Que cuesta realmente la IA: comparacion TCO empresarial

Los precios por token no son sus costes de IA

Cuando las empresas hablan de costes de IA, la discusion casi siempre empieza por los precios de tokens. Es comprensible: los proveedores promocionan sus modelos con precios de entrada y salida por millon de tokens, y estas cifras son faciles de comparar. Un modelo premium cuesta 5 dolares por millon de tokens de entrada, un modelo economico 0,25 dolares. La diferencia parece dramatica.

Pero en la practica, los precios de tokens representan solo entre el 20 y el 35 por ciento de los costes reales. Quien reduce su planificacion presupuestaria de IA a los precios de tokens subestima los costes totales en un factor de tres a cinco. La verdadera pregunta no es: “Cuanto cuesta un token?”. La pregunta es: “Cuanto cuesta operar IA de forma productiva, segura y conforme en mi empresa?”

Este articulo presenta las cuatro categorias de coste que abarca toda implantacion de IA empresarial, compara tres escenarios de 26.000 a 410.000 euros en el primer ano y explica como Model Switching puede reducir los costes de tokens entre un 40 y un 60 por ciento.

Las cuatro categorias de coste

Toda implantacion de IA en el contexto empresarial se distribuye en cuatro categorias de coste. La ponderacion relativa varia segun el escenario, pero la estructura se mantiene.

1. Costes de modelo: tokens y hosting (20-35%)

La categoria mas visible: tasas de API para modelos en la nube o costes de hosting para modelos self-hosted. Con APIs en la nube se paga por token (entrada y salida por separado). Con self-hosting se paga alquiler de GPU, electricidad y mantenimiento. Los costes dependen directamente del volumen de uso: un chatbot con 50 usuarios genera volumenes de tokens diferentes a diez agentes especializados con 1.000 usuarios.

Lo que se suele pasar por alto: el self-hosting es mas economico que las APIs en la nube a partir de un determinado volumen, pero los costes de entrada son mayores. Una sola GPU con 80 GB de VRAM cuesta aproximadamente 1.200 euros al mes con un proveedor de hosting europeo, independientemente de si esta totalmente utilizada o no. Para detalles sobre la decision de hosting, consulte Estrategias de hosting de IA para empresas.

2. Infraestructura e integracion (25-35%)

La categoria mas grande y mas frecuentemente subestimada. Abarca todo lo necesario para integrar un modelo de lenguaje en su panorama IT existente:

• API Gateway y capa de enrutamiento: Un componente central que dirige las solicitudes al modelo adecuado, aplica limites de tasa y rastrea costes.
• Pipeline RAG: Si su IA debe acceder a conocimiento interno, necesita un pipeline de Retrieval-Augmented Generation: base de datos vectorial, modelo de embedding, estrategia de fragmentacion, indexacion.
• Integracion de sistemas: Integracion con sistemas existentes: ERP, CRM, gestion documental, ticketing. Cada interfaz requiere esfuerzo de desarrollo.
• Portal Enterprise AI: Una interfaz a traves de la cual los empleados realmente utilizan la IA, con SSO, gestion de permisos y Audit Trail.

Estos costes son en gran medida puntuales. Se producen principalmente en los primeros tres a seis meses y se amortizan durante la vida util. Pero deben planificarse y presupuestarse; de lo contrario, surgen costes ocultos por soluciones improvisadas y retrabajos.

3. Gobernanza y compliance (15-20%)

Desde el EU AI Act, la gobernanza ya no es un lujo opcional. En Espana, la AESIA (Agencia Espanola de Supervision de Inteligencia Artificial) actuara como autoridad de supervision. Los costes en esta categoria incluyen:

• Clasificacion de riesgos: Evaluacion de todos los sistemas de IA segun las categorias del EU AI Act. Para sistemas de alto riesgo se requiere una evaluacion formal de conformidad.
• Documentacion tecnica: El EU AI Act exige documentacion exhaustiva del origen de los datos, procedimientos de entrenamiento, indicadores de rendimiento y medidas de mitigacion de riesgos.
• Audit Trail y monitorizacion: Registro continuo de todas las decisiones de IA, especialmente en procesos de toma de decisiones automatizados.
• Proteccion de datos: Tratamiento conforme al RGPD y a la LOPDGDD (Ley Organica 3/2018). Contratos de encargo de tratamiento, evaluaciones de impacto en proteccion de datos para el tratamiento de datos personales.
• Asesoria externa: Asesoramiento juridico para cuestiones regulatorias, Delegado de Proteccion de Datos (DPD), y en su caso organismo de evaluacion de conformidad.

