Las posibilidades son enormes. Pero también lo son los recursos necesarios para hacerlas realidad. El problema es que no siempre es sencillo saber de antemano cuánto va a costar utilizar una solución de Inteligência artificial. A diferencia de otras tecnologías con costes más previsibles, muchos servicios de IA incorporan modelos de pago asociados al uso. En las APIs basadas en tokens, por ejemplo, el coste puede depender del modelo utilizado, de la cantidad de información que se envía como entrada, de la respuesta generada y, en determinados modelos, de otros tipos de tokens utilizados durante el procesamiento. Por tanto, dos operaciones aparentemente similares no tienen por qué consumir exactamente los mismos recursos ni generar el mismo coste.
Esta incertidumbre aumenta cuando la IA deja de utilizarse de manera puntual y empieza a integrarse en procesos corporativos. Un agente puede necesitar realizar varias llamadas a un modelo para completar una única tarea, consultar información, analizar documentos o interactuar con otros sistemas. Multiplicado por cientos o miles de operaciones y usuarios, un consumo inicialmente pequeño puede convertirse en una partida relevante. Por eso, estimar el coste de la IA exige pensar no solo en cuánto cuesta implantarla, sino también en cuánto costará utilizarla de forma recurrente y a escala.
A este consumo variable se suman los costes más tradicionales de cualquier implantación tecnológica: infraestructura, licencias, desarrollo, integración, mantenimiento, almacenamiento o capacidad de computación. Y existe además un coste menos visible relacionado con el impacto ambiental de la inteligencia Artificial: consumo de energía, agua y los recursos físicos necesarios para sostener toda esa capacidad de procesamiento.
No nos llevemos las manos a la cabeza, esto no significa que haya que utilizar menos IA. Significa que, a medida que su uso aumenta, resulta todavía más importante utilizarla allí donde realmente puede generar valor y diseñar cada solución de forma proporcionada a la necesidad que pretende resolver.
La IA no ocurre en la nube: necesita infraestructura real
Hablar de Inteligencia Artificial puede transmitir una cierta sensación de intangibilidad. Se escribe una instrucción, se recibe una respuesta y todo parece ocurrir de manera inmediata. Detrás de ese proceso, sin embargo, existe una importante infraestructura tecnológica.
Los modelos necesitan centros de datos, procesadores de alto rendimiento, redes, sistemas de almacenamiento y refrigeración. Todo ello requiere electricidad y otros recursos físicos tanto durante el entrenamiento de los modelos como, posteriormente, cada vez que estos se utilizan.
O Agencia Internacional de la Energía estima que el consumo eléctrico mundial de los centros de datos podría pasar de aproximadamente 415 TWh en 2024 a unos 950 TWh en 2030. Esto supone más del doble en apenas seis años. La propia AIE identifica la Inteligencia Artificial como uno de los principales motores de este crecimiento y prevé que el consumo de los centros de datos específicamente orientados a IA aumente todavía más rápido.
El coste medioambiental va más allá de la electricidad
El consumo energético de la Inteligencia Artificial es probablemente la parte más conocida de su impacto medioambiental, pero no es la única. Los centros de datos necesitan sistemas de refrigeración para mantener funcionando los equipos que procesan enormes cantidades de información. En muchos casos, estos sistemas requieren también cantidades significativas de agua.
Ele MIT señala que el impacto ambiental de la IA generativa debe analizarse considerando no solo la electricidad empleada en entrenar y ejecutar modelos, sino también el consumo de agua necesario para refrigerar las instalaciones y el impacto derivado de fabricar y transportar el hardware utilizado.
A todo ello se suma la procedencia de la electricidad. Según la IEA (International Energy Agency), aproximadamente la mitad del crecimiento adicional de la demanda eléctrica de los centros de datos hasta 2035 podría cubrirse mediante energías renovables, aunque otras fuentes como el gas natural, el carbón o la energía nuclear seguirán desempeñando un papel relevante dependiendo de la región. Por eso, hablar de sostenibilidad de la IA no consiste únicamente en medir cuántas consultas realiza un modelo. Implica analizar todo el sistema tecnológico que permite que esas consultas existan.
También existe un coste económico que crece con el uso
La capacidad de computación tampoco es gratuita. Cada interacción con un modelo consume recursos de procesamiento y, a medida que una organización amplía el número de usuarios, automatiza más procesos o incorpora agentes capaces de realizar múltiples tareas de manera autónoma, ese consumo puede multiplicarse.
