El coste de la IA ya no es tan barato como se prometió inicialmente.

El coste de la IA aumenta con la escala, lo que obliga a las empresas a considerar cuidadosamente el equilibrio entre la automatización y la eficiencia financiera.

Con el auge de la inteligencia artificial (IA), muchas empresas la vieron como una oportunidad para reducir costos, aumentar la productividad y automatizar tareas repetitivas. Sin embargo, tras la fase de pruebas, el panorama financiero se volvió más complejo. La IA no es solo una herramienta de software que se puede activar y usar de inmediato; implica costos de infraestructura, datos, seguridad y personal operativo.

En algunos casos, los costos de computación para la IA han superado el costo de los salarios de los empleados. Bryan Catanzaro, vicepresidente de aprendizaje profundo aplicado en Nvidia, afirmó que existen grupos donde los costos de computación son "mucho más altos" que los salarios de los empleados. Esto no significa que la IA siempre será más cara que los humanos, pero demuestra que la promesa de que la IA reduzca los costos ya no es tan simple como lo era al principio.

Los costes ocultos de los sistemas de IA

Uno de los componentes más costosos es el costo computacional. Los modelos de IA modernos requieren una gran capacidad de procesamiento, especialmente cuando las empresas los utilizan con frecuencia para atención al cliente, programación, análisis de datos o procesamiento interno de documentos. Cuantos más usuarios y tareas se realicen, mayores serán los costos operativos.

Para las empresas, el coste de la IA no se limita al alquiler de modelos o al pago de tarifas de API. Para integrar la IA en sistemas reales, deben limpiar los datos, conectarse con el software interno, establecer permisos de acceso, proteger la información confidencial y crear procesos de control de resultados. Estas tareas requieren la colaboración de equipos técnicos, de ciberseguridad, legales y de operaciones.

Cuanto mayor sea el despliegue de IA, mayores serán los costes que las empresas deberán tener en cuenta en materia de infraestructura, datos, seguridad y personal de supervisión.

FOTO: CREADA POR IA

La generación de IA aún no es lo suficientemente estable como para gestionar todo automáticamente sin intervención humana. Esta tecnología todavía puede proporcionar respuestas incorrectas, inventar datos o malinterpretar el contexto. Por lo tanto, muchas empresas deben contar con personal para revisar, corregir y, en última instancia, asumir la responsabilidad. En sectores relacionados con el cliente, las finanzas, la salud , el derecho o el manejo de datos sensibles, esta supervisión es prácticamente indispensable.

Esto significa que, en muchos casos, la IA no reemplaza por completo la mano de obra, sino que crea un nuevo coste. Las empresas siguen pagando por la tecnología, a la vez que necesitan personal para garantizar que el sistema funcione correctamente y de forma segura.

La carrera por la infraestructura entre las principales empresas tecnológicas también refleja los enormes costes de la IA. Microsoft anunció planes para invertir 25.000 millones de dólares australianos (equivalentes a 17.900 millones de dólares estadounidenses) en Australia para 2029 con el fin de ampliar sus capacidades de IA, computación en la nube, ciberseguridad y formación de personal cualificado. Estas inversiones demuestran que la IA no se limita al software, sino que también requiere centros de datos, chips de procesamiento, energía y redes operativas a gran escala.

El coste de la IA no es simplemente una cuestión tecnológica.

A medida que aumentan los costos, las preguntas que se hacen las empresas cambian. Antes, muchas se sentían presionadas a tener una estrategia de IA para no quedarse atrás. Ahora, la atención se centra en una pregunta más práctica: ¿qué valor genera la IA y cuánto tiempo se tardará en recuperar la inversión?

La firma de investigación Gartner prevé que el gasto global en TI alcance los 6,31 billones de dólares en 2026, lo que supone un aumento del 13,5 % con respecto a 2025. Este crecimiento se debe a la infraestructura de IA, la computación en la nube y el software. Esto indica que la IA está impulsando un nuevo ciclo de gasto tecnológico, en lugar de simplemente reemplazar los gastos existentes.

La IA solo es realmente valiosa cuando la inversión en la tecnología se traduce en una eficiencia operativa medible.

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Por lo tanto, la presión por recuperar la inversión es cada vez más evidente. La consultora Deloitte predice que la inversión en IA seguirá aumentando, pero la rentabilidad no siempre es fácil de medir. Para proyectos más complejos, las empresas necesitan un plazo más amplio para evaluar la eficacia, en lugar de limitarse a observar el número de tareas automatizadas.

Este cambio obliga a las empresas a ser más pragmáticas. En lugar de buscar la sustitución generalizada de los trabajadores humanos, muchas empresas optan por utilizar la IA para tareas específicas, como resumir documentos, sugerir respuestas a clientes, escribir código, categorizar solicitudes o detectar errores. Este enfoque reduce el riesgo y facilita el control de costes.

Es posible que la IA se vuelva más económica con el tiempo para tareas individuales, especialmente a medida que los modelos se vuelven más eficientes y aumenta la competencia entre los proveedores. Sin embargo, a nivel empresarial, los costos totales podrían seguir aumentando a medida que se incrementa el uso, aumentan los requisitos de seguridad y se vuelven más complejos los procesos operativos.

Por lo tanto, el debate actual ya no gira en torno a si la IA es absolutamente cara o barata. Lo que importa es para qué problemas la utilizan las empresas, a qué escala y si su eficacia puede medirse. La promesa de ahorro de costes solo resulta convincente cuando la IA demuestra un valor concreto en operaciones reales.

Fuente: https://thanhnien.vn/chi-phi-ai-khong-con-re-nhu-loi-hua-ban-dau-185260427153301634.htm