Empresas españolas pasan de los pilotos de IA a la operación real, pero enfrentan un problema crítico: la falta de estándares en la medición y coste de los tokens.

La transición de la inteligencia artificial desde el entorno de experimentación hacia la operación real ha dejado al descubierto una vulnerabilidad financiera que afecta a cualquier balance empresarial: la opacidad en la medición del consumo. Mientras las compañías integran agentes especializados en sus flujos de trabajo, el mecanismo de pago sigue basándose en el token, una unidad de medida que carece de una certificación independiente y que varía según el proveedor.

La fragilidad de la medida en la era digital

En el comercio tradicional, la confianza se apoya en instrumentos verificables. Una bomba de gasolina es sellada por un oficina métrica, un contador eléctrico lleva el marcado CE y una báscula de banco es controlada por organismos independientes. Esta arquitectura legal, basada en la directiva europea sobre instrumentos de medida, garantiza que la transacción comercial sea leal y que el comprador no dependa exclusivamente de la palabra del vendedor.

Sin embargo, en el mercado de la IA, el token funciona como un chilo variable. El proveedor define el token, lo produce, lo cuenta y, finalmente, lo factura. Para el empresario o la administración pública, no existe actualmente una telemetría verificable ni un estándar independiente que permita comprobar si el conteo es exacto o si existen ineficiencias en el procesamiento que encarecen la factura final. Esta falta de transparencia convierte el control del gasto en un ejercicio frágil.

De los pilotos a la operación: el caso Barkibu

A pesar de estas incertidumbres en los costes, el tejido empresarial español está avanzando hacia una integración profunda. El encuentro Santander40 ha puesto de relieve que la IA ya no es una herramienta de consulta, sino la columna vertebral de modelos de negocio escalables. El ejemplo de Barkibu, la aseguradora digital de salud para mascotas, ilustra este cambio de paradigma.

La compañía opera en diez países europeos y ha diseñado su crecimiento para aumentar el volumen de negocio sin expandir su estructura humana al mismo ritmo. Actualmente, gestionan entre 40.000 y 50.000 consultas mensuales de atención al cliente y un volumen similar de solicitudes de reembolso. El dato más disruptivo es que aproximadamente el 85% de estas interacciones se procesan sin intervención humana, incluyendo decisiones críticas sobre pagos y coberturas.

La clave no fue añadir IA a una operación existente, sino diseñar el producto para que la automatización fuera posible a través de la estandarización y el soporte multilingüe sin equipos locales.

Con una previsión de abonar entre 50 y 60 millones de euros en reembolsos este año, la mayoría de estas decisiones financieras recaen en sistemas de IA, lo que demuestra que la confianza en la tecnología ha pasado de la generación de textos a la gestión de tesorería.

Reorganización del talento y eficiencia operativa

La implementación de la IA no siempre busca la sustitución total del humano, sino la optimización de la capacidad técnica. Irontec, empresa de ingeniería tecnológica vasca, ha experimentado una reorganización de sus equipos basada en la colaboración entre ingenieros senior y agentes especializados. Esta sinergia se aplica en tareas de incorporación de empleados, desarrollo de software y, especialmente, en la preparación de ofertas comerciales.

El impacto en la productividad es tangible. En un proyecto para un fabricante de hardware de utilities, la elaboración de ofertas requería anteriormente un equipo de casi 40 ingenieros y un plazo de entre cuatro y cinco semanas. Tras la introducción de agentes de IA, el tiempo de ejecución se ha reducido aproximadamente a la mitad. El objetivo aquí no es eliminar el proceso humano, sino liberar a los profesionales más costosos de tareas repetitivas para que aporten valor en actividades de mayor complejidad.

El ecosistema tecnológico español en cifras

El despliegue de estas tecnologías ocurre en un contexto donde el sector tecnológico en España ya representa una fuerza económica masiva. Según datos recogidos por Silicon.es, el sector emplea a 840.000 personas y genera una facturación superior a los 146.000 millones de euros a través de 37.000 empresas. Este volumen de actividad justifica la urgencia de pasar de una adopción intuitiva a una gestión profesional de los costes y procesos.

La diversidad de los casos presentados en Santander40, que incluye desde aseguradoras como Barkibu hasta firmas de computación como GPU Solutions o empresas de defensa y espacio como Acorde, confirma que la IA está impactando sectores con exigencias regulatorias y modelos de datos totalmente opuestos.

La paradoja del consumo y la rentabilidad

El riesgo para los fundadores y directores financieros reside en que la eficiencia operativa puede verse erosionada por la falta de control sobre el consumo de los modelos. Si una empresa reduce el tiempo de preparación de una oferta a la mitad, pero el coste de los tokens se dispara debido a una mala optimización del prompt o a cambios unilaterales en la definición del token por parte del proveedor, el ahorro real se diluye.

La competitividad empresarial ya no depende solo de quién implementa la IA primero, sino de quién logra hacer que esa implementación sea sostenible financieramente. La transición hacia agentes especializados requiere una nueva cultura de gestión donde el consumo de computación se trate con la misma rigurosidad que el consumo energético o la materia prima en una fábrica.

Impacto y perspectivas para la empresa española

Para las pymes y startups de España, este escenario plantea un desafío dual. Por un lado, la Agenda Digital AMETIC 2026-2032 aspira a duplicar el número de startups y scale-ups de alto potencial, impulsando la digitalización acelerada. Por otro lado, la entrada en vigor del AI Act europeo introduce un marco de cumplimiento que obligará a las empresas a ser más transparentes sobre cómo utilizan sus modelos y cómo gestionan los datos.

El tejido empresarial español, caracterizado por una alta fragmentación y una fuerte presencia de pymes, debe evitar caer en la trampa de la dependencia tecnológica ciega. La adopción de la IA debe alinearse con la estrategia de digitalización nacional, asegurando que la automatización no sea un parche, sino una rediseño del negocio. La capacidad de Barkibu para operar en múltiples mercados europeos sin equipos locales es el camino a seguir, pero requiere que las empresas españolas exijan estándares de medición más claros a los proveedores globales para que la innovación no se convierta en un gasto incontrolable.

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Fuentes: Agendadigitale ·