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La inteligencia artificial promete eficiencia, pero a menudo entrega facturas explosivas. Gartner advierte: los verdaderos costos est\u00e1n hasta un 1.000 por ciento por encima del presupuesto. Quien no calcula ahora, quema capital.<\/strong><\/p>\n La entrada en la Inteligencia Artificial<\/strong> parece inofensiva a primera vista. Una licencia<\/strong> aqu\u00ed, una suscripci\u00f3n all\u00e1. Incluso las versiones de pago de los<\/strong> grandes modelos de lenguaje son a menudo asequibles para los usuarios B2B. Sin embargo, esta cuenta rara vez sale bien. Muchas empresas subestiman masivamente lo que realmente cuesta integrar la IA de manera productiva en los procesos existentes. No basta con comprar un acceso. La infraestructura debe estar en su lugar, los datos deben fluir y los empleados deben estar capacitados. Sin esta base, la IA sigue siendo un juguete caro en lugar de una herramienta de productividad.<\/p>\n El peligro radica en el detalle de los modelos de facturaci\u00f3n<\/strong>. Los proveedores que facturan por token generan r\u00e1pidamente costes que devoran cualquier beneficio. Cuando los empleados utilizan la IA para tareas<\/strong> que podr\u00edan realizar igualmente bien con una simple b\u00fasqueda web, no se crea valor a\u00f1adido. En su lugar, aumenta el esfuerzo de recursos para cosas<\/strong> que no tienen valor estrat\u00e9gico. El entusiasmo inicial se desvanece r\u00e1pidamente cuando llega la primera factura de la nube. Precisamente aqu\u00ed es donde se sit\u00faa la advertencia de Gartner<\/strong>.<\/p>\n En septiembre de 2024, analistas de alto nivel se reunieron en la inauguraci\u00f3n del Simposio de TI de Gartner en la Costa de Oro australiana. El ambiente era sobrio. El mensaje para los responsables de la toma de decisiones presentes era claro: quien introduce la IA debe mantener a la vista los costes totales. Mary Mesaglio, vicepresidenta de Gartner, lo expres\u00f3 con claridad. Porque derrochar dinero en IA generativa es f\u00e1cil. Su advertencia se dirige directamente a las lagunas de planificaci\u00f3n en las medianas empresas y los grupos empresariales.<\/p>\n En su opini\u00f3n, los costes reales a menudo se sit\u00faan entre un 500 y un 1.000 por ciento por encima de las estimaciones iniciales. Esta discrepancia no se debe a la mala voluntad de los proveedores, sino a la falta de transparencia en el propio panorama de procesos. Al igual que al cambiar a la nube, es f\u00e1cil que se produzca una estimaci\u00f3n err\u00f3nea de los costes al utilizar la IA. Las empresas calculan las tasas de licencia, pero olvidan la infraestructura. Cada solicitud a un gran modelo de lenguaje requiere capacidad de procesamiento en la nube. Esta capacidad cuesta dinero, a menudo m\u00e1s que la propia licencia.<\/p>\n \u00abPorque derrochar dinero en IA generativa es f\u00e1cil. Los costes a menudo est\u00e1n cientos por ciento por encima del plan.\u00bb<\/p><\/blockquote>\n Mesaglio y su colega Kristian Steenstrup identificaron en su ponencia otro factor que impulsa los costes: la calidad de los datos. Los modelos de IA necesitan contexto. Los datos no estructurados, es decir, documentos, correos electr\u00f3nicos y notas sin un orden claro, son dif\u00edciles de digerir para la IA. Procesarlos es a menudo m\u00e1s costoso que la adquisici\u00f3n del propio software. Antes de que un modelo pueda proporcionar respuestas significativas, estos datos deben limpiarse, estructurarse e indexarse. Este paso a menudo se pasa por alto en los casos de negocio, pero es t\u00e9cnicamente indispensable.