{"id":165091,"date":"2026-09-03T09:29:06","date_gmt":"2026-09-03T14:29:06","guid":{"rendered":"https:\/\/www.dacgroup.com\/?p=165091"},"modified":"2026-09-03T09:29:13","modified_gmt":"2026-09-03T14:29:13","slug":"se-acabaron-los-tokens-gratis-la-eficiencia-llega-al-uso-de-la-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.dacgroup.com\/es\/descubre\/blog\/analytics\/se-acabaron-los-tokens-gratis-la-eficiencia-llega-al-uso-de-la-ia\/","title":{"rendered":"La era de los tokens gratis en los LLM ha terminado"},"content":{"rendered":"\n

Esta semana le\u00ed el art\u00edculo de Jon Morra en AdExchanger, Jon Morra’s AdExchanger piece, \u201cMarketers, The Free Token Lunch Is Over. Is Your Stack Ready?\u201d<\/a>, y no he dejado de darle vueltas. Puso un nombre ingenioso a una conversaci\u00f3n que ya surge casi a diario en nuestro sector: la verdadera econom\u00eda de la IA por fin empieza a reflejarse en la factura.<\/p>\n\n\n\n

Su argumento es sencillo. El h\u00e1bito de enviar cada tarea al modelo m\u00e1s grande disponible nunca iba a sobrevivir al uso a escala empresarial. Para los responsables de marketing, esto deber\u00eda ser clarificador, no alarmante. Nos obliga a entender qu\u00e9 estamos comprando y a tomar mejores decisiones sobre d\u00f3nde aportan realmente valor estos sistemas.<\/p>\n\n\n\n

Mi experiencia combina tres \u00e1mbitos que considero cada vez m\u00e1s conectados: tecnolog\u00eda, anal\u00edtica y operaciones de agencia. As\u00ed que puedo ver como todo esto impacta en el d\u00eda a d\u00eda del marketing y en decisiones muy concretas sobre calidad, velocidad, riesgo y rentabilidad. Desde ese punto de vista, las organizaciones que lo hagan bien ser\u00e1n las que sepan elegir la soluci\u00f3n adecuada para cada tarea. Los objetivos de gasto, por s\u00ed solos, dicen poco: la clave est\u00e1 en encontrar el equilibrio entre capacidad, calidad y coste en funci\u00f3n del trabajo que haya que realizar.<\/p>\n\n\n\n

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El mensaje contradictorio de la adopci\u00f3n de la IA<\/h2>\n\n\n\n

La mayor\u00eda de las organizaciones transmiten dos mensajes a la vez. El primero: \u201ctodo el mundo deber\u00eda usar IA, todos los d\u00edas, para todo\u201d. El segundo: \u201cpor favor, dejad de malgastar tokens\u201d. Ambos son razonables, pero juntos pueden resultar desconcertantes. Los equipos necesitan suficiente contexto para conciliarlos.<\/p>\n\n\n\n

Una tarea sencilla de clasificaci\u00f3n o un primer borrador pueden funcionar perfectamente con un modelo ligero. El trabajo que exige razonamiento complejo, conocimiento profundo del dominio o una tolerancia al error muy baja puede justificar sistemas m\u00e1s capaces y m\u00e1s caros. Lo dif\u00edcil es saber en qu\u00e9 situaci\u00f3n estamos. Los modelos de razonamiento pueden consumir una cantidad considerable de tokens internos antes de producir una respuesta visible, y el consumo puede variar mucho entre modelos y configuraciones.<\/p>\n\n\n\n

Cuando las personas entienden ese equilibrio, suelen tomar mejores decisiones. Pueden decidir cu\u00e1ndo un modelo m\u00e1s potente aporta una mejora material y cu\u00e1ndo simplemente a\u00f1ade coste. Tratar el coste de consumo como un secreto financiero, o mostrarlo solo cuando una factura sorprende a alguien, deja a los equipos sin la informaci\u00f3n que necesitan. La transparencia favorece al mismo tiempo la adopci\u00f3n y la eficiencia.<\/p>\n\n\n\n

