La IA prometía ahorrar dinero, pero algunas empresas ya sufren el efecto contrario

La inteligencia artificial se ha vendido durante los últimos años como la gran herramienta capaz de transformar la productividad de las empresas, automatizar tareas y reducir costes. Sin embargo, a medida que las compañías empiezan a usarla de forma más intensiva, aparece una realidad mucho menos cómoda: la IA puede salir mucho más cara de lo previsto.

Un nuevo informe de KPMG apunta a que muchos directivos todavía no entienden bien de dónde proceden los costes crecientes asociados a la IA generativa. El problema se agrava porque el sector está cambiando hacia modelos de pago basados en uso, en los que cada consulta, proceso o despliegue puede incrementar la factura.

La IA empieza a dejar de ser barata para las empresas

Durante la primera etapa de adopción de la IA generativa, muchas compañías pudieron acceder a grandes modelos de lenguaje mediante acuerdos relativamente predecibles, con contratos de tarifa plana o condiciones comerciales pensadas para impulsar el uso. Ese escenario empieza a cambiar.

El entrenamiento y la ejecución de modelos avanzados requieren enormes cantidades de capacidad de cómputo. Cada consulta consume recursos, cada integración exige infraestructura y cada despliegue a gran escala añade una capa más de costes operativos. A medida que el entusiasmo inicial se transforma en uso real dentro de las empresas, la factura se vuelve más difícil de ignorar.

El resultado es un choque entre las expectativas creadas por la industria tecnológica y la economía práctica de la IA. Muchas empresas querían una herramienta capaz de reducir costes, pero ahora descubren que antes de ahorrar dinero necesitan entender cuánto cuesta realmente usarla.

Un informe de KPMG revela la confusión de los directivos

El informe de KPMG se basa en una encuesta realizada a 2.145 altos ejecutivos de 20 países. Sus conclusiones muestran una brecha importante entre el entusiasmo corporativo por la inteligencia artificial y la capacidad real de las empresas para gestionar su coste.

Según el estudio, un 29 por ciento de los directivos encuestados reconoció que no sabía de dónde procedían los costes crecientes asociados a la IA. Es decir, casi uno de cada tres responsables empresariales no tenía claro qué estaba elevando la factura.

Además, otro tercio admitió que su falta de comprensión sobre la economía de la IA era un obstáculo para desplegarla con éxito en el entorno laboral. La conclusión es clara: muchas compañías no solo están pagando más de lo esperado, sino que tampoco tienen aún las herramientas internas necesarias para prever, controlar y optimizar ese gasto.

El problema de los precios basados en uso

Uno de los grandes cambios que está afectando a las empresas es el paso a modelos de precios basados en consumo. En este esquema, la factura no depende únicamente de contratar una herramienta, sino de cuánto se utiliza.

KPMG señala que muchas organizaciones todavía están construyendo las capacidades necesarias para prever, monitorizar y gestionar el gasto en IA. En otras palabras, el uso se está acelerando antes de que las empresas hayan creado mecanismos sólidos para medir su impacto económico.

Esto puede provocar sorpresas importantes. Una solución de IA que parece razonable en una prueba piloto puede volverse mucho más cara cuando se extiende a miles de empleados, a múltiples departamentos o a procesos que funcionan de forma continua.

La promesa de sustituir trabajo humano choca con la realidad

La industria tecnológica ha presentado la IA como una herramienta capaz de automatizar grandes partes del trabajo humano. En teoría, esa sustitución justificaría las enormes inversiones realizadas en centros de datos, chips, modelos y servicios en la nube.

Sin embargo, el informe de KPMG sugiere que muchas empresas todavía no han llegado a un punto en el que puedan demostrar con claridad que la IA compensa sus costes. Para que la promesa económica funcione, la IA tendría que generar ahorros masivos o mejoras de productividad suficientemente grandes como para justificar una infraestructura cada vez más cara.

El problema es que, en muchos casos, las empresas han adoptado herramientas de IA sin un plan claro para usarlas de forma productiva. La tecnología se incorpora porque parece imprescindible, porque los competidores hablan de ella o porque los inversores esperan escuchar esa narrativa, pero no siempre porque exista una estrategia madura detrás.

El riesgo de tratar la IA como una solución mágica

Una de las críticas más habituales dentro de las empresas es que algunos responsables ven la IA como una solución lista para enchufar y reducir costes de inmediato. Esa visión simplifica demasiado la realidad.

