La trampa de la IA: por qué las cuentas nunca calzan

La adopción de inteligencia artificial está transformando a empresas de todos los tamaños. Los resultados son tangibles: más productividad, mejor calidad y mayor velocidad en la entrega. Pero hay un punto crítico que pocos reconocen: los costos invisibles de la IA.

El modelo de tokens y la dificultad de estimar costos

La mayoría de las aplicaciones de IA funciona con un sistema de consumo basado en tokens o créditos. En la práctica son fichas virtuales que se gastan cada vez que un modelo procesa información. El problema es que predecir cuántos tokens va a necesitar un proyecto es casi imposible. Un flujo con varias iteraciones o revisiones puede duplicar fácilmente el costo estimado.

Esto genera una distorsión: las empresas se concentran en la tarifa mensual del plan, pero el verdadero gasto viene del uso incremental. Así, un proyecto que parecía controlado puede terminar siendo mucho más caro de lo previsto.

La estrategia comercial detrás del incentivo al uso

Las aplicaciones de IA tienen un patrón común: ofrecen más funcionalidades y más usuarios para incentivar el consumo de tokens. Es una estrategia pensada para aumentar la frecuencia de uso y, por ende, la facturación.

• Lovable, una herramienta de desarrollo sin código, fue criticada por su modo Chat. La función es potente: razona contigo y propone planes antes de implementar cambios. Pero cada interacción dispara el uso de créditos. A esto se suman nuevas funciones como chequeos de seguridad o auditorías de SEO que motivan a presionar más botones, consumiendo aún más tokens.

• HeyGen, plataforma de video con IA, sigue la misma lógica. El plan básico permite crear, pero si quieres dar más movimiento a los videos o acceder a avatares interactivos debes contratar add-ons o el plan de API. Cada mejora implica un nuevo costo.

Lo mismo ocurre con casi todas las aplicaciones SaaS basadas en IA. El modelo inicial parece asequible, pero la realidad es que el incentivo está en que consumas cada vez más.

El contraste entre pymes y grandes tecnológicas

Los costos asociados a la implementación y uso de IA varían según el tamaño de la empresa:

• Pymes: suelen manejar presupuestos limitados, entre 3.000 y 10.000 USD por proyecto, dependiendo de la complejidad. Usan principalmente SaaS o APIs con pago por uso, lo que les da flexibilidad y control. Su ventaja está en la agilidad: identifican rápido tareas de alto impacto y maximizan el retorno de inversión.

• Grandes tecnológicas: invierten millones en infraestructura propia y en la renta masiva de servicios en la nube. Los costos pueden ir desde miles hasta cientos de miles de dólares mensuales. Su escala exige equipos especializados y costos permanentes en hardware, software y talento.

El AI Index Report 2025 de Stanford muestra que el costo de entrenamiento de modelos de gran escala se triplicó en los últimos dos años, lo que refleja la magnitud de estas inversiones.

La brecha de inversión y sus impactos

Esta diferencia genera una desigualdad competitiva clara:

• Las pymes enfrentan costos elevados, falta de tiempo y ausencia de conocimiento especializado, lo que limita su adopción y aumenta el rezago frente a grandes empresas.

• El resultado es menor productividad y menos capacidad para ofrecer experiencias personalizadas, automatizar procesos críticos o responder con agilidad al mercado.

• Mientras tanto, las grandes mejoran su eficiencia, expanden su atención digital y consolidan su liderazgo.

• A nivel regional, la brecha es aún mayor: fuera de los centros principales, la adopción es baja, afectando la inclusión y el desarrollo de sectores menos favorecidos.

Si este rezago no se aborda, las pymes arriesgan perder clientes, competitividad y capacidad de adaptación frente a cambios rápidos. Además, la falta de capacitación en gobernanza de datos y ciberseguridad complica la implementación correcta. Culturalmente, muchas aún perciben la IA como un lujo o como algo demasiado complejo, lo que frena la adopción.

Oportunidades para cerrar la brecha

No todo son obstáculos. Existen caminos para mitigar este impacto:

• Startups y programas de apoyo pueden actuar como puente, democratizando el acceso a IA y ofreciendo formación especializada.

• Incentivos gubernamentales y alianzas entre empresas pueden reducir la barrera de entrada.

• Capacitación en IA, datos y ciberseguridad es clave para que las pymes aprovechen las herramientas de manera efectiva.

El mercado lo confirma: la IA no es barata

El Work Trend Index 2025 de Microsoft muestra que el 82% de los líderes considera este año clave para repensar operaciones con IA, y el 45% ya prioriza expandir capacidad con “digital labor”. Esto confirma que la IA no es un lujo opcional: es una inversión estratégica. Pero tampoco es barata ni predecible.

La trampa está en pensar que la IA reemplazará costos de RRHH y con eso se logrará ahorrar. En la práctica, los gastos se trasladan: menos sueldos, más facturas de tecnología. Lo estratégico está en gestionar bien ese gasto, medir el ROI y evitar la dependencia ciega de aplicaciones externas.

Cómo evitar caer en la trampa

• Medir el consumo real: no basta con saber el costo del plan, hay que auditar mensualmente el uso de tokens o créditos.
• Definir límites y políticas internas: establecer topes de consumo y priorizar proyectos de alto impacto.
• Comparar modalidades de implementación: SaaS, APIs o desarrollos a medida tienen modelos de costo distintos. Hay que elegir según el tamaño de la empresa y el nivel de control requerido.
• Pensar en retorno, no en moda: la IA tiene que resolver problemas reales, ahorrar tiempo y mejorar procesos, no ser solo un experimento constante.

La IA llegó para quedarse, pero la “trampa” es creer que es barata y simple de administrar. La realidad es que exige estrategia, control y visión a largo plazo. Invertir en IA es invertir en eficiencia, pero los costos deben analizarse con la misma rigurosidad que cualquier otro gasto estratégico.