Tokenomics significa "economía de tokens" y analiza cómo el consumo de inteligencia artificial (IA) se traduce en costo, rendimiento y retorno de negocio.
Los líderes deben dominarla por cinco motivos. Primero, porque un piloto puede parecer barato por interacción y dejar de serlo al pasar a producción.
Segundo, porque lo que importa es el costo por resultado, no el costo de usar IA.
Tercero, porque con miles de usuarios y agentes cada decisión de infraestructura pesa en el bolsillo; cuarto, porque el lugar donde se ejecuta la IA cambia costo, latencia, seguridad y control.
En quinto lugar, porque conecta el entusiasmo por innovar con la disciplina de asignar el capital.
Según un informe de Dell Technologies, no se trata de cuánto cuesta usar IA, sino de cuánto cuesta obtener un resultado con ella.
Un token es la unidad mínima de texto que procesa un modelo de IA, como una palabra o parte de ella.
Cada vez que el modelo lee, razona o responde, consume tokens, y ese consumo tiene un costo.
La tokenomics analiza esa economía y su relación con el costo por resultado. No debe confundirse con la tokenomics del mundo cripto, que estudia el diseño económico de las criptomonedas.
En IA es un término nuevo: Jeff Clarke, COO de Dell Technologies, lo definió como la idea de que el uso de tokens determina la estructura de costos de una empresa.
Clarke subrayó que el costo de los tokens se volvió la mayor preocupación de las empresas por el avance de los agentes de IA.
Un piloto puede parecer barato cuando se mide por interacción.
Al pasar a producción, entran en juego el procesamiento, la recuperación de información, el uso de herramientas y las múltiples ejecuciones de una tarea.
Mauricio Chacón, gerente general de Dell Technologies para Argentina, Chile y Bolivia, afirmó que la escala cambia la ecuación cuando miles de usuarios, agentes y aplicaciones consumen tokens de manera permanente.
Según un análisis citado por Dell, las cargas con agentes de IA pueden usar entre 4 y 15 veces más tokens que una interacción estándar.
Clarke precisó que el costo por token cayó cerca de 80% en un año, pero el consumo se multiplicó por 320. Por eso el gasto total puede subir aunque cada token sea más barato.
Durante mucho tiempo, la tecnología se evaluó por la inversión inicial y la velocidad de despliegue.
Hoy eso no alcanza: importan la eficiencia financiera, la protección de datos, la resiliencia operativa y la capacidad de escalar sin sorpresas.
Las preguntas clave son cuánto cuesta operar a lo largo del tiempo y qué valor genera cada resultado entregado.
También, cómo escala ese costo si el consumo crece y dónde debería funcionar la carga para proteger el margen, los datos y el control. El costo por resultado mide los tokens consumidos por flujo de trabajo completado, según si cumplió el nivel de servicio acordado. La sofisticación de una solución, por sí sola, no determina su valor.
El costo real de la IA depende de dónde se crean y consumen los tokens.
El lugar de ejecución cambia costo, latencia, seguridad y control. La nube pública ofrece flexibilidad y acceso rápido a capacidades especializadas, sobre todo en cargas variables o de experimentación.
La infraestructura local puede convenir en cargas persistentes y de alto volumen, según la capacidad instalada, el nivel de utilización y los requisitos de control.
El edge computing acerca el procesamiento a donde se generan los datos y reduce la latencia en casos de tiempo real, mientras que los entornos híbridos y multicloud distribuyen las cargas según costo, control, datos y capacidad.
Clarke sostuvo que el ruteo de tokens y su carga operativa serán una de las decisiones de infraestructura más importantes.
Antes de aprobar una inversión, los líderes deben pedir respuestas claras sobre cinco puntos.
El primero es el caso de uso: qué resultado empresarial se quiere resolver. El segundo y el tercero son el costo real del flujo de trabajo completo, no solo del prompt, y el consumo de tokens a gran escala, no solo en el piloto.
El cuarto es el costo por resultado, para saber si el valor del trabajo justifica el gasto, y el quinto, la ubicación de la carga según costos, control y gobernanza.
Dell agrega que los datos ordenados permiten lograr los mismos resultados con modelos más chicos y menos tokens.
A medida que la IA escale en las empresas, la tokenomics será clave para medir no solo qué puede hacer esta tecnología, sino cuánto valor genera frente a los recursos que consume.