Los costes que emergerán del salto a la IA

La inteligencia artificial se ha convertido en una de las palancas clave de crecimiento, una de las herramientas que las compañías emplean para ser más competitivas y para posicionarse de forma más resiliente en el mercado. Pero la IA abre también nuevos interrogantes. Se habla mucho de cuestiones como soberanía y ciberseguridad, pero ¿qué ocurre con el coste? ¿Son los precios también un elemento que puede lastrar el uso de la inteligencia artificial?

La cuestión del coste de la IA importa, porque impacta directamente sobre la operativa corporativa y porque expone a los departamentos de TI a potenciales crisis presupuestarias. Igualmente, es muchas veces una cuestión un tanto invisible para la propia plantilla.

Como apuntan en un análisis de Forrester, «las empresas están rápidamente escalando el uso de la IA en la organización» pero eso tiene un lado paralelo, el de cómo controlar el gasto y el de cómo eso se integra en los propios presupuestos. La firma de análisis muestra, de hecho, ejemplos de empresas que ya se han enfrentado a este problema, casos de no-éxito que llegaron a los medios. Ahí está el ejemplo de Uber, que se fundió en cuatro meses su presupuesto anual para IA, o el límite que Tesla impuso a su plantilla de un gasto máximo de 200 dólares por semana en tokens IA, tras la escalada de costes.

Este es un reto al que deben enfrentarse compañías de todos los sectores y que tendrá ramificaciones todavía más a largo plazo, a medida que la IA se integre en más terrenos y se emplee para solucionar más áreas corporativas. Esto es, a medida que más equipos y de más departamentos incorporen la IA, el riesgo a que la factura se dispare (muchas veces sin ser plenamente conscientes de ello) se agrava.

Para evitar este tipo de situaciones, Forrester recomienda preparar a los equipos y a la propia empresa para que se tomen mejores decisiones y se comprenda mejor todas sus ramificaciones. Su método para lograrlo indica una serie de pasos clave.

Cómo preparar a la empresa para evitar escaladas de costes

Así, apunta que el primer paso está en la propia plantilla, en crear un organigrama claro de la IA. Así, los roles de cada persona estarán claros y será bien visible quién puede tomar decisiones (y será la persona responsable de ello, al tiempo) cuando se trabaja con IA. De este modo, se tendrá una visión clara de la dimensión y el coste.

Conectado con esto entra el conocimiento (con programas de formación específicos que enseñen todas las facetas de la IA) y la visibilidad (para que se sepa cuánto cuesta, pero también qué se está haciendo, ya que uno de los problemas es que se abre una suerte de barra libre en la que cada departamento hace cosas por su cuenta, lo que crea tanto redundancias como silos). Forrester también recomienda una optimización de las aplicaciones de la IA y un control operativo. Esas son las bases que luego permitirán una optimización de costes.

Al tiempo, otra pieza que ayuda es rodearse de partners tecnológicos que lideren esa transformación y establezcan guían y soluciones claras. Como apuntan desde T-Systems, «la transición a una empresa asistida por IA requiere una preparación cuidadosa», por lo que apuestan por hacer un enfoque integral que ve de forma holística a la empresa cliente y sus necesidades. De este modo se evitan los comportamientos estancos y las redundancias.

FAQs

¿Cuál es el riesgo olvidado en el salto a la IA por parte de las empresas?

Se piensa mucho en cuestiones como compliance, ciberseguridad o incluso últimamente soberanía, pero la inteligencia artificial es también un reto en costes. Los presupuestos se pueden disparar, lo que afecta en cascada a otros departamentos.

¿A quién afecta esta situación?

Este es un problema que impacta por igual a toda clase de empresas. Las pymes suelen ser más adversas a los costes desmedidos, pero no están solas en este potencial peligro. Los ejemplos que recoge la prensa económica llegan ya desde grandes empresas, como Tesla o Uber.