La IA ya no es solo una decisión tecnológica: impacta costos, productividad, riesgo y crecimiento. Por eso, CIO, CEO y CFO deben empezar a hablar el mismo idioma: tokenomics.
Antes de hablar de tokenomics, hay dos conceptos que conviene tener claros:
• Token: es una unidad de texto que los modelos procesan. Puede ser una palabra, parte de una palabra o un símbolo. Lo importante para el negocio no es el detalle técnico, sino la implicación económica: cada vez que la IA lee, razona o responde, consume tokens. Y esos tokens tienen un coste.
• Un agente de IA va más allá de responder preguntas como un simple bot. Planifica, recupera información, utiliza herramientas y ejecuta múltiples pasos para completar una tarea. Por eso, su consumo puede ser significativamente mayor: según un análisis de Signal65 y Futurum Group, las cargas de trabajo agénticas pueden usar entre cuatro y quince veces más tokens que una interacción estándar.
Qué significa Tokenomics
Tokenomics significa “economía de tokens”, y busca entender cómo el consumo de IA se traduce en costo, rendimiento y retorno de negocio.
En general, se refiere a analizar la economía del uso de IA a partir del consumo de tokens y su relación con el costo por resultado. La diferencia es clave: un piloto puede parecer barato cuando se mide por interacción, pero al pasar a producción entran en juego el procesamiento, la recuperación de información, el uso de herramientas y las múltiples ejecuciones que requiere una tarea.
“La conversación sobre IA está pasando de qué puede hacer la tecnología a cuánto valor puede generar para el negocio. Por eso, entender el costo de procesar y ejecutar cada tarea será cada vez más importante: no basta con llevar un proyecto a producción, hay que saber si su economía tiene sentido a escala”, aseguró David Hernández, gerente general de Dell Technologies para Colombia y Ecuador.
“La escala cambia por completo la ecuación de la inteligencia artificial. Una solución puede funcionar muy bien en un piloto, pero cuando miles de usuarios, agentes y aplicaciones empiezan a consumir tokens de manera permanente, cada decisión de infraestructura tiene un impacto económico. El desafío para las empresas es pasar de medir el costo de usar IA a medir el costo de generar valor con IA”, aseguró Mauricio Chacón, gerente general de Dell Technologies para Argentina, Chile y Bolivia.
En otras palabras, no se trata solo de cuánto cuesta usar IA, sino de cuánto cuesta obtener un resultado con ella.
Las preguntas que un líder debe hacer
Durante mucho tiempo, la tecnología se evaluó mediante la inversión inicial y la velocidad de despliegue, pero en la actualidad, eso ya no es suficiente porque se trata de un análisis sobre eficiencia financiera, protección de datos, resiliencia operativa y la capacidad de escalar sin sorpresas. Hoy en día, las preguntas correctas son diferentes:
• ¿Cuánto cuesta operar a lo largo del tiempo?
• ¿Qué valor genera por resultado entregado?
• ¿Cómo escala ese coste si el consumo crece?
• ¿Dónde debería funcionar para proteger el margen, los datos y el control?
Comprender el concepto Tokenomics e implementarlo se convierte en una herramienta de liderazgo porque conecta el entusiasmo por la innovación con la disciplina de asignar el capital sabiamente.
La sofisticación de una solución de IA, por sí sola, no determina su valor. La pregunta es cuánto cuesta producir el resultado que el negocio necesita.
Esto significa que una solución de IA no debe juzgarse solo por su sofisticación, sino por su coste por resultado.
Dónde ejecutar la IA: una decisión financiera
El costo real de la IA no depende solo de “usar IA”, sino de dónde se crean y consumen los tokens. El lugar de ejecución cambia costo, latencia, seguridad y control. Entonces, el mejor enfoque depende del origen de cada carga de trabajo, de la estrategia de datos y de los objetivos financieros. Las opciones que los líderes deberán evaluar son las siguientes:
• Nube pública: ofrece flexibilidad y acceso rápido a capacidades especializadas, especialmente para cargas variables o de experimentación.
• Infraestructura local (on-prem): puede ser una alternativa para cargas de trabajo persistentes y de alto volumen, dependiendo de la capacidad instalada, el nivel de utilización y los requerimientos de control.
• Computación en el borde (Edge): acerca el procesamiento al lugar donde se generan los datos, reduciendo la latencia en casos de uso que requieren respuestas en tiempo real.
• Entornos híbridos y multicloud: permiten distribuir las cargas de trabajo según sus necesidades de costo, control, datos y capacidad.
Qué preguntas hacer ante un proyecto de innovación con IA
Antes de aprobar una inversión en IA, los líderes deben pedir respuestas claras sobre:
• El caso de uso: ¿qué resultado empresarial estamos intentando resolver?
• El coste real: ¿cuánto cuesta completar el flujo de trabajo completo, no solo el prompt?
• Consumo de tokens: ¿cuántos tokens exigirá a gran escala, no solo en el piloto?
• Coste por resultado: ¿justifica el valor del trabajo el gasto?
• Ubicación: ¿dónde debería operar esta carga de trabajo, teniendo en cuenta costes, control y gobernanza?
Por eso, en la medida en que la IA escale en las empresas, la tokenomics será clave para determinar no solo qué puede hacer esta tecnología, sino cuánto valor puede generar frente a los recursos que consume.