Muchas compañías apostaron fuerte por la inteligencia artificial para acelerar tareas, reducir costos y reemplazar procesos internos. Pero el uso intensivo de estas herramientas empieza a mostrar una cara menos comentada: los tokens, la infraestructura, la dependencia tecnológica y la falta de formación humana también tienen un precio.
Durante los últimos años, la inteligencia artificial se presentó como una solución casi mágica para el mundo laboral: más productividad, menos tiempo de trabajo, automatización de tareas y equipos más eficientes. Para muchas empresas, especialmente en el sector tecnológico, la promesa parecía clara: hacer más con menos.
Pero esa idea empieza a encontrar un límite concreto: el costo.
El uso corporativo de herramientas de IA, sobre todo en áreas como programación, análisis de datos, documentación interna o asistencia a empleados, no funciona igual que el uso cotidiano que puede hacer una persona con un chatbot. Una cosa es utilizar ChatGPT, Gemini o Claude para hacer preguntas, resumir textos o generar ideas. Otra muy distinta es conectar sistemas internos, bases de código enormes, documentos privados y procesos completos de una empresa a modelos que cobran por consumo.
Ahí aparece una palabra clave: tokens.
Los tokens son las unidades que usan muchos modelos de inteligencia artificial para medir el uso. Cada consulta, cada documento cargado, cada línea de código analizada y cada respuesta generada consume tokens. En el uso individual puede parecer algo invisible, pero en una empresa grande, con cientos o miles de empleados utilizando IA todos los días, el gasto puede dispararse rápidamente.
Por eso, algunas compañías que primero impulsaron el uso masivo de herramientas de inteligencia artificial ahora empiezan a poner límites. El entusiasmo inicial dio paso a una etapa más prudente: controlar licencias, reducir consumos, pedir autorizaciones internas y revisar qué tareas realmente justifican el uso de IA avanzada.
El problema no es que la inteligencia artificial no sirva. Al contrario: puede ahorrar tiempo, acelerar procesos, ayudar a programar, resumir información, asistir en tareas repetitivas y mejorar la productividad. El punto es otro: usar IA sin estrategia puede salir caro.
No es lo mismo usar IA que depender de la IA
En una pyme, un emprendimiento o una pequeña oficina profesional, una suscripción mensual puede ser suficiente para mejorar tareas concretas. Un abogado puede usar una IA jurídica para revisar documentos. Un periodista puede usarla para ordenar información. Un comercio puede utilizarla para responder consultas o crear publicaciones. En esos casos, el costo suele ser razonable y el beneficio bastante claro.
Pero en el mundo corporativo, el escenario cambia. Cuando una empresa quiere que la IA entienda todo su sistema interno, revise millones de líneas de código, analice documentación técnica y responda con contexto, el modelo necesita procesar muchísima información. Y cuanto más contexto necesita, más caro se vuelve.
En programación esto se ve con claridad. No alcanza con pedirle a una IA que escriba una función simple. Para trabajar sobre un sistema real, con años de desarrollo, dependencias, errores históricos, decisiones de arquitectura y múltiples equipos involucrados, la inteligencia artificial necesita una visión amplia del proyecto. Esa “memoria” o contexto consume recursos, infraestructura y dinero.
Ahí es donde aparece una de las primeras lecciones para las empresas: la IA no reemplaza automáticamente el conocimiento interno. Un programador con experiencia sabe dónde mirar, qué parte del sistema tocar y qué errores evitar. Un modelo de IA necesita que le carguen información para poder orientarse. Y esa carga también se paga.
El riesgo de dejar de formar trabajadores
Otro punto clave es la formación de nuevos perfiles. Muchas tareas pequeñas, repetitivas o iniciales que antes servían para entrenar a trabajadores junior ahora empiezan a ser automatizadas. Esto puede parecer eficiente en el corto plazo, pero abre una pregunta importante: ¿dónde se va a formar la próxima generación de profesionales?
Si las empresas dejan de contratar o formar personas porque creen que la IA puede hacer todo, en el futuro podrían encontrarse con equipos menos preparados, más dependientes de las herramientas y con menor capacidad para resolver problemas cuando la tecnología falle.
La inteligencia artificial puede ser una gran asistente, pero no debería convertirse en una excusa para abandonar la capacitación. De hecho, cuanto más avanza la IA, más importante se vuelve formar personas capaces de entenderla, supervisarla, corregirla y usarla con criterio.
El riesgo no es solo económico. También es cultural y profesional. Si los trabajadores se acostumbran a consultar todo antes de pensar, se debilita una habilidad fundamental: el razonamiento propio. La IA puede ayudar, pero no puede reemplazar la mirada crítica.
Datos internos y privacidad: otro costo silencioso
Además del gasto en tokens y la formación de empleados, hay otro tema sensible: la información interna de las empresas.
Muchas compañías están cargando documentos, bases de datos, código fuente, estrategias comerciales y procesos internos en plataformas de terceros. Esto plantea un desafío enorme en términos de seguridad, privacidad y control de datos.
El uso de IA corporativa no puede pensarse solo desde la productividad. También debe incluir preguntas básicas: ¿qué información se está subiendo?, ¿dónde queda almacenada?, ¿quién tiene acceso?, ¿qué pasa si hay una filtración?, ¿qué datos no deberían salir nunca de la empresa?
Por este motivo, algunas compañías empiezan a mirar con más atención los modelos locales o de código abierto, que permiten ejecutar inteligencia artificial dentro de entornos más controlados. Esta tendencia puede crecer, especialmente en empresas que necesitan cuidar información sensible o reducir costos de servicios en la nube.
La IA no es magia: necesita estrategia
La gran enseñanza de esta etapa es que la inteligencia artificial no debe usarse “porque está de moda”, sino porque resuelve un problema concreto. Usar un modelo avanzado para tareas simples puede ser un desperdicio. No todo necesita IA. Algunas cosas se resuelven mejor con software tradicional, automatizaciones simples o procesos internos bien diseñados.
El verdadero desafío para las empresas será aprender a diferenciar cuándo conviene usar inteligencia artificial, cuándo alcanza con una herramienta más básica y cuándo hace falta intervención humana.
La etapa de entusiasmo absoluto empieza a dar paso a una etapa más madura: medir costos, evaluar beneficios, cuidar datos y formar equipos.
El futuro será híbrido
El camino más probable no será abandonar la inteligencia artificial, sino usarla mejor. Las empresas que logren combinar talento humano, modelos de IA, automatizaciones, capacitación y control de costos van a tener una ventaja real.
La inteligencia artificial llegó para quedarse, pero su implementación requiere responsabilidad. No se trata de reemplazar personas sin pensar, ni de usar herramientas caras para cualquier tarea. Se trata de construir una forma de trabajo más inteligente.
La paradoja es clara: la IA puede aumentar la productividad, pero si se usa mal también puede generar dependencia, gastos difíciles de sostener y equipos menos preparados.
Por eso, el futuro del trabajo con inteligencia artificial no dependerá solo de la tecnología. Dependerá, sobre todo, de cómo las personas y las organizaciones aprendan a usarla.
Cierre AtodoIA
Desde AtodoIA creemos que la clave no es tenerle miedo a la inteligencia artificial, sino aprender a usarla con criterio. La IA puede ser una herramienta enorme para trabajadores, empresas, docentes, periodistas, comercios y emprendedores. Pero el conocimiento humano sigue siendo fundamental.
Fuente: Clarin