La IA generativa ha pasado en muy poco tiempo de proyectos piloto aislados a convertirse en una infraestructura ampliamente utilizada de forma transversal en las empresas. Sin embargo, las primeras experiencias demuestran que este despliegue masivo conlleva un desafío fundamental: el control de costes. A medida que los casos de uso se multiplican, la demanda de los modelos aumenta, al igual que los costes asociados. Con frecuencia, los equipos utilizan los modelos de los proveedores a través de una clave API compartida, con una facturación consolidada a nivel de cuenta e identificada en tokens. En este contexto, resulta imposible saber qué usuario, equipo o proceso automatizado genera realmente el gasto. Por tanto, un control eficaz de los costes exige poder vincular con precisión el consumo a su origen.
Esta falta de visibilidad no carece de consecuencias. Las repercusiones financieras se aprecian con claridad al comparar los gastos en IA con los de otras partidas presupuestarias. Los costes de personal o de licencias suelen asignarse en función del plan anual, lo que permite evaluarlos y controlar su evolución. En el caso del consumo de IA, esta capacidad de gestión y control es casi inexistente. Sin una visión clara de los gastos reales, es imposible medir la contribución de valor de una inversión en IA. Y sin una asignación a los equipos y procesos implicados, resulta igualmente imposible limitar las partidas de forma dirigida.
Más problemático aún: a falta de un presupuesto definido, de transparencia o de criterios claros para elegir un modelo, los usuarios tienden a recurrir al modelo más potente disponible, incluso cuando una alternativa más sencilla y económica ofrecería exactamente el mismo resultado. Lamentablemente, este problema amenaza con prolongarse debido al uso cada vez más intensivo de la tecnología y el auge de los modelos agénticos.
Índice de temas
Superar los límites de los mecanismos tradicionales gracias a un punto de control central
Para frenar estos gastos descontrolados, las empresas podrían verse tentadas a fijar una cuota de peticiones. Sin embargo, aunque esto permite limitar el número de solicitudes y evitar picos de carga, el volumen de peticiones no es más que un indicador muy aproximado del coste real.
En efecto, los modelos no tienen el mismo precio y, según el contexto, los costes pueden variar drásticamente. Una sola petición dirigida a un modelo de alta gama, con un volumen elevado de datos, puede ser más cara que cientos de solicitudes a un modelo compacto. Incluso la facturación por tokens resulta poco operativa para los gestores, ya que los tokens no constituyen una unidad de control intuitiva. Para resolver este costoso rompecabezas, se requiere un mecanismo capaz de medir el gasto en valor monetario y de controlarlo con independencia del mero volumen de solicitudes.
En este contexto, resulta imposible saber qué usuario, equipo o proceso automatizado genera realmente el gasto. Por tanto, un control eficaz de los costes exige poder vincular con precisión el consumo a su origen
Un enfoque eficaz consiste en intervenir en el punto en el que las peticiones abandonan el sistema de información de la empresa. Cuando los accesos a los distintos proveedores de modelos se canalizan a través de una capa intermedia centralizada, denominada AI Gateway (pasarela de IA), todas las solicitudes pasan por un punto de control único. Esta pasarela permite supervisar el consumo y los costes independientemente del proveedor utilizado, ofreciendo una visión completa del gasto y permitiendo razonar simplemente en euros (o dólares), en lugar de en tokens.
Una vez obtenida esta visibilidad, el control presupuestario debe aplicarse con un alto nivel de granularidad. Para ello, es preciso definir techos de gasto no solo por modelo o proveedor, sino también en función de variables específicas como el usuario o la aplicación solicitante. Del mismo modo, resulta fundamental contar con ciclos presupuestarios flexibles que se adapten a las necesidades operativas de cada departamento, ya sea con carácter diario, semanal o mensual.
A nivel técnico, este sistema realiza un cálculo del coste estimado en tiempo real para cada petición a partir de la tarifa del modelo seleccionado, comparándolo de forma instantánea con el presupuesto disponible. Así, en el momento en que se alcanza el límite fijado, se pueden activar respuestas automáticas, ya sea bloqueando nuevas solicitudes mediante un límite estricto (hard cap) o redirigiéndolas proactivamente hacia un modelo más económico para garantizar la continuidad del servicio.
Asignar el consumo y los costes a las personas adecuadas
Para que los presupuestos sean realmente operativos, es necesario conocer el consumo de cada departamento o de cada colaborador. Si la empresa se limita a la información transmitida por las propias aplicaciones, el seguimiento sigue siendo poco fiable. La imputación debe realizarse directamente a nivel de la pasarela, a partir de una identidad verificada. Cuando un usuario se conecta a través de la herramienta de autenticación interna, su identidad se asocia a cada petición de manera segura. De este modo, es posible realizar un seguimiento del consumo por usuario, equipo o aplicación, y asignar los costes con mucha mayor precisión. Sobre esta base, se puede autorizar a ciertos equipos a utilizar modelos más potentes, mientras que otros emplearán modelos más ligeros y económicos.
Aprovechar la IA y optimizarla implica elegir el modelo adecuado para cada uso
Sin embargo, aprovechar la IA y optimizarla implica elegir el modelo adecuado para cada uso. El objetivo no es solo gastar menos, sino utilizar mejor los modelos disponibles. No todas las tareas requieren el modelo más potente: un resumen puede ser realizado por un modelo más ligero sin pérdida de calidad, mientras que un análisis complejo puede justificar el recurso a un modelo con mayor rendimiento. Aquí es donde entra en juego el enrutamiento inteligente, que analiza la petición y la orienta hacia el modelo más adecuado, ofreciendo el mejor equilibrio entre calidad, rendimiento y coste. La gestión ya no consiste únicamente en poner techo a los gastos, sino en optimizarlos.
Más allá de los aspectos financieros, este asunto trasciende la cuestión puramente presupuestaria y afecta a la gobernanza, la protección de datos y, en países como Alemania, al diálogo social. Antes de implantar un seguimiento individualizado, es necesario involucrar a los equipos responsables de la protección de datos y a los representantes del personal para comprender los usos reales y adaptar los límites internos. Por el contrario, si estos últimos son demasiado estrictos, pueden provocar la derivación del uso hacia canales no controlados (Shadow AI).
Controlar mejor para poner en valor la IA
Con la generalización de la IA generativa, la cuestión ya no es solo saber cómo utilizarla, sino cómo controlar sus costes y medir su valor. En la práctica, mientras el consumo no pueda vincularse a su origen, la IA seguirá siendo un gasto difícil de gestionar. Para retomar el control, las empresas deben disponer de un punto de paso centralizado que visibilice los usos y los costes, presupuestos expresados en valor monetario en lugar de en tokens y una imputación fiable basada en la identidad de los usuarios de la empresa.
Combinada con una selección de modelos adaptada a cada tarea, esta metodología no solo permite limitar los gastos, sino también optimizarlos. La IA se convierte así en un recurso supervisado, presupuestado y gestionado de la misma manera que el resto de los recursos de la empresa.