<\/p>\n Un ejemplo concreto de la pr\u00e1ctica muestra el dilema. Un proveedor de servicios medio introdujo un chatbot de IA para el soporte interno. Los costes de licencia eran bajos. Sin embargo, para alimentar al chatbot con el conocimiento propio de la empresa, tuvieron que prepararse miles de PDF y documentos de Word para que fueran legibles por m\u00e1quinas. El plazo del proyecto se triplic\u00f3. Los costes de personal para la preparaci\u00f3n de datos superaron el presupuesto. Al final, se obtuvo un sistema funcional, pero que solo estuvo listo despu\u00e9s de doce meses en lugar de los tres meses planeados.<\/p>\n \u00bfLa IA aporta un valor a\u00f1adido real? La respuesta depende de la perspectiva. T\u00e9cnicamente, s\u00ed. Se supone que la IA generativa ahorra una media de 43 minutos de tiempo de trabajo al d\u00eda por usuario. Es una cantidad considerable de tiempo. Extrapolado a un a\u00f1o y un equipo de 50 empleados, se obtienen miles de horas de capacidad liberada. Te\u00f3ricamente, se podr\u00eda utilizar este tiempo para proyectos innovadores o reducir las horas extra. Sin embargo, en la pr\u00e1ctica, el balance es diferente.<\/p>\n Seg\u00fan Gartner, a menudo no est\u00e1 claro si vale la pena la inversi\u00f3n financiera. El tiempo ahorrado debe monetizarse. Si los empleados no utilizan el tiempo ganado para actividades que generan valor, sino que simplemente reducen su carga de trabajo, la productividad por euro invertido disminuye. Adem\u00e1s, el ahorro de 43 minutos es un valor promedio. En profesiones de conocimiento complejas, puede ser mayor, mientras que en procesos estandarizados es menor. La varianza es grande y hace que el c\u00e1lculo sea dif\u00edcil.<\/p>\n Otra analista de la empresa de investigaci\u00f3n y consultor\u00eda de mercado hab\u00eda hecho una sombr\u00eda previsi\u00f3n en julio de 2024. Predijo que el 30 por ciento de todos los proyectos de GenAI podr\u00edan ser cancelados debido a una rentabilidad poco clara antes de finales de 2025. Esta cifra es alarmante. Significa que casi uno de cada tres proyectos de IA fracasar\u00e1 antes de amortizarse. La raz\u00f3n no suele ser la tecnolog\u00eda, sino la falta de l\u00f3gica empresarial detr\u00e1s. Las empresas lanzan pilotos sin haber definido el retorno de la inversi\u00f3n (ROI).<\/p>\n Para los directores generales, esto significa: precauci\u00f3n con las promesas. La mejora de la eficiencia y el potencial de ahorro no son garant\u00edas. Deben trabajarse. Una empresa que solo implementa la IA porque es la tendencia act\u00faa de manera negligente. Cada proyecto necesita una hip\u00f3tesis clara: \u00bfQu\u00e9 tarea se realizar\u00e1 m\u00e1s r\u00e1pido? \u00bfQu\u00e9 tasa de error disminuir\u00e1? Y, sobre todo: \u00bfCu\u00e1nto cuesta el minuto que ahorramos? Solo si esta cuenta sale bien, la IA es un factor econ\u00f3mico y no un bloque de costes.<\/p>\n Mientras que los usuarios luchan con sus costes, hay un claro ganador en el ecosistema. Hasta ahora, Nvidia es el principal beneficiado. El fabricante de chips es el principal proveedor del hardware necesario para los proveedores de IA. Desde el auge de GenAI desencadenado por ChatGPT, Nvidia registra ganancias r\u00e9cord. Cada solicitud a un modelo de IA pasa por procesadores gr\u00e1ficos que casi nadie m\u00e1s produce de manera tan eficiente. Nvidia vende las palas en la fiebre del oro, mientras que los buscadores de oro a menudo se quedan con las manos vac\u00edas.