Las agencias que utilizan IA corren el riesgo de gastar cantidades exorbitantes, incluso millones de dólares al año, si no cuentan con los mecanismos de control adecuados para limitar el uso de tokens. Los tokens, las unidades básicas de datos que la IA utiliza para procesar y generar información, se han convertido en una forma abreviada de referirse al costo que supone para las empresas integrar la IA en toda su organización.

Estos costos se acumulan rápidamente: el 93 % de los líderes empresariales encuestados reportan exceder sus presupuestos de IA, según un estudio de McKinsey realizado en mayo. El auge del "tokenmaxxing", que consiste en que los empleados abusen del uso de la IA para demostrar su productividad a sus jefes, ha llevado a las empresas a enfrentar gastos imprevistos. Ahora, empresas de todos los sectores se esfuerzan por comprender la economía detrás del uso de tokens para poder frenar las pérdidas y desarrollar estrategias de gasto en IA sostenibles, según TechCrunch .

Las agencias de publicidad no son inmunes al problema de los costes excesivos de los tokens, dado que utilizan esta tecnología para impulsar desde la compra de medios y la producción creativa hasta sistemas operativos completamente nuevos para sus clientes. A medida que aumentan sus casos de uso, también lo hacen sus gastos en tokens, lo que obliga a las agencias a tomar medidas cruciales hoy para evitar pagar tarifas excesivas mañana. Estas medidas incluyen documentar meticulosamente el uso de los tokens, determinar la asignación de tokens por empleado y establecer políticas sobre cuándo dejar de usar la IA para resolver un problema, según indicaron los directivos de las agencias.

“Si no se averigua rápidamente cómo gestionar esto, se malgastará fácilmente una cantidad importante de dinero”, dijo Daniel Gilbert, fundador y director ejecutivo de la agencia de medios Brainlabs, que tiene un gasto anual proyectado en tokens para 2026 de 3 millones de dólares, un aumento con respecto a las cifras bajas de seis dígitos del año pasado.

La amenaza de un aumento descontrolado de los costes de los tokens, que varían enormemente según las herramientas de IA utilizadas y las tareas que realizan, surge en un momento en que la industria publicitaria reorienta el debate sobre la IA hacia cuestiones prácticas . Ya nadie necesita convencerse de que la IA está transformando la forma en que trabajan las marcas y las agencias. El próximo reto consiste en establecer prácticas y estrategias sostenibles para la adopción de la IA, lo que inevitablemente incluye la elaboración de un presupuesto justificable.

Documentar el uso de tokens para todas las tareas impulsadas por IA.
Lo primero que deben hacer las agencias es desarrollar un sistema para documentar el uso de sus tokens. El uso de tokens puede entenderse como una forma de metadatos, es decir, datos que describen otros datos, explicó Albert Thompson, estratega digital de Walton Isaacson. La cantidad de tokens utilizados para completar una tarea con IA refleja datos importantes sobre gastos que las empresas necesitan registrar, añadió Thompson. El objetivo final de documentar el uso de tokens es determinar cuántos tokens se requieren normalmente para completar una tarea con IA.

Según Thompson, un registro oficial no solo proporcionará a las agencias una base para controlar la cantidad total de tokens que necesitan, sino que también les ayudará a identificar casos en los que se estén utilizando demasiados. Por ejemplo, si una agencia sabe que generar imágenes para una campaña en redes sociales suele requerir 3 millones de tokens, podrá detectar campañas que estén gastando de más y evitar que se repitan situaciones similares en el futuro.

Las herramientas empresariales de IA, como Claude y ChatGPT, ofrecen herramientas de análisis integradas para que las empresas supervisen el gasto en tokens, pero los flujos de datos son muy técnicos y a menudo difíciles de interpretar, según expertos en marketing de IA. Por este motivo, las agencias podrían querer desarrollar soluciones basadas en las herramientas de análisis de estas plataformas para obtener una visión personalizada del uso de la IA, afirmó Gilbert, de Brainlabs.

Brainlabs cuenta con su propio panel de control que desglosa el uso de la IA por herramienta, departamento y usuario. El panel también incluye el uso de tokens por empleado (más detalles a continuación), pero esta métrica está oculta para el personal con el fin de evitar el uso excesivo de tokens, explicó Gilbert. La preocupación radica en que los empleados podrían empezar a usar más tokens para escalar posiciones en la clasificación.

