Más de un tercio de las empresas europeas ya supera su presupuesto anual en inteligencia artificial
El despliegue de herramientas de inteligencia artificial está avanzando más rápido que la planificación económica de muchas empresas europeas. El 36% de las organizaciones reconoce que ya ha rebasado el gasto anual previsto en tókenes de IA, una señal de que la adopción de estos sistemas está generando costes superiores a los calculados inicialmente.
El dato, recogido por Accenture, refleja una tensión creciente entre el interés empresarial por incorporar capacidades de IA y la dificultad para controlar el consumo asociado. La situación afecta especialmente a las compañías que utilizan modelos generativos para automatizar tareas, crear contenidos, analizar información o asistir a sus empleados.
El consumo de tókenes dispara la factura
Los tókenes son las unidades de texto que los modelos de inteligencia artificial procesan para interpretar una solicitud y generar una respuesta. Cada consulta, documento analizado o contenido producido implica un consumo que puede traducirse en un coste, sobre todo cuando se utilizan modelos avanzados o se procesan grandes volúmenes de información.
En muchos proyectos, el presupuesto inicial se calcula a partir de pruebas limitadas o de estimaciones teóricas. Sin embargo, una vez que la herramienta llega a más departamentos y se integra en aplicaciones internas, el número de peticiones puede crecer con rapidez. También aumenta el volumen de datos enviados a los modelos, lo que eleva el gasto acumulado.
Este comportamiento es habitual en iniciativas que comienzan como pilotos controlados y terminan convirtiéndose en servicios de uso diario. Un asistente para empleados, un sistema de atención al cliente o una herramienta de generación de informes pueden multiplicar las consultas cuando pasan de unos pocos usuarios a toda la organización.
La adopción avanza más deprisa que la planificación
El exceso de gasto no significa necesariamente que las empresas estén abandonando sus objetivos de rentabilidad. En numerosos casos, muestra que la demanda interna de soluciones de IA está superando las previsiones realizadas durante las primeras fases de implantación.
La facilidad para contratar servicios en la nube y acceder a modelos mediante interfaces de programación ha reducido las barreras de entrada. Los equipos pueden poner en marcha nuevas aplicaciones en poco tiempo, pero esa agilidad también dificulta anticipar el coste real cuando el uso crece de forma distribuida.
Además, la factura no depende únicamente del número de usuarios. Influyen la longitud de las instrucciones, el tamaño de los documentos, la frecuencia de las consultas, el modelo empleado y la necesidad de repetir procesos para obtener resultados más precisos. Sin una supervisión específica, pequeñas decisiones técnicas pueden tener un impacto relevante a final de año.
Qué están haciendo las compañías para controlar el gasto
El control financiero de la inteligencia artificial exige combinar decisiones tecnológicas y de gestión. Las organizaciones necesitan conocer qué aplicaciones consumen más recursos, qué departamentos las utilizan y qué retorno aportan a la actividad empresarial.
- Monitorizar el consumo: registrar el uso de tókenes por aplicación, equipo y proyecto permite detectar desviaciones antes de que se conviertan en sobrecostes.
- Elegir el modelo adecuado: no todas las tareas requieren el sistema más avanzado. Los modelos más ligeros pueden ser suficientes para consultas sencillas y procesos repetitivos.
- Limitar las peticiones innecesarias: mejorar las instrucciones y reutilizar resultados puede reducir el número de llamadas a los servicios de IA.
- Establecer presupuestos por área: asignar límites y alertas facilita que cada departamento sea responsable del consumo que genera.
- Evaluar el retorno: el coste debe compararse con el tiempo ahorrado, la productividad obtenida o la mejora en la atención al cliente.
La eficiencia será clave en la siguiente fase
El dato del 36% plantea una cuestión central para el mercado europeo: la expansión de la inteligencia artificial debe ir acompañada de una gestión más precisa de sus recursos. La experimentación seguirá siendo importante, pero las empresas tendrán que pasar de los proyectos piloto a modelos de operación sostenibles.
Para ello, será necesario incorporar la supervisión del gasto desde el diseño de cada iniciativa. También resultará fundamental definir políticas internas sobre qué información se procesa, qué herramientas están autorizadas y cuándo debe intervenir una persona para validar el resultado.
La presión sobre los presupuestos puede acelerar, además, la búsqueda de alternativas más eficientes. Entre ellas se encuentran los modelos especializados, las arquitecturas híbridas y el procesamiento local de determinadas tareas. Estas opciones no eliminan todos los costes, pero pueden ayudar a reducir la dependencia de servicios de alto consumo.
Un reto económico y estratégico
Las empresas europeas no solo se enfrentan a una cuestión contable. El gasto en tókenes refleja hasta qué punto la IA se está integrando en los procesos cotidianos y cómo cambia la forma de planificar la tecnología.
Superar el presupuesto puede ser una señal de crecimiento inesperado, pero también de falta de control. A medida que estas herramientas se conviertan en una parte habitual de la actividad empresarial, las compañías deberán equilibrar innovación, seguridad, productividad y costes para que la inteligencia artificial sea una inversión sostenible y no una partida difícil de prever.
