Los costos ocultos de GenAI y cómo controlarlos

El coste de la IA generativa parece manejable en la fase piloto. Unas cuantas llamadas a la API, un equipo pequeño, un caso de uso limitado. Pones en marcha algunos proyectos piloto y todo parece estar bien. Luego, la iniciativa se amplía. Se incorporan más equipos, los volúmenes de fichas se multiplican y la infraestructura se extiende por todas las cuentas de computación en la nube. La factura mensual no se parece en nada a la estimación original.

La investigación de IBM descubrió que se espera que los costos de computación aumenten un 89% entre 2023 y 2025, y que el 70% de los ejecutivos citan la IA generativa como el principal impulsor. Todos los ejecutivos encuestados ya habían cancelado o pospuesto al menos una iniciativa de GenAI por motivos de costes. No se trata de un fracaso presupuestario, sino de un problema de visibilidad. Los costos existen y se agravan; simplemente no están donde la mayoría de las organizaciones esperan encontrarlos.

Esta guía explica dónde se acumula el costo de la IA generativa, lo que cobra el mercado por controlarlos y cómo puede escalar sin perder el control financiero sobre sus inversiones en IA.

El iceberg del coste de la IA generativa: realidades de la infraestructura

La mayoría de los equipos pronostican los presupuestos basándose en los precios visibles de los tokens, sin tener en cuenta los enormes costos estructurales de la nube que se esconden bajo la superficie. El coste total engaña a muchos planificadores.

• Los costos visibles: Esto incluye las tasas estándar y predecibles de los tokens de API para la entrada y la salida, así como las instancias de computación en la nube de referencia.
• El impuesto a los datos ocultos: Trasladar ventanas de contexto masivas entre regiones de nube implica elevadas tarifas de salida de datos a la nube, lo que aumenta el costo total de propiedad.
• El consumo de recursos informáticos inactivos: El rendimiento aprovisionado para terminales de modelos gestionados le factura 24 horas al día, 7 días a la semana. Usted paga altos costos operativos incluso cuando la aplicación permanece inactiva.
• El piso de almacenamiento vectorial: Las canalizaciones de RAG administradas requieren un almacenamiento de datos dedicado y bases de datos vectoriales que conllevan tarifas mensuales mínimas elevadas.

Los costos operativos ocultos que las empresas nunca presupuestan

Más allá de la infraestructura, el ciclo de vida de mantenimiento de la IA de producción introduce costos ocultos.

Preparación de datos y gestión continua de la calidad

La mayor parte del costo de las proyecciones de IA generativa comienza con la capa del modelo de IA en sí, con poca o ninguna consideración sobre lo que debe hacerse antes de realizar una sola inferencia. Los costes de preparación, limpieza y estructuración de los datos para las aplicaciones de IA generativa pueden ser casi tan caros como los del propio modelo. Los datos empresariales no existen en un estado utilizable de forma predeterminada. Se encuentran en muchos sistemas y requieren la adquisición inicial de datos para extraer los formatos antiguos que, en primer lugar, nunca se pensaron para que las máquinas los consumieran.

Se necesita una inversión significativa en tiempo, dinero y científicos de datos para llevar esos datos a un punto en el que el propio modelo pueda consumirlos. Esta fase puede resultar bastante cara, especialmente

para ámbitos complejos como los servicios sanitarios, legales o financieros, en los que esta fase puede suponer muchas veces más que la carga de trabajo de la IA en sí misma, lo que aumenta el coste de la IA generativa.

Sin embargo, el problema empeora con el tiempo, ya que la mala calidad de los datos puede generar costos de capacitación de modelos, mayores costos de procesamiento y desperdicio de recursos, a medida que una organización continúa intentando corregir los problemas relacionados con las alucinaciones causadas por la mala calidad de los datos en sí misma.

Cuando los resultados finales de los modelos de IA generativa son deficientes, es natural suponer que el modelo en sí mismo ha fallado. En realidad, muchas veces, el problema radica en el entrenamiento o la recuperación de los datos en sí, y corregir este problema requiere costosas fases de evaluación para garantizar que la calidad de los datos ha mejorado, lo que puede resultar bastante caro, especialmente cuando este problema tiene que resolverse varias veces a lo largo de la vida del modelo, lo que consume costosos recursos de GPU a lo largo del camino, sin que nada de esto se tenga en cuenta en el presupuesto original para el costo de la IA generativa.

