¿Vale la pena pagar por inteligencia artificial? El costo que muchas empresas no saben calcular
Un estudio de Accenture encontró que apenas el 35% de las grandes empresas encuestadas puede calcular cuánto le cuesta conseguir un resultado con inteligencia artificial. ¿Cómo saber si lo que pagamos por ChatGPT, Gemini, Claude u otras herramientas realmente vale la pena?
Pagas una suscripción de inteligencia artificial, haces preguntas, preparas documentos, analizas información y terminas el mes convencido de que has trabajado más rápido. Pero hay una pregunta incómoda: ¿cuánto tiempo ahorraste realmente y cuánto te costó conseguirlo?
La misma duda está llegando a las oficinas de algunas de las empresas más grandes del mundo. Y resulta que muchas tampoco saben responderla.
Accenture publicó en septiembre de 2026 una investigación sobre el gasto empresarial en inteligencia artificial. Encuestó a 750 personas con cargos directivos de compañías que facturan más de mil millones de dólares anuales, distribuidas en 17 países, y realizó 15 entrevistas adicionales con responsables de tecnología y finanzas.
El resultado llama la atención: apenas el 35% de las empresas encuestadas puede calcular cuánto le cuesta conseguir un resultado de negocio con IA, incluso cuando se trata de su aplicación más importante.
Es decir, pueden saber cuánto gastan en tecnología, pero les cuesta demostrar cuánto dinero ahorran o ganan gracias a ella.
¿Por qué es tan difícil calcular el costo de la inteligencia artificial?
Con los programas tradicionales, una empresa podía comprar una licencia y pagar una cantidad relativamente predecible por utilizarla durante un mes o un año.
Con la inteligencia artificial existen diferentes formas de cobro. Algunas herramientas ofrecen suscripciones mensuales. Otras cobran según la cantidad de información procesada. También hay planes que combinan una tarifa fija con límites de utilización.
En muchos servicios destinados a desarrolladores y empresas, el consumo se mide en tokens.
Un token es una unidad de información que utiliza un modelo de inteligencia artificial para procesar textos y otros contenidos. En un texto puede representar una palabra corta, una parte de una palabra o un signo de puntuación.
Cuando escribes una instrucción, el modelo procesa tokens. Cuando genera una respuesta, produce nuevos tokens. Y cuando una aplicación le pide que consulte documentos o revise información adicional, puede aumentar el consumo.
En los servicios que cobran por tokens, ese procesamiento tiene un precio. Las tarifas pueden variar según el modelo, el tipo de contenido y si los tokens corresponden a información recibida o generada.
Por eso dos tareas aparentemente similares pueden tener costos diferentes.
Una pregunta sencilla puede esconder mucho trabajo
Supongamos que le pides a una inteligencia artificial que resuma un documento de veinte páginas. El sistema recibe el contenido, lo procesa y genera un resumen.
Ahora imagina una segunda tarea: revisar cien documentos, comparar sus datos, detectar contradicciones y preparar un informe.
Esta segunda operación puede requerir muchas más unidades de procesamiento. Si se realiza mediante un agente de IA, el programa podría dividir el trabajo en pasos, consultar archivos repetidamente y utilizar el modelo varias veces antes de entregar una respuesta.
Un agente de IA es un sistema que puede ejecutar una secuencia de acciones para cumplir un objetivo. Por ejemplo, buscar información, organizarla, compararla y preparar un resultado sin que una persona tenga que indicar manualmente cada paso.
El problema económico aparece cuando estas operaciones se multiplican por cientos o miles de tareas diarias.
El estudio de Accenture encontró que las empresas encuestadas esperan que su consumo de tokens crezca un 78% durante los próximos 24 meses. Esa cifra representa el aumento previsto del volumen consumido, no el porcentaje de empresas que planea gastar más.
Incluso si el precio de los tokens disminuye, el gasto total puede aumentar porque las organizaciones comienzan a utilizar la IA para más actividades.
El problema no es cuánto gastas, sino qué consigues
Una de las cifras más interesantes del estudio es que menos del 20% del gasto empresarial en tokens puede relacionarse directamente con resultados financieros cuantificados.
Esto no significa que el 80% restante sea dinero desperdiciado. Significa que las compañías no consiguen demostrar, mediante sus sistemas de medición, cuánto valor económico producen esas operaciones.
Para entender la diferencia, pensemos en una empresa que utiliza inteligencia artificial para responder consultas de clientes.
Puede saber cuánto pagó por procesar diez mil conversaciones. Pero esa cifra, por sí sola, no demuestra que el sistema sea rentable.
También necesita averiguar cuántas consultas resolvió correctamente, cuántas necesitaron intervención humana, cuánto tiempo ahorró el personal y qué costo tuvo corregir las respuestas equivocadas.
Una respuesta automática barata puede terminar siendo costosa si genera errores que otras personas deben resolver.
Y una herramienta relativamente cara puede justificar su precio si permite terminar correctamente un trabajo que antes necesitaba varias horas.
¿Siempre conviene utilizar la inteligencia artificial más avanzada?
No necesariamente. Uno de los hallazgos de Accenture apunta precisamente a la elección de los modelos.
En su investigación sobre más de nueve mil tareas, la consultora encontró que aproximadamente el 90% podía resolverse sin recurrir a los modelos más avanzados. Para esas actividades bastaba un modelo de capacidad intermedia.
El estudio también indica que el 54% de las solicitudes analizadas se dirige a modelos más potentes y costosos de lo necesario.
