¿Tu empresa usa inteligencia artificial? El error que puede elevar tus costos

Casi la una cuarta parte de las empresas mexicanas con más de 100 trabajadores ya usa inteligencia artificial (IA), según una encuesta del Banco de México de septiembre del 2025. Sin embargo, usar una herramienta de IA no equivale a haber reorganizado una estructura empresarial en torno a ella. Jesús Vargas, director de LOW/CODE Agency y Phos AI Labs, sostuvo en entrevista con Alto Nivel que el orden de las decisiones define si la inversión se recupera.

Vargas abre sus conferencias con una pregunta: ¿comprar licencias de ChatGPT es la estrategia de IA de la empresa? Según su experiencia con clientes en Estados Unidos y México , es la respuesta que más escucha. Cita el caso de un cliente que compró 300 licencias y dio el paso por concluido.

Su comparación es que comprar licencias sin definir para qué se utilizarán es como comprarles un coche a todos los empleados cuando no todos saben manejar o necesitan hacerlo. La herramienta llega antes que la definición de su propósito.

El orden recomendado: mapear, rediseñar, automatizar y después elegir herramienta

La propuesta de Vargas tiene cuatro pasos. Primero, mapear los procesos por área, como marketing, ventas, producción e inventario. Segundo, identificar cuáles conviene rediseñar. Tercero, agregar una capa de automatización. Cuarto, incorporar IA donde tenga sentido. La elección de la herramienta, ya sea ChatGPT, Claude, Grok u otra, llega al final.

Su agencia utiliza un agente de voz que entrevista a los empleados sobre su trabajo cotidiano, mientras los consultores entrevistan a los directivos. Vargas cuenta que, al aplicar este ejercicio en su propia empresa, descubrió que la gente no seguía los procedimientos documentados, ya fuera porque había una forma mejor de hacer las cosas o porque simplemente no se aplicaban.

El costo de la IA: baja el precio por unidad, pero puede subir la factura

El argumento económico de Vargas descansa en la naturaleza del costo. Una licencia tradicional de software tiene un precio por usuario conocido de antemano. En cambio, los modelos de IA aplicados a procesos generan gastos de inferencia que crecen con el volumen de uso, medido en tokens.

Vargas observa que algunas empresas que avanzaron rápido gastan miles de dólares al mes y que, llegado cierto punto, el director financiero o el dueño pregunta si el gasto produce un retorno.

Los datos internacionales apuntan en la misma dirección. El AI Index de la Universidad de Stanford estima que el costo de inferencia para un nivel de desempeño equivalente a GPT-3.5 cayó cerca de 280 veces en dieciocho meses. Aun así, el informe State of FinOps 2026, basado en 1,192 profesionales, encontró que 73% de las organizaciones reportó costos de IA superiores a los proyectados.

Gartner atribuye parte de la diferencia a que los flujos con agentes, que ejecutan varios pasos de forma autónoma, consumen entre 5 y 30 veces más tokens por tarea que un chatbot simple. Por su parte, McKinsey reporta que solo 37% de las organizaciones atribuye algún impacto en utilidades a la IA.

Para responder la pregunta del retorno, Vargas propone dos mediciones. La primera es establecer una línea base de productividad: ¿cuántas personas intervienen en cada proceso y cuánto tiempo toma?

El directivo reconoce que a las empresas pequeñas les cuesta mucho levantar ese diagnóstico. La segunda es alinear las métricas de IA con la estrategia del año. Si el objetivo es reducir costos o aumentar ventas, el proyecto se evalúa contra esa meta.

Con la línea base, el cálculo consiste en multiplicar las horas anuales que pueden automatizarse por el costo por hora del empleado y comparar el resultado con el gasto en inferencia.

La capa de datos: Excel y WhatsApp como sistema real

Para Vargas, la primera prioridad hoy es la gestión de los datos: identificar dónde está la información de la empresa y cuál es su fuente de verdad.

Así, Vargas describe dos situaciones frecuentes en las organizaciones con las que trabaja. En la primera, la empresa paga un sistema como SAP, pero su gente no lo utiliza por completo y el CRM real es un archivo de Excel. En la segunda, típica en México según él, el control de clientes ocurre en WhatsApp y en grupos internos.

Sin un lugar único donde viva la información, afirma, la automatización no tiene sobre qué trabajar. Recomienda elegir un sistema, ya sea un ERP, un CRM o uno construido a medida, y establecer una fuente única de verdad antes de construir encima.

La encuesta de KPMG de 2026 a directivos de empresas con ingresos de al menos 100 millones de dólares ofrece un contexto: 31% de las organizaciones en México implementa o amplía agentes de IA, y tres de cada cuatro líderes expresan preocupación por la seguridad de los datos, la privacidad y los riesgos.

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Omar Raya León Sociólogo (FCPyS-UNAM) y especialista en historia del Pensamiento Económico (FE-UNAM). Escribo sobre eventos macroeconómicos, mercados financieros y finanzas personales.