El costo de la inferencia de IA por la carga de trabajo agéntica se incrementará más de cinco veces hasta 2028
La evolución de las herramientas de Inteligencia Artificial hacia capacidades de ejecución compleja está generando una imprevista presión sobre las finanzas de las empresas tecnológicas. Según un reciente informe publicado por la firma de análisis Gartner, Inc., los costos de inferencia de IA asociados a flujos de trabajo basados en agentes se incrementarán más de cinco veces para el año 2028.
A medida que los productos de IA migran de simples asistentes de texto a sistemas capaces de ejecutar tareas en múltiples pasos, los líderes de producto enfrentan una paradoja económica: la bajada de precios en los modelos base no está reduciendo el costo total, sino subsidiando interacciones más complejas que consumen volúmenes sustancialmente mayores de procesamiento informático.
La encrucijada de la eficiencia: Más valor, más gasto
Esta dinámica ha sido definida por Gartner como la «Paradoja de la Inferencia», un fenómeno en el que la mejora en la economía unitaria de los tokens termina escalando el costo general de la IA, sin ofrecer un camino predecible hacia un valor proporcional.
Al respecto, Will Sommer, Sr. Director Analyst en Gartner, advierte que las empresas no pueden depender únicamente de la eficiencia de los modelos para rentabilizar sus soluciones:
«Los líderes de producto no pueden confiar en una economía de tokens más eficiente para racionalizar los costos de la IA. Cada generación sucesiva de capacidades requerirá más tokens, y a menudo más costosos. No hay en el horizonte un modelo único, económico y confiable. Producir productos de IA competitivos requerirá desarrollar y mantener complejos ecosistemas multimodelo».
Tres tendencias que mueven la economía del token
El reporte identifica tres vectores clave en el comportamiento financiero del sector:
- Reducción del costo de modelos base: La eficiencia en los modelos fundacionales mejora rápidamente a nivel técnico.
- Despliegue de modelos más potentes: El menor costo unitario impulsa a las organizaciones a desplegar infraestructuras más complejas y costosas para aplicaciones de mayor valor agregado.
- Consumo masivo de tokens: Los flujos de trabajo avanzados requieren un volumen de procesamiento significativamente superior al de las interacciones convencionales de procesamiento de lenguaje natural.
Del chatbot tradicional al agente autónomo
La diferencia de costos entre arquitecturas simples y complejas ilustra la brecha financiera que enfrentan las corporaciones. Mientras un chatbot tradicional se limita a interpretar una consulta y emitir una respuesta rápida, un agente de IA debe razonar, negociar y evaluar sus propios procesos continuamente.
Sobre este incremento exponencial en el consumo de recursos, Sommer detalla:
«En comparación con una interacción básica de chatbot, enrutar una tarea hacia un modelo de razonamiento agente incrementa los costos de inferencia del proveedor al menos cinco veces, y a menudo mucho más a medida que crece la complejidad de la tarea».
Para garantizar el retorno de inversión (ROI), la consultora señala que las organizaciones deberán calibrar el uso de modelos avanzados mediante técnicas de enrutamiento y orquestación por niveles (tiering), evitando aplicar inteligencia autónoma genérica para tareas que pueden ser resueltas con sistemas de menor costo.
«Optar por inteligencia autónoma genérica por defecto resultará en costos ilimitados órdenes de magnitud superiores a los de ecosistemas de productos optimizados», concluye el analista de Gartner.
Seguiremos brindándote más información sobre este tema en las siguientes presentaciones físicas y digitales de Channel News Perú
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