Esto puede ocurrir porque una organización utiliza el mismo modelo para todas sus tareas, sin distinguir entre trabajos sencillos y operaciones que requieren mayor capacidad de razonamiento.
Por ejemplo, clasificar mensajes rutinarios no exige necesariamente la misma capacidad que analizar un contrato complejo o investigar inconsistencias entre varios informes.
La decisión tampoco debería basarse únicamente en el precio por token. Un modelo más económico puede resultar más caro si comete errores frecuentes, necesita varios intentos o consume demasiado tiempo de revisión.
La comparación correcta consiste en medir el costo de obtener un resultado satisfactorio, no simplemente el precio de cada operación.
¿Qué es la tokenomía y por qué se habla de ella?
El término tokenomía, o economía de los tokens de IA, se utiliza para describir la gestión del consumo de inteligencia artificial y su relación con los costos y resultados.
En el contexto empresarial, implica identificar qué sistemas utilizan IA, cuánto consumen, qué tareas realizan y qué beneficios económicos producen.
Accenture recomienda registrar el consumo por aplicación y equipo, asignar responsabilidades sobre los gastos y evaluar el resultado financiero esperado antes de implementar nuevas soluciones.
La consultora también tiene un interés comercial en este campo. En julio de 2026 anunció un servicio propio llamado Accenture Tokenomics, destinado a ayudar a las empresas a gestionar estos costos.
Ese contexto merece conocerse al interpretar sus recomendaciones. El estudio aporta información sobre un problema empresarial, pero la compañía también ofrece servicios relacionados con su solución.
¿Vale la pena pagar por ChatGPT, Gemini o Claude?
La investigación de Accenture estudia grandes organizaciones y sus gastos en tokens. No demuestra que una suscripción individual de ChatGPT, Gemini o Claude sea rentable o deje de serlo.
Pero podemos aplicar una pregunta parecida a nuestra vida cotidiana: ¿qué trabajo concreto conseguimos hacer mejor gracias a lo que pagamos?
Si utilizas inteligencia artificial para escribir, estudiar, programar, investigar o preparar presentaciones, puedes evaluar su utilidad con una comparación sencilla.
Primero, identifica una tarea que realizas con frecuencia. Calcula cuánto tiempo necesitas para completarla sin inteligencia artificial y cuánto tardas cuando utilizas la herramienta, incluyendo la revisión y las correcciones.
Después, considera cuánto pagas por el servicio y cuántas veces realizas esa tarea durante el mes.
Por ejemplo, supongamos que pagas 20 dólares mensuales por una herramienta de IA. Si la utilizas para completar veinte tareas al mes y realmente ahorras treinta minutos en cada una, habrás recuperado diez horas de trabajo.
El costo de la suscripción sería de dos dólares por hora ahorrada. Es un ejemplo hipotético, no una medición de ninguna plataforma.
La siguiente pregunta es cuánto valen esas horas para ti. Si trabajas por cuenta propia, quizá puedas dedicarlas a proyectos remunerados. Si estudias, podrías utilizarlas para practicar o comprender mejor un tema. También puedes considerar valioso disponer de más tiempo libre.
Pero si la inteligencia artificial te entrega respuestas que requieren tantas correcciones como hacer el trabajo desde cero, el ahorro puede ser inexistente.
¿Y si utilizo la versión gratuita?
Las versiones gratuitas pueden ser suficientes para determinadas necesidades. Depende de las funciones disponibles, los límites de utilización y el tipo de trabajo que quieras realizar.
Antes de pagar una suscripción, conviene comprobar qué actividad concreta no puedes completar satisfactoriamente con la opción gratuita.
Puede tratarse de una limitación de capacidad, acceso a determinados modelos, procesamiento de archivos o cantidad de uso permitido.
Si esas restricciones no afectan tu trabajo, pagar más no garantiza un beneficio adicional.
También hay que distinguir una suscripción de una API. Una API es una interfaz que permite conectar una aplicación con un servicio de inteligencia artificial. En muchas API se cobra según el consumo, de manera independiente a las suscripciones de las aplicaciones para usuarios finales.
Por eso una empresa que incorpora IA a su propia aplicación puede enfrentarse a gastos variables que una persona con una suscripción mensual no ve directamente.
Lo que esto significa
La investigación de Accenture muestra que incluso las grandes empresas tienen dificultades para relacionar sus gastos en inteligencia artificial con beneficios económicos comprobables.
Para quienes utilizamos estas herramientas, la lección práctica es sencilla: conviene medir el resultado completo, no quedarse con la sensación de haber trabajado más rápido.
La inteligencia artificial puede ahorrar tiempo, facilitar tareas y permitir trabajos que antes resultaban difíciles de realizar. Pero también puede introducir errores, generar revisiones adicionales y crear gastos que pasan inadvertidos.
Antes de contratar una herramienta más cara o automatizar una nueva tarea, vale la pena hacer una prueba con resultados comparables.
¿Cuánto tardabas antes? ¿Cuánto tardas ahora? ¿El resultado tiene la calidad que necesitas? ¿Cuánto estás pagando por conseguirlo?
Si puedes responder esas preguntas, tendrás una mejor base para decidir si vale la pena pagar por inteligencia artificial. Y si todavía no puedes responderlas, quizá sea demasiado pronto para aumentar tu presupuesto.
Bibliografía
- Accenture. Guía sobre la economía de tokens de IA para los CIO. 10 de septiembre de 2026. Investigación basada en 750 personas con cargos directivos de 17 países y 15 entrevistas adicionales.
- Accenture. The CIO's Guide to AI Tokenomics. Versión original en inglés, con metodología, resultados y recomendaciones.
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