El verdadero enemigo del ROI en IA es un modelo comercial que incentiva el derroche
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La advertencia de Gartner sobre el aumento de los costes de la IA generativa ha encendido las alarmas en el sector, pero el problema no está en los modelos ni en la infraestructura. El verdadero riesgo reside en un modelo de partnership roto que incentiva el consumo descontrolado y penaliza la eficiencia.
La reciente estimación de Gartner, que sitúa el coste por interacción de la IA generativa por encima de los 3 dólares en 2030, superando incluso a los agentes humanos, ha sido interpretada como un aviso sobre los límites económicos de la automatización. Sin embargo, Alasdair Miller, Head of Product Development and R&D en Sabio Group, sostiene que la lectura correcta es otra: “Gartner no está prediciendo un fracaso tecnológico. Está prediciendo un fracaso del modelo de partnership”.
El análisis señala a proveedores que venden modelos basados en consumo sin alinear incentivos, partners que prometen que la IA “pondrá orden en el caos” sin asumir responsabilidad y tecnológicas que cobran independientemente de si la solución cumple los objetivos. El resultado son organizaciones que consumen mucho más de lo previsto y que ven cómo sus inversiones en IA se traducen en facturas infladas de la nube.
Un modelo comercial que traslada el riesgo al cliente
La industria de experiencia del cliente arrastra desde hace años un patrón que la IA generativa solo ha amplificado: vender la promesa, implementar rápido, facturar por uso y pasar al siguiente cliente. Si los costes se disparan, es problema del cliente. Si la automatización no alcanza los niveles prometidos, la respuesta suele ser “más consultoría”.
Miller señala que cuando los ingresos del proveedor crecen al mismo ritmo que el consumo del cliente, no existe ningún incentivo para optimizar. Y cuando la remuneración llega independientemente de los resultados, la tasa de automatización puede caer del 30% al 3% sin que nadie asuma responsabilidad.
Gartner identifica factores como talento especializado, patrones de uso impredecibles o exigencias de infraestructura. Pero, según Sabio, estos costes solo se vuelven catastróficos cuando el partner tecnológico no tiene incentivos para controlarlos. El modelo actual está diseñado para trasladar el riesgo al cliente mientras el proveedor monetiza cada token consumido.
Cuando la IA solo cobra si funciona
Frente a este modelo, Sabio defiende un enfoque de riesgo-recompensa. Ingresos por interacción completada y bonus solo cuando la resolución es efectiva y no genera contactos repetidos. Este modelo obliga a optimizar el uso de tokens, mejorar la calidad de la automatización y garantizar que la tecnología resuelve problemas reales. No es altruismo, sino responsabilidad alineada con el negocio del cliente.
La conclusión de Sabio es clara: los costes de la IA generativa sí se dispararán, pero solo para quienes mantengan partnerships con incentivos desalineados. Subirán para quienes adopten modelos de consumo que parecen baratos hasta que llega la factura mensual. Y explotarán para quienes crean que la IA resolverá mágicamente un caos de datos sin gobernanza ni estrategia.
