Doxa 2607

Cómo responder al impacto que supondrá el aumento de costes de la IA

Por Stacia Garr

Informática Empresarial

Harvard Business Review

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Resumen. La adopción actual de la IA se ha visto impulsada por precios fuertemente subvencionados por los proveedores de software empresarial, pero esa era está llegando a su fin. Las empresas están adoptando modelos de facturación basados ​​en el uso. A medida que las organizaciones reemplazan los costos fijos de mano de obra con un consumo variable de IAEn cuanto a los costos, los líderes deben dejar de tratar la IA como una simple compra de software y, en cambio, considerarla un desafío de diseño organizacional que requiere nuevos enfoques para la presupuestación, la planificación de la fuerza laboral y la gestión de riesgos. Las empresas que se preparen ahora —modelando los costos de la IA, protegiendo las capacidades críticas e integrando el gasto en IA en las decisiones sobre talento— estarán mejor posicionadas a medida que la economía de la IA empresarial madure.

La era de la IA corporativa está a punto de experimentar un cambio radical. Actualmente, las organizaciones reciben incentivos económicos para adoptar la IA. En el panorama tecnológico empresarial, los principales proveedores de software han estado absorbiendo discretamente los elevados costes de las unidades de procesamiento gráfico (GPU), la inferencia y los tokens. Esta estrategia de captación de clientes generó una falsa sensación de seguridad presupuestaria y operativa entre los ejecutivos, caracterizada por funciones premium de agentes de IA "sin límite de uso", "complementarias" o "incluidas".

Como resultado, muchas organizaciones se lanzaron a explorar la IA incluso más rápido de lo que esperaban sus líderes. Uber y otras empresas informaron haber agotado sus presupuestos de IA para 2026 en tan solo unos meses. Un consultor de IA describió el caso de un cliente que gastó quinientos millones de dólares en un solo mes tras no limitar las licencias de sus empleados. Simplemente experimentando con la tecnología y desarrollando nuevos procesos a su alrededor, las empresas superaron los montos subvencionados.

Pero incluso esos subsidios están empezando a desaparecer. La era de los precios artificiales está llegando a su fin. Los gigantes del software empresarial están adoptando nuevos modelos de precios, impulsados ​​por inversores que, comprensiblemente, esperan rentabilidad de las empresas que impulsan esta transformación.

Si bien el modelo básico de Oracle está incluido en su suscripción, cobra por uso para los modelos premium. SAP planea hacer algo similar, permitiendo que las consultas simples sigan siendo gratuitas con las suscripciones básicas, mientras que cobra por las funciones de IA premium.

Workday realizará su cambio el 31 de enero de 2027. Hasta entonces, Workday «no cobrará cargos adicionales por las API de aplicaciones mientras los clientes investigan y optimizan su uso», me comunicó la empresa por correo electrónico. El período de gracia está diseñado específicamente para «evitar que se ralentice la adopción de la IA y los agentes». (Nota: Workday es miembro del Consorcio Tecnológico de RedThread Research, un grupo de más de 20 proveedores de tecnología de RR. HH. que pagan una cuota para pertenecer a él).

Incluso a precios elevados, el uso de la IA puede resultar muy rentable. Las ventajas son innumerables. Sin embargo, adaptarse a esta realidad requiere una estrategia detallada. En esencia, significa reconocer que invertir en IA ya no es una decisión de adquisición de software, sino una decisión de diseño organizacional.

Cuando una empresa implementa agentes de IA a gran escala, traslada recursos de la capacidad que controla (salarios de los empleados) a la capacidad que alquila (consumo variable de tokens). Esto genera un riesgo significativo debido a la incertidumbre. A continuación, se presenta un marco operativo de tres pasos que los líderes deberían implementar para gestionar esta incertidumbre.

Modela tu verdadera elasticidad de IA

Determinar cuántos tokens de IA comprar es inútil en abstracto. Lo mismo ocurre con establecer un presupuesto general para IA. Esto se debe a que es imposible saber, a largo plazo, cuánto valor real se obtendrá de la inversión. Los elementos clave de precios están fuera de nuestro control: interacciones por agente, unidades por solicitud y precio por unidad.

Para explicar esto, analicé las cifras de un informe del Oracle Analyst Day de 2026. En el modelo de precios de la compañía, el uso de IA premium —la cantidad que excede el nivel básico subvencionado actual— cuesta cinco unidades de IA por solicitud básica. Por ahora, se incluyen 20 000 unidades de IA mensuales sin costo. Se desconoce cuánto tiempo se mantendrá esta cifra. Tampoco está claro cuánto trabajo real se incluye en cada unidad.

Para ilustrar cómo estas incógnitas pueden generar una amplia gama de posibles costos, conviene usar un ejemplo. Imaginemos una empresa con 10 000 empleados que actualmente está probando un único sistema de agentes premium. El proveedor ofrece actualmente 20 000 unidades de IA gratuitas al mes y cobra un centavo por cada unidad que supere esa cantidad.

