Las empresas están pagando menos por la inteligencia artificial aun cuando la usan más, según un estudio reciente publicado por el AI Index de Ramp, que rastrea el gasto y el uso en una amplia muestra de empresas estadounidenses. Los hallazgos indican que las guerras de precios de IA en curso no están dañando la demanda. En cambio, la caída de precios está facilitando que las empresas implementen la IA a gran escala. Si la tendencia continúa, las empresas que suministran chips, capacidad en la nube e inferencia podrían ver un impulso correspondiente en sus resultados financieros.

El uso sube 50%, el gasto baja desde julio

El economista de Ramp Ara Kharazian dijo que la cantidad de dinero que las empresas inyectan en IA ha disminuido tras alcanzar un máximo histórico en julio, cuando el mercado estaba completamente abierto para que proveedores como OpenAI y Anthropic redujeran sus precios.

El uso se ha movido en la dirección opuesta. Hasta septiembre, el uso aumentó casi 50% y alcanzó un máximo histórico. Las cifras de uso de Ramp se contabilizan en tokens, las unidades básicas de texto que procesan los modelos de IA. En la última semana del mes, el uso de tokens de Anthropic se situó en 51%, mientras que el de OpenAI fue de 44.5%, según Ramp, que señaló que las alternativas de código abierto se mantuvieron por debajo del 5%. Juntos, los dos proveedores representaron más del 95% de la actividad de tokens en la muestra de Ramp.

Las cifras de Ramp se basan en datos de transacciones de 70,000 empresas de EE. UU., aunque sus datos de tokens provienen de una muestra más pequeña centrada en APIs que prioriza a los grandes compradores.

Según Kharazian, la competencia entre Anthropic y OpenAI está "haciendo la IA más accesible" para más personas mientras reduce los costos para las empresas.

Por qué tokens más baratos pueden significar más IA, no menos

Los precios más bajos no implican necesariamente una industria de IA en declive. Frank Flight, especialista de Citadel Securities, sostuvo en su evaluación de token que el grado de adopción depende cada vez más de la asequibilidad y disponibilidad de la capacidad de cómputo, energía e inferencia.

Los propios datos de Ramp reflejan la caída de precios: el precio efectivo por token disminuyó 41%, hasta unos $0.68 por millón de tokens, según el rastreador de precio combinado de tokens del AI Index.

Las empresas asignan el trabajo al modelo más barato que se ajuste

Las empresas también se están volviendo más selectivas sobre qué modelos manejan qué tareas. La encuesta State of Tokenomics de 472 empresas encontró que el 86% estaba usando o evaluando enrutadores de modelos, y los usuarios de enrutadores tenían cuatro veces más probabilidades de mostrar valor medible para los directores financieros. El patrón sugiere que las empresas están emparejando modelos con cargas de trabajo en lugar de depender de modelos frontera para cada tarea.

La dependencia de los modelos frontera también se está flexibilizando. Hoy, el 51% de los encuestados dice depender fuertemente de ellos, mientras que solo el 24% espera seguir en esa categoría en un año.

Controles de costos más estrictos, pero aún más implementación

El Q3 AI Pulse de KPMG encontró que casi seis de cada diez líderes reportan valor medible de la IA, encabezado por la productividad con 55%, seguido de una toma de decisiones más rápida con 49% y un mejor desempeño financiero con 37%.

"La historia de valor de la IA se está volviendo más nítida", dijo Todd Lohr, vicepresidente y jefe de Tecnología e Innovación de Clientes de KPMG.

BCG asimismo encontró que casi la mitad de las empresas ahora generan valor a partir de la IA. En conjunto, las encuestas indican que las empresas ejercen una disciplina de costos más estricta incluso mientras expanden la implementación de la IA.

Qué podrían significar los precios en caída para el mercado

Una IA más barata podría llevar la automatización a flujos de trabajo que antes eran demasiado costosos de automatizar. El estudio de mercados de IA de la OCDE encontró que los precios ajustados por calidad de los modelos de lenguaje están cayendo fuertemente, al tiempo que señala que los agentes de IA pueden consumir muchos más tokens por tarea.

Eso significa que los tokens más baratos pueden reducir los costos unitarios sin disminuir las facturas totales de IA. A medida que se expande la adopción, las empresas simplemente pueden usar mucha más IAn
Fuente: Cryptopolitan