La inteligencia artificial (IA) está experimentando un aumento en sus costos, lo que ha llevado a las empresas a reconsiderar su uso de esta tecnología. Compañías líderes como OpenAI y Anthropic buscan salir a bolsa a finales de este año, marcando un cambio en la necesidad de rentabilidad en el sector.
Desde la llegada de ChatGPT, las empresas de IA adoptaron una estrategia común en Silicon Valley: ofrecer precios bajos para atraer clientes. Sin embargo, Kevin Simback, de la incubadora de start-ups Delphi Labs, advierte que estamos saliendo de la era de la «inteligencia subvencionada», donde los inversionistas cubrían los costos para permitir precios reducidos.
Los precios están aumentando en todos los segmentos, impulsados en gran parte por los agentes de IA, que realizan tareas específicas como reservar citas o gestionar archivos. Estas tareas requieren la activación de múltiples agentes simultáneamente, lo que incrementa los costos, medidos en «tokens», la unidad básica de facturación en este sector.
Mark Barton, de la consultora tecnológica Omniux, señala que el costo del uso de la IA para programación ha aumentado de forma exponencial. Este aumento ha llevado a algunos a cuestionar la implementación masiva de la IA, ya que en ciertos casos, el costo de los tokens puede superar el salario de un empleado en uno o dos meses.
Incluso Meta, que promovía el uso intensivo de tokens entre sus empleados, ha cambiado su enfoque. Andrew Bosworth, director de tecnología de la empresa, indicó en un memorando que no se debe utilizar herramientas de IA solo por el hecho de hacerlo.
El director de operaciones de Uber también ha expresado que el gasto en IA no ha generado un aumento significativo en la productividad. Para reducir costos, algunas empresas están optando por modelos de IA gratuitos y de código abierto, que, aunque menos potentes, son suficientes para muchas tareas.
Otras organizaciones eligen modelos más pequeños y especializados, diseñados para sectores específicos, en lugar de los grandes modelos de propósito general. Adrian Balfour, de la consultora Enverso, explica que el costo de un gran modelo puede ser de 15 dólares por millón de tokens, mientras que un modelo más pequeño puede costar solo cinco centavos.
A medida que la IA se convierte en un insumo básico, el costo y la adecuación del modelo específico serán factores clave. Sin embargo, John Belton, de Gabelli Funds, asegura que los usuarios más avanzados siempre estarán dispuestos a pagar por lo mejor, indicando que el mercado sigue en expansión.
