La inteligencia artificial (IA) ha entrado en una nueva fase de adopción empresarial tras casi cuatro años de expansión de herramientas como ChatGPT, Claude o Gemini, en la que las compañías ya no buscan los modelos más potentes, sino aquellos que ofrecen mayor eficiencia y retorno de la inversión, según analistas consultados por EFE.
«La primera fase de la IA consistía en demostrar que los modelos funcionaban, la siguiente consiste en demostrar que generan suficiente valor para justificar el gasto», explica a EFE Shay Boloor, estratega jefe de mercado de Futurum.
Para el experto, el consumo de «tokens», la unidad con la que se mide el uso de los modelos y su coste, se ha convertido en una métrica clave de eficiencia.
Cada pregunta, respuesta o código consume «tokens» y, cuanto más compleja es la tarea, mayor es el coste: «Cuando las compañías pasan a producción, los costes de los ‘tokens’ dejan de ser una cuestión técnica y se convierten en un gasto operativo que los directores financieros empiezan a vigilar», agrega.
Según una encuesta de UBS entre 130 empresas, el 60 % ya ha implantado restricciones al gasto en IA para maximizar el rendimiento por dólar invertido.
Fuente: Yahoo
