Tokenomics: la nueva métrica para saber cuánto cuesta realmente la IA

La tokenomics empieza a ganar espacio en las decisiones empresariales sobre inteligencia artificial. El concepto busca entender cómo el consumo de tokens se traduce en costo, rendimiento y retorno de negocio, especialmente cuando los proyectos dejan de ser pilotos y pasan a operar a escala.

El punto es relevante porque cada vez que un modelo de IA lee, razona o responde consume tokens, y ese consumo tiene un costo. En el caso de los agentes de IA, la ecuación puede crecer rápidamente: un análisis citado por Dell Technologies estima que las cargas agénticas pueden utilizar entre cuatro y 15 veces más tokens que una interacción estándar. 

Tokenomics en IA: del costo por prompt al costo por resultado

El cambio está en dejar de mirar únicamente cuánto cuesta una interacción. Cuando una solución entra en producción aparecen tareas adicionales como recuperación de información, procesamiento, uso de herramientas y múltiples ejecuciones necesarias para completar un mismo flujo de trabajo.

“No basta con llevar un proyecto a producción, hay que saber si su economía tiene sentido a escala”, afirmó David Hernández, gerente general de Dell Technologies para Colombia y Ecuador.

La pregunta para las empresas pasa entonces de cuánto cuesta usar IA a cuánto cuesta conseguir con ella un resultado concreto.

Los agentes de IA cambian la ecuación

La llegada de sistemas capaces de planificar, consultar información, utilizar herramientas y ejecutar múltiples pasos aumenta la presión sobre infraestructura y presupuesto.

“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”, explicó Mauricio Chacón, gerente general de Dell Technologies para Argentina, Chile y Bolivia. 

Por eso, los líderes deberían evaluar variables como costo total de operación, valor generado por resultado, crecimiento del consumo y ubicación de las cargas de trabajo.

¿Nube, infraestructura propia o edge?

La tokenomics también introduce una discusión sobre dónde ejecutar la IA. 

La nube pública puede ofrecer flexibilidad para cargas variables; la infraestructura local puede ser relevante para cargas persistentes; el edge reduce latencia en procesos que exigen respuesta inmediata; y los modelos híbridos permiten distribuir cargas según costo, control y gobernanza. 

La decisión deja de ser únicamente tecnológica. Dónde se procesan los tokens puede modificar el costo, la latencia, la seguridad y el control sobre los datos.

Cinco preguntas antes de aprobar un proyecto de IA

Antes de escalar una iniciativa, Dell plantea revisar cinco variables: el caso de uso, el costo total del flujo de trabajo, el consumo de tokens esperado a escala, el costo por resultado y el lugar donde debería operar la carga. 

La lectura empresarial es clara: la sofisticación de un modelo no garantiza que un proyecto sea rentable. A medida que la IA se integre en más procesos, la tokenomics puede convertirse en una métrica tan relevante como el rendimiento técnico para decidir qué proyectos escalar, cuáles rediseñar y cuáles no tienen sentido económico.