📂 Categoría: AI,Tech,ubs,ai | 📅 Fecha: 1782898123
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Los analistas de la UBS dicen que los ejecutivos son cada vez más conscientes del gasto en IA.
«Según una docena de conversaciones con líderes de TI empresariales durante las semanas anteriores, alrededor del 60% de las empresas ahora estaban limitando su gasto en IA de alguna manera al implementar algún grado de salvaguardias», escribieron los analistas de UBS Karl Keirstead, Timothy Arcuri y Taylor McGinnis junto con sus colegas en un informe reciente.
El gasto en tokens se ha convertido en una gran preocupación para las empresas, especialmente las más grandes, a medida que los CFO y CTO ven aumentar sus facturas de IA. El director de operaciones de Uber, Andrew Macdonald, dijo en mayo que se estaba volviendo cada vez más difícil justificar el aumento de los costos dado el retorno de la inversión bastante grande.
Los analistas dijeron que sus conversaciones, que comenzaron a principios de junio, los llevaron a concluir que había un ligero «viento en contra». Conversaciones más recientes, escriben, han reafirmado sus puntos de vista sobre la situación, aunque la escala del impacto varía.
«La optimización del gasto en tokens se ha convertido en un tema clave en la mayoría de las organizaciones, lo que resulta en una desaceleración significativa en el gasto para algunas organizaciones, pero una desaceleración menor para otras que están demasiado temprano en sus implementaciones de IA o mucho más profundas pero no quieren limitar a los usuarios porque ven el retorno de la inversión compensatorio o tienen una prioridad organizacional para impulsar la innovación y, por lo tanto, el uso de la IA», escribieron.
Los creadores de modelos de IA, como OpenAI y Anthropic, probablemente estarán más expuestos a reducciones de costos a corto plazo, escriben los analistas. Señalaron específicamente a los modelos chinos y de código abierto como DeepSeek como los mayores beneficiarios potenciales, especialmente para las empresas que buscan modelos para tareas no codificadas.
A pesar de los recortes presupuestarios, los analistas subrayan que «no hacen sonar la alarma» y califican esta tendencia de «problema saludable».
«Alguna medida de optimización del gasto en IA es normal, nadie está frenando el despliegue de la IA y es probable que estemos frente a nuevos modelos entrenados en chips de próxima generación que podrían reducir aún más los costos simbólicos», escribieron.
Las principales empresas de IA han promocionado la eficacia simbólica de sus modelos y, en algunos casos, han construido modelos destinados a reducir costos. Google tiene su modelo Gemini 3.5 Flash. Anthropic lanzó el Claude Sonnet 5 el martes y dijo que «funciona de forma autónoma a un nivel que hace apenas unos meses requería modelos más grandes y caros».
Una empresa con la que hablaron los analistas de UBS dijo que la industria se está alejando de la fase de experimentación de la IA.
«La cuestión no es si utilizar los tokens, sino cómo utilizarlos de forma eficaz», escribieron los analistas en un extracto de la conversación. «Como resultado, la optimización se convierte en una disciplina de ingeniería continua en lugar de una reacción a una crisis presupuestaria».
Otro dijo que su CTO apostó por la IA desde el principio, pero ahora está reduciendo la cantidad de herramientas utilizadas.
«Tenemos cinco herramientas de IA internas y todos los productos LLM. Al igual que otros, nos hemos encontrado con el problema de que ya hemos utilizado la mayor parte de nuestro presupuesto simbólico durante todo el año», escribieron los analistas en un extracto. «Ahora sólo utilizamos dos herramientas de IA y somos cuidadosos con su uso».
