La eficiencia económica marcará la próxima fase de la adopción de la IA

El crecimiento del uso de asistentes inteligentes y agentes de inteligencia artificial está llevando a muchas organizaciones a revisar sus estrategias de despliegue para controlar los costes operativos. TIMIA advierte de que el consumo de tokens se ha convertido en un factor clave para garantizar la rentabilidad y la escalabilidad de los proyectos de IA en el entorno empresarial.

Tras una primera etapa centrada en automatizar procesos y mejorar la productividad, las empresas comienzan a enfrentarse a un nuevo reto en la implantación de la inteligencia artificial: el coste asociado al consumo de tokens. Según TIMIA, compañía especializada en inteligencia artificial, datos y analítica avanzada, la sostenibilidad económica de estas soluciones será determinante para consolidar su adopción a gran escala.

La empresa señala que el problema no reside en el precio unitario de los modelos de lenguaje, que continúa disminuyendo, sino en el incremento constante del volumen de consultas que realizan los agentes inteligentes. A medida que estos sistemas asumen tareas más complejas, necesitan interpretar instrucciones, consultar diferentes fuentes, generar razonamientos intermedios y verificar respuestas, multiplicando el consumo de tokens y, con ello, los costes operativos.

“La conversación ha cambiado. Hace un año las empresas nos preguntaban cómo incorporar inteligencia artificial y ahora cada vez más organizaciones quieren saber cuánto les va a costar mantenerla funcionando cuando el uso crezca”, explica Alesander Gómez, Country Manager de TIMIA en España.

La creciente adopción de agentes inteligentes obliga a las empresas a optimizar el consumo de tokens para garantizar la rentabilidad y la escalabilidad de sus proyectos de inteligencia artificial.

Desde TIMIA subrayan que automatizar procesos mediante inteligencia artificial no siempre implica un ahorro económico. La rentabilidad depende, en gran medida, del diseño de las soluciones y de la elección de la tecnología más adecuada para cada caso de uso.

“El riesgo no está en utilizar inteligencia artificial, sino en hacerlo sin una estrategia de optimización o usando el último LLM para todo. Hay que diseñar conforme al caso de uso”, afirma Gómez. En este sentido, la compañía asegura haber observado proyectos en los que el coste de operación dificultaba justificar el retorno de la inversión cuando aumentaba el volumen de utilización, así como otros en los que se recurrió a modelos avanzados cuando técnicas de aprendizaje automático más sencillas habrían resultado suficientes.

Ante este escenario, cada vez más organizaciones incorporan indicadores financieros a la gestión de la inteligencia artificial, evaluando el coste por interacción, el consumo por proceso y el retorno obtenido de cada automatización. Para TIMIA, este enfoque permitirá construir arquitecturas que equilibren rendimiento, calidad y coste, del mismo modo que las empresas aprendieron anteriormente a optimizar el consumo de infraestructura en la nube.

“La inteligencia artificial seguirá transformando la forma de trabajar, pero el éxito ya no dependerá únicamente de desarrollar los mejores agentes. Las organizaciones que realmente lideren esta nueva etapa serán aquellas capaces de hacer que cada interacción con la IA aporte más valor del que cuesta”, concluye Gómez.