El desarrollo de software con IA dispara la factura

Uno de los usos empresariales de la Inteligencia Artificial (IA) generativa más extendidos es el desarrollo de software. El vibe coding, como se conoce en el sector tecnológico a dar instrucciones en lenguaje natural al sistema de IA y que éste escriba el código automáticamente, ha sido ensalzado hasta la saciedad, llegando a posicionarlo como una amenaza para los desarrolladores. Sin embargo, comienzan a surgir estudios que cuestionan esa burbuja: lo barato puede terminar saliendo muy caro.

Un demoledor informe de la consultora Gartner acaba de echar un jarro de agua fría a muchos empresarios y fondos de inversión que se estaban frotando las manos pensando en lo barato que les iba a salir desarrollar software sin contar con personas. Según Gartner, para 2028 los costes de codificación con IA superarán el salario medio de un desarrollador.

La mayoría de los sistemas de IA que codifican siguen un modelo de licencia basado en el consumo. Para determinar el coste, se basan en los que se denomina tokens, es decir, unidades básicas de lenguaje que procesan para después escribir el código. Pues bien, no sólo en lo que se refiere a desarrollar software, también en otros casos de uso de la IA generativa, las empresas se están dando cuenta de lo caros que salen a la larga estos tokens porque, como es pago por consumo, cuanto más desarrollas, más pagas. En el mundillo de la IA ya se habla de la economía de los tokens.

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En su informe, publicado esta misma semana, Gartner revela que alrededor de una cuarta parte de los líderes tecnológicos está gastando entre 200 y 500 dólares por desarrollador al mes en tokens para agentes de codificación de modelos de IA como Claude Code, Cursor y OpenAI Codex. Puede parecer asumible, pero si se tiene en cuenta que hasta hace muy poco tiempo esos costes rondaban los 20 dólares, la tasa de crecimiento cobra otra dimensión. A día de hoy, la consultora indica que un 6% de las organizaciones está pagando ya más de 2.000 dólares al mes por agente de IA. En opinión de Nitish Tyagi, analista principal de Gartner, muchas organizaciones subestiman el impacto financiero del creciente consumo de tokens.

Las licencias por usuario están pasando a mejor vida y a lo caro que sale el consumo masivo de tokens se suma otra complejidad: muchos de los proveedores de IA no son todo lo transparentes que debieran en cuanto a cómo calculan y factura el consumo de tokens. Dicho de otro modo y como advierte Gartner, la capacidad de las empresas para presupuestar cuánto se gastarán se esfuma, estallando en la cara sobrecostes inesperados. Tanto es así, que el director de Tecnología de Uber, Praveen Neppalli Naga, admitía recientemente que en apenas cuatro meses se había ventilado todo el presupuesto de IA utilizando Claude.

Muchas empresas comenzaron coqueteando con los agentes de IA de codificación en proyectos pilotos; los resultados fueron buenos, pero de ahí a saltar a escalar esa metodología a iniciativas a pleno rendimiento hay un trecho. Algo parecido le ha pasado a la todopoderosa Microsoft, que también se ha visto obligada a cerrar el grifo a Claude porque la factura se iba por las nubes.

Goldman Sachs calcula que el crecimiento de agentes de IA podría multiplicar por 24 el consumo de tokens para 2030, alcanzando la cifra de 120 billones de tokens al mes. Cuantos más agentes de IA haya en las empresas y más sofisticados sean, mayor número de tokens precisarán para operar, de modo que incluso aunque el precio por token bajara, la factura subirá considerablemente.

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Además, ya no sólo es que se estén disparando unos costes que son impredecibles, sino que en muchos casos ni se han establecido los debidos controles en los flujos de trabajo impulsados por agentes de IA ni se han creado mecanismos de retroalimentación para poder optimizar su uso. Sencillamente, se desperdician en una suerte de barra libre.

Los magnates de la IA, especialmente los que van de defensores de la humanidad frente a los peligros del algoritmo, curiosamente presumen de que la mayor parte de los ingenieros de software serán reemplazados por las máquinas. En concreto, el CEO de Anthropic, Dario Amodei, afirmaba hace unas semanas que entre el 70% y el 90% de su código está ya escrito por IA. Claro, él no paga tokens…

Por otro lado, la seguridad es otra de las cuestiones que debiera preocupar a las empresas que apuestan a ciegas por el vibe coding. Por citar un ejemplo, un informe de la empresa de seguridad Red Access revela que, de las 5.000 aplicaciones desarrolladas por agentes de IA, 2.000 contenían datos confidenciales sin autenticación, sin controles de acceso y sin registro de auditoría. Otro estudio de Veracode advierte que, si bien los modelos de IA han alcanzado tasas de corrección sintáctica casi perfectas, superiores al 95%, en casi la mitad de los casos (45%), los agentes de IA de codificación introducen vulnerabilidades de seguridad conocidas directamente en las bases de código de producción.

¿Se está perdiendo un poco la cabeza con la IA? Desde luego. En el mundo empresarial, hubo un tiempo que especialmente las grandes compañías del sector de las finanzas, las telecomunicaciones o las eléctricas apostaban por el desarrollo interno de aplicaciones. Aquella tendencia se fue desinflando por dos motivos fundamentales: en primer lugar, por la complejidad para que interoperaran con aplicaciones de terceros y, en segundo, por su mantenimiento, que además de complejo era muy caro (sobre todo cuando se jubilaban o se iban a otra empresa quienes habían desarrollado las aplicaciones).

Ahora, pareciera que las organizaciones hubieran desaprendido las lecciones del pasado, olvidando que los problemas de mantenimiento de aplicaciones volverán a resurgir con las desarrolladas por IA. De hecho, ya en la fase de construcción de una aplicación, la mayor parte de los desarrolladores terminan dedicando más tiempo a revisar y depurar el código generado por IA que antes de que adoptaran estos agentes de IA.

¿Significa todo esto que utilizar la IA en el desarrollo de software es una mala idea? No tiene por qué, como sucede en tantas otras parcelas. Lo realmente importante es no olvidar el valor de las personas y que son éstas las que se deben apoyar en la IA y no a la inversa. De otro modo, los costes ocultos de la IA aparecerán más pronto que tarde y, en el caso de fallas de seguridad, lo harán con un coste reputacional que quizás la empresa no sea capaz de remontar.