Elegir el modelo de inteligencia artificial más grande o costoso para todas las tareas puede elevar el gasto de una empresa sin mejorar proporcionalmente sus resultados. Así lo planteó el futurista tecnológico David Kerrigan, quien llamó a las organizaciones a seleccionar estas herramientas según las necesidades de cada proceso.
Durante la conferencia “El motor del crecimiento pragmático: La inteligencia en acción”, dictada en el Mastercard Mexico Summit 2026, Kerrigan cuestionó la idea de que utilizar siempre la tecnología más potente constituye una buena estrategia empresarial.
Para explicar su posición, comparó esa decisión con emplear un carro para entregar una pizza cuando una motocicleta podría cumplir adecuadamente la tarea. Señaló que en las empresas ocurre algo similar cuando se contrata una capacidad de inteligencia artificial superior a la que requiere el trabajo.
“No contratas a alguien con cuatro doctorados para que haga una revisión para conocer a tu cliente”, expresó el escritor al ilustrar la importancia de ajustar los recursos a la complejidad de cada actividad.
Su argumento parte de que la inteligencia artificial comprende herramientas y modelos con distintas capacidades. Por tanto, una organización puede necesitar varias soluciones, elegidas según el desempeño que ofrezcan en tareas específicas, en lugar de recurrir a un único modelo para toda su operación.
La evaluación debe considerar qué nivel de calidad requiere cada resultado y cuánto cuesta obtenerlo. Según Kerrigan, pagar más no necesariamente produce una mejora equivalente cuando una alternativa de menor capacidad ya resuelve satisfactoriamente la tarea.
Durante su intervención, precisó que el tiempo de respuesta es otro factor que debe revisarse, ya que algunas actividades requieren resultados inmediatos, mientras que otras pueden procesarse con mayor flexibilidad, lo que puede abrir oportunidades para reducir el gasto.
“No pagues cuando no vale la pena”, señaló al insistir en que la urgencia debe responder a una necesidad real del negocio.
Durante su participación en una sesión para medios de comunicación, el autor de “Manual de IA para ejecutivos” abordó la posibilidad de utilizar modelos abiertos que puedan alojarse en servidores propios. Explicó que esta alternativa modifica la estructura de costos frente a los servicios que cobran por cada consulta y permite incorporar a la evaluación aspectos como el control y la ubicación del modelo.
Sin embargo, indicó que también debe considerarse que alojar una solución por cuenta propia requiere recursos para mantenerla en funcionamiento. Por tanto, la comparación debe abarcar tanto el acceso al modelo como su gestión.
Para Kerrigan, implementar inteligencia artificial implica una responsabilidad continua de administración. Las empresas necesitan revisar qué herramientas utilizan, cuánto consumen y si la capacidad contratada sigue siendo adecuada para cada tarea. De esas decisiones depende que la tecnología contribuya a la eficiencia sin convertirse en un gasto difícil de justificar.
