Un creciente número de informes y análisis está poniendo en tela de juicio uno de los principales argumentos a favor de la inteligencia artificial en el ámbito empresarial: la idea de que automatizar procesos con IA siempre resulta más económico que contratar trabajadores humanos.
En la realidad, muchas compañías están descubriendo que los costos reales de la IA, especialmente en tareas complejas, pueden exceder los de emplear personal calificado. El incremento en los presupuestos de tecnología de la información refleja que, en ciertos escenarios, mantener agentes de IA con plena capacidad resulta más costoso que pagar salarios tradicionales.
Costos ocultos y estructura real del gasto en inteligencia artificial
El informe de Axios resume la situación: los departamentos de TI están experimentando aumentos considerables en sus presupuestos, impulsados por el gasto en IA, que en algunos casos ya supera lo destinado a sueldos. Durante años, la narrativa predominante sostenía que la automatización con IA implicaría una reducción implacable de los costos.
Estudios como los de Stanford y Carnegie Mellon llegaron a mostrar que los agentes de IA pueden completar tareas hasta un 88% más rápido y con un coste un 96% menor en condiciones ideales. Sin embargo, estos porcentajes extremos solo se alcanzan en tareas muy específicas, rutinarias y con mínima supervisión humana.
Cuando se incluyen los gastos en infraestructura, monitorización, corrección de errores y cumplimiento normativo, el panorama se complica y los costos se disparan. Según proyecciones de Gartner citadas por MEXC, el consumo de tokens para entrada y salida de datos representa entre el 40% y el 70% del presupuesto operativo de IA, siendo los tokens de salida hasta cuatro veces más caros.
La frecuencia de llamadas a la API añade un 15-30% adicional, y el ajuste de modelos o la recuperación de conocimiento incrementan los costes todavía más. Este gasto oculto no suele estar reflejado en el precio de venta de un agente de IA, lo que genera una percepción errónea sobre el verdadero retorno de la inversión. Gartner prevé que más del 40% de los proyectos de agentes de IA se cancelarán para finales de 2027, principalmente por el aumento de costos, la falta de claridad sobre el valor aportado y los riesgos de control insuficiente.
IA rentable solo en tareas rutinarias y de alto volumen
No todo es negativo: el análisis de Teneo.ai en 2026 muestra que, para flujos de trabajo simples y masivos, como la atención al cliente básica, la IA sigue ofreciendo ventajas económicas importantes. En estos casos, el coste por interacción se sitúa entre 0,25 y 0,50 dólares, frente a los 3-6 dólares de un agente humano, lo que supone una reducción del 85-92%.
Esto permite amortizar la inversión en menos de medio año, con ahorros anuales significativos para empresas de tamaño medio. Sin embargo, esta eficiencia desaparece cuando se intenta aplicar el mismo modelo a tareas que requieren pensamiento complejo, contextual y bajo margen de error. La distinción es fundamental para la toma de decisiones empresariales. Sustituir a un agente de un centro de llamadas por IA es una operación distinta a reemplazar a profesionales que redactan análisis financieros o revisan contratos legales. Es en estas tareas especializadas donde la supervisión humana sigue siendo indispensable y donde el coste de mantener y controlar los agentes de IA puede hacer que la automatización no sea rentable. El análisis de MEXC subraya que el coste de emplear personal para vigilar a la IA debe incluirse en los cálculos, ya que en muchos casos el retorno de la inversión puede ser negativo antes de alcanzar la escala necesaria para que el proyecto sea sostenible.
Fuente: Infobae