Después de invertir millones en IA, las empresas enfrentan una nueva pregunta: ¿cuánto cuesta realmente utilizarla?
NVIDIA advierte que la llamada inferencia de inteligencia artificial se está convirtiendo en un punto crítico para las empresas
La carrera empresarial por la inteligencia artificial (IA) está entrando en una nueva etapa. Después de acelerar inversiones, probar modelos y llevar herramientas generativas a marketing, ecommerce, atención al cliente y cadenas de suministro, las compañías comienzan a enfrentar una pregunta menos visible pero determinante para la rentabilidad de la tecnología: ¿cuánto cuesta realmente operar la IA todos los días y a gran escala?
El reporte State of AI in Retail and Consumer Packaged Goods: 2026 Trends, elaborado por NVIDIA, advierte que la llamada inferencia de inteligencia artificial se está convirtiendo en un punto crítico para las empresas. El término se refiere al proceso mediante el cual un modelo ya entrenado recibe nueva información y genera una predicción, recomendación o respuesta. En otras palabras, cada consulta realizada a un modelo implica inferencia.
Para compañías que procesan millones de recomendaciones de productos, solicitudes de personalización o predicciones de inventario, pequeños costos por consulta pueden acumularse hasta convertirse en gastos relevantes durante el año.
¿Por qué utilizar inteligencia artificial también puede salir caro?
El 41% de los encuestados identifica la eficiencia de costos y el costo total de propiedad como una de las principales consideraciones relacionadas con la inferencia de IA.
NVIDIA señala que operar modelos a escala puede terminar erosionando los márgenes que originalmente se pretendían mejorar mediante inteligencia artificial.
El reto es considerable para el retail, un negocio caracterizado por altos volúmenes de operaciones y, en muchos casos, márgenes reducidos. Una empresa puede utilizar IA miles o millones de veces al día para recomendar productos, personalizar páginas, anticipar inventarios o responder consultas de clientes.
Aunque cada interacción tenga un costo pequeño, la suma puede crecer rápidamente.
El reporte incluso advierte que las organizaciones que no optimicen sus procesos de inferencia corren el riesgo de convertir la IA de un impulsor de ganancias en un centro de costos.
El costo no es la única preocupación. Para 35% de las organizaciones, la latencia, precisión y capacidad de procesamiento constituyen consideraciones importantes al operar modelos de inteligencia artificial.
Una demora de milisegundos puede tener consecuencias cuando la tecnología participa directamente en la experiencia del consumidor. Una respuesta lenta puede afectar conversiones, mientras que una capacidad insuficiente puede generar problemas durante periodos de alta demanda.
La precisión también tiene consecuencias económicas. Un modelo que recomienda incorrectamente productos, calcula mal la demanda o genera respuestas deficientes puede aumentar costos de atención, provocar problemas de inventario o deteriorar la confianza de los clientes.
El informe advierte además que un modelo que funciona correctamente durante las pruebas no necesariamente mantiene el mismo desempeño cuando debe atender grandes volúmenes de solicitudes simultáneamente.
Las empresas también tendrán que comparar qué modelos funcionan mejor
Otra preocupación comienza a ganar espacio: 32% señala el rendimiento de los modelos y el benchmarking como una consideración importante.
A medida que más compañías utilizan las mismas tecnologías, ya no será suficiente con tener inteligencia artificial. La ventaja competitiva dependerá también de contar con modelos que sean más precisos, eficientes y adecuados para las necesidades particulares del negocio.
NVIDIA sostiene que incluso pequeñas diferencias en precisión o efectividad pueden traducirse en mayores costos, menores ventas o una reducción en el valor que genera cada cliente durante su relación con una marca.
El debate sobre los costos llega precisamente cuando las empresas planean gastar todavía más.
El 92% de los ejecutivos encuestados espera aumentar sus presupuestos de inteligencia artificial durante el próximo año, mientras que 58% anticipa incrementos superiores al 10%. Entre las prioridades se encuentra precisamente optimizar los flujos de trabajo y la operación de la IA en producción, mencionada por 36% de los participantes.
El entusiasmo tiene una explicación financiera. El 89% de las organizaciones afirma que la IA ha tenido un impacto positivo en sus ingresos, mientras 95% asegura que contribuyó a disminuir sus costos anuales.
Sin embargo, conforme la inteligencia artificial pasa de pequeños experimentos a millones de interacciones diarias, la rentabilidad ya no dependerá únicamente de qué tan poderoso sea un modelo, sino de cuánto cuesta mantenerlo funcionando.