<\/p>\n Curiosamente, la situaci\u00f3n es diferente para los operadores de modelos de lenguaje generativos. Como concluye el art\u00edculo de Heise, aparentemente los operadores de modelos de lenguaje generativos tambi\u00e9n tienen dificultades para obtener beneficios. Seg\u00fan informes recientes, al proveedor de ChatGPT, OpenAI, le amenaza una p\u00e9rdida de varios miles de millones de d\u00f3lares. Los costes de funcionamiento de los centros de datos y el desarrollo de los modelos son inmensos. Los ingresos por suscripciones no cubren actualmente estos gastos.<\/p>\n Esta asimetr\u00eda es arriesgada para las empresas medianas. Si los grandes proveedores como OpenAI est\u00e1n bajo presi\u00f3n, tendr\u00e1n que ajustar sus precios. Los per\u00edodos de prueba gratuitos terminar\u00e1n. Los descuentos para clientes empresariales podr\u00edan ser eliminados. Los costes de los modelos de suscripci\u00f3n no son est\u00e1ticos. Aumentar\u00e1n tan pronto como los proveedores deban imponer rentabilidad. Quien hoy basa su c\u00e1lculo en los precios actuales, est\u00e1 planificando con n\u00fameros incorrectos para el futuro.<\/p>\n Se est\u00e1 creando una dependencia de unos pocos gigantes tecnol\u00f3gicos. Las empresas medianas tienen poco poder de negociaci\u00f3n. Deben aceptar los precios que dictan Microsoft, Google o OpenAI. Por lo tanto, es estrat\u00e9gicamente importante no depender solo de modelos externos. Modelos propios m\u00e1s peque\u00f1os, entrenados con datos espec\u00edficos de la empresa, pueden ser m\u00e1s rentables a largo plazo. Funcionan en hardware propio o alquilado y no dependen de cada salto en el precio de los tokens.<\/p>\n \u00bfQu\u00e9 significa esto en la pr\u00e1ctica? Las empresas deben replantear su estrategia de IA desde cero. No es la tecnolog\u00eda lo que est\u00e1 en el centro, sino el caso de uso. Comience con algo peque\u00f1o. Elija un proceso que est\u00e9 claramente definido y tenga altos vol\u00famenes. Las solicitudes de servicio al cliente o la creaci\u00f3n de informes est\u00e1ndar son buenos candidatos. Mida el tiempo necesario antes y despu\u00e9s de la implementaci\u00f3n. Solo as\u00ed obtendr\u00e1 datos s\u00f3lidos para su c\u00e1lculo de ROI.<\/p>\n Preste atenci\u00f3n meticulosa a la higiene de los datos. Antes de utilizar la IA, invierta en la estructuraci\u00f3n de su informaci\u00f3n. Los datos no estructurados son veneno para el control de costos. Limpie sus archivos. Establezca derechos de acceso. Aseg\u00farese de que no se filtren datos confidenciales de clientes en modelos p\u00fablicos. Una filtraci\u00f3n de datos puede ser costosa, no solo por las multas, sino tambi\u00e9n por la p\u00e9rdida de reputaci\u00f3n. El cumplimiento no es un obst\u00e1culo, sino un requisito previo para un uso seguro de la IA.<\/p>\n Capacite a sus empleados. La IA es una herramienta, no una varita m\u00e1gica. Los empleados deben aprender a formular indicaciones para obtener buenos resultados. Las indicaciones deficientes llevan a respuestas deficientes que deben ser revisadas. Esto consume m\u00e1s tiempo que realizar la tarea manualmente. Invierta en capacitaci\u00f3n. Ofrezca talleres en los que los equipos aprendan a utilizar la IA de manera efectiva. Solo los usuarios calificados generan la ganancia de productividad prometida.<\/p>\n Supervise los costos de manera continua. Establezca l\u00edmites para el uso de la API. Analice mensualmente qu\u00e9 departamentos consumen cu\u00e1ntos tokens. Identifique valores at\u00edpicos. Si un departamento de repente causa costos extremadamente altos, examine el caso de uso. A menudo, detr\u00e1s de esto se encuentra un uso ineficiente. Corrija el rumbo. La gesti\u00f3n de la IA no es un proyecto \u00fanico, sino un proceso continuo. Quien no controla los costos pierde el control sobre el presupuesto.