La IA ya no es un juguete
Se acaba la era del gasto sin freno en IA: cinco pasos para controlar el consumo de tecnología
Durante los últimos dos años, muchas empresas han tratado la adopción de la inteligencia artificial como un fin en sí mismo: cuantos más usuarios, herramientas y experimentos, más moderna parecía la organización. Ahora los directivos se hacen preguntas menos festivas, pero mucho más útiles: cuánto cuesta todo esto, dónde se crea valor y si la empresa podrá ampliar estas soluciones de forma responsable.
Así empieza la siguiente etapa de la gestión del gasto en IA y tecnología. No necesariamente ganarán las empresas que más consuman. La ventaja será para las organizaciones capaces de vincular el uso de la tecnología con resultados empresariales medibles. El autor llama a este paso de maximizar el volumen de uso a maximizar el valor «valuemaxxing»: buscar el máximo rendimiento de cada recurso tecnológico.
- Reunir una visión única del gasto
No se puede gestionar lo que no se ve. El consumo tecnológico actual se reparte entre aplicaciones SaaS, infraestructura en la nube, plataformas de datos, modelos de IA, agentes autónomos y equipos. El gasto en IA puede medirse en tokens, créditos, consultas a modelos, tiempo de uso de GPU, transferencia de datos y uso de aplicaciones con IA integrada.
Solo el 31 % de las organizaciones afirma tener visibilidad sobre el gasto en software de IA. Al mismo tiempo, el 59 % señala que las pérdidas por gasto ineficiente han aumentado de un año a otro. Por eso, las empresas necesitan una fuente única de datos sobre todo su consumo tecnológico. Esa transparencia no sirve solo para reducir costes: muestra qué inversiones dan resultados y cuáles simplemente se evaporan en los informes.
- Establecer una gobernanza interna
A menudo, los experimentos masivos con IA empiezan antes de que existan normas de control. El uso se adelanta a la supervisión. Un sistema interno de gobernanza debe definir límites, responsabilidades y procedimientos para tomar decisiones.
Es especialmente importante pasar del principio de «usar más» al de «usar mejor». Hay que medir si la IA reduce el tiempo necesario para completar tareas, mejora la experiencia del cliente, aumenta la eficiencia operativa o ayuda a incrementar los ingresos. El 85 % de las grandes empresas ya ha designado equipos o directivos específicos para gestionar la IA y la tecnología, garantizar la transparencia y el control, y coordinar a los distintos departamentos.
- Revisar los contratos y los modelos de pago
Los precios de la tecnología cambian rápidamente. Los acuerdos fijos a largo plazo pueden seguir siendo útiles, pero son más difíciles de mantener en un entorno donde el volumen de consumo fluctúa constantemente. Los directivos deberían revisar periódicamente los contratos con los proveedores y compararlos con el uso real y las necesidades futuras del negocio.
Esto es especialmente relevante en el caso de la IA: los proveedores introducen nuevas formas de cálculo y monetización. Es probable que las tarifas sean cada vez más complejas. El objetivo de las negociaciones no es solo conseguir un descuento, sino cerrar un contrato que deje margen para la innovación sin dejar los gastos al azar.
- Unir finanzas, compras e informática
Los gastos que dependen del volumen de uso afectan a varios equipos. Informática determina cuánto se consume, finanzas responde del impacto en el presupuesto y compras negocia los contratos con los proveedores. Si estos departamentos trabajan por separado, es fácil perder el control del gasto.
Se necesitan datos compartidos, indicadores de valor comunes, responsabilidades individuales claras y una coordinación periódica. Cuando todos toman decisiones a partir de la misma visión del coste y los resultados, la empresa se lleva menos sorpresas desagradables.
- Automatizar el propio control del consumo
La optimización no debería limitarse a revisar el presupuesto de vez en cuando. Cuando el problema aparece en un informe, el patrón de uso ya puede haber cambiado. Las herramientas de IA pueden detectar patrones de consumo inusuales, localizar desperdicios, prever la demanda y ayudar a planificar el gasto.