Además del coste directo asociado al uso de los modelos, hay que tener en cuenta la infraestructura y la capacidad de computación necesarias, el almacenamiento y procesamiento de datos, las licencias y plataformas, el desarrollo y la personalización de las soluciones, así como su integración con los sistemas corporativos. También hay que sumar aspectos como la ciberseguridad y la protección de la información, el mantenimiento y la actualización de las herramientas, la supervisión de su funcionamiento y la formación necesaria para que los equipos puedan utilizarlas correctamente.
Por eso, evaluar únicamente el precio inicial de una herramienta ofrece una visión incompleta del coste real de implantar y escalar Inteligencia Artificial. El coste real aparece cuando la IA se integra dentro de procesos que funcionan continuamente y empieza a utilizarse a escala.
No todos los problemas necesitan la misma IA
Precisamente porque los recursos no son ilimitados, una de las decisiones más importantes consiste en determinar qué tecnología es necesaria para resolver cada problema, ya que no todos los casos de uso requieren los modelos más avanzados. Un proceso puede resolverse mediante automatización tradicional. Otro necesitará un modelo especializado. Otro puede beneficiarse de IA generativa y otro justificar la utilización de un agente capaz de interactuar con diferentes aplicaciones.
Utilizar una solución más compleja de lo necesario puede significar más consumo, más coste, mayor dificultad de mantenimiento y, en algunos casos, más riesgo sin que exista un beneficio equivalente.
El valor debe justificar los recursos utilizados
Todo esto que hemos expuesto en los párrafos anteriores conduce a una cuestión fundamental: antes de implantar IA, hay que saber qué queremos conseguir con ella. Reducir tiempos de procesamiento, mejorar una decisión, automatizar una tarea repetitiva, aumentar la capacidad de un equipo, personalizar un servicio, detectar anomalías o crear una nueva experiencia para el cliente son objetivos concretos.
Cuando el caso de uso está bien definido resulta mucho más sencillo evaluar qué recursos necesita y si estos guardan proporción con el resultado esperado. Por ejemplo, un proceso que ocurre miles de veces al mes puede justificar perfectamente una solución que requiere una inversión considerable si consigue reducir de manera significativa tiempos, errores o costes. En cambio, automatizar con una tecnología compleja una tarea esporádica y de bajo impacto puede no tener sentido, aunque técnicamente sea posible.
Del experimento a una utilización responsable
Durante los primeros años de adopción de la IA generativa, experimentar tenía un enorme valor por sí mismo. Era necesario entender qué podía hacer la tecnología.
Ahora comienza una segunda etapa. A medida que la IA se incorpora en aplicaciones corporativas y empieza a utilizarse de forma recurrente, las organizaciones necesitan pasar de probar posibilidades a decidir qué merece realmente llevarse a producción. Esto implica priorizar casos de uso, estimar su impacto, analizar necesidades de datos, seleccionar tecnologías, establecer métricas y contemplar desde el principio cuestiones como seguridad, privacidad, regulación y sostenibilidad.
Cuando se habla de Inteligencia Artificial responsable, la conversación suele centrarse en cuestiones como sesgos, privacidad, transparencia, supervisión humana o cumplimiento normativo. Pero existe otra dimensión que irá ganando importancia a medida que aumente el uso de estas tecnologías: la eficiencia en la utilización de los recursos. Si millones de operaciones van a apoyarse progresivamente en modelos de IA, decidir cuándo utilizarlos, qué modelo utilizar y cómo diseñar cada solución tendrá consecuencias tanto económicas como ambientales.
Está claro que todo esto puede ser demasiada información, demasiadas cosas a tener en cuenta. Por eso, contar con expertos permite convertir esa necesidad de criterio en una hoja de ruta realista: identificar y priorizar los casos de uso con mayor potencial, definir un modelo de gobierno que establezca responsabilidades, controles y límites, y diseñar una implantación que tenga en cuenta tecnología, datos, seguridad, integración, adopción y escalabilidad.
Aprovechar de verdad la Inteligencia Artificial no depende únicamente de elegir una buena herramienta, sino de saber dónde aplicarla, cómo gobernarla y cómo integrarla en la organización para que genere valor de forma sostenible y responsable.