Gastos generales de cumplimiento, gobierno y auditoría

La gobernanza no es una casilla de verificación de una sola vez. Se trata de un coste operativo continuo que la mayoría de las organizaciones subestiman enormemente cuando implementan por primera vez la IA de la generación 1 en producción, lo que repercute negativamente en la eficiencia operativa.

Por ejemplo, las industrias reguladas tendrán que hacer frente a los costos adicionales de las revisiones y la corrección de la privacidad de los datos cuando la gobernanza de la inteligencia artificial sea una idea tardía. Una revisión legal o de privacidad que puede tardar horas en el caso de una función de software tradicional puede llevar semanas si se trata de productos generados por la IA, lo que aumenta el coste de la IA generativa.

Además, los reguladores exigirán a las organizaciones no solo que muestren lo que decidió un modelo, sino también que muestren por qué el modelo tomó esa decisión y qué datos de entrenamiento se utilizaron en ese sistema de inteligencia artificial generativa. Será exponencialmente más caro construir esta trazabilidad a posteriori en comparación con diseñarla desde el principio.

El RGPD, la HIPAA y el SOC 2 tienen requisitos de documentación que los sistemas de inteligencia artificial no pueden cumplir de forma predeterminada y requieren costosas herramientas adicionales, lo que repercute en el modelo empresarial general. Una llamada a la API de LLM tradicional no registrará nada de interés desde el punto de vista regulatorio. No registrará quién inició la solicitud, si el mensaje utilizado para generar el resultado era confidencial ni cómo se utilizó el resultado.

No capturará la pista de auditoría necesaria para cumplir con los requisitos de ningún organismo regulador importante. Requerirá capas adicionales de registro, detección de PII y control de acceso más allá de la infraestructura del modelo base, lo que aumentará el tiempo de desarrollo. Las organizaciones que primero desplieguen y luego traten de gobernar tendrán que pagar por esta solución con poco tiempo, lo que hará que el coste de la IA generativa sea mucho mayor.

Gastos de inteligencia artificial en la sombra entre equipos

Si el proceso central de TI avanza con lentitud, los equipos encontrarán su propia manera de resolver los problemas utilizando la nueva tecnología. Así es como el coste de la IA generativa se hace más caro, y rara vez se descubre hasta que llega la factura o surge un problema de seguridad. A medida que los equipos de la organización implementen sus propias herramientas de inteligencia artificial sin una gestión de costes adecuada, la empresa pagará el doble por la superposición de funciones, lo que generará costosos problemas de gestión de la seguridad.

Un equipo comprará un asistente de redacción de IA para la creación de contenido. Otro equipo comprará una herramienta de análisis de documentos para una tarea específica. Un tercer equipo creará una integración directa con una API de LLM. Cada una de estas compras se puede realizar en función de las necesidades empresariales. En conjunto, representan costosas funciones duplicadas que aumentan el costo total de propiedad, dinero que se podría haber ahorrado en una sola solución a una fracción del costo.

Lo que es más preocupante es que cada una de estas integraciones crea una nueva superficie de ataque a través de la cual los datos empresariales pueden filtrarse más allá de los límites previstos, lo que socava la experiencia segura del usuario. Casi el 10% de las solicitudes enviadas a los modelos GenAI públicos contienen información empresarial confidencial. Esto representa un riesgo de cumplimiento costoso que rara vez se incluye en el modelo financiero para los costos de la inteligencia artificial generativa.

Los empleados que utilizan productos de IA aptos para el consumidor no se detienen a analizar sus aportaciones mediante una ingeniería rápida adecuada. Las estrategias de precios, la información de los clientes, las comunicaciones legales y la información financiera relacionada con el funcionamiento de la empresa pueden aparecer en las instrucciones que se envían a las herramientas que no han sido examinadas por los organismos de seguridad o legales. Este tipo de riesgo de cumplimiento no aparece en un modelo financiero, sino que representa un riesgo financiero real en forma de multas normativas, notificaciones de infracciones y daños a la reputación, lo que aumenta el coste de la IA generativa.

Deuda técnica derivada del código generado por la IA

Por un lado, el desarrollo asistido por IA y la generación de contenido pueden aumentar la velocidad de producción. Por otro lado, el desarrollo asistido por IA puede aumentar la velocidad a la que se produce un código que nadie entiende del todo y que nadie ha presupuestado mantener.

