IA Agêntica
¿Cuánto cuesta operar un agente de IA más allá de tokens?
El uso de agentes de inteligencia artificial avanza en las empresas. Lo que antes era una interacción puntual con un modelo de IA empieza a transformarse en procesos en los que los agentes consultan información, utilizan herramientas, toman decisiones y ejecutan tareas con diferentes niveles de autonomía.
Esta evolución plantea una cuestión importante para los gestores: ¿cuánto cuesta, de hecho, mantener esos agentes en operación?
Según proyecciones de Gartner publicadas en septiembre de 2026, el gasto global en inteligencia artificial debería alcanzar 2,67 billones de dólares en 2026, un crecimiento del 49,5% respecto al año anterior. Dentro de ese mercado, el gasto en agentes y asistentes de IA debería llegar a 29.200 millones de dólares en el mismo año [1].
El avance de las inversiones amplía la necesidad de comprender no solo cuánto gasta una empresa en inteligencia artificial, sino cuánto cuesta cada agente en operación y qué resultado entrega.
La respuesta no está solo en el precio de los tokens. Un agente puede realizar varias llamadas a modelos, consultar sistemas corporativos, repetir pasos e involucrar a otros agentes antes de concluir una solicitud. El costo efectivo de esa tarea puede ser mucho mayor que el valor de una llamada aislada al modelo.
Para comprender esa diferencia, las empresas necesitan mirar más allá de la factura de los proveedores de IA.
El costo de un agente va más allá del consumo de tokens
El consumo de tokens sigue siendo una de las principales referencias para calcular el costo de uso de los modelos de lenguaje. En general, los proveedores diferencian los precios según el modelo utilizado, el volumen de información procesada y las características de cada operación.
Sin embargo, un agente de IA no se limita a generar una respuesta. Según la tarea, puede consultar bases de conocimiento, ejecutar herramientas, acceder a aplicaciones y repetir pasos para verificar o corregir un resultado.
Considere un agente responsable de analizar una solicitud de atención. Para concluir el trabajo, puede consultar el historial del cliente, verificar información en un sistema corporativo, solicitar datos adicionales y derivar una acción a otra aplicación. Cada uno de esos pasos puede sumar consumo de recursos.
El AWS Well-Architected Agentic AI Lens destaca que los costos de los sistemas agénticos pueden involucrar ciclos de razonamiento, llamadas a herramientas, operaciones de memoria y coordinación entre agentes [2].
Esto significa que dos agentes que utilizan el mismo modelo pueden presentar costos operacionales bastante diferentes, según la complejidad de las tareas, la cantidad de interacciones y la eficiencia de su ejecución.
El desafío aumenta cuando esos agentes pasan a operar de forma continua, atendiendo miles de solicitudes o participando en procesos que involucran a distintas áreas de la empresa.
Por qué medir el costo por tarea concluida
Acompañar el consumo de tokens es necesario, pero no suficiente para evaluar la eficiencia económica de un agente.
Imagine dos agentes responsables de la misma actividad. El primero consume menos tokens por ejecución, pero con frecuencia necesita repetir pasos o solicitar correcciones. El segundo utiliza más recursos inicialmente, pero concluye una proporción mayor de las tareas sin retrabajo.
Si la empresa observa solo el costo individual de cada llamada, podrá concluir que el primer agente es más económico, aunque el segundo presente un costo menor por resultado válido.
El indicador más relevante deja de ser solo cuánto consume el agente y pasa a incluir cuánto cuesta entregar una tarea concluida con la calidad esperada.
En sus orientaciones sobre gobernanza y optimización continua de costos, AWS recomienda relacionar el consumo de los agentes con indicadores como el costo por decisión y el costo por tarea concluida, lo que permite evaluar la eficiencia de las operaciones y no solo el volumen de recursos utilizados [3].
En la práctica, esta evaluación puede combinar consumo de tokens, costo de las herramientas utilizadas, cantidad de ejecuciones, intentos adicionales y tasa de conclusión de las tareas.
No se trata de abandonar las métricas tradicionales, sino de complementarlas con indicadores que permitan comprender mejor la eficiencia de la operación.
Esta distinción también ayuda a separar la reducción de gastos de la generación de valor, como discutimos en cuando el gasto en IA crece más rápido que el retorno y en retorno sobre la inversión en IA. Un agente más barato no es necesariamente mejor si presenta resultados inferiores, aumenta el retrabajo o exige supervisión excesiva.
La encuesta State of AI in the Enterprise 2026, de Deloitte, muestra que llevar iniciativas de inteligencia artificial de la experimentación a la producción sigue siendo un desafío. Solo cerca de una cuarta parte de las organizaciones encuestadas había puesto en producción al menos el 40% de sus proyectos piloto de IA [4].
El dato no mide directamente los costos de los agentes, pero ayuda a contextualizar la importancia de establecer indicadores económicos y operacionales antes de ampliar su uso.
