El fin de la IA subvencionada
La etapa en la que las empresas consumían grandes cantidades de tokens de inteligencia artificial sin prestar demasiada atención a su coste ha llegado a su fin.
Y es que la retirada de los subsidios sobre los precios está obligando a las organizaciones a afrontar el coste real de dicha tecnología así como evaluar con un mayor nivel de rigor el valor generado por sus inversiones.
Así lo ha señalado Stuart Dorman, Chief AI Officer de Sabio Group, durante su participación en el podcast Business As Usual de City AM. En dicho programa, ha afirmado que el sector se encuentra sumergido en una nueva fase decisiva, impulsada no tanto por la reciente caída de las acciones tecnológicas, sino por un cambio en la forma en que se fija el precio y se paga el uso de la IA. “Lo llamaban la era del token-maxing, en la que se animaba a la gente a utilizar tanta IA como fuera posible. Esa etapa ya ha quedado definitivamente atrás”, ha señalado.
Los tokens son las unidades de consumo que determinan lo que las empresas pagan por ejecutar modelos de IA, un sistema que Dorman compara con una tarifa móvil de pago por uso, donde un consumo elevado agota rápidamente el saldo disponible. Hasta hace poco, gran parte de ese consumo estaba fuertemente subvencionado por los principales proveedores de IA. Sin embargo, la progresiva desaparición de ese tipo de ayudas entre finales de mayo y principios de junio, ha permitido a las empresas conocer el coste real de su utilización y consumo, lo que les ha brindado la posibilidad de poder analizar qué casos de uso justificaban realmente la inversión, qué modelos son los más adecuados para cada tipo de tarea y qué resultados tangibles están obteniendo.
Un mercado condicionado por las altas expectativas
Las declaraciones de Stuart Dorman, del equipo Sabio, se producen en un contexto de creciente incertidumbre en los mercados tecnológicos. Durante las últimas semanas, diferentes compañías y fondos vinculados a la inteligencia artificial y al sector de los semiconductores han registrado correcciones en sus cotizaciones. Un ajuste que puede responder a unas expectativas que habían alcanzado niveles difícilmente sostenibles.
"El mercado se había preparado para la perfección. Las investigaciones más recientes, que muestran que la adopción empresarial de la IA ha avanzado a un ritmo inferior al esperado, han intensificado el escrutinio, al igual que la aparición de nuevos modelos chinos de IA que están superando ampliamente a sus competidores estadounidenses en precio”, ha detallado.
Asimismo, Dorman ha reconocido que una parte significativa del gasto inicial realizado por las organizaciones en inteligencia artificial ha sido “ineficiente e improductivo”. Algunas de ellas, incluso, llegaron a incentivar a sus empleados para que utilizaran este tipo de herramientas con la mayor frecuencia posible, sin establecer previamente objetivos concretos o métricas de retorno.
“El resultado, en muchos casos, ha sido un elevado nivel de inversión acompañado de pocos resultados tangibles”, ha señalado. Frente a este modelo, Dorman considera que el futuro de la adopción empresarial de la IA pasa por la capacitación y la formación de los profesionales. El objetivo debe ser ayudar a los empleados a identificar aquellas tareas específicas de su actividad en las que la tecnología puede aportar un valor real. En sus palabras, "la IA no automatiza empleos, automatiza tareas".
Asimismo, ha calificado al servicio de atención al cliente dentro de la industria de los contact center como un escenario donde el retorno de la inversión en IA puede medirse con claridad, ya sea reduciendo el tiempo necesario para gestionar una interacción con un cliente, automatizando determinadas tareas o resolviendo las solicitudes sin necesidad de intervención humana.
La atención al cliente, un ámbito con retornos medibles
El Chief AI Officer de Sabio Group en su reciente intervención también se ha mostrado optimista con el futuro y la evolución de esta tecnología, anticipando una “aceleración significativa” de la adopción de la IA durante los próximos años, aunque probablemente a un ritmo inferior al esperado por las grandes compañías tecnológicas.
En este sentido, ha concluido asegurando que “la IA se convertirá en un generador neto de empleo para 2029. Será una tecnología que impulsará la productividad y también la creación de empleo".
