NEGOCIOS Y EMPRESAS. El 78% de las empresas prevé incrementar significativamente su consumo de inteligencia artificial durante los próximos dos años. Sin embargo, el 59% todavía gestiona este recurso a partir de estimaciones generales, sin contar con mecanismos precisos para medir su impacto económico.
El panorama también revela que el 90% de las tareas no requiere modelos avanzados ni de alto costo, aunque más de la mitad de las consultas termina utilizando estas alternativas por falta de capacitación.
Una adecuada gestión del consumo de tokens puede generar hasta US$55 millones en valor por cada US$100 millones invertidos en inteligencia artificial.
Aunque el 78% de las organizaciones espera aumentar considerablemente el uso de esta tecnología en los próximos dos años, apenas el 35% cuenta con la capacidad de determinar cuánto cuesta producir un resultado concreto de negocio mediante inteligencia artificial. Así lo establece un nuevo estudio de Accenture, que advierte sobre las dificultades de las compañías para controlar sus inversiones. Según el informe, el 59% opera con cálculos generales o estimaciones aproximadas, una situación que ha incrementado el escrutinio financiero sobre los recursos destinados a la IA por parte de la alta dirección.
Esta limitada capacidad de control responde a una transformación estructural en los modelos de negocio. La inteligencia artificial dejó de gestionarse exclusivamente mediante licencias de software con tarifas fijas y pasó a operar bajo esquemas de consumo de tokens. Estas unidades representan los datos que procesan los modelos en cada interacción, por lo que cada instrucción, consulta de información o respuesta generada por un agente implica un costo económico directo.
En este contexto cobra importancia la tokenomía, un concepto que integra la gestión financiera y estratégica del consumo de inteligencia artificial, con el propósito de establecer una relación entre los recursos utilizados por esta tecnología y el valor concreto y cuantificable que genera para las organizaciones.
La tokenomía pone el foco en el costo real de la IA
A medida que el consumo de esta tecnología comienza a escalar entre las empresas, la economía de los tokens se está convirtiendo en un riesgo y una oportunidad cada vez más determinantes. Al respecto, Juan Antonio García, Senior Client Account Executive para Accenture Colombia, explica que “las juntas directivas están exigiendo a los CEOs que expliquen el nivel de exposición y el retorno de estas inversiones; los CEOs quieren conocer el impacto en los resultados de la compañía y recurren a los CFO para obtener control financiero; y éstos, a su vez, dependen de los CIOs para lograr que el consumo de IA sea predecible, económicamente disciplinado y capaz de demostrar valor de manera tangible. Las empresas que logren dominar esta economía tendrán una ventaja competitiva frente a sus competidores”.
La verdadera oportunidad de la tokenomía no es únicamente optimizar costos, sino transformar el consumo de IA en un activo gestionable capaz de demostrar resultados de negocio. Según el análisis de Accenture, las organizaciones que dominan esta disciplina pueden capturar hasta 55 millones de dólares de valor por cada 100 millones de dólares invertidos anualmente en IA, combinando eficiencia operativa, control financiero y una medición más clara del retorno generado.
No obstante, el estudio señala que el 48% de las organizaciones opera bajo un modelo de responsabilidad compartida entre TI y Finanzas, donde no existe una persona única responsable de gestionar los costos y el retorno de la inversión. De esta manera, los equipos tecnológicos pueden identificar qué función, área o persona está consumiendo tokens y cuánto cuesta ese consumo, pero no pueden determinar si dicho gasto generó un resultado que realmente justifique la inversión.
Capacitación y control financiero, claves para optimizar el consumo de IA
Para capturar el valor de la IA a escala, las organizaciones deben avanzar más allá de la simple medición del consumo y adoptar una gestión disciplinada. García precisa que “esto comienza con la visibilidad: cada interacción con IA debe registrarse para identificar qué equipo utiliza qué modelo, cuánto cuesta y qué resultado genera. A partir de esa información, las empresas deben asignar los costos a las áreas que los generan mediante modelos de allocation o cobro interno, una práctica que sigue siendo poco común, pero que ha demostrado ser una de las más efectivas para optimizar gastos y atribuir valor. Asimismo, es fundamental dirigir cada tarea al modelo adecuado, ya que el estudio de Accenture concluye que el 90% de las cargas de trabajo no requiere modelos avanzados ni complejos y puede resolverse con alternativas más económicas”.
La disciplina financiera también exige evaluar el caso de negocio antes de llevar una solución de inteligencia artificial a producción, definiendo con anticipación qué resultado financiero se espera obtener y cómo será medido.
Frente a este punto, el directivo destaca que “actualmente, menos del 20% del gasto en tokens puede vincularse a un resultado económico cuantificable. A ello se suma la necesidad de desarrollar capacidades de IA en toda la organización, ya que más de la mitad de las solicitudes se envían a modelos más potentes y costosos de lo necesario por falta de criterio, de capacitación y de entrenamiento. Las compañías líderes son aquellas que combinan visibilidad, asignación financiera, reglas claras de uso y formación continua para garantizar que cada token consumido contribuya efectivamente a la generación de valor para el negocio”.
La inteligencia artificial no solo plantea un desafío tecnológico, también exige inteligencia financiera. ¿Están las empresas preparadas para convertir cada token en valor real? Comparta ➡️ este análisis y abra la conversación sobre el futuro de la IA en los negocios.
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Foto de apoyo tomada por DC Studio en Magnific
