Por qué el coste económico de escalar la IA frena su adopción en las empresas 

La IA ya ha demostrado su capacidad para automatizar procesos, mejorar la productividad y acelerar la toma de decisiones en las empresas. Sin embargo, a medida que las compañías intentan escalar la IA y extender su uso a gran escala, surge una nueva cuestión: ¿es rentable hacerlo? Y es que el principal obstáculo para desplegar la IA de forma masiva ya no es tecnológico, sino económico. 

El informe 2025 State of AI Cost Management, elaborado por Mavvrik y Benchmarkit, señala que el 80% de las empresas reconoce desviaciones superiores al 25% en sus previsiones de costes de IA, mientras que casi 1 de cada 4 subestimó el gasto en más de un 50%. Además, según un estudio de la iniciativa NANDA del MIT, el 95% de los pilotos de IA generativa no consigue traducirse en beneficios empresariales tangibles y cuantificables. 

Detrás de esta dificultad para escalar la IA de forma rentable, suelen repetirse los tres errores que se exponen a continuación. 

Primer error: utilizar modelos más potentes de lo necesario 

Muchas organizaciones utilizan los modelos más avanzados para prácticamente cualquier tarea, incluso cuando gran parte del trabajo podría resolverse mediante sistemas más ligeros y eficientes. El resultado es una automatización sobredimensionada que acaba afectando directamente a la rentabilidad de los proyectos. A medida que aumenta el volumen de uso, los costes de infraestructura crecen y, en algunos casos, lo hacen más rápido que el valor generado por la propia tecnología. Durante años, nos hemos obsesionado con disponer de modelos cada vez más potentes, pero el verdadero reto es utilizarlos de forma inteligente. 

Segundo error: intentar escalar pilotos diseñados para entornos controlados 

Muchos proyectos de IA muestran resultados prometedores durante las pruebas iniciales, pero encuentran dificultades cuando llega el momento de desplegarlos en toda la organización. La razón es que un piloto opera en un entorno controlado, con pocos usuarios y costes aparentemente asumibles. Sin embargo, cuando la IA comienza a utilizarse de forma generalizada aparecen excepciones, reintentos, múltiples pasos de razonamiento y un volumen de operaciones muy superior al previsto. 

Además, a diferencia del software tradicional, los costes de la IA generativa son variables. Un mismo proceso puede requerir recursos muy distintos en función de la complejidad de cada consulta, dificultando la planificación financiera y la estimación del retorno de la inversión. 

Como consecuencia, algunas organizaciones terminan limitando el acceso a determinadas herramientas para contener el gasto, reduciendo precisamente el impacto transformador que buscaban conseguir. 

Tercer error: construir procesos enteros alrededor de un único modelo 

Gran parte del mercado sigue centrando sus esfuerzos en elegir mejores modelos o en buscar alternativas más económicas. Sin embargo, el verdadero potencial de optimización se encuentra en la forma en la que se diseña y ejecuta el trabajo. 

En muchas organizaciones, se delegan procesos completos en un único modelo de IA. Esto obliga a utilizar tecnología avanzada durante todo el proceso, incluso en tareas repetitivas o sencillas que podrían resolverse mediante sistemas más eficientes y económicos. Como resultado, las empresas terminan pagando por capacidades de razonamiento complejas en etapas donde realmente no aportan valor diferencial, haciendo que los costes aumenten a medida que crece el volumen de uso. 

Optimizar procesos antes que modelos como gran solución 

La clave para escalar la IA de forma rentable pasa por dejar de pensar únicamente en modelos y empezar a diseñar arquitecturas centradas en la eficiencia de cada proceso. Esto implica dividir los flujos de trabajo en tareas específicas y asignar a cada una la tecnología más adecuada. De esta forma, los modelos más avanzados se reservan para aquellas actividades donde realmente aportan valor, mientras que el resto del proceso puede ejecutarse mediante modelos especializados más pequeños, automatizaciones tradicionales o sistemas basados en código, con costes significativamente inferiores. 

En muchas organizaciones, se delegan procesos completos en un único modelo de IA

Cuando cada tarea utiliza únicamente los recursos que necesita, los costes dejan de crecer al mismo ritmo que el volumen de uso, haciendo posible escalar la IA de forma sostenible. Además, este enfoque aporta una mayor flexibilidad: al desacoplar los procesos de un modelo concreto, las empresas pueden incorporar nuevas tecnologías, combinar distintos modelos o sustituir soluciones existentes sin necesidad de rediseñar completamente sus operaciones. 

Análisis de David Villalón, CEO y cofundador de Maisa