Por Manuel Antonio Vera Salgado — AI & Development · AI Tech Leader Latam en ALIANDO
Durante años, las organizaciones han aprendido a controlar el consumo de CPU, memoria, almacenamiento y redes mediante prácticas de FinOps. Sin embargo, la llegada de los grandes modelos de lenguaje (LLMs) introduce una nueva unidad de consumo que muchas empresas todavía están aprendiendo a gestionar: el token.
En una solución basada en IA generativa, cada prompt, cada respuesta, cada documento recuperado mediante generación aumentada por recuperación (RAG) y cada interacción entre agentes consume tokens. En arquitecturas agentic, este comportamiento se multiplica: un agente puede consultar herramientas, invocar otros agentes y realizar varios ciclos de procesamiento antes de entregar un resultado. Todo ese proceso genera consumo y costes y, si no existe una observabilidad adecuada, también una creciente incertidumbre financiera.
El reto es que muchas organizaciones todavía gestionan el uso de la IA principalmente a partir de la factura mensual del proveedor. Cuando el consumo comienza a crecer de forma significativa, puede resultar difícil determinar qué procesos, equipos o aplicaciones lo han provocado.
Durante 2026, distintos casos reales publicados han puesto el foco precisamente en el crecimiento de los costes asociados al uso intensivo de herramientas de IA. Informaciones sobre diversas compañías muestran cómo el aumento de la adopción, la necesidad de establecer presupuestos internos y las desviaciones de costes en determinados proyectos están convirtiendo el control del consumo de IA en una cuestión cada vez más relevante para las organizaciones.
Más allá de las particularidades de cada caso, todos apuntan hacia una misma necesidad: disponer de mecanismos que permitan observar, atribuir y gobernar el consumo asociado a la IA.
La FinOps Foundation aborda este reto a través del concepto de Token Economics, una disciplina que busca medir, atribuir y relacionar el consumo de tokens con el valor generado para el negocio. El objetivo no consiste en reducir tokens indiscriminadamente, sino en comprender la relación entre consumo, coste y resultado. Un modelo que utilice más tokens puede seguir siendo la mejor decisión si, a cambio, genera un valor significativamente mayor para la organización. Por tanto, la pregunta relevante deja de ser únicamente “¿cuántos tokens estamos consumiendo?” y pasa a ser “¿qué valor estamos obteniendo de ese consumo?”.
De medir el consumo a medir el valor
Este cambio implica que las organizaciones deben evolucionar desde una visión centrada exclusivamente en la infraestructura hacia otra orientada al valor generado por la IA.
Para conseguirlo, cada invocación a un LLM debería registrar información como el usuario, el agente, el proceso de negocio, el modelo utilizado, los tokens de entrada y salida, la latencia, el coste estimado y el resultado obtenido.
Solo con este nivel de trazabilidad será posible responder preguntas fundamentales: ¿qué agente consume más tokens?, ¿qué proceso genera mayor coste?, ¿cuánto cuesta resolver un caso de negocio?, ¿qué retorno produce esa inversión?
Optimizar no significa utilizar siempre el modelo más barato
La optimización tampoco debe limitarse a migrar hacia modelos más económicos. Existen diferentes estrategias para controlar el consumo manteniendo la calidad de los resultados: enrutamiento inteligente entre modelos, caché de prompts, reducción del contexto, reutilización de respuestas, clasificación previa de solicitudes o rediseño de prompts.
La clave es que estas decisiones estén respaldadas por métricas y datos, y no únicamente por intuición.
Los tokens pueden seguir el camino de la nube
Quizá una de las principales enseñanzas sea que los tokens están recorriendo un camino similar al que experimentó la infraestructura cloud.
En las primeras etapas de adopción de la nube, el seguimiento detallado del consumo de máquinas virtuales o almacenamiento no siempre era una prioridad; hoy resulta difícil concebir una plataforma cloud a escala sin mecanismos de control y optimización de costes. Todo apunta a que con la IA veremos una evolución similar.
Las organizaciones que adopten soluciones agentic sin incorporar mecanismos de observabilidad, presupuestos, alertas, atribución de costes y métricas de valor pueden encontrarse con dificultades para entender y controlar el impacto económico de su uso. En este contexto, el reto no reside únicamente en la tecnología, sino también en establecer un modelo de gobierno que permita gestionar de forma sostenible la economía asociada a la IA.
En la próxima generación de soluciones basadas en IA, el éxito no se medirá por la cantidad de tokens consumidos, sino por el valor de negocio obtenido a partir de ellos. En ALIANDO, esta visión forma parte de nuestro enfoque para ayudar a las organizaciones a avanzar hacia una adopción de la IA escalable, eficiente y orientada a resultados.
Referencias: Forbes — «Uber Burns Its 2026 AI Budget in Four Months on Claude Code» | TNW — «Microsoft tells employees to stop tokenmaxxing, sets division-level AI budgets» | TechSpot — «Amazon spent $1.8 million on a failed AI project, and didn't notice the overrun for five months» | FinOps Foundation — «Token Economics: The Atomic Unit of AI Value»
