Ilustración fotográfica del logotipo de la aplicación de DeepSeek AI, una empresa de inteligencia de fabricación china que desarrolló un modelo de lenguaje grande LLM de código abierto a una fracción del costo de la competencia con sede en EE. UU. Primer plano del logotipo en miniatura de la aplicación DeepSeek que se muestra en la pantalla del teléfono inteligente junto a otros proveedores de IA como ChatGPT de OpenAI y Copilot de Microsoft. Ámsterdam, Países Bajos, el 28 de enero de 2025 (Foto de Nicolas Economou/NurPhoto vía Getty Images)
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En abril, el CTO de Uber se volvió viral al afirmar que la compañía había excedido su presupuesto de IA para 2026. Muchos CEO y CIO están descubriendo que las facturas de IA están aumentando, en muchos casos sin ningún retorno de la inversión que lo acredite. ¿Por qué sucede esto y qué se puede hacer?
¿Por qué sucede esto?
Hay varias razones:
- Una es que los proveedores de IA ofrecen versiones iniciales muy económicas para tentar a los usuarios. Mientras tanto, a medida que se desarrolló la tecnología agente, las propias IA comenzaron a utilizar cada vez más tokens (unidades de consumo). Incluso cuando el costo del token disminuye, el uso del token aumenta hasta el punto en que el costo neto es mayor.
- Mientras tanto, las empresas promueven, alientan y, a menudo, exigen agresivamente el uso de la IA, en algunos casos vinculando el uso de la IA con las promociones. Este comportamiento provocó que los trabajadores de IA se dispararan, y no necesariamente por vínculo con el retorno de la inversión (ROI). Aparecen prácticas negativas, como tokenmaxxing, donde los empleados compiten para usar la mayor cantidad de tokens.
Ahora, el proyecto de ley está llegando y la conciencia sobre el proyecto de ley de IA está aumentando. Para el CEO o CIO, esta es una forma de pensar sobre el problema y lo que hay que hacer.
Primero, lo bueno
La buena noticia es que el proyecto de ley significa que su empresa está utilizando IA, y probablemente de manera agresiva. Este es el primer obstáculo para la transformación de la IA, garantizando que los equipos adopten el uso de la IA en sus respectivos roles. Este logro no puede tomarse a la ligera, muestra que la resistencia al uso de la IA es muy real, y el primer paso para utilizar la IA de forma eficaz es utilizarla en diversas formas y comprender lo que puede y no puede hacer por usted. Esto en sí mismo es un proceso de exploración.
Ahora, lo malo
Sin embargo, alentar a los empleados a utilizar la IA está lejos de ser suficiente. El hecho de que un empleado haya adoptado el uso de la IA no significa que lo esté haciendo de una manera que se conecte con el retorno de la inversión (ROI). Hágase estas preguntas:
- ¿Saben cómo complementar la IA con sus propias habilidades, es decir, maximizar el multiplicador del estilo de la IA?
- ¿Se les ha dado acceso a las herramientas más efectivas para mejorar sus flujos de trabajo con IA? ¿Para qué tareas utilizan la IA? ¿Esta tarea se vincula con el ROI del negocio?
- Si su productividad ha aumentado con la IA, ¿qué hacen con el resto de su tiempo?
Entonces, lo peor
El rápido ritmo de crecimiento de la IA y el ruido que la rodea dificultan brindar orientación para el uso organizacional. Más allá de las ineficiencias, han surgido prácticas que plantean desafíos adicionales:
- El primer ejemplo es tokenmaxxing. Si da la impresión de que el uso de IA es obligatorio, pero no relaciona esa afirmación con los motivos y el qué, corre el riesgo de que los empleados intenten seguir las nuevas reglas utilizando tanta IA como sea posible. Esto es tokenmaxxing y puede aumentar sus facturas sin aumentar sus ingresos. Es aún peor si se vincula el uso de la IA con ascensos o el riesgo de despidos.
- Un segundo ejemplo son las IA en las sombras. A medida que las herramientas de IA proliferan y el acceso se vuelve trivial, se pueden utilizar muchas IA en su empresa al mismo tiempo, no solo aquellas aprobadas y lanzadas oficialmente por su organización de TI. Además de impulsar proyectos de ley, esta versión de IA “Shadow IT” puede plantear riesgos de seguridad y otros riesgos comerciales.
¿Qué hacer?
Para responder a esta pregunta, plantéese las siguientes preguntas:
- ¿Tiene métricas para el uso de la IA por parte de su equipo? El token surgió como la primera métrica porque es fácil. Es una medición directa del consumo de IA y se rastrea directamente hasta la factura. Sin embargo, los tokens no miden cómo funcionan las IA en relación con sus objetivos comerciales. Las métricas efectivas deben estar vinculadas al ROI e, idealmente, recompensar a los empleados por los resultados comerciales, así como por el uso eficaz de la IA que optimice los multiplicadores de estilo IA.
- ¿Cuál ha sido el mensaje sobre la IA para su equipo? Si el mensaje es que el uso de la IA es necesario y que la falta de ella conducirá a alguna acción negativa, todas las formas de uso de la IA aumentarán. ¿Sus empleados entienden las métricas? ¿Están recibiendo capacitación no solo sobre el uso de la IA sino también sobre el uso efectivo de la IA en relación con su dominio y función? ¿El uso de su IA y el consiguiente ROI son visibles para que puedan medirlos y optimizarlos?
Métricas y no negociables
En un artículo reciente, describí las métricas clave que se pueden utilizar para la codificación basada en IA. Esta puede ser una plantilla para otros dominios. Este artículo también afirma que comprender sus puntos no negociables es clave para el éxito. En última instancia, el uso de la IA no es el objetivo; es un medio para un fin. Al final, lo que normalmente resulta en mejores esfuerzos no debería ser negociable.
Presupuestos y Previsiones
La IA está cambiando en todos los sentidos y a una velocidad increíble. Los costos por unidad (token) disminuyen, mientras que los nuevos usos a menudo resultan en costos de token más altos por llamada API, transacción comercial y otras métricas significativas de la unidad de negocios. El arte de adquirir, rastrear y predecir la IA es nuevo para todas las empresas y probablemente le llevará tiempo a su organización dominarlo. Un buen punto de partida es reconocer esto y determinar quién en la organización tiene esta responsabilidad, que probablemente sea multifuncional y multidisciplinaria. Sería prudente considerar los costos de la IA como una nueva partida presupuestaria en la misma escala que otros costos comerciales importantes, como las instalaciones y los viajes, y gestionarlos en consecuencia.
En este sentido, la adquisición de IA debería ser un elemento estratégico de una empresa al mismo nivel que otras adquisiciones de partidas presupuestarias de alto nivel. Decida quién es responsable de comprender lo que está disponible, negociar con los proveedores y realizar un seguimiento del panorama de costos a medida que avanza con nuevos proveedores y nuevas ofertas. Considere los niveles de servicios de IA, con los más costosos disponibles para uso crítico para el negocio (como viajes de último momento) y asignaciones a nivel de unidad de negocios y equipo para uso general.
Comidas para llevar
- El uso de la IA es un primer paso importante y poderoso. Si lo tienes, regocíjate. Conseguir esta situación es más difícil de lo que parece.
- Sin embargo, no es suficiente. Si no mejora la capacidad de su equipo para pensar críticamente en su uso, es probable que el primer resultado sea solo una gran factura.
- Es probable que las métricas de su negocio no cambien. Estos son tus elementos no negociables. Manténgase al frente y al centro en todo momento. La IA es emocionante. Usarlo para aumentar el ROI es el único objetivo real.
