¿Cómo evaluar los costos de la IA para tu empresa?

A medida que la tecnología de inteligencia artificial (IA) madura, las organizaciones se ven sorprendidas por los inesperados picos de costos.

Para 2027, se prevé que el gasto global de IA alcance los 297.900 millones de dólares, creciendo a una tasa anual del 19.1%.

El número de servidores de IA también está creciendo, con un gasto previsto de 2.7 millones de dólares y 81.000 millones de dólares en gasto previsto para 2027.

A raíz de estos aumentos, la comprensión y el control de los precios de la IA es crucial para evitar los sobrecostos presupuestarios y garantizar un crecimiento sostenible.

Así lo remarcó el reporte AI Pricing: Strategies to Prevent Escalating Costs, elaborado por la consultora Gartner.

Gestión de costos

En el mercado de IA de rápido crecimiento, la variedad de modelos de precios puede ser confusa.

Esto dificulta la comparación de las propuestas de los proveedores y hace proyecciones de costos precisas.

Para una mejor comprensión de los precios de la IA, el reporte enlistó seis pasos sencillos para gestionar los costos

Estas son las recomendaciones a los líderes de la administración de abastecimiento, adquisiciones y gestión de proveedores (SPVM) responsables de la contratación de productos de IA.

1. Aclarar las métricas de precios

Primero, asegúrese de entender cómo cada proveedor precisa sus productos de IA.

Algunos precios toman en cuenta el uso de tokens, otros los conteos de caracteres, y algunos cobran por usuario.

Los grandes vendedores con suites de aplicaciones pueden incorporar la IA en sus plataformas existentes, venderla como un producto separado, o hacer alguna combinación de los dos.

Se recomienda realizar un análisis financiero completo para permitir comparaciones precisas.

2. Normalización de las evaluaciones de los gastos

Utilice un método consistente para evaluar las diferentes propuestas de proveedores de IA.

Crear un modelo para estimar los costos anuales, incluyendo gastos como afinar y reentrenamiento. Esto le ayudará a ver cuál es la opción más rentable.

3. Negociación de escalabilidad y transparencia

Para evitar costos inesperados, asegúrese de que el proveedor sea transparente sobre cualquier cargo oculto, como excesos en créditos prepagados, durante el proceso de licitación.

Dado que los enfoques de precios de hoy probablemente evolucionarán, se debe poner énfasis especial en la escalabilidad para minimizar los costos no presupuestados

4. Topes de costos

Asegúrese de fijar el precio de los créditos.

Es importante negociar los techos de costos para limitar cualquier cargo adicional y así protegerse contra gastos inesperados.

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5. Entender las complejidades de precios GenAI

Las soluciones GenAI pueden ser particularmente complicadas de evaluar.

Los vendedores pueden usar una combinación de métricas para entender y aclarar cómo se define y mide el uso de la herramienta.

Las métricas son fundamentales a la hora de calcular los requisitos presupuestarios y comparar soluciones.

Sea transparente con los interesados internos sobre el hecho de que si su enfoque comienza con un piloto para una prueba de concepto pequeña o moderada, los costos asociados pueden ser más predecibles, pero aún podrían crecer más allá de las expectativas cuando la producción se produce a escala.

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6. Mitigar los riesgos financieros

Los productos AI y GenAI pueden conducir a costos adicionales significativos cuando se integran con el software existente.

Trabaje con su equipo de arquitectura de datos para entender estas interacciones.

Revise los términos y condiciones de su software actual para evitar tarifas adicionales de licencia.

¿Qué es el precio de la IA, y cómo es diferente de los precios regulares de software?

Los precios de la IA utilizan métricas como fichas, recuentos de caracteres o tarifas basadas en el usuario, mientras que la mayoría de los programas están disponibles a través de simples suscripciones o cargos únicos.

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Esto hace que los precios de la IA sean más complejos y difíciles de predecir.

Entender estas distinciones ayuda a informar una mejor estimación de los costos de la IA y evitar costos inesperados.