La proporcion de gobernanza crece con la complejidad del despliegue de IA. Un chatbot individual para consultas de conocimiento general tiene requisitos de gobernanza mas bajos que un sistema de IA que preselecciona candidaturas.

4. Personal y desarrollo de competencias (20-30%)

Los sistemas de IA deben operarse, mantenerse y desarrollarse. Simultaneamente, los empleados deben ser capaces de utilizar los sistemas. Esta categoria incluye:

• ML-Ops / AI-Engineering: Al menos una persona responsable de gestion de modelos, optimizacion de prompts, monitorizacion y resolucion de problemas. En el escenario enterprise, un equipo dedicado.
• AI Literacy: Formacion para todos los usuarios, legalmente obligatoria desde febrero de 2025 segun el EU AI Act. Incluye formacion inicial y actualizaciones periodicas.
• Gestion del cambio: Acompanamiento de la organizacion en la transicion. Nuevos procesos, nuevos roles, nuevas responsabilidades.

En escenarios pequenos, el desarrollo de competencias puede realizarse internamente, sin costes de personal adicionales, pero con costes de oportunidad. En escenarios mayores se necesita personal dedicado o apoyo externo.

Distribucion de costes de un vistazo

Costes de modelo (Tokens/Hosting)      ████████░░░░░░░░░░░░  20-35%
Infraestructura e integracion          ██████████░░░░░░░░░░  25-35%
Gobernanza y compliance                ██████░░░░░░░░░░░░░░  15-20%
Personal y competencias                ████████░░░░░░░░░░░░  20-30%

La distribucion cambia con el tiempo: en el primer ano dominan infraestructura e integracion. A partir del segundo ano aumentan las proporciones relativas de costes de modelo y personal, mientras desaparecen los costes de integracion puntuales.

Tres escenarios en comparacion

Los tres escenarios siguientes representan puntos de entrada tipicos. Las cifras son valores de referencia basados en experiencia de proyectos con empresas de distintos tamanos. Sus costes reales dependen de la infraestructura IT existente, los requisitos de integracion y el modelo operativo elegido.

Escenario	Setup de modelo	Token/Hosting mensual	Integracion	Gobernanza	Personal	Total 12 meses
Entrada: 1 chatbot, 50 usuarios	Sonnet API	~500 EUR	15.000 EUR	5.000 EUR	0 (interno)	~26.000 EUR
Estandar: 3 agentes, 200 usuarios	Sonnet + Llama self-hosted	~4.000 EUR	60.000 EUR	20.000 EUR	1 ML-Ops (parcial)	~148.000 EUR
Enterprise: 10+ agentes, 1.000+ usuarios	Multi-modelo, GPU propia	~12.000 EUR	150.000 EUR	50.000 EUR	2 FTE	~410.000 EUR

Escenario 1: Entrada (aprox. 26.000 euros / 12 meses)

Un caso de uso claramente definido: un chatbot de conocimiento interno para un departamento, basado en API en la nube. 50 usuarios, volumen de consultas moderado, sin integracion de sistemas mas alla de la carga de documentos. La gobernanza se limita al tratamiento conforme al RGPD y la LOPDGDD y una documentacion basica. Sin costes de personal porque el departamento IT interno asume la operacion junto con el trabajo diario.

Este escenario es el tipico Proof of Concept. Demuestra el valor, valida la tecnologia y proporciona datos empiricos para la escalacion. Un PoC bien definido con un caso de uso claro se situa tipicamente entre 15.000 y 30.000 euros y es realizable en cuatro a seis semanas.

Escenario 2: Estandar (aprox. 148.000 euros / 12 meses)

Tres agentes especializados para distintos procesos, por ejemplo analisis documental, comunicacion con clientes y gestion de conocimiento interno. 200 usuarios, hosting hibrido: solicitudes no criticas via API en la nube, datos sensibles via modelo self-hosted. Integracion con al menos un sistema existente. La gobernanza incluye clasificacion de riesgos segun el EU AI Act y documentacion formal. Un ingeniero ML-Ops se encarga parcialmente de la gestion de modelos y la monitorizacion.

Este escenario es la entrada productiva. La organizacion ha completado el PoC y escala a varios departamentos. La infraestructura esta disenada para el crecimiento.

Escenario 3: Enterprise (aprox. 410.000 euros / 12 meses)

Diez o mas agentes especializados en multiples areas de negocio. Mas de 1.000 usuarios. Arquitectura multi-modelo con GPUs propias. Integracion profunda en ERP, CRM, sistemas de RRHH y gestion documental. Gobernanza a nivel enterprise: evaluacion formal de conformidad para sistemas de alto riesgo, Audit Trail, dashboard de gobernanza. Dos ingenieros ML-Ops a tiempo completo para operacion y desarrollo continuo.