Cómo controlar los costos cuando los agentes empiezan a escalar
Durante un proyecto piloto, acompañar el consumo de unos pocos agentes puede ser relativamente simple. El escenario cambia cuando distintos departamentos pasan a utilizar agentes, cada uno con sus propios objetivos, modelos, herramientas y patrones de ejecución.
En ese entorno, el costo agregado de la infraestructura puede esconder diferencias importantes. Un agente puede consumir recursos por encima de lo esperado por ejecutar tareas más complejas. Otro puede presentar desperdicio por repetir llamadas, utilizar herramientas innecesarias o permanecer en ciclos de ejecución sin producir resultados útiles.
En un análisis publicado en agosto de 2026, Gartner destaca que el desafío de las inversiones en IA no está solo en el volumen de recursos destinados a la tecnología, sino en la disciplina utilizada para evitar desperdicios, mejorar el desempeño y dirigir el gasto hacia resultados medibles [5].
Esta preocupación gana importancia a medida que los agentes pasan a participar en procesos corporativos. Sin visibilidad sobre el consumo individual y el costo de las tareas, resulta más difícil identificar ineficiencias y evaluar alternativas.
AWS también recomienda el rastreo de costos a lo largo de los flujos de trabajo que involucran a múltiples agentes. Este enfoque permite distinguir los gastos de coordinación, ejecución y uso de herramientas, en lugar de observar solo el costo total de una operación [6].
La visibilidad sobre esos componentes ayuda a identificar qué agentes y procesos concentran los gastos, comparar alternativas e investigar desvíos antes de que se conviertan en problemas relevantes de presupuesto.
También permite establecer límites de consumo compatibles con cada actividad. Un agente que apoya una decisión crítica puede justificar un costo mayor que otro dedicado a tareas simples y repetitivas.
Controlar los costos no significa necesariamente consumir menos recursos, sino utilizar los recursos adecuados para entregar cada resultado con calidad y previsibilidad.
Es en este punto donde la gestión de costos pasa a formar parte de la operación de agentes en producción, y no solo del análisis financiero realizado al final del mes.
De la visión a la práctica: ARGUS
A medida que los agentes de IA pasan a ejecutar actividades en distintos sistemas y departamentos, acompañar su comportamiento y su consumo se vuelve esencial para mantener la operación bajo control.
ARGUS, plataforma de Inteligencia Operacional y Agéntica de Target Solutions, utiliza sus capacidades de AgentOps para apoyar el monitoreo, la observabilidad y la gobernanza de los agentes de IA.
La plataforma permite acompañar individualmente el consumo de tokens y los costos asociados a cada agente, y ofrece visibilidad para identificar patrones de uso, analizar gastos y apoyar decisiones de optimización.
Con el apoyo de la capa AI Gateway, ARGUS también contribuye a la aplicación de políticas y controles sobre el uso de los recursos de IA.
La propuesta es permitir que las empresas amplíen el uso de agentes con mayor previsibilidad operacional y financiera, sin perder la visibilidad sobre lo que ocurre en su operación.
Conozca ARGUS y vea cómo funciona en la práctica.
Sobre el autor
Paulo Florêncio de Menezes es emprendedor, socio y cofundador de empresas como Target Solutions, BiPTT y ARGUS.
Es graduado en Procesamiento de Datos por la Universidad Federal de Amazonas (UFAM), tiene MBA en Gestión Empresarial por la Fundación Dom Cabral (FDC) y Máster Profesional en Economía por la Fundación Getulio Vargas (FGV).
En su investigación de máster desarrolló el IBEOP-IA (Índice Brasileño de Exposición Ocupacional Potencial a la Inteligencia Artificial), investigando la exposición potencial de las ocupaciones brasileñas a las capacidades de la IA mediante la combinación de datos ocupacionales, patentes de inteligencia artificial y técnicas de procesamiento de lenguaje natural.
Referencias
[1] Gartner. Gartner Forecasts Worldwide AI Spending to Grow 49.5% in 2026. 16 sep. 2026.
[2] Amazon Web Services. AWS Well-Architected Framework: Agentic AI Lens. Documentación técnica sobre arquitectura, operaciones y optimización de costos de sistemas agénticos.
[3] Amazon Web Services. Agent Cost Governance and Continuous Optimization. AWS Well-Architected Agentic AI Lens, AGENTCOST07.
[4] Deloitte. State of AI in the Enterprise 2026. Encuesta sobre adopción, escala y resultados de la inteligencia artificial en las organizaciones.
[5] Gartner. The Real Threat to AI ROI Is Unchecked AI Spend. 31 ago. 2026.
[6] Amazon Web Services. Implement Distributed Cost Tracing for Multi-Agent Workflows. AWS Well-Architected Agentic AI Lens, AGENTCOST05-BP02.