Casi seis de cada diez altos ejecutivos de grandes empresas planean incrementar el uso de modelos de inteligencia artificial de pesos abiertos durante los próximos 12 meses, mientras las organizaciones buscan controlar gastos en IA que han superado los presupuestos iniciales, de acuerdo con un estudio publicado el jueves por Capgemini.
La investigación reveló que 59% de los ejecutivos reportó que el gasto en inteligencia artificial durante el último año fue considerablemente superior a lo previsto, con un exceso promedio de 24% respecto a las expectativas o los presupuestos asignados.
Los resultados muestran una mayor atención a los costos asociados con la implementación de inteligencia artificial en las operaciones empresariales, particularmente cuando las compañías evalúan alternativas a los sistemas propietarios de IA.
Capgemini encuestó a 500 altos ejecutivos de empresas con ingresos anuales superiores a 1,000 millones de dólares en diez países.
El gasto en inteligencia artificial supera los presupuestos empresariales
El estudio identificó el aumento del gasto como uno de los factores que influyen en las decisiones de las compañías sobre qué modelos de inteligencia artificial utilizar.
Según Capgemini, 53% de los ejecutivos encuestados manifestó preocupación por los costos de la IA, frente al 45% registrado en la investigación del año anterior.
El incremento indica que las consideraciones presupuestarias están adquiriendo mayor relevancia conforme las organizaciones amplían el uso de aplicaciones de inteligencia artificial.
Las empresas están analizando si los modelos menos costosos pueden realizar determinadas tareas sin afectar de manera significativa la calidad de los resultados.
Los hallazgos reflejan los esfuerzos por equilibrar los beneficios operativos de la inteligencia artificial con los costos de utilizar modelos cada vez más sofisticados.
Los modelos de IA de pesos abiertos ofrecen menores costos operativos
Los modelos de inteligencia artificial de pesos abiertos, incluidos los desarrollados por DeepSeek y Mistral, permiten a las organizaciones descargar los pesos del modelo y ejecutar los sistemas en la infraestructura que elijan.
Esto representa una diferencia frente a modelos propietarios como los ofrecidos mediante Claude, ChatGPT y Gemini, a los que generalmente se accede a través de servicios en la nube.
Capgemini informó que el procesamiento de tokens mediante modelos de pesos abiertos resultó, en promedio, 87% más barato que el realizado con modelos cerrados.
Los tokens son unidades de texto u otra información que procesan los sistemas de inteligencia artificial, y su consumo suele utilizarse para calcular los costos de uso de los modelos.
La diferencia de precios representa un incentivo financiero para que las empresas evalúen alternativas de pesos abiertos, especialmente en aplicaciones que requieren procesar grandes volúmenes de solicitudes.
Sin embargo, la idoneidad de cada modelo depende de los requisitos de las tareas que debe realizar.
Los modelos de pesos abiertos concentran la mayor parte del tráfico en OpenRouter
Capgemini citó datos de uso de OpenRouter, una plataforma que ofrece acceso a múltiples modelos de inteligencia artificial, para mostrar las diferencias entre el volumen de utilización y el gasto.
Durante septiembre, los modelos de pesos abiertos representaron 72% del tráfico de la plataforma, pero concentraron únicamente 27% del gasto total en inteligencia artificial.
Las cifras muestran que estos modelos procesaron una mayor proporción de la actividad, aunque representaron una participación considerablemente menor del gasto.
La diferencia es consistente con los menores costos promedio de procesamiento de tokens identificados en el estudio.
Los datos de OpenRouter ofrecen un ejemplo de los patrones de utilización y gasto dentro de una plataforma específica, sin representar necesariamente el comportamiento de todo el mercado de inteligencia artificial.
SAP y Anthropic señalan cambios en la selección de modelos de IA
Los resultados del estudio coinciden con acontecimientos recientes entre importantes empresas tecnológicas.
El director financiero de SAP señaló el mes pasado que la compañía de software empresarial estaba sustituyendo algunos de sus modelos de inteligencia artificial más costosos por alternativas de menor precio cuando estas ofrecían un desempeño adecuado.
La medida responde a un enfoque orientado a reducir gastos sin comprometer los requisitos de las aplicaciones individuales.
Por su parte, Anthropic identificó en su prospecto la posibilidad de que los clientes migren hacia sistemas de inteligencia artificial más económicos, incluidos los modelos de pesos abiertos, como un riesgo para su negocio.
La compañía inició esta semana su gira de presentaciones ante inversionistas como parte de su proceso de oferta pública inicial.
Estos acontecimientos muestran cómo el precio y el desempeño de los modelos están influyendo en las decisiones de contratación de inteligencia artificial entre los clientes empresariales.
Las empresas mantienen modelos propietarios para tareas complejas
A pesar del creciente interés por los sistemas de pesos abiertos, la investigación de Capgemini indicó que las empresas no necesariamente planean sustituir por completo los modelos propietarios.
La mitad de los ejecutivos encuestados señaló que esperaba conservar modelos cerrados para aplicaciones cuya complejidad justificara el gasto adicional.
Esto sugiere que las organizaciones están considerando cada vez más una combinación de diferentes sistemas de inteligencia artificial, en lugar de depender exclusivamente de un solo proveedor.
Los modelos de menor costo pueden utilizarse para tareas que se ajusten a sus capacidades, mientras que los sistemas propietarios más caros podrían mantenerse para aplicaciones que requieran funciones adicionales.
La investigación indica que el costo, el desempeño y las necesidades específicas de cada tarea están adquiriendo mayor importancia en las decisiones empresariales sobre implementación de IA.
Evolucionan las estrategias empresariales de gasto en inteligencia artificial
Capgemini, que ofrece servicios de consultoría y tecnología para integrar inteligencia artificial en los sistemas existentes de las empresas, realizó el estudio entre ejecutivos de grandes organizaciones multinacionales.
Los resultados muestran que la mayoría de los participantes experimentó costos de IA superiores a los previstos durante el último año, mientras que la preocupación por el gasto aumentó respecto a la encuesta anterior.
Las diferencias de costos reportadas entre los modelos de pesos abiertos y los propietarios ayudan a explicar el creciente interés por otras opciones de implementación.
Al mismo tiempo, la permanencia de los modelos cerrados para aplicaciones más complejas indica que las compañías están evaluando los sistemas de inteligencia artificial con base tanto en criterios financieros como operativos.
Los hallazgos sugieren que las decisiones empresariales de contratación de IA dependen cada vez más de la relación entre el desempeño de los modelos y el costo de procesar las cargas de trabajo.