Saber cuánto gastaste en IA es relativamente fácil. Lo difícil es señalar qué parte de ese gasto mejoró un proceso y cuál sólo aumentó la factura.
En el WSJ Technology Council Summit, varios ejecutivos reconocieron que aún no tenían claro cuánto gastarían en IA durante 2026. Algunos dijeron que el presupuesto que habían planeado inicialmente se había triplicado.
También dijeron algo que vale la pena tomar en serio: hay usos de IA que entregan mucho valor y otros en los que se gasta más de lo que se obtiene. Su dificultad está en distinguirlos.
Una factura no te dice qué funcionó
Puedes saber cuánto te costó usar una herramienta de IA sin saber si ayudó a terminar mejor el trabajo.
Imagina que la usas para preparar propuestas. El reporte de consumo puede mostrarte el gasto de ese mes, pero no cuántas propuestas quedaron listas, cuánto tiempo tomó revisarlas o cuántas hubo que rehacer.
También puede pasar lo contrario: una herramienta parece cara porque la usas mucho, pero está resolviendo una tarea que antes ocupaba varias horas por semana. Si sólo miras la factura, podrías cancelar justo el uso que sí te conviene conservar.
Por eso el gasto necesita estar asociado a una tarea concreta. “Gastamos tanto en IA” es un dato contable. “Preparar estas propuestas nos costó tanto y produjo estos resultados” ya permite tomar una decisión.
Revisa cada uso por separado
Para empezar, no necesitas un tablero complicado. Haz una lista de las tareas en las que ya usas IA y anota para cada una:
- cuánto cuesta la herramienta o el consumo;
- cuántas veces se realizó la tarea;
- cuánto tiempo tomó, incluida la revisión;
- cuántas salidas se pudieron usar;
- qué errores o correcciones aparecieron.
Si un agente produjo cien borradores, pero sólo treinta sirvieron, el costo por borrador generado cuenta una parte de la historia. El costo por borrador útil cuenta otra.
No todo el valor se expresa fácilmente en pesos. Una respuesta más clara o menos tiempo de espera también puede importar. Si ése es el beneficio que buscas, decide cómo lo vas a observar antes de ampliar la prueba.
La medición también tiene un costo
La nota del WSJ señala que están apareciendo herramientas para seguir mejor el uso y el gasto de IA, aunque todavía son incipientes. Pueden ayudar a identificar qué aplicaciones concentran el gasto. Después alguien tiene que revisar si ese gasto produjo un resultado útil.
No hace falta medir cada clic. Sí hace falta saber quién es responsable de cada caso, qué resultado espera y cuándo lo revisará.
Si el gasto se triplica y nadie puede explicar qué tarea mejoró, yo no ampliaría ese uso todavía. Primero buscaría el proceso, contaría las salidas que realmente sirvieron y compararía el trabajo completo con la forma anterior de hacerlo.
El artículo no demuestra que invertir en IA sea una mala decisión. Muestra lo fácil que es seguir invirtiendo porque algunos casos funcionan, mientras otros permanecen sin evaluar. Antes de aprobar más presupuesto, vale la pena saber cuál es cuál.