El caso que enciende las alarmas en FinOps corporativo.
NEXT THINKING
CLAVES DE TECNOLOGÍA, INNOVACIÓN Y ESTRATEGIA PARA LÍDERES DE LATAM
Hola. ¿Nos extrañó? Tras una pausa técnica, retomaremos estos envíos, esperando que sean de su interés. Le invito a reflexionar conmigo:
Hace unos días, en un chat de líderes IT al que tengo acceso, la conversación dejó de girar alrededor de cuál era el mejor modelo de GenAI. Nadie discutía benchmarks, capacidades multimodales ni agentes autónomos. El verdadero intercambio de conocimiento era otro: ¿cómo gastar menos tokens?
Algunos compartían estrategias para reservar los modelos frontera para tareas realmente estratégicas y utilizar alternativas más económicas en procesos rutinarios o agénticos. Otros advertían que herramientas que hace apenas unos meses parecían ilimitadas por $20 dólares mensuales hoy se vuelven inviables para un uso intensivo.
Mientras leía los mensajes, pensé que quizá estamos entrando en una nueva etapa de la inteligencia artificial: aquella en la que el problema ya no es acceder a la tecnología, sino poder costearla.
Durante meses, la conversación sobre GenAI estuvo dominada por la fascinación. Pero detrás de cada prompt existe infraestructura, consumo energético, GPU, almacenamiento y costos de inferencia que las empresas apenas empiezan a dimensionar.
Los llamados token economics ya se perfilan como el nuevo dolor de cabeza para las áreas IT, obligadas ahora a administrar el consumo de AI con la misma disciplina con la que hoy controlan la nube, ciberseguridad o energía.
Y en esto quiero profundizar en esta edición de Next Thinking.
Contexto El despliegue de herramientas basadas en GenAI ha transformado los flujos de trabajo corporativos, prometiendo niveles de automatización sin precedentes. Sin embargo, la transición hacia la AI agéntica —sistemas autónomos capaces de ejecutar tareas complejas e interconectadas— ha introducido una variable crítica que los departamentos de IT en América Latina deben priorizar: la imprevisibilidad financiera derivada del consumo masivo de tokens. El caso de Uber, que gastó en cuatro meses todo su presupuesto anual de AI, es un ejemplo.
Datos objetivos La escala del desafío quedó evidenciada tras revelarse que una prominente firma global de movilidad agotó su presupuesto anual de AI para 2026 en solo cuatro meses. La adopción masiva de una herramienta avanzada de asistencia técnica impulsó los costos operativos por ingeniero a rangos de entre 500 y 2,000 dólares mensuales, con un 70% del código desplegado originado por sistemas automatizados. Ante este panorama, especialistas sectoriales enfatizan la urgencia de diseñar estrategias específicas para controlar costos en agentes de inteligencia artificial, mitigando el impacto de tarifas variables. ¿Por qué es importante? A diferencia de los modelos de software tradicionales basados en licencias fijas por usuario, los agentes autónomos operan bajo esquemas de pago por consumo de procesamiento. Un solo requerimiento técnico mal estructurado puede desencadenar llamadas iterativas infinitas o lecturas masivas de repositorios, multiplicando el gasto de forma no lineal en cuestión de minutos.
¿Qué significa realmente? Para las organizaciones latinoamericanas, esto implica comprender con precisión el origen del desembolso financiero. Resulta indispensable auditar y mapear las cuatro categorías fundamentales del gasto en AI agéntica: tokens, infraestructura, integraciones y reintentos automáticos. Sin un desglose metodológico en estos rubros, la productividad ganada se neutraliza por el riesgo de comprometer la estabilidad financiera de los proyectos tecnológicos corporativos.
El trasfondo El fondo del problema radica en la ausencia de mecanismos nativos de control de gasto y tableros de cuotas por equipo. El escalamiento de herramientas avanzadas suele ocurrir de manera orgánica y descentralizada, dejando a los líderes de IT sin visibilidad ni herramientas de contención inmediatas ante picos de uso.
Nuestra visión La madurez tecnológica en la región exige migrar urgentemente hacia prácticas de FinOps aplicadas a la AI. Resulta indispensable implementar metodologías claras y esquemas analíticos de contención, tales como establecer límites estrictos de tokens por operación, auditorías continuas de consumo y barandillas operativas. La autonomía de los agentes jamás debe superar la capacidad de supervisión humana y financiera de la dirección de IT.
ENCUESTA
¿Cuál considera el mayor desafío financiero en el despliegue corporativo de herramientas basadas en AI?
*|SURVEY: El consumo de tokens|*
*|SURVEY: Los reintentos de agentes|*
*|SURVEY: La infraestructura interna|*
*|SURVEY: Las licencias y APIs|*
NEXT TIPS
VIDEOBLOG
Diferencias clave entre la GenAI y los agentes de AI
Para cualquier líder de tecnología, entender la diferencia vital entre ambas es el siguiente paso estratégico.
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