TIMIA advierte de que el crecimiento del consumo de IA está llevando a muchas empresas a replantearse cómo escalar sus proyectos sin disparar los costes operativos

Durante los últimos dos años, la conversación sobre inteligencia artificial ha girado en torno a una misma promesa, automatizar procesos, aumentar la productividad y reducir costes. La realidad, en cambio, es que a medida que las empresas despliegan agentes inteligentes a gran escala, comienza a emerger un nuevo desafío que podría condicionar la siguiente fase de adopción de esta tecnología, la del coste asociado al consumo de tokens. Para TIMIA, compañía especializada en inteligencia artificial, datos y analítica avanzada, "hasta ahora hemos estado centrados en desarrollar Sistemas de IA capaces de realizar tareas complejas, pero sin atender o pensar en un elemento clave, la sostenibilidad de las soluciones y su impacto económico. Los pilotos y en una economía de "tokens" subvencionados se sustentan, el problema es cuando pasan a convertirse en herramientas productivas y de uso masivo".

"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.

Aunque los modelos de lenguaje son cada vez más eficientes y el precio por token continúa reduciéndose, el consumo total no deja de crecer. La proliferación de asistentes inteligentes, agentes autónomos y procesos que realizan múltiples consultas para completar una única tarea está provocando que muchas compañías vean aumentar su factura mensual de IA mucho más rápido de lo previsto.

Cuando automatizar no siempre significa ahorrar
La automatización basada en inteligencia artificial prometía reducir costes operativos, pero la realidad está demostrando que esa ecuación depende en gran medida de cómo se diseñen y gobiernen los sistemas.

Un agente inteligente no ejecuta únicamente una consulta. En muchos casos interpreta instrucciones, consulta distintas fuentes de información, genera razonamientos intermedios, verifica resultados y vuelve a interactuar con diferentes modelos antes de ofrecer una respuesta final. Cada uno de esos pasos consume tokens y, por tanto, incrementa el coste operativo.

"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. Hemos visto organizaciones desplegar agentes muy sofisticados que resolvían el problema técnico, pero cuyo coste de operación hacía difícil justificar el retorno de la inversión cuando aumentaba el volumen de uso, o agentes muy sencillos que han utilizado el último modelo disponible cuando se podría haber resuelto mediante técnicas de ML más sencillas y baratas", señala Gómez.

Esta situación está llevando a muchas empresas a revisar sus modelos de adopción. El debate ya no gira únicamente en torno a qué procesos pueden automatizarse, sino cuáles generan suficiente valor para compensar el coste asociado al uso continuado de modelos de inteligencia artificial.

La eficiencia se convierte en la nueva ventaja competitiva
Desde TIMIA consideran que las organizaciones más avanzadas están cambiando su forma de abordar la IA. Si en una primera fase el objetivo era incorporar cuanto antes asistentes conversacionales y agentes inteligentes, ahora la prioridad pasa por construir arquitecturas capaces de equilibrar rendimiento, calidad y coste buscando la mejor solución para cada caso de uso.

La compañía observa que las empresas empiezan a introducir métricas financieras en la gestión de la inteligencia artificial, analizando el coste de cada interacción, el consumo por proceso o el retorno generado por cada automatización. Del mismo modo que hace años aprendieron a optimizar el consumo de infraestructura cloud, ahora deberán gestionar el uso de los modelos de IA como un nuevo recurso estratégico.

Para TIMIA, esta nueva realidad marcará la evolución del mercado durante los próximos años. Las empresas que consigan controlar el consumo de IA sin renunciar a la innovación serán las que obtengan una ventaja competitiva sostenible, mientras que aquellas que escalen sin una estrategia clara podrían encontrarse con costes operativos muy superiores a los previstos.

"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. En el futuro, la ventaja competitiva no estará solo en tener inteligencia artificial, sino en saber utilizarla de forma eficiente y rentable", concluye Gómez.

Acerca de TIMIA
TIMIA es una compañía especializada en inteligencia artificial, datos y analítica avanzada que ayuda a las organizaciones a transformar la información en valor real para el negocio.

La empresa acompaña a sus clientes en el diseño e implantación de estrategias de datos, el desarrollo de soluciones basadas en inteligencia artificial y la modernización de sus capacidades analíticas, combinando conocimiento tecnológico, visión estratégica y experiencia sectorial. La compañía cuenta con un equipo de más de 120 profesionales y presencia internacional con operaciones en Madrid, Buenos Aires, Bogotá y Lima, desde donde desarrolla proyectos para organizaciones de distintos sectores.