La IA avanza hacia la era de la eficiencia en Wall Street

Nueva York .- La inteligencia artificial (IA) ha ingresado en una nueva etapa de adopción empresarial tras casi cuatro años de expansión de herramientas como ChatGPT, Claude o Gemini. En esta fase, las empresas ya no buscan los modelos más potentes, sino aquellos que ofrecen mayor eficiencia y retorno de la inversión, según analistas consultados por EFE.

«La primera fase de la IA consistía en demostrar que los modelos funcionaban; la siguiente consiste en probar que generan suficiente valor para justificar el gasto», detalla Shay Boloor, estratega jefe de mercado de Futurum, en conversación con EFE.

Para el experto, el consumo de ‘tokens’, que mide el uso de los modelos y su coste, se ha convertido en una métrica clave de eficiencia.

Cada pregunta, respuesta o código consume ‘tokens’ y, cuanto más compleja es la tarea, mayor es el coste: «Cuando las compañías pasan a producción, los costes de los ‘tokens’ dejan de ser solo una cuestión técnica y se vuelven un gasto operativo que los directores financieros comienzan a vigilar», agrega.

Los límites empresariales al gasto en IA

Según una encuesta de UBS entre 130 empresas, el 60 % ya ha impuesto restricciones al gasto en IA para maximizar el rendimiento por dólar invertido.

El banco destaca casos como un empleado que llegó a gastar 35.000 dólares mensuales en ‘tokens’ o equipos que sobrepasaron entre un 100 % y un 200 % los límites semanales.

Karl Freund, fundador de Cambrian-AI Research, considera que este cambio refleja la transición de una fase centrada en crear modelos a otra que busca maximizar su rendimiento.

«Cuando la IA se enfocaba en entrenar y desarrollar nuevos modelos, el tiempo de llegada al mercado y el rendimiento eran lo más importante. Ahora que esos modelos se utilizan millones de veces y llegan los agentes de IA, el mercado vira hacia la eficiencia», explica a EFE.

Esta etapa alterará la distribución de valor en el sector, según Boloor: «Si la IA se vuelve más barata y accesible, el valor se trasladará hacia las capas que ayudan a las empresas a usarla de manera efectiva».

Semiconductores y nube, al alza

En un informe reciente, Goldman Sachs afirma que las empresas que más utilizan IA consumen tres veces más ‘tokens’ que las compañías normales, una tendencia que impulsa la demanda de chips, memoria y centros de datos.

Agrega que la próxima fase estará marcada por la expansión de la inferencia, que es el uso de modelos ya entrenados para ejecutar tareas con nuevos datos, y por un mayor interés inversor en fabricantes de chips y proveedores de nube, ante la falta actual en bolsa de desarrolladores como OpenAI y Anthropic.

Nvidia, líder en chips para centros de datos, ha visto una subida cercana al 13 % en los últimos seis meses, mientras que AMD se ha disparado un 167 %, Intel un 150 % y Micron un 186 %, favorecidos por la demanda de infraestructura para IA.

Pero vender chips ya no será suficiente: «Seguirán siendo relevantes, pero tendrán que ofrecer soluciones integrales a los operadores de nube», puntualiza Freund.

Así, los proveedores de nube se posicionan entre los beneficiados de la expansión del hardware, apunta Morgan Stanley, que menciona a Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud y Oracle, así como empresas de infraestructura digital como Cloudflare, que subió un 45 % en el último semestre.

China y los modelos abiertos ganan terreno

La presión por reducir costes favorece a modelos más económicos y de código abierto, como los desarrollados por empresas chinas como DeepSeek, Alibaba o Tencent, según Boloor.

El experto señala que esta tendencia intensificará la competencia entre desarrolladores de IA y dificultará que un único proveedor mantenga precios altos por mucho tiempo.

«El mercado se dirige hacia un modelo por capas: los sistemas más potentes se utilizarán para tareas más complejas, mientras que los modelos asequibles se encargarán de trabajos rutinarios y de gran volumen», explica.

Freund coincide en que la industria se encamina hacia una mayor estandarización: «Existen más de 2,9 millones de modelos disponibles en Hugging Face, donde investigadores y empresas comparten modelos de IA. Los modelos del futuro serán como los compiladores del pasado. Y nadie obtiene beneficios con los compiladores», afirma.

En este contexto, las compañías que sean capaces de aplicar IA a operaciones concretas, gestionar datos y desarrollar agentes, como Salesforce, Microsoft o Palantir, ganarán relevancia.

El consejero delegado de Palantir, Alex Karp, criticó recientemente el modelo generalista basado en ‘tokens’, al argumentar que «eleva los costes para los usuarios y reduce el retorno de la inversión».

Para Boloor, la primera fase de la IA premió a quienes desarrollaron los modelos más potentes, y la siguiente recompensará a quienes hagan la tecnología más «barata, útil, segura e integrada» en las empresas.

creditos de las imagenes de este post: Deultimominuto.net