<\/p>\n Muchas empresas solo calculan las tarifas de licencia. Los costos ocultos surgen debido a la infraestructura en la nube, la facturaci\u00f3n de tokens, la limpieza de datos y el esfuerzo de capacitaci\u00f3n. Gartner estima que los costos totales pueden superar el presupuesto inicial entre un 500 y un 1.000 por ciento.<\/p>\n<\/details>\n Los estudios muestran que la IA generativa puede ahorrar un promedio de 43 minutos de tiempo de trabajo por d\u00eda y usuario. Si esto es econ\u00f3micamente sensato depende de si el tiempo ganado se utiliza para actividades que generan valor.<\/p>\n<\/details>\n Los datos no estructurados como correos electr\u00f3nicos o PDF son dif\u00edciles de procesar para la IA. Su preparaci\u00f3n es costosa y consume mucho tiempo. Sin estructuraci\u00f3n, la IA proporciona resultados inexactos, lo que reduce el beneficio y aumenta los costos.<\/p>\n<\/details>\n Proveedores como Nvidia entregan el hardware de c\u00f3mputo necesario para los modelos de IA. Mientras que los proveedores de software como OpenAI todav\u00eda luchan con altos costos operativos y p\u00e9rdidas, Nvidia ya est\u00e1 logrando ganancias r\u00e9cord debido a la alta demanda de chips.<\/p>\n<\/details>\n Seg\u00fan Gartner, muchas empresas subestiman sus costes de IA, que pueden ser hasta un 1.000 % superiores a lo previsto inicialmente.<\/p>\n","protected":false},"author":207,"featured_media":65603,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_yoast_wpseo_focuskw":"costes de ia","_yoast_wpseo_title":"Gartner: los costes de IA pueden dispararse","_yoast_wpseo_metadesc":"Seg\u00fan Gartner, muchas empresas subestiman sus costes de IA, que pueden ser hasta un 1.000 % superiores a lo previsto inicialmente.","_yoast_wpseo_meta-robots-noindex":"","_yoast_wpseo_meta-robots-nofollow":"","_yoast_wpseo_meta-robots-adv":"","_yoast_wpseo_canonical":"","_yoast_wpseo_opengraph-title":"","_yoast_wpseo_opengraph-description":"","_yoast_wpseo_opengraph-image":"","_yoast_wpseo_opengraph-image-id":0,"_yoast_wpseo_twitter-title":"","_yoast_wpseo_twitter-description":"","_yoast_wpseo_twitter-image":"","_yoast_wpseo_twitter-image-id":0,"featured_post_sortierung":0,"featured_post":0,"pre_headline":"","bildquelle":"","teasertext":"","language":"de","footnotes":""},"categories":[1280,2239],"tags":[],"class_list":{"0":"post-91769","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","6":"hentry","7":"category-it-tech","9":"entry"},"wpml_language":"es","wpml_translation_of":85110,"acf":[],"yoast_head":"\nLo m\u00e1s importante en resumen<\/h2>\n
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La trampa oculta de costes de la IA Generativa: La entrada<\/h2>\n
Ganancia de productividad versus realidad econ\u00f3mica<\/h2>\n
\u00bfQui\u00e9n se beneficia realmente del auge de la IA?<\/h2>\n
Recomendaciones estrat\u00e9gicas para la empresa mediana<\/h2>\n
Preguntas frecuentes<\/h2>\n
\u00bfPor qu\u00e9 los costos de la IA a menudo son m\u00e1s altos de lo planeado?<\/strong><\/summary>\n
\u00bfCu\u00e1nto tiempo ahorra la IA por empleado?<\/strong><\/summary>\n
\u00bfQu\u00e9 papel juegan los datos no estructurados?<\/strong><\/summary>\n
\u00bfPor qu\u00e9 se benefician principalmente los fabricantes de hardware?<\/strong><\/summary>\n
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