NVIDIA advierte: la IA puede ser más costosa que los empleados tradicionales

El uso de la inteligencia artificial (IA) se ha expandido rápidamente en todos los ámbitos laborales y cotidianos. Datos recientes muestran que en 2023, un 21% de los trabajadores estadounidenses usaba IA en su trabajo, cifra que en 2026 se proyecta alcance el 50%. Sin embargo, esta adopción masiva trae consigo una creciente incertidumbre laboral, ya que muchas empresas planean reemplazar a empleados por sistemas de IA.

Recientemente, declaraciones de altos ejecutivos, como un directivo de NVIDIA, han puesto sobre la mesa una realidad que muchos no consideran: la IA puede ser más cara que pagar a un trabajador. Esto se debe a que las empresas no siempre tienen en cuenta el verdadero costo de los tokens, que son las unidades de procesamiento que usan los modelos de IA para generar respuestas o realizar tareas.

Cuando la IA generativa empezó a popularizarse, muchas compañías optaron por despedir empleados y reemplazarlos con sistemas de IA, a menudo sin considerar que los errores y limitaciones de aquella época podían generar resultados peores y mayores costos a largo plazo. Ahora, con la tecnología más avanzada, la discusión sobre los costos sigue vigente.

Expertos como Bryan Catanzaro, vicepresidente de Deep Learning en NVIDIA, y Praveen Naga, director de tecnología en Uber, coinciden en que, en ciertos casos, la IA puede superar en gastos a los salarios de los empleados. En Uber, por ejemplo, el 11% de las actualizaciones en tiempo real del código se realiza mediante agentes de IA, pero el gasto en tokens puede escalar rápidamente.

Un caso revelador es el de Amos Bar-Joseph, de Swan AI, quien gastó más de 113.000 dólares en tokens de Anthropic Claude solo en un mes, con un equipo de cuatro personas. Este gasto equivale a unos 28.000 dólares por persona, mucho más que una suscripción mensual a servicios como ChatGPT Pro.

La clave está en entender que los costos de los tokens varían mucho según el modelo y la función utilizada, y que estos pueden escalar a miles o incluso decenas de miles de dólares mensuales en equipos pequeños. La percepción de que la IA siempre es más barata que la mano de obra tradicional puede ser una ilusión si no se consideran todos los gastos asociados.

El costo de los tokens puede superar al de los empleados, y muchas empresas lo ignoran, lo que puede derivar en gastos mucho mayores de lo esperado.

En definitiva, la adopción de la IA requiere un análisis cuidadoso de sus costos reales, que van mucho más allá de las tarifas de suscripción. La inversión en tecnología avanzada y en gestión de tokens puede hacer que la IA sea más costosa que la contratación de personal, y las empresas deben estar preparadas para ello.