Durante los últimos tres años, la conversación sobre inteligencia artificial en el desarrollo de software se centró en quien programar más rápido, con menos esfuerzo y mayor productividad. Sin embargo, una nueva predicción de la firma de análisis tecnológico Gartner pone sobre la mesa una pregunta incómoda para las organizaciones: ¿qué tan caro será realmente desarrollar software con IA?
La consultora advirtió que para 2028 los costos asociados al uso de herramientas de programación basadas en inteligencia artificial superarán el salario promedio de un desarrollador, impulsados principalmente por el crecimiento exponencial en el consumo de tokens de modelos de lenguaje y por la migración de los proveedores hacia esquemas de cobro por consumo.
Los tokens son las unidades de información que procesan los modelos de IA generativa cada vez que reciben una instrucción, analizan código o generan respuestas. Mientras más complejas son las tareas, mayor es la cantidad de tokens utilizados y, por lo tanto, mayor el costo para las empresas.
De acuerdo con Nitish Tyagi, analista principal de Gartner, muchas organizaciones están pasando rápidamente de proyectos piloto a despliegues masivos de agentes de programación impulsados por IA, pero no están considerando adecuadamente el impacto financiero de este crecimiento. La firma señala que, sin mecanismos de control y gobernanza, los gastos pueden aumentar más rápido que los beneficios de productividad que estas herramientas prometen generar.
El problema ya no es la licencia, sino el consumo
Durante años, las empresas de software vendieron herramientas mediante licencias por usuario o suscripciones mensuales. Sin embargo, el ecosistema de inteligencia artificial está transformando ese modelo.
Cada vez más proveedores de agentes de programación están adoptando esquemas de cobro basados en consumo. En lugar de pagar una tarifa fija por desarrollador, las organizaciones pagan por la cantidad de procesamiento realizado, el número de consultas, la potencia del modelo utilizado o los tokens consumidos.
El desafío es que muchas compañías todavía carecen de visibilidad sobre cuánto consumen realmente sus equipos. Gartner advierte que la falta de transparencia en los mecanismos de facturación dificulta predecir presupuestos y medir el retorno de inversión de estas tecnologías.
De acuerdo con Gartner, para 2028 más del 75% de los ingenieros de software empresariales utilizarán asistentes de código basados en IA, frente a menos del 10% registrado en 2023.
Esto significa que millones de desarrolladores dependerán diariamente de modelos de lenguaje para escribir código, depurar errores, documentar aplicaciones y automatizar procesos completos de desarrollo.
Más productividad, pero también más gasto
Paradójicamente, la misma tendencia que promete aumentar la eficiencia también está impulsando el incremento de costos.
Gartner estima que los equipos que adopten herramientas de IA a lo largo de todo el ciclo de desarrollo de software podrían alcanzar mejoras de productividad de entre 25% y 30% hacia 2028.
Sin embargo, la consultora también prevé que más del 70% de los ingenieros empresariales dependerán de agentes de programación para tareas tanto síncronas como asíncronas, lo que incrementará significativamente el número de llamadas a modelos, validaciones automáticas y procesos de razonamiento ejecutados por inteligencia artificial.
Cada interacción genera consumo de tokens. Cuando un desarrollador solicita a una IA revisar cientos de archivos, entender la arquitectura completa de una aplicación o generar nuevas funcionalidades, el costo computacional se multiplica.
La situación se agrava debido a una práctica cada vez más común: proporcionar a los modelos enormes cantidades de contexto para mejorar la precisión de las respuestas. Aunque esto puede aumentar la calidad de los resultados, también incrementa de manera considerable la factura final.
El reto para las empresas mexicanas
Muchas organizaciones están incorporando copilotos de programación y agentes autónomos con la expectativa de reducir costos operativos. No obstante, expertos advierten que el ahorro no será automático.
Incluso Gartner señala en otras investigaciones que el retorno de inversión de la IA no debe medirse únicamente en reducción de costos, sino también en generación de valor, innovación y aceleración del negocio.
La firma recomienda establecer reglas claras sobre cuándo utilizar agentes de IA, asignar modelos más pequeños a tareas simples, capacitar a los desarrolladores para optimizar el contexto enviado a los sistemas y monitorear permanentemente el consumo de tokens.
La discusión sobre la inteligencia artificial en el desarrollo de software está entrando en una nueva etapa. Después del entusiasmo inicial por la automatización y la productividad, las organizaciones comienzan a descubrir que la verdadera competencia no será únicamente tecnológica, sino económica.
Mientras los proveedores de modelos buscan rentabilidad y continúan aumentando sus inversiones en infraestructura, los costos asociados al procesamiento de IA podrían seguir creciendo durante los próximos años. Gartner considera que esta tendencia será una de las principales preocupaciones para los líderes de ingeniería de software hacia el final de la década.
Preguntas frecuentes
¿Qué son los tokens en inteligencia artificial?
Son unidades de texto o información que procesan los modelos de IA. Cada consulta, respuesta o tarea consume tokens, los cuales generan costos para las empresas.
¿Por qué aumentarán los costos de la IA para programar?
Porque más desarrolladores utilizarán agentes de IA, los modelos requieren mayor capacidad de procesamiento y los proveedores están migrando a esquemas de cobro basados en consumo.
¿La IA reemplazará a los desarrolladores?
No necesariamente. Gartner prevé importantes ganancias de productividad, pero también considera que la supervisión humana, la gobernanza y la toma de decisiones seguirán siendo fundamentales en el desarrollo de software.