Determinar la cantidad de tokens permitida por empleado.
Aunque Brainlabs no comparte los datos de uso de tokens con sus empleados, los directivos siguen monitorizando esta métrica para determinar la cantidad de tokens asignados. Esta medida permite a las agencias controlar los costes al determinar el valor que cada empleado genera con su trabajo impulsado por IA y asignar los tokens en consecuencia. Esta asignación sirve como límite máximo de gasto.

Es posible que muchas agencias descubran que, ante la presión por utilizar la IA, los empleados están gastando tokens en tareas que no requieren IA en absoluto.

“Quizás no sea necesario que Claude cree un informe completamente nuevo cuando ya existe en Google Analytics”, dijo Gilbert. “Le daríamos nuestra opinión y le diríamos: ‘Oye, no tienes que hacerlo así’”.

Por otro lado, a medida que los empleados mejoran en el uso de la IA y las herramientas se vuelven más avanzadas, las agencias deben establecer revisiones periódicas para reevaluar la asignación de tokens, explicó Gilbert. Si un empleado desperdicia tokens constantemente en soluciones poco útiles, es posible que deba reducirse su gasto; quienes desarrollan soluciones valiosas de forma constante podrían necesitar más tokens. Es fundamental que estas reuniones sean dirigidas por líderes sénior capacitados para comprender qué significa la utilidad real, agregó Gilbert.

“Hay un límite de tokens, pero es un límite que da pie a una conversación para preguntar: "¿Qué estás haciendo con [la IA]? ¿Y te resulta útil?"”, dijo Gilbert.

Identificar y promover a los "campeones de la IA".
La mayoría de las empresas cuentan con superusuarios de IA, a veces denominados "campeones de la IA", que están deseosos de experimentar con la tecnología. Estas personas suelen ser las responsables de desarrollar casos de uso de IA, señaló Gilbert, por lo que las agencias deben identificar a sus campeones de la IA y proporcionarles los recursos, incluida la asignación de tokens, para que puedan innovar.

“¿Quiénes demuestran más entusiasmo y experimentan más con la IA? Esas son las personas que mejor la van a comprender”, dijo Gilbert.

Impulsar el desarrollo de líderes en IA puede, en última instancia, ayudar a las agencias a optimizar el uso de sus tokens, ya que estos se destinan a las personas con mayor probabilidad de generar resultados. Al mismo tiempo, este enfoque reduce la presión sobre otros empleados que podrían malgastar tokens intentando desarrollar sus propias soluciones sin éxito.

Según Gilbert, los promotores de la IA pueden provenir de cualquier área de la organización, e incluso ser talentos con poca experiencia. Sin embargo, las agencias seguirán necesitando contar con líderes experimentados para supervisar a estas personas, por ejemplo, ayudándoles a determinar qué es realmente útil y evitando que generen costos excesivos.

Además, las agencias no deberían confundir a los promotores de IA con los expertos en IA, afirmó Daniel Hulme, director global de IA de WPP. Los promotores de IA suelen ser expertos en manipular plataformas como ChatGPT y Claude para realizar tareas. Los expertos en IA, como los ingenieros desplegados en el terreno , pueden ayudar a las agencias a construir infraestructuras de IA completamente nuevas.

Establecer una política de "dejar los lápices a un lado"
La IA tiene un límite en cuanto a su capacidad de generar resultados decrecientes. Este problema es particularmente evidente en la producción publicitaria, según Hulme. Por ejemplo, un creativo utiliza IA para generar contenido multimedia, pero el producto final solo alcanza el 90 % del resultado deseado. Lo que convierte esto en un problema costoso es que las personas pueden seguir intentando que la IA realice mejoras marginales sin darse cuenta de que, en realidad, no les aportan nada.

“La gente gasta muchos recursos intentando resolver un problema que no podrá solucionar con IA”, dijo Hulme.

Por este motivo, las agencias podrían necesitar establecer una política de "dejar de usar herramientas de IA" y de gasto de tokens, según Thompson, de Walton Isaacson. Esta política debe definirse con los clientes y ajustarse a sus estándares de calidad. Algunas marcas podrían aceptar anuncios con apariencia generada por IA, mientras que otras podrían oponerse rotundamente. En este último caso, se pueden utilizar técnicas tradicionales para complementar los contenidos generados por IA, como la incorporación de una imagen 3D del producto en el anuncio, en lugar de depender de la recreación del mismo por parte de la IA.

Sin una política que lo defina claramente, "uno termina persiguiendo la perfección, luego comienza a maximizar la asignación de tokens, y eso se convierte en una trampa", dijo Thompson.