• En un giro inesperado, las empresas están invirtiendo más en inteligencia artificial (IA) que en salarios de trabajadores humanos. Según datos recientes, el desembolso en sistemas automatizados ha superado, en muchos casos, el coste de contratar personal, generando una paradoja financiera que cuestiona la supuesta rentabilidad de la automatización.
• Aunque la promesa de la IA era reducir gastos y aumentar la eficiencia, los altos costes de desarrollo, implementación y mantenimiento de estos sistemas están llevando a las compañías a replantearse si realmente compensa reemplazar a los empleados. Expertos señalan que, en algunos sectores, la inversión inicial en tecnología supera con creces el gasto anual en nóminas, sin garantizar un retorno inmediato.
• Esta tendencia plantea un debate: ¿están las empresas priorizando la innovación sobre la viabilidad económica? Mientras algunas apuestan por la IA como futuro inevitable, otras comienzan a evaluar si el modelo actual es sostenible o si, en realidad, el factor humano sigue siendo más rentable de lo que parece.

La inteligencia artificial iba a ser poco menos que un milagro para muchas empresas. Poca inversión y una productividad como nunca antes se había visto. Al menos, eso es lo que pensaron todos aquellos que abrazaron esta tecnología sin reservas. Sin embargo, la realidad parece ir en otra dirección. Muchas compañías están gastando más dinero en IA de lo que costaría contratar trabajadores humanos.

¿Cómo es posible algo así? Hasta ahora, parecía obvio: las máquinas costarían menos que los empleados tradicionales, con sus sueldos, vacaciones, horarios y demás. El problema, señalan los expertos, no es la tecnología en sí misma (aunque comete fallos, y no en pocas ocasiones), sino la manera de aplicarla. Quien buscara milagros, tendrá que seguir esperando un poco más.

¿La IA barata sale cara?

Lo que muchos pensaban era lo siguiente: un trabajador haciendo uso de la IA podría ser más eficaz y rentable que un grupo de ellos sin acceso a esta tecnología. Pero una cosa es la teoría y otra la práctica. Para empezar, no todas las herramientas de IA son iguales, y apostar por ciertos modelos es una iniciativa que se nota en las facturas a final de cada mes. No es tan sencillo.

Hay muchos medios como Axios que lo ponen de manifiesto. El uso de modelos avanzados de inteligencia artificial implica costes continuos: cada consulta, cada automatización y cada agente autónomo consume recursos. Y esos recuersos no son precisamente gratis. Al contrario, se traducen en costes mensuales con los que muchos empresarios no contaban en un principio.

¿La principal diferencia? Que el salario fijo de un trabajador es fácil de calcular por parte de una empresa. Gana tanto, y ya está, es lo mismo cada mes. El consumo de la IA, en cambio, resulta mucho más impredecible. En realidad la IA introduce un modelo variable que escala con el uso. Y cuando ese uso no se controla, los costes se disparan. Sobre todo si no existe una estrategia como tal.

En muchos casos, los equipos técnicos lanzan múltiples instancias de IA para acelerar su trabajo, probar ideas o automatizar todo tipo de tareas. A priori, esto mejora la productividad. Pero tampoco esto se cumple al cien por cien. Es indudable que la IA es capaz de conseguir resultados en segundos, dicen los expertos, pero eso no quiere decir que dichos resultados sean siempre útiles.

Más rápido no siempre quiere decir más eficiente

Todo el mundo sabe que la IA comete errores. Suelen llamarse alucinaciones, pero no dejan de ser fallos sin más. Muchas veces, esto obliga a tener que supervisar todo el trabajo que la inteligencia artificial produce. Un proceso -pedir, corregir, cambiar- que a veces puede consumir más tiempo y más energía que cuando trabaja una persona. Y encima genera más estrés.

Nada de esto quiere decir que la IA no puede ser útil. O muy útil, en determinados casos. El problema, explican los especialistas, es que muchas veces se está abrazando de manera impulsiva, sin una planificación, y con el deseo de que gracias a ella se superen todas las complicaciones empresariales que puedan existir. Sin embargo las panaceas, en negocios, no existen.