¿Cuánto cuesta de verdad usar IA en tu empresa?
Capítulo 5 de 6: en el AI Stage de TechCrunch Disrupt 2026 propusieron medir la inteligencia artificial por el costo de cada tarea que sale bien, no por los tokens.
¿Cuánto cuesta de verdad usar inteligencia artificial en una empresa? No son los tokens. Esa fue la idea central del panel «The $63 Billion Case for Storagemaxxing Your AI Stack», en el AI Stage de TechCrunch Disrupt 2026. Es el quinto capítulo de nuestra serie.
¿Quiénes hablaron en el panel?
Kevin Cochrane (CMO de Vultr), Jake Lee (L2 Point Management), Pinaki Mukherjee (Wasabi Technologies) y Stephanie Walter (HyperFRAME Research). Infraestructura, inversión, almacenamiento y análisis de mercado en la misma conversación.
¿Por qué un modelo barato puede salir caro?
Porque con mal contexto repite, se equivoca y alguien tiene que revisarlo. El precio por token parece bajo, pero cada error suma tiempo de personas, reintentos e infraestructura.
¿Qué métrica propusieron?
El costo por tarea exitosa. Incluye la infraestructura, el almacenamiento, las repeticiones y la supervisión humana. Es decir, lo que cuesta que algo salga bien, no lo que cuesta intentarlo.
Lo que cuesta que algo salga bien, no lo que cuesta intentarlo.
¿Cómo lo aplicas en tu equipo?
Con una pregunta para la próxima reunión: ¿cuánto nos cuesta cada tarea que la IA hace bien? Cuenta el tiempo de quien revisa, los intentos fallidos y lo que pagas por guardar y mover datos. Así sabrás si la herramienta te ahorra trabajo o solo lo cambia de lugar.
¿Qué sigue en la serie?
En el último capítulo: la habilidad que más buscan al contratar. Si te lo perdiste, el capítulo 4 cuenta cómo es enfrentarse al jurado del Startup Battlefield.
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