El código de IA que se produce rápidamente mediante la generación de texto y se implementa en un entorno heredado puede aumentar el ritmo al que se debe abordar la deuda técnica general en el futuro. Si bien la velocidad de generación del código de IA es una ventaja significativa, puede crear una ilusión de productividad cuando el código de IA se implementa en un entorno heredado, lo que aumenta el coste a largo plazo de la IA generativa.

El código diseñado para funcionar con un patrón de API moderno puede introducir incompatibilidades con marcos más antiguos que pueden no ser evidentes hasta que el entorno de producción esté bajo carga. Si bien la velocidad con la que se genera el código de la IA puede haber hecho que la implementación inicial pareciera ganadora, la misma velocidad puede hacer que la solución final parezca una crisis.

El código de IA puede crear dependencias complejas que se vuelven cada vez más difíciles y costosas de resolver en un entorno heredado. Los modelos de lenguaje de gran tamaño están diseñados para crear resultados plausibles, no para crear una arquitectura sólida. El código que se genera puede dar lugar a un acoplamiento estrecho, a prácticas de codificación poco ortodoxas y a otros problemas lógicos que tal vez no se manifiesten hasta un momento futuro. En un entorno heredado, estos problemas no se producen de forma aislada. Se producen junto con otros problemas que pueden crear un efecto acumulativo que resulta caro solucionar, como veremos en la siguiente sección sobre el coste de la IA generativa.

Mantenimiento continuo y gestión de modelos

Sin embargo, el despliegue no es el final. Para la IA empresarial, la implementación no es más que el primer paso. El mantenimiento de los sistemas de IA en el entorno empresarial puede oscilar entre el 17 y el 30% anual, y puede llegar al 50% en los sectores altamente regulados. No se trata de excepciones; son el entorno operativo normal para que los sistemas de IA sigan siendo relevantes, precisos, seguros y ofrezcan un verdadero valor empresarial.

Hay actualizaciones para los proveedores de servicios en la nube. Hay cambios en la eficacia de las indicaciones debido a alteraciones en el comportamiento de los modelos. Hay procesos de evaluación que deben actualizarse. Hay integraciones que deben actualizarse debido a los cambios en las llamadas a la API. Es necesaria una gestión del cambio que requiere añadir un proceso de cumplimiento formal a cada cambio en el sistema de IA en los sectores altamente regulados, lo que contribuye al coste de la IA generativa.

Todo esto se combina para reducir la capacidad de moverse rápidamente. Es posible que un sorprendente 75% de los recursos invertidos inicialmente en la creación del sistema de IA deban dedicarse al apoyo continuo. Sí, lo leíste correctamente. Para los equipos de finanzas, esa cifra es sorprendente. Para quienes trabajan en los departamentos de IA, esa cifra es una dura realidad. Para quienes ocupan las oficinas ejecutivas, ese número debería servir como una llamada de atención, especialmente teniendo en cuenta el impacto ambiental y las emisiones de carbono de la potencia informática actual.

Para muchos en el entorno empresarial, los presupuestos de la generación de IA se están desarrollando partiendo del supuesto de que la fase más cara de las inversiones en IA es la fase de creación. Ese no es el caso. La fase de mantenimiento requiere, en primer lugar, invertir una parte importante de los recursos en la creación del sistema de IA, lo que aumenta el coste de la IA generativa.

Los ingenieros rápidos, los ingenieros de aprendizaje automático, los ingenieros de datos y los ingenieros de infraestructura no están disponibles para otras tareas una vez finalizada la implementación. Pasan a formar parte de un ciclo permanente de supervisión, evaluación e iteración, que es un factor clave en

coste de la IA generativa. Para quienes trabajan en los departamentos financieros, es probable que el modelo de inversión en IA se trate como un gasto de capital. No es así como funciona.

Cómo valora el mercado el control de costos de GenAI (y por qué resulta contraproducente)

• Marcadores de plataforma en procesamiento sin procesar: Los servicios de IA gestionados de los principales proveedores de nube, como Microsoft Azure, Amazon Web Services y Google Cloud, añaden márgenes de beneficio superiores a los costes subyacentes de la GPU.
• Observabilidad y gobernanza como niveles de pago: El seguimiento del presupuesto, la atribución de tokens y la visibilidad de los costos por equipo suelen estar ocultos detrás de los contratos empresariales masivos.
• Las herramientas fragmentadas multiplican los costos: La compra de productos independientes para el servicio de modelos, las pasarelas, la observabilidad y el cumplimiento conlleva costos de licencia independientes y gastos generales de integración.
• Precios basados en el consumo sin barreras: Las plataformas como Amazon Bedrock cobran por token o por solicitud sin mecanismos integrados y automatizados de aplicación del presupuesto.

