Guillem Alsina Gonzàlez
La evolución de la inteligencia artificial desde las funciones de simple asistencia hacia la ejecución de tareas complejas en múltiples pasos, está transformando por completo la estructura de gastos de los proveedores y departamentos tecnológicos. Según los analistas de Gartner, los costes de inferencia asociados a los flujos de trabajo basados en agentes se multiplicarán por más de cinco de aquí al año 2028, una previsión que convierte la gestión del gasto ligado a la ejecución de estos sistemas en una de las principales prioridades para los responsables de las compras tecnológicas empresariales.
La industria se enfrenta actualmente a un fenómeno analítico que se ha denominado como la paradoja de la inferencia: la caída del precio por unidad de datos procesada está disparando el gasto global al facilitar la creación de programas informáticos mucho más sofisticados, sin garantizar un retorno económico predecible. Aunque el coste base de operar los modelos fundacionales está mejorando rápidamente de manera unitaria, el ritmo al que avanza la innovación tecnológica y la exigencia de las nuevas tareas supera con creces el descenso de las tarifas que aplican los proveedores.
Para comprender la magnitud de este incremento, es necesario observar la diferencia de funcionamiento que existe entre los distintos niveles de la inteligencia generativa. Mientras que un asistente de texto básico se limita a interpretar una pregunta y emitir una respuesta probabilística rápida, un agente autónomo debe razonar, negociar y cuestionar sus propias acciones de manera ininterrumpida.
El simple hecho de derivar una instrucción de trabajo a uno de estos nuevos modelos de razonamiento incrementa los costes operativos para el proveedor en un mínimo de cinco veces respecto a un bot tradicional, una cifra que crece todavía más a medida que crece la dificultad intrínseca de la tarea encomendada.
Los expertos del sector advierten que los responsables de tecnología no pueden confiar exclusivamente en una futura mayor eficiencia técnica de los sistemas de procesamiento para cuadrar sus presupuestos a largo plazo. Cada nueva generación de capacidades inteligentes requerirá un volumen de peticiones mucho mayor que, a su vez, resultará económicamente más gravoso para la empresa compradora.
Dado que no se vislumbra en el horizonte el lanzamiento de un modelo de cálculo universal y económico que sirva para todos los escenarios posibles, la construcción de productos corporativos competitivos exigirá el desarrollo de ecosistemas complejos que integren y mantengan múltiples herramientas trabajando simultáneamente.
Para proteger la rentabilidad de los desarrollos informáticos más avanzados, las organizaciones se verán obligadas a buscar beneficios extraordinarios o bien a establecer infraestructuras de orquestación sumamente precisas. El uso automático de una inteligencia genérica para cualquier solicitud generará unos gastos desorbitados frente a un entorno optimizado donde los procesos se filtren y dirijan al modelo más adecuado según su nivel de dificultad, e implementar estas técnicas de enrutamiento y estratificación requerirá de un gran esfuerzo inicial de programación para las empresas, pero será indispensable para escalar las operaciones logrando mantener los márgenes de negocio bajo un estricto control.
