Los costes de la IA en programación superarán el salario medio de los desarrolladores en 2028
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El consumo de tokens en los modelos de lenguaje y la transición hacia licencias basadas en uso están tensionando los presupuestos de ingeniería. Gartner alerta de que la falta de gobernanza y disciplina en el uso de agentes de IA está acelerando la escalada de costes.
Gartner señala que, para 2028, los costes asociados a la programación asistida por IA superarán el salario medio de los desarrolladores debido al aumento del consumo de tokens en los modelos de lenguaje y al avance de los modelos de licenciamiento basados en consumo. Los tokens, unidades de información procesadas por los modelos generativos, se han convertido en el principal factor que determina el coste de estas herramientas, especialmente en estructuras de precios variables.
La consultora advierte que muchas organizaciones están pasando de la experimentación a despliegues a gran escala sin comprender el impacto financiero del uso intensivo de agentes de IA. Según Nitish Tyagi, analista principal de Gartner, los desarrolladores tienden a priorizar velocidad y conveniencia frente a eficiencia de costes, lo que provoca que el gasto crezca más rápido que los beneficios de productividad esperados.
El consumo de tokens dispara el gasto y complica la justificación del ROI
El cambio hacia modelos de pago por consumo está introduciendo una gran variabilidad en los presupuestos de ingeniería. Gartner destaca que numerosos proveedores aún no ofrecen transparencia suficiente sobre cómo se calcula y factura el consumo de tokens, dificultando la previsión y el control del gasto. Sin visibilidad clara, las empresas se enfrentan a sobrecostes y a una menor capacidad para evaluar la relación entre inversión y valor generado.
Además, los patrones de uso y la falta de gobernanza interna están contribuyendo a la escalada de costes. Entre los fallos más comunes, Gartner identifica ventanas de contexto sobredimensionadas, autonomía no controlada en flujos impulsados por agentes y ausencia de mecanismos de retroalimentación para optimizar el consumo. A ello se suma que los proveedores aún no han incorporado capacidades maduras de optimización de costes en sus agentes de IA, lo que incrementa la presión presupuestaria.
Para contener el gasto, Gartner recomienda establecer marcos de decisión basados en casos de uso, alinear la selección de modelos con la complejidad de las tareas, aplicar prácticas de ingeniería de contexto y desplegar controles de gobernanza como umbrales de tokens y monitorización automatizada. También sugiere revisar periódicamente los flujos de trabajo con alto consumo para detectar ineficiencias y compartir buenas prácticas entre equipos.
La consultora concluye que, sin una disciplina operativa sólida, los costes de la programación asistida por IA seguirán aumentando, impulsados por la inversión en infraestructura y la creciente adopción de estas herramientas por parte de los desarrolladores, que pasarán rápidamente de usuarios ocasionales a usuarios intensivos conforme aumente su dependencia de la IA.