¿Cómo controlar el costo de la IA generativa sin ralentizar a los equipos?

• Hospede modelos de código abierto para cargas de trabajo internas: Dirija diferentes tareas de gran volumen a través de modelos autohospedados para eliminar las costosas tarifas por token, lo que reduce el costo de la IA generativa.
• Implemente el enrutamiento de LLM según la complejidad de las tareas: Dirija las tareas simples a modelos más baratos, utilizando la selección adecuada de modelos para reservar la capacidad de vanguardia para el razonamiento complejo.
• Aplica los límites presupuestarios a nivel de equipo: Establezca límites estrictos para garantizar que los flujos de trabajo descontrolados no agoten inesperadamente sus presupuestos mensuales de nube.
• Centralice la visibilidad en todos los usos de la IA: Utilice un único panel de control para el consumo de tokens a fin de eliminar permanentemente sus costosos puntos ciegos financieros.
• Audite y elimine el gasto en IA clandestina: Identifique las herramientas no autorizadas y las suscripciones fragmentadas para consolidar los gastos y mejorar de inmediato la gobernanza empresarial.

Cómo ayuda TrueFoundry a las empresas a controlar los costos de GenAI

• Sin marcado de plataforma en la computación: Implemente dentro de su VPC y pague solo tarifas nativas de la nube sin primas de intermediación de SaaS.
• Alojamiento de modelos de código abierto en instancias puntuales: Implemente modelos grandes como Llama 3 en instancias con descuento para reducir los costos de la carga de trabajo interna y mejorar la eficiencia operativa.
• La atribución granular de costos como función estándar: Realice un seguimiento del uso de los tokens y del presupuesto de forma centralizada sin necesidad de costosas actualizaciones a nivel empresarial.
• Límites presupuestarios estrictos que se imponen por sí solos: Aplica controles presupuestarios automatizados y en tiempo real a nivel de equipo para detener de inmediato el uso descontrolado.
• Plataforma unificada que elimina los costos de fragmentación: Combine el servicio de modelos, las pasarelas de IA y la observabilidad para eliminar por completo los gastos de herramientas duplicados.

Conclusión: El problema del costo es un problema de visibilidad

Las organizaciones que han controlado el coste de la IA generativa comparten una característica que no tiene nada que ver con los modelos que utilizan ni con la forma en que negocian los contratos de nube. Las organizaciones que llevan a cabo una optimización de costos adecuada con intención son aquellas que tienen una visión única y centralizada de cada dólar que se gasta y en qué. Sin esa visión, la administración de costos es, en el mejor de los casos, reactiva. Los equipos descubren los gastos excesivos una vez que se han producido.

Las escaladas financieras se producen al final del trimestre y no cuando se cruza un umbral presupuestario. Las decisiones sobre qué modelos usar, qué cargas de trabajo dirigir a dónde y qué equipos consumen recursos desproporcionados se toman por instinto y no por datos y mejores prácticas. El mercado no lo ha hecho fácil. Los márgenes de beneficio de la plataforma, la fragmentación de las herramientas y las barreras de gobernanza convierten lo que debería ser un coste de infraestructura gestionable en una responsabilidad impredecible que aumenta el coste de la IA generativa.

Las funciones que proporcionarían a las organizaciones el control financiero son: la atribución granular de tokens, la aplicación del presupuesto a nivel de equipo, la comparación de costos entre proveedores, las alertas de uso en tiempo real, la compatibilidad con los contratos empresariales, se venden como productos independientes o no están disponibles en las plataformas que ya utilizan las organizaciones. El resultado es que los equipos más cercanos al problema carecen de los instrumentos para diagnosticarlo, desde la prueba de concepto hasta la producción, y los equipos financieros con autoridad presupuestaria carecen del contexto necesario para intervenir de manera significativa.

