Paradoja de la inteligencia artificial
Usarla puede salir más caro que el trabajo que se busca reemplazaración
TECNOLOGIAS
El consumo masivo de tokens, la infraestructura digital y la energía necesaria para operar los nuevos agentes están disparando los gastos de las empresas. Las experiencias de Uber, Microsoft y NVIDIA.
La irrupción de la inteligencia artificial generativa en las empresas estuvo acompañada por una promesa tan seductora como contundente: lograr una fuerte reducción de costos operativos mediante la automatización de tareas y aceleración de procesos que hasta ahora venían realizando humanos.
Durante los últimos dos años, grandes compañías de prácticamente todos los sectores anunciaron inversiones millonarias con la expectativa de reemplazar parte del trabajo humano por sistemas capaces de escribir código, elaborar informes, responder consultas o analizar grandes volúmenes de información en cuestión de segundos.
Sin embargo, a medida que los proyectos pasan de las pruebas piloto al uso cotidiano, comienza a aparecer una realidad inesperada. En numerosos casos, el costo operativo de utilizar IA a gran escala resulta mucho mayor de lo previsto y obliga a las empresas a revisar sus presupuestos, limitar el acceso de los empleados e incluso preguntarse si el retorno de la inversión justifica semejante desembolso.
Este fenómeno refleja una paradoja. No implica que la adopción de IA esté fracasando, pero en muchas organizaciones la adopción fue tan exitosa que su expansión interna terminó convirtiéndose en un problema financiero.
Ocurre que cuanto más utilizan los empleados estas herramientas, mayor es el consumo de tokens, la unidad con la que proveedores como OpenAI, Anthropic o Google cobran el procesamiento de cada consulta.
A diferencia del software tradicional, cuyo costo suele calcularse por usuario o por licencia, los modelos de lenguaje se facturan por volumen de procesamiento. Cada palabra que ingresa al sistema y cada palabra que devuelve el modelo representa consumo de tokens.
Cuando ese uso se multiplica por miles de empleados trabajando durante toda la jornada, la factura puede dispararse hasta niveles que los gerentes financieros no habían previsto.