Artificial intelligence: Why firms are struggling to set prices
En el mundo de la inteligencia artificial (IA), las empresas están enfrentando un reto inesperado: establecer precios para sus servicios. Gigantes tecnológicos como Microsoft, Google y Anthropic han invertido cientos de miles de millones de dólares en el desarrollo de Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs), que son la base de servicios como ChatGPT, Claude o Gemini. Aunque estos servicios ofrecen versiones gratuitas, las compañías buscan recuperar su inversión mediante versiones de pago que ofrecen características adicionales para tareas específicas como la codificación o la facturación.
Sin embargo, establecer un precio para estos servicios resulta sorprendentemente complicado. Según Simon Gooch de Saviynt, una empresa de gestión de identidad que está incorporando IA agentica en sus servicios, «intentar vincular a alguien a un modelo de costos para los próximos 12 meses, dos años, tres años, no tiene sentido, porque no sabemos». Esto se debe a la rápida evolución de la economía en torno a los tokens, las unidades básicas de los LLMs y la IA agentica.
Cuando un usuario solicita a un LLM que responda una pregunta, genere código de software o automatice un proceso, esa solicitud se descompone en fragmentos matemáticos llamados tokens. La respuesta del LLM también se presenta en forma de tokens, que se convierten de nuevo en texto, código de software o un conjunto de comandos para automatizar un proceso. El problema es que este proceso no es completamente predecible. Variaciones sutiles en la solicitud pueden producir respuestas diferentes, y el mismo modelo no siempre genera la misma respuesta.
Además, en los sistemas agenticos, las empresas utilizan múltiples agentes de IA para tomar decisiones y realizar acciones, lo que aumenta tanto el uso de tokens como la imprevisibilidad. Aunque el costo de los tokens individuales ha disminuido drásticamente en los últimos años, el consumo de tokens por parte de empresas y consumidores se ha disparado. Según un análisis de Goldman Sachs, se espera que el consumo de tokens aumente 24 veces entre 2026 y 2030, alcanzando los 120 cuatrillones de tokens al mes.
Empresas como Microsoft y Uber ya han experimentado dificultades para gestionar sus costos de IA. Will Venters, profesor asociado de Innovación Digital y Sistemas de Información en la London School of Economics, señala que las empresas pueden verse sorprendidas mientras experimentan o implementan IA internamente, ya que el personal consume tokens rápidamente. «La gente encuentra realmente difícil gestionar ese costo… es un resultado no determinista, por lo que es un valor no determinista», comenta.
Algunas empresas están encontrando formas de sortear este problema. Oliver King-Smith, fundador de la firma de software de ingeniería smartR AI, menciona que las organizaciones más pequeñas pueden «pasar desapercibidas y usar cuentas personales de tarifa plana, lo cual estoy seguro que a los grandes proveedores no les gusta». Sin embargo, advierte que «esto tiene que terminar en algún momento, porque los grandes están perdiendo dinero con esas cuentas». Una vez que las grandes plataformas de IA enfrenten presión de los accionistas para mostrar ganancias, predice que «comenzarán a tomar medidas».
Rob Steele, CFO de la firma de software de contabilidad del Reino Unido iplicit, sugiere que las empresas también deberían ser más precisas con sus solicitudes de IA. «No enviarías a alguien de tu familia a hacer la compra semanal sin ningún tipo de instrucciones detalladas sobre lo que esperas en esa cesta de la compra, ¿verdad?»
La situación puede volverse difícil de controlar cuando las empresas integran IA en un producto que podría ser desplegado a miles de usuarios, señala Venters. Los costos de IA podrían comenzar a aumentar exponencialmente, especialmente cuando se necesitan tokens no solo para el desarrollo de software principal, sino también para otras tareas como pruebas, seguridad o implementación de barreras de protección.
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