Este escenario presupone que la organizacion ha completado la fase de experimentacion y opera la IA como infraestructura estrategica. Los 410.000 euros parecen una inversion considerable, y lo son. Pero se distribuyen en un sistema que acelera cientos de procesos, reduce tasas de error y mejora las bases de decision.

Contexto: cuanto cuestan las alternativas?

Los costes de un sistema de IA nunca deben evaluarse de forma aislada. La magnitud de comparacion relevante es: cuanto cuestan los procesos sin IA? Si tres gestores dedican dos horas diarias cada uno a la clasificacion de documentos, eso supone aproximadamente 180.000 euros anuales a coste completo, para una tarea que un agente entrenado resuelve en segundos. El ROI raramente es la pregunta. La pregunta es con que rapidez se materializa.

Optimizacion de costes mediante Model Switching

La palanca mas eficaz para los costes de modelo no es elegir un modelo mas barato, sino el uso diferenciado de multiples modelos. Este principio se llama Model Switching o Model Routing.

El principio

No toda solicitud necesita un modelo premium. La mayoria de las solicitudes empresariales (respuestas estandar, clasificacion simple, extraccion de datos de documentos estructurados) pueden responderse con modelos economicos con un nivel de calidad suficiente. Solo para tareas complejas (razonamiento en multiples pasos, analisis de contratos, preparacion de decisiones) es necesario un modelo premium.

Una logica de enrutamiento decide automaticamente que modelo procesa cada solicitud. Los criterios son configurables:

• Complejidad: Solicitudes simples a modelos economicos, complejas a modelos premium.
• Sensibilidad de datos: Solicitudes con datos personales a modelos self-hosted, solicitudes no criticas a APIs en la nube.
• Requisitos de latencia: Aplicaciones en tiempo real a modelos rapidos y pequenos. Procesamiento por lotes a modelos potentes sin presion temporal.
• Limite de costes: Limitacion automatica cuando se alcanza un presupuesto de equipo o departamento.

Potencial de ahorro

En la practica, las solicitudes empresariales se distribuyen tipicamente asi:

• 60-70% solicitudes estandar: Clasificacion simple, FAQ, extraccion de datos. Los modelos economicos son suficientes.
• 20-30% complejidad media: Resumenes, analisis estructurado, borradores. Modelos con buena relacion calidad-precio.
• 5-15% alta complejidad: Razonamiento en multiples pasos, analisis de contratos, documentos estrategicos. Modelos premium.

Cuando el 65 por ciento de las solicitudes utiliza un modelo economico que cuesta una vigesima parte del modelo premium, los costes de tokens se reducen entre un 40 y un 60 por ciento, con calidad de resultado equivalente para el uso global. Los detalles sobre la seleccion de modelos y los perfiles de rendimiento de los modelos actuales se encuentran en el articulo correspondiente de esta serie.

Implementacion

Model Switching requiere tres componentes:

1. Motor de enrutamiento: Una logica central que analiza las solicitudes entrantes y las dirige al modelo adecuado. Puede implementarse de forma basada en reglas (deteccion de palabras clave, rol de usuario, clasificacion de datos) o basada en modelos (un pequeno modelo de clasificacion evalua la complejidad).
2. Registro de modelos: Un directorio central de todos los modelos disponibles con sus perfiles de rendimiento, costes y disponibilidad.
3. Monitorizacion de costes: Un dashboard que hace transparente el consumo de tokens por modelo, por equipo y por caso de uso. Sin transparencia no hay optimizacion.

El esfuerzo de implementacion de Model Switching es manejable, tipicamente de dos a cuatro semanas. El ahorro comienza inmediatamente.

Planificacion presupuestaria: tres recomendaciones

Primero: planifique con TCO, no con precios de tokens. Cuando un proveedor le presenta los costes de tokens, falta al menos el 65 por ciento del presupuesto. Exija un calculo TCO que cubra las cuatro categorias.

Segundo: empiece con un PoC, pero planifique la escalacion. Un PoC de 15.000 a 30.000 euros demuestra el valor. Pero la arquitectura del PoC debe construirse de forma que escale sin reconstruccion. De lo contrario, paga los costes de integracion dos veces.

Tercero: implemente Model Switching desde el principio. La capa de enrutamiento tiene un coste puntual bajo y ahorra de forma continua. Quien enruta de forma diferenciada desde el inicio evita el lock-in a un unico modelo y mantiene el control de costes.

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