Imagina que solo el 10 % de los empleados utiliza el sistema, con un promedio de diez interacciones al mes. Cada interacción consume cinco unidades. Esto significa que la empresa utiliza 50 000 unidades al mes (cálculo: 1000 x 10 x 5). Si restamos las 20 000 unidades que la empresa obtiene gratuitamente, le quedan 30 000 unidades por pagar. A tan solo un centavo por unidad, esto supone 300 dólares al mes, o 3600 dólares al año.

Pero las organizaciones están adoptando la IA a gran escala, con un número creciente de empleados que la utilizan. En este ejemplo, veamos qué sucede cuando la mitad del personal usa ese único sistema de IA al mismo ritmo. Eso equivale a 250 000 unidades al mes, con un coste de 2300 dólares mensuales, o 27 600 dólares anuales.

Todo esto se basa en un único sistema de IA que cada empleado utiliza solo 10 veces al mes. En la práctica, las empresas adoptan cada vez más aplicaciones y los empleados las usan con mayor frecuencia. Los costos pueden dispararse fácilmente hasta alcanzar cifras de seis dígitos o incluso más.

Y aquí está la clave: todos esos cálculos se basan en una tarifa de un centavo. ¿Qué sucede si un proveedor aumenta su precio unitario de un centavo a dos? El mismo uso podría costar el doble.

Incluso todo esto no cubre el costo total de la implementación y el uso de la IA. También existen costos ocultos: la infraestructura necesaria para que las herramientas funcionen, el consumo de energía, los equipos técnicos internos, la capacitación y el desarrollo, entre otros. La gestión del cambio es fundamental para el rediseño y consume tiempo y recursos.

Esta es la realidad a la que se enfrentan las organizaciones. Los costos implican tantas incógnitas que sus facturas podrían variar enormemente.

Las organizaciones deben aprovechar este momento para determinar cuánto trabajo se realiza mediante herramientas de IA, cuánto ahorro genera y si contribuye al aumento de ingresos. Con base en el uso actual de la IA y las tarifas vigentes, calcule el retorno de la inversión (ROI). Luego, utilice esas cifras para determinar los costos unitarios máximos que serían justificables para sus necesidades.

Proteger las funciones principales

Los flujos de trabajo basados ​​en agentes se integran profundamente en la organización. Procesos enteros de los que depende la organización se rediseñan en torno a la tecnología. La lógica de datos propietaria queda vinculada a un entorno de proveedor específico.

Cuando la IA reemplaza a los empleados, estos se llevan consigo su experiencia y conocimiento institucional. La organización puede volverse dependiente de la IA para obtener esos recursos vitales. Si una herramienta de IA se volviera muy costosa, la organización podría no tener más remedio que pagarla, ya que no contaría con personal interno para desempeñar esa función.

Para proteger a su empresa ante esta eventualidad, determine qué roles clave son tan esenciales que necesita conservar el talento capaz de desempeñarlos, incluso si no son necesarios para llevar a cabo las operaciones diarias. En algunos casos, puede que le baste con tener contratistas expertos disponibles.

Además, aborde específicamente estas inquietudes al negociar la adquisición de IA con cualquier proveedor. Establezca límites para evitar facturaciones repentinas y descontroladas. Asegúrese de establecer períodos de gracia antes de cualquier aumento de precio para que pueda ajustarse.

Además, obtenga derechos de renovación de crédito garantizados para evitar vencimientos anuales que impidan su uso, y así evitar encontrarse en apuros el 1 de enero de cada año. Como alternativa, planifique comprar menos créditos de los que le corresponden para controlar mejor el gasto y no quedarse con créditos inutilizables al final del año.

Integrar los presupuestos de tokens en la planificación central de la fuerza laboral.

Para que todo esto funcione, las empresas deben dejar de ver los tokens de IA como un simple gasto de TI. En cambio, deben considerarlos una alternativa directa a la plantilla humana, pero teniendo en cuenta los costes adicionales derivados de la gestión del cambio y la posible pérdida de conocimiento. Todos los departamentos deben tomar decisiones sobre estas inversiones desde esta perspectiva. Estos factores deben determinar hasta qué punto se sienten cómodos reduciendo personal y confiando en la tecnología.

Ya estamos viendo cómo los principales proveedores de suites empresariales normalizan esta realidad de los paneles de control. Por ejemplo, la última herramienta de planificación de personal de SAP, integrada en sus capacidades de planificación empresarial, relaciona explícitamente estas asignaciones de recursos. La herramienta, disponible para los clientes, permite a los líderes ver el rendimiento de los equipos en comparación con sus presupuestos previstos de personal y tokens de IA. También ayuda a los gerentes a analizar una opción de automatización inteligente de roles optimizada en términos de costes, en comparación con una recapacitación estructurada por familias de puestos.

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Ninguna de estas preocupaciones debería disuadir a las empresas de adoptar la IA. En muchos ámbitos, es probable que los beneficios sigan superando los costes incluso después de que finalicen las subvenciones. Sin embargo, mientras se les pida a los directivos que rediseñen sus organizaciones en torno a una tecnología con precios impredecibles, deben actuar con cautela. El periodo restante de subvenciones es precisamente el momento idóneo para prepararse para el incierto camino que tenemos por delante.

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Stacia Garr Es cofundador y analista principal de RedThread Research.