¿Estamos enfocando mal los costos de la IA?

A menudo, intentamos reducir los costos asociados con la IA sin comprender que estos están directamente ligados al poder de cómputo necesario para ejecutarla. 🌐 La capacidad de cómputo no se estanca; sigue evolucionando a una velocidad impresionante, tal como lo predice la Ley de Moore, que establece que el poder de procesamiento se duplica aproximadamente cada dos años. 📈

Un ejemplo claro es la evolución de modelos como ChatGPT, o de Gemini. Quienes seguimos el día a día de la IA notamos que constantemente surgen versiones más ligeras que permiten obtener resultados similares a un costo menor. Lo que hoy es caro, mañana será más accesible. 💻

Y aquí surge una reflexión importante: una persona puede trabajar 160 horas al mes, mientras que la IA puede trabajar 760 horas al mes, sin descanso. La IA no solo trabaja más horas, sino que puede hacerlo de manera eficiente y precisa, en múltiples tareas a la vez. El verdadero valor de la IA no está en reducir sus costos inmediatos, sino en aprovechar todo su potencial para transformar los procesos y liberar a las personas para que se concentren en tareas de mayor valor.

No debemos enfocarnos solo en reducir costos, sino en medir el valor que la IA aporta a nuestros procesos. 🔄 Aplicar IA sin repensar los procesos en torno a ella es un error. La clave está en transformar y optimizar. El verdadero retorno de la inversión (ROI) de la IA proviene de repensar cómo nuestros procesos pueden mejorar, ser más eficientes y generar valor agregado a largo plazo.

🔑 La IA no es solo una herramienta, es una oportunidad para replantear el futuro de nuestros negocios.

#InteligenciaArtificial #TransformaciónDigital #LeyDeMoore #Optimización #ROI #Automatización #Eficienciaautomatizacion #ROI #futuro #tecnología