El gasto en IA está disminuyendo: 5 pasos para prepararse para la próxima fase del consumo.

Durante los últimos dos años, muchas organizaciones han considerado la adopción de la IA como un fin en sí misma. Cuantos más usuarios, herramientas y experiencias, mejor. Pero hoy en día, los líderes ya no miden el éxito únicamente por la adopción. Ahora se preguntan por el costo, dónde la IA genera valor real y si las empresas pueden permitirse escalarla de manera responsable.

Este es el siguiente capítulo en la gestión del gasto en IA y tecnología. Las empresas que prosperen en este entorno no serán necesariamente las que consuman más tecnología, sino aquellas que puedan vincular el consumo de tecnología con un valor empresarial cuantificable. Este enfoque se alinea con la idea de que las mejoras incrementales son clave para el éxito de la IA.

Este cambio, que pasa de maximizar la usabilidad a maximizar el valor, denominado "valuemaxxing", supone un importante desafío para los líderes tecnológicos.

Los ejecutivos que sigan estos cinco pasos ahora estarán preparados para un futuro en el que el consumo de tecnología y el valor empresarial deberán medirse conjuntamente:

1. Lograr una visión real en todo el conjunto de tecnologías.

Las organizaciones no pueden gestionar lo que no ven. Esta necesidad se vuelve aún más crucial cuando los costos son variables, están distribuidos y cambian constantemente.

El consumo de tecnología hoy en día ya no se limita a un solo presupuesto o sistema. Ahora abarca aplicaciones SaaS, infraestructura en la nube, plataformas de datos, modelos de IA, agentes e infraestructura en general. La IA añade otra capa de complejidad, donde el gasto puede expresarse a través de tokens, créditos, uso de modelos, consumo de GPU, transferencia de datos y aplicaciones basadas en IA.

Con tan solo el 31 % de las organizaciones que afirman tener una visión clara del software de IA en la actualidad, y el 59 % que informa de un aumento en el gasto desperdiciado en IA año tras año, contar con una única fuente de información fiable en toda la pila tecnológica es más importante que nunca.

Sin una visión integral del consumo de tecnología, las organizaciones toman decisiones basadas en información fragmentada. Esta visión no se trata solo de controlar los costos, sino de comprender dónde la inversión genera valor y dónde se desperdicia el gasto.

2. Desarrollar un modelo de gobernanza para el consumo.

Muchas organizaciones han fomentado la experimentación generalizada con inteligencia artificial, solo para descubrir más tarde que su uso se ha descontrolado. Por lo tanto, contar con un marco de gobernanza interna es crucial para el éxito de cualquier empresa. La gobernanza proporciona a los equipos los controles necesarios para escalar de forma responsable, especialmente a medida que la gobernanza de los agentes de IA adquiere mayor importancia.

En lo que respecta a la inteligencia artificial en particular, los líderes deben pasar del "uso más frecuente" al "uso óptimo". Se trata de determinar si la IA mejora el tiempo de ciclo, la experiencia del cliente, la eficiencia operativa, el crecimiento de los ingresos o cualquier otra métrica empresarial importante.

Para guiar este proceso, las grandes empresas están designando cada vez más (85%) equipos o líderes sénior dedicados a la gobernanza de la IA y la tecnología para facilitar la visibilidad, el control y la colaboración entre equipos. Es fundamental que las empresas eviten que la IA se convierta en un centro de costos incontrolado.

3. Renegociar los contratos para garantizar flexibilidad y responsabilidad.

Los modelos de precios de la tecnología están cambiando a un ritmo sin precedentes. Si bien los acuerdos fijos a largo plazo aún pueden tener su lugar, su gestión se ha vuelto más difícil en entornos donde el uso puede variar rápidamente.

Hoy en día, los líderes deben evaluar periódicamente los acuerdos con los proveedores para garantizar que reflejen los patrones de uso reales y las necesidades futuras del negocio. Esto es especialmente importante, ya que los proveedores de IA siguen introduciendo nuevos modelos de consumo y estrategias de monetización.

Las empresas deben esperar una mayor complejidad en los precios, no menos. El objetivo no es simplemente negociar precios más bajos, sino alcanzar acuerdos que les permitan innovar manteniendo el control sobre el gasto.

4. Alinear los equipos de tecnología, finanzas y adquisiciones

Los costos basados ​​en el uso afectan a varios equipos. Si bien los equipos de tecnología impulsan el volumen de uso, otros departamentos se encargan de la supervisión necesaria: finanzas gestiona el impacto presupuestario y compras administra los contratos con los proveedores. Sin una alineación adecuada, las organizaciones pueden perder fácilmente el control del gasto.

Las organizaciones que gestionan bien el consumo construyen una visión compartida sobre el uso, el coste y el valor. Establecen métricas comunes, una clara rendición de cuentas y una colaboración interdepartamental regular.

Cuando los equipos trabajan basándose en los mismos datos y la misma definición de valor, esas decisiones se vuelven más intencionadas y evitan sorpresas costosas.

5. ¿Cómo transforma la inteligencia artificial la mejora continua, pasando de un proceso reactivo a uno continuo?

Utilice herramientas de inteligencia artificial para ayudar a gestionar la creciente complejidad del consumo de tecnología.

La optimización no puede limitarse a un ejercicio presupuestario periódico. Para cuando un problema de costes se refleja en un informe, es posible que el uso ya haya cambiado.

La inteligencia artificial puede ayudar a los equipos a descubrir patrones de uso inusuales, identificar desperdicios, predecir la demanda y respaldar una planificación más inteligente entre los equipos. Sin embargo, la optimización impulsada por IA debe estar vinculada a objetivos definidos por humanos. El objetivo es ayudar a los equipos a tomar decisiones mejores y más rápidas, con una visión más clara de lo que se usa, su costo y dónde genera valor.

Convertir el consumo de tecnología en valor.

La próxima fase de la IA empresarial será muy diferente a la primera. En los últimos años, la atención se ha centrado en la experimentación y la adopción. El futuro pertenece a las organizaciones que demuestren responsabilidad, buena gobernanza y valor.

La inteligencia artificial ha acelerado la transición del sector hacia modelos tecnológicos centrados en el consumidor, generando nuevos retos económicos junto con nuevas oportunidades. A medida que las organizaciones sigan ampliando el uso de la IA, comprender la relación entre su uso, su coste y su impacto en el negocio se convertirá en una ventaja competitiva crucial.

El frenesí por la adopción de la IA está llegando a su fin. Lo que sigue es una visión, una gobernanza y una responsabilidad financiera más rigurosas que determinarán quién puede escalar la innovación con éxito y quién se verá lastrado por los costes.