La IA no es gratis. Y las empresas que no lo entienden ya están pagando el precio.
Hay una conversación que se repite en salas de directivos de toda Latinoamérica. Alguien propone adoptar inteligencia artificial. Todos asienten. Nadie define quién la gobierna, cómo se mide, ni qué problema específico resuelve. Semanas después, hay cuentas abiertas, créditos consumidos y resultados que nadie sabe explicar.
Eso no es transformación digital. Es improvisación con tecnología cara.
El espejismo de la eficiencia
Uber despidió un número significativo de desarrolladores con la premisa de que la IA los reemplazaría. El resultado fue el opuesto al esperado: los equipos que quedaron, al tener acceso irrestricto a herramientas como Claude, consumieron más créditos en un mes de lo que representaba la nómina que habían eliminado. La eficiencia prometida se convirtió en un costo invisible, distribuido, sin control y sin gobernanza.
Este caso no es una excepción. Es un patrón.
El problema no es la tecnología. El problema es que las empresas están adoptando IA de la misma forma en que adoptaron el email en los noventa: dándole acceso a todos, asumiendo que el uso racional es automático y esperando que los resultados lleguen solos.
La tokenización del ROI: el nuevo lenguaje del costo tecnológico
La inteligencia artificial no funciona como el software tradicional. No pagas una licencia fija y listo. Pagas por uso real, por operación ejecutada, por token consumido. Cada consulta, cada generación, cada automatización tiene un costo unitario que se acumula en tiempo real.
Esto cambia fundamentalmente la ecuación financiera de la tecnología. Ya no hay un CapEx predecible. Hay un OpEx que escala con el comportamiento de las personas, con la madurez de los procesos y con la claridad, o la falta de ella, en la estrategia de adopción.
Una empresa que le da acceso a IA a cincuenta personas sin definir para qué, sin establecer flujos aprobados, sin medir el retorno de cada uso, no está automatizando. Está subsidiando la experimentación de su equipo con el dinero de la operación.
El director de TI que perdió el norte
Hace poco me encontré con un caso que resume bien este momento. Un director de tecnología decidió eliminar las herramientas de gestión de proyectos de su empresa. Su argumento: la IA podía reemplazarlas. Su plan: darle acceso a los equipos y pedirles que desarrollaran sus propias soluciones con IA.
El resultado fue predecible para quien lo mira desde afuera. El área de TI dejó de ser un área de servicio para convertirse en un laboratorio de desarrollo interno. Las otras áreas perdieron sus herramientas sin ganar nada concreto a cambio. Y el director de tecnología, en lugar de estar definiendo arquitectura y estrategia, estaba supervisando experimentos que ningún usuario interno había pedido.
TI es un área de servicio. Su cliente interno son las otras áreas del negocio. Cuando TI se convierte en el ejecutor de sus propias ideas, en lugar del habilitador de las necesidades del negocio, el área entra en un ciclo de autorreferencia que no genera valor para nadie.
De gestor de tecnología a estratega de capacidad
El verdadero cambio de rol que la IA exige del área tecnológica no es técnico. Es estratégico.
El director de TI del próximo ciclo no es quien mejor entiende cómo funciona un modelo de lenguaje. Es quien define con precisión dónde la IA genera valor real en el negocio, qué procesos están maduros para automatizarse, qué arquitectura de consumo es sostenible financieramente y qué políticas de gobernanza garantizan que el uso escale con criterio y no con caos.
Ese rol no se queda en el detalle técnico. Establece las reglas, define la ruta, diseña la arquitectura de decisión y mide el retorno. Convierte la tecnología de un centro de costo en un multiplicador de capacidad operativa.
Pero ese rol solo es posible cuando el área tiene claridad sobre su misión: servir al negocio, no servirse de él.
La gobernanza no es burocracia. Es lo que separa la eficiencia del desperdicio.
Implementar IA sin gobernanza es como abrir una línea de crédito corporativa sin política de gastos. Funciona hasta que no funciona, y para cuando lo notas, el daño ya está hecho.
Gobernanza en IA significa tener respuesta clara a estas preguntas antes de activar cualquier herramienta: ¿Qué problema de negocio estamos resolviendo? ¿Cómo medimos el retorno de cada crédito consumido? ¿Quién aprueba nuevos casos de uso? ¿Cómo escala el acceso conforme maduran los procesos?
Las empresas que están respondiendo bien estas preguntas no son necesariamente las más grandes ni las más tecnológicas. Son las que tienen un área de TI que opera como estratega, no como proveedor de accesos.
Lo que separa a las empresas que escalan de las que experimentan
No es el presupuesto. No es el tamaño del equipo. No es el número de herramientas activas.
Es si tienen o no una ruta definida. Un criterio claro de adopción. Una arquitectura que conecta la tecnología con el resultado de negocio que se quiere lograr.
Las empresas que no están preparadas para automatizar no lo saben todavía. Están consumiendo créditos, abriendo cuentas y llamando a eso transformación. El costo real aparecerá más tarde, cuando intenten escalar y descubran que construyeron sobre improvisación.
Las que sí están preparadas tienen algo que no se compra en ninguna plataforma: claridad estratégica sobre para qué sirve la tecnología en su negocio específico.
Esa claridad es exactamente lo que en Takúm llevamos más de doce años ayudando a construir.