Sin embargo, la automatización no sustituye a los objetivos humanos. Debe acelerar las decisiones, no tomarlas en el vacío: los equipos necesitan saber qué se usa, cuánto cuesta y qué valor genera.
La siguiente etapa de la IA empresarial será muy distinta de la primera. Si antes las palabras clave eran experimentación y adopción, ahora pasan a primer plano la responsabilidad, la gobernanza y el rendimiento demostrable. La IA ha acelerado la transición a modelos de pago por consumo, añadiendo nuevos riesgos económicos a sus posibilidades. Las empresas que vinculen el uso, el coste y el impacto en el negocio obtendrán una ventaja competitiva. Las demás pueden descubrir que la fiesta de la innovación se ha acabado, pero la factura sigue ahí.
PEREC.RU
El artículo describe el final de la etapa en la que las empresas aumentaban sin control el gasto en inteligencia artificial. Durante los últimos dos años, muchas compañías han tratado la mera adopción de la IA como una señal de éxito: aumentaban el número de usuarios, herramientas y experimentos sin vincularlos siempre a resultados financieros u operativos concretos. Ahora los directivos pasan a otro modelo de evaluación: quieren entender el coste del uso, el valor que se genera y la capacidad de la empresa para ampliar las soluciones de forma segura.
La idea central del artículo se resume en el término «valuemaxxing». Significa pasar de maximizar el consumo de tecnología a maximizar su rendimiento medible. Para ello, se proponen cinco pasos.
El primero es crear una visión única del gasto. El consumo tecnológico se reparte entre servicios SaaS, infraestructura en la nube, plataformas de datos, modelos de IA, agentes y equipos. Los gastos pueden calcularse por tokens, créditos, consultas a modelos, tiempo de uso de GPU, transferencia de datos y uso de aplicaciones con IA. Solo el 31 % de las organizaciones tiene visibilidad sobre el gasto en programas de IA, mientras que el 59 % informa de un aumento anual del gasto ineficiente.
El segundo paso es implantar una gobernanza interna. Las empresas necesitan normas, responsabilidades y criterios de evaluación. Es importante medir el impacto de la IA en el tiempo necesario para realizar tareas, la experiencia del cliente, la eficiencia operativa y los ingresos, no el número de lanzamientos. El 85 % de las grandes empresas ya ha designado equipos o directivos específicos para gestionar la IA y la tecnología.
El tercer paso es revisar periódicamente los contratos con los proveedores. Los acuerdos fijos a largo plazo pueden encajar mal con una demanda que cambia rápidamente. Los proveedores de IA introducen nuevas tarifas y formas de monetización, por lo que los contratos deben facilitar la innovación y, al mismo tiempo, limitar los riesgos financieros.
El cuarto paso es mejorar la coordinación entre informática, finanzas y compras. Informática influye en el volumen de consumo, finanzas responde del presupuesto y compras negocia los contratos. Cuando estos departamentos trabajan por separado, se pierde el control. Compartir datos, utilizar métricas comunes, definir responsabilidades claras y coordinarse periódicamente permite tomar decisiones mejor fundamentadas.
El quinto paso es utilizar la IA para gestionar el propio consumo tecnológico. Estas herramientas pueden detectar patrones de uso inusuales, localizar desperdicios, prever la demanda y agilizar la planificación. Sin embargo, los objetivos y los criterios de valor deben fijarlos las personas.
El artículo concluye que la siguiente etapa de la IA empresarial girará menos en torno a la experimentación y la adopción masiva, y más alrededor de la transparencia, la gobernanza y la responsabilidad financiera. Las empresas que aprendan a medir a la vez el uso, el coste y el impacto de la IA en el negocio obtendrán una ventaja competitiva. Las que carezcan de ese control corren el riesgo de acumular gastos que no puedan justificar con resultados.