La IA generativa puede ayudar en tareas concretas, acelerar procesos, resumir información, generar borradores, analizar datos o asistir a empleados. Pero su valor depende de cómo se integre en los flujos de trabajo, de la calidad de los datos, de la supervisión humana y de la capacidad de medir resultados.

Si una compañía no entiende qué problema quiere resolver, qué coste tiene cada uso y qué beneficio concreto obtiene, la IA puede convertirse en una nueva fuente de gasto en lugar de una herramienta de ahorro.

La presión sobre los trabajadores no desaparece

Aunque los costes de la IA estén generando dudas entre los directivos, su impacto sobre los trabajadores ya se está notando. La promesa de automatización se utiliza en muchas empresas como argumento para reorganizar plantillas, reducir costes laborales o aumentar la presión sobre los empleados.

En algunos casos, la IA aparece vinculada a herramientas de vigilancia, medición de productividad o control de procesos. En otros, sirve como justificación para despidos o para congelar contrataciones bajo la idea de que la tecnología podrá cubrir parte del trabajo.

La cuestión es que la IA no necesita ser perfecta para alterar la relación entre empresa y trabajador. Incluso si sus capacidades reales están lejos de sustituir por completo a grandes grupos de empleados, la expectativa de que pueda hacerlo ya influye en negociaciones salariales, estabilidad laboral y condiciones de trabajo.

Una tecnología útil, pero todavía limitada

La inteligencia artificial generativa ha demostrado ser útil en numerosos escenarios, pero también sigue siendo una tecnología propensa a errores. Puede inventar información, interpretar mal instrucciones, ofrecer respuestas inconsistentes o requerir revisión humana para evitar fallos.

Ese carácter imperfecto complica el cálculo económico. Si una herramienta de IA ahorra tiempo, pero obliga a revisar todo lo que produce, el ahorro real puede ser menor de lo esperado. Si además su coste aumenta con el uso, la rentabilidad se vuelve todavía más difícil de demostrar.

Por eso muchas empresas se encuentran ahora en una fase incómoda: quieren aprovechar la IA, pero necesitan separar el valor real del ruido comercial que ha acompañado a la tecnología desde su explosión mediática.

El mercado financiero espera resultados enormes

El entusiasmo por la IA ha contribuido a inflar expectativas en los mercados financieros. Numerosas empresas tecnológicas han visto cómo su valoración se apoyaba en la idea de que la inteligencia artificial abrirá una nueva etapa de crecimiento, productividad y automatización.

Pero esa narrativa exige resultados. Las inversiones en infraestructura, chips, centros de datos y servicios de IA son enormes, y tarde o temprano las empresas tendrán que demostrar que esos gastos generan retornos suficientes.

El problema es que, si los clientes corporativos empiezan a percibir que la IA es más cara y menos sencilla de desplegar de lo prometido, la velocidad de adopción podría moderarse. Eso no significa que la IA vaya a desaparecer, pero sí que el mercado podría exigir más pruebas concretas de rentabilidad.

El verdadero desafío: medir el retorno de la IA

La gran pregunta para las empresas ya no es solo si deben usar IA, sino cómo medir su retorno. No basta con desplegar herramientas en todos los departamentos y esperar que la productividad aumente por sí sola.

Las organizaciones necesitan saber cuánto cuesta cada caso de uso, cuánto tiempo ahorra, qué errores introduce, qué supervisión requiere y qué impacto tiene sobre clientes, empleados y procesos internos. Sin esa medición, la IA corre el riesgo de convertirse en un gasto difícil de justificar.

El informe de KPMG deja claro que muchas compañías aún no están preparadas para ese nivel de control. Y eso puede ser un problema serio a medida que los proveedores de IA abandonan tarifas más simples y apuestan por modelos donde cada uso cuenta.

La factura de la IA empieza a pasar factura

El entusiasmo por la inteligencia artificial no ha desaparecido, pero está entrando en una fase más realista. Las empresas siguen interesadas en automatizar procesos y mejorar la productividad, pero ahora deben enfrentarse a los costes reales de la tecnología.

La encuesta de KPMG muestra que una parte importante de los directivos no entiende bien de dónde salen esos costes ni cómo gestionarlos. Esa falta de preparación puede frenar despliegues, complicar presupuestos y obligar a revisar expectativas demasiado optimistas.

La IA seguirá siendo una de las grandes tendencias tecnológicas de los próximos años, pero su adopción empresarial dependerá cada vez menos del entusiasmo y más de una pregunta básica: ¿merece la pena lo que cuesta?