La evolución de la Inteligencia Artificial desde los proyectos piloto hacia aplicaciones reales de negocio está planteando nuevos desafíos para las organizaciones. A medida que los agentes de IA se incorporan a los procesos empresariales y su utilización se extiende entre los equipos, controlar el consumo y anticipar los costes asociados se convierte en un factor clave para garantizar su escalabilidad.
David Valladares, Account Executive de Strategy, destaca que las compañías están pasando de desarrollar numerosos pilotos a disponer de soluciones de IA integradas en el negocio y accesibles para un número creciente de usuarios. Esta evolución permite ampliar las aplicaciones de la tecnología, pero también introduce un desafío económico: en los modelos basados en el consumo de tokens, cada consulta realizada a un agente tiene un coste que puede aumentar considerablemente a medida que se generaliza su utilización.
Para afrontar este reto, el directivo subraya la importancia de establecer mecanismos de gobernanza que permitan organizar y controlar el ecosistema de agentes inteligentes. Desde Strategy, explica que el enfoque consiste en disponer de agentes especializados en resolver determinados casos de uso, gestionados bajo un modelo común que facilite tanto su utilización como la previsión de los recursos económicos necesarios.
En este sentido, Valladares plantea avanzar hacia modelos de costes más predecibles, con una aproximación que compara con una tarifa fija frente a los esquemas directamente vinculados al consumo. El objetivo es proporcionar a las empresas mayor capacidad para anticipar sus inversiones y evitar incrementos inesperados del gasto, manteniendo al mismo tiempo la flexibilidad para consultar a los agentes y aprovechar las posibilidades de la IA.
Esta reflexión conecta con los desafíos abordados durante el encuentro directivo de Dir&Ge «De la gobernanza del dato a la IA fiable: cómo construir una base común para decidir mejor y reducir costes», donde se analizó la importancia de contar con información fiable, mejorar la trazabilidad y optimizar las inversiones tecnológicas. La visión de Valladares pone el foco en una de las condiciones para avanzar en esta transformación: combinar la expansión de la Inteligencia Artificial con una gestión económica que permita sostener su aplicación en el negocio.
