Durante los primeros años de masificación de la IA, las organizaciones contrataron servicios bajo esquemas de suscripción mensual estática (SaaS tradicional).
Sin embargo, las principales plataformas tecnológicas han consolidado la transición hacia modelos de monetización basados en tókenes, unidades de medida que cuantifican el procesamiento de datos por cada consulta o ejecución, transformando el gasto en un costo operativo (OPEX) variable e incremental.
Shay Boloor, estratega jefe de mercado de Futurum, explicó para EFE: “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”.
Esta dinámica complica la tarea de los Directores Financieros, explica Jaime Egüez, CEO de Teisa, quienes enfrentan dificultades para prever el presupuesto tecnológico ante la falta de series históricas de consumo y la impredecibilidad en el uso intensivo de las herramientas.
“El esquema está cambiando. Antes se pagaba una tarifa fija mensual y se tenía mayor previsibilidad. Ahora entramos en una etapa de costos variables e incrementales, donde el consumo depende de la intensidad de uso y de la capacidad de procesamiento requerida”, sostiene Egüez.
De acuerdo con las estimaciones del sector, recién hacia el año 2027 se alcanzará una mayor claridad y previsibilidad en las estructuras de precios comerciales y en los desarrollos propios.
La encrucijada: ¿Modelos SaaS o desarrollos a medida?
Ante el incremento proyectado en el gasto de consumo informático, sostiene Egüez, las altas gerencias evalúan si mantener la dependencia de plataformas de terceros o invertir en soluciones propias y modelos de código abierto (open source) adaptados a procesos específicos.
Para Egüez, la opción de desarrollo propio ofrece control sobre la estructura de costos, aunque requiere una masa crítica: “Desarrollar una plataforma propia es una opción interesante, pero no siempre la escala del negocio justifica la inversión. Se deben evaluar tanto el capital inicial como los costos operativos asociados, en particular el consumo energético”.
Ventaja energética y plazo límite para la competitividad
El reordenamiento en la monetización no detiene la imperativa necesidad de adopción, apunta Egüez. La integración de agentes inteligentes está redefiniendo los perfiles laborales y reasignando presupuestos de tareas repetitivas hacia la capacitación estratégica del talento humano.
En el plano nacional, comenta Egüez, se destacan dos factores clave para la toma de decisiones directivas:
- Ventaja energética temporal: Paraguay cuenta con una posición privilegiada gracias a su disponibilidad de energía limpia y renovable, insumo crítico para sostener la infraestructura de procesamiento de datos. No obstante, advierte que esta ventaja competitiva tiene una ventana de oportunidad limitada que podría no superar los cinco años.
- Horizonte de competitividad: La adopción de IA dejó de ser optativa, sostiene Egüez. Las empresas que no incorporen marcos de gobernanza y uso eficiente de estas herramientas hacia el año 2028 enfrentarán severas desventajas en el mercado regional.
La inteligencia artificial ha superado la etapa de fascinación teórica para convertirse en un ítem crítico del balance contable.
Aquellas organizaciones que logren equilibrar el control del gasto por tókenes con una integración estratégica de la tecnología serán las que lideren la economía corporativa en los próximos años, apunta el CEO.