicos para medir cómo el gasto en tokens se traduce en resultados empresariales concretos, mientras que otras organizaciones desarrollan herramientas que redirigen automáticamente ciertas consultas hacia modelos más económicos cuando la complejidad de la tarea no justifica utilizar los sistemas más avanzados.

La explosión de tokens continúa

A pesar de los intentos de optimización, el crecimiento del uso de inteligencia artificial sigue siendo extraordinario.

Google reveló recientemente que procesa más de 3,2 cuatrillones de tokens cada mes, una cifra siete veces superior a la registrada un año atrás. La empresa, al igual que otros proveedores, continúa invirtiendo en mejoras de eficiencia para reducir el costo computacional asociado a cada consulta.

La situación recuerda los primeros años de los servicios en la nube, cuando muchas compañías descubrieron que el uso indiscriminado de recursos podía generar facturas mucho más elevadas de lo esperado. Ahora, la industria parece estar entrando en una fase donde la prioridad ya no es únicamente adoptar IA, sino utilizarla de forma eficiente.

Una consecuencia natural de este fenómeno es el creciente interés por modelos de menor costo. Sin embargo, muchas organizaciones mantienen reservas sobre algunas alternativas económicas disponibles en el mercado, especialmente aquellas desarrolladas en China, debido a preocupaciones relacionadas con seguridad, privacidad y cumplimiento regulatorio.

Para responder a esta necesidad, compañías como OpenAI, Anthropic y Google han comenzado a ofrecer versiones más económicas de sus modelos insignia. Paralelamente, startups especializadas están desarrollando sistemas capaces de clasificar consultas y asignarlas automáticamente al modelo más apropiado según la complejidad de la tarea.

El objetivo es evitar que operaciones simples consuman recursos diseñados para resolver problemas mucho más sofisticados.

La productividad aún no justifica todo el gasto

Aunque muchas empresas reconocen que la inteligencia artificial ha acelerado significativamente algunos procesos, todavía existen dudas sobre el retorno real de la inversión.

Anthropic sostiene que sus herramientas permiten completar en menos de dos semanas tareas que anteriormente podían requerir más de siete meses de trabajo. Sin embargo, numerosos desarrolladores y responsables tecnológicos señalan que los costos asociados a revisar, corregir y depurar contenido generado por IA siguen siendo elevados.

Un análisis realizado por la firma EntelligenceAI sobre más de 2.000 compañías que utilizan herramientas avanzadas de programación asistida por IA encontró que apenas el 18% del gasto en tokens termina traduciéndose en productos de software efectivamente entregados a usuarios finales.

Estos datos sugieren que, aunque la inteligencia artificial continúa expandiéndose a gran velocidad, las empresas están entrando en una nueva etapa donde la eficiencia económica será tan importante como la adopción tecnológica. Para los gigantes de la IA como OpenAI, Anthropic y Google, esto podría significar que el próximo gran desafío no será convencer a las compañías de usar inteligencia artificial, sino demostrar que cada token consumido genera un valor tangible para el negocio.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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