Ya hemos visto esta pel\u00edcula<\/h2>\n\n\n\n

La transici\u00f3n de un acceso generoso con tarifa plana a precios de consumo m\u00e1s visibles era previsible. Los precios iniciales redujeron el coste de experimentar, lo que ayud\u00f3 al mercado a avanzar r\u00e1pido. A escala, tanto los proveedores como los compradores empresariales necesitan una relaci\u00f3n m\u00e1s estrecha entre uso y coste.<\/p>\n\n\n\n

Para quienes tenemos cierta edad, el momento resulta familiar. Muchos recordamos vigilar los minutos del m\u00f3vil y esperar con el dedo sobre el bot\u00f3n de llamada hasta las 18:01 (quien lo vivi\u00f3, lo sabe). El modelo de precios nos ense\u00f1\u00f3 a tratar los minutos de llamada como un recurso escaso. La competencia, la capacidad y una econom\u00eda m\u00e1s favorable acabaron haciendo desaparecer esa ansiedad para la mayor\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

La computaci\u00f3n de IA puede seguir una trayectoria similar. Seguimos en la fase de \u00abvigilar los minutos\u00bb, y los presupuestos se llevan sorpresas cuando los equipos act\u00faan como si no fuera as\u00ed. Los costes unitarios pueden seguir bajando, pero el uso suele crecer m\u00e1s deprisa que la ca\u00edda del precio por token. M\u00e1s casos de uso, contextos m\u00e1s largos, razonamiento adicional, reintentos y flujos de trabajo con agentes pueden absorber f\u00e1cilmente el ahorro.<\/p>\n\n\n\n

El punto m\u00e1s \u00fatil de Morra es la idea de coste por respuesta v\u00e1lida (cost-of-pass): el coste esperado de obtener una respuesta aceptable. El precio por token es solo uno de los componentes. Un c\u00e1lculo \u00fatil tambi\u00e9n incluye reintentos, latencia, revisi\u00f3n humana y el coste de un fallo. Este enfoque convierte el enrutamiento de modelos en una disciplina operativa con implicaciones directas para la calidad, el margen y el riesgo.<\/p>\n\n\n\n

Vuelve la conversaci\u00f3n sobre precio y valor<\/h2>\n\n\n\n

Aqu\u00ed es donde el asunto afecta m\u00e1s directamente a las agencias y, en general, al trabajo intelectual. El trabajo asistido por IA puede requerir menos horas humanas, y los clientes deber\u00edan participar de las ganancias reales de eficiencia. Al mismo tiempo, esas horas ahora pueden contener an\u00e1lisis m\u00e1s profundos, mayor cobertura, iteraciones m\u00e1s r\u00e1pidas y trabajos que hace unos a\u00f1os no eran viables a un precio razonable. Hay menos horas; cabe m\u00e1s dentro de ellas.<\/p>\n\n\n\n

La estructura de costes tambi\u00e9n est\u00e1 cambiando. Detr\u00e1s de un entregable asistido por IA hay computaci\u00f3n, herramientas, orquestaci\u00f3n, gobernanza, evaluaci\u00f3n y el talento s\u00e9nior necesario para dirigir el trabajo de forma responsable. Esos costes no aumentar\u00e1n de forma uniforme, y la experiencia humana seguir\u00e1 siendo la partida m\u00e1s importante en muchos proyectos. Aun as\u00ed, \u00ablo hizo el modelo\u00bb es un mal indicador tanto del coste del trabajo como del valor del resultado.<\/p>\n\n\n\n

Una conversaci\u00f3n comercial m\u00e1s saludable empieza por los resultados, los niveles de servicio y el riesgo. Deber\u00edamos estar dispuestos a mostrar d\u00f3nde la IA redujo el esfuerzo y d\u00f3nde introdujo nuevos costes. As\u00ed, los clientes pueden evaluar el alcance y el resultado sin utilizar las horas como \u00fanica referencia del valor. Si todos miramos las mismas cuentas con transparencia, deja de ser una negociaci\u00f3n de honorarios y pasa a ser un beneficio compartido.<\/p>\n

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