El coste de muchos servicios de IA depende, entre otros factores, del número de tokens procesados. Estas unidades de texto se utilizan para calcular la información que recibe el modelo, como instrucciones, contexto o documentos, y la respuesta que genera. Este sistema de consumo de tokens hace que la factura pueda aumentar a medida que las empresas incorporan más información, realizan consultas más complejas o utilizan la IA de forma recurrente. Sin embargo, un mayor consumo no garantiza por sí solo una mayor productividad ni un retorno de la inversión. Una factura elevada no demuestra necesariamente que la organización esté obteniendo más valor de la IA. Si el consumo no se traduce en mejores resultados, puede ser un síntoma de ineficiencia.
En este contexto, Evolutio identifica un nuevo riesgo: el FOTO o Fear of Token Out, la presión por quedarse sin tokens por un consumo descontrolado debido a la falta de definición de los procesos que deben transformarse, de los resultados que se esperan y de cómo se va a medir su impacto. La compañía considera que la respuesta no pasa por utilizar siempre el modelo más potente ni por sustituir el trabajo de los profesionales, sino por ampliar sus capacidades. Para ello, los empleados deben comprender la IA y participar activamente en su adopción. Los profesionales necesitan saber cómo usar la IA de manera efectiva. Además, la adopción no depende únicamente de disponer de una herramienta, sino de integrarla en la forma de trabajar y orientarla a las prioridades reales del negocio.
El reto consiste en hacer que la capacidad disponible encaje con los datos, los procesos, los sistemas, la arquitectura tecnológica, la seguridad, el gobierno y la cultura de cada organización. La IA debe funcionar como un copiloto inteligente: una capacidad integrada en el entorno empresarial para ayudar a las personas a concentrarse en las tareas de mayor valor. En este escenario, no siempre es necesario recurrir al modelo más avanzado o costoso.
Evolutio plantea combinar modelos generalistas con una capa de inteligencia contextualizada a partir de la realidad de cada organización. El punto óptimo de una arquitectura de IA no consiste en elegir entre modelos estándar o modelos propios, sino en orquestarlos de forma híbrida para aprovechar las capacidades de cada uno. Los modelos generalistas pueden abordar tareas comunes, mientras que la capa contextual aporta el conocimiento específico de la empresa: sus activos, procesos, sistemas, políticas y reglas de negocio. Hablar de una IA propia no implica necesariamente desarrollar un modelo desde cero, sino dotar a la tecnología del contexto necesario para responder de forma más precisa, segura y útil en cada entorno.
Consumir lo mínimo en tokens de IA no es la solución, sino utilizar la IA con criterio: asignar a cada tarea la capacidad adecuada, controlar los costes, proteger la información y asegurar que el uso de la tecnología responde a una necesidad concreta. La combinación de profesionales formados, una IA contextualizada y una arquitectura híbrida, gobernada y segura será clave para que las empresas avancen desde la experimentación hacia una IA escalable, operativa y capaz de generar valor medible.