Este es un problema que se puede resolver y no es necesario negociar la velocidad de desarrollo del modelo para resolverlo. TrueFoundry brinda a las empresas la economía informática, la visibilidad de los costos y el cumplimiento presupuestario que necesitan para escalar GenAI sin sorpresas financieras. Al eliminar los márgenes de beneficio de la plataforma en la computación sin procesar, centralizar la observabilidad en todos los modelos y proveedores y establecer límites presupuestarios estrictos a nivel de equipo antes de que se produzcan gastos excesivos y no después, TrueFoundry convierte la gestión del costo de la IA generativa de un cálculo trimestral en un control operativo continuo. El objetivo no es ralentizar la adopción de la IA. Se trata de garantizar que la infraestructura financiera en torno a esa adopción esté tan preparada para la producción como los propios modelos.

Deje de pagar recargos ocultos en la plataforma y de adivinar los costos de su infraestructura. TrueFoundry ofrece la visibilidad, el enrutamiento inteligente y el cumplimiento del presupuesto que necesita para escalar sus iniciativas de IA con confianza.

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Preguntas frecuentes

¿Cuánto cuesta la IA generativa?

El costo de la IA generativa varía en función de la arquitectura y la estrategia de implementación elegidas. Incluye las tarifas de los tokens de API, el alojamiento de bases de datos vectoriales y los gastos de computación en la nube. La integración de modelos requiere un presupuesto de infraestructura dedicado. Una configuración empresarial que brinde excelentes experiencias a los clientes implica gastos generales más altos que los proyectos piloto simples. Predecir las cifras exactas exige un análisis exhaustivo de los patrones de uso esperados.

¿Puedo usar la IA generativa de forma gratuita?

Las personas pueden acceder a las aplicaciones para los consumidores de forma gratuita con límites de uso estrictos. Sin embargo, la implementación de la inteligencia artificial en un verdadero entorno empresarial siempre conlleva gastos. Debe pagar las llamadas a la API o el hardware en la nube necesario para ejecutar los modelos de código abierto de forma segura. No existe un verdadero uso gratuito para la generación de contenido de gran volumen o para las aplicaciones de IA generativa de nivel de producción que requieren un tiempo de actividad fiable.

¿Tienes que pagar por la IA generativa? 

Sí, la implementación empresarial requiere un pago constante. Incluso si se utilizan modelos de código abierto, es obligatorio pagar por la infraestructura de nube necesaria para alojar la capacitación sobre modelos y ejecutar las inferencias en su entorno privado. Sus equipos financieros deben presupuestar la infraestructura que sustenta su caso de uso único, incluida la capacidad de almacenamiento y procesamiento de datos necesaria para garantizar que la herramienta de inteligencia artificial funcione correctamente para sus objetivos empresariales.

¿Cuánto cuesta construir una IA generativa en 2026?

La creación de una aplicación oscila entre unos pocos cientos de dólares al mes para una simple prueba de concepto y decenas de miles de dólares al mes para sistemas empresariales sólidos. Las implementaciones de producción requieren terminales de alta disponibilidad, bases de datos vectoriales en tiempo real y plataformas dedicadas de control de costos para administrar el costo total. Establecer un modelo de negocio sólido por adelantado ayuda a garantizar la financiación necesaria para la infraestructura.

¿Cuáles son los mayores costos ocultos de la implementación de la IA generativa en una empresa? 

Los costos ocultos más importantes incluyen los márgenes de beneficio de los proveedores de SaaS sobre el procesamiento sin procesar, las tarifas de salida de datos a la nube y el consumo de procesamiento inactivo para los puntos finales aprovisionados. Mantener herramientas de seguridad y observabilidad inconexas también requiere una inversión importante. La gestión de estos factores fragmentados es un factor clave para controlar el coste total de la IA generativa y garantizar el cumplimiento de los objetivos de optimización de costes a largo plazo.

¿Cómo pueden las organizaciones reducir los costos de la infraestructura de IA generativa sin afectar la calidad del modelo? 

Las organizaciones reducen el costo de la IA generativa mediante el uso de una puerta de enlace de IA para dirigir las indicaciones simples a modelos más baratos, lo que ahorra modelos de vanguardia para tareas complejas. Alojar modelos de código abierto en instancias puntuales en la nube con descuentos para consultas básicas de atención al cliente mejora la gestión de los costes sin sacrificar la experiencia del usuario. La implementación del almacenamiento rápido en caché también reduce las llamadas redundantes a la API, lo que reduce el costo total de la operación.