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El 1 % de las empresas invierte 7.500 dólares mensuales por empleado en inteligencia artificial, a medida que los costes de computación se acercan a los gastos laborales
Actualización del 10 de junio: Un nuevo informe del Índice AI de Ramp revela que la adopción de la inteligencia artificial por parte de las empresas estadounidenses se está acelerando. Las principales firmas, clasificadas como el 1 % superior de «usuarios avanzados de IA», invierten hasta 7.500 dólares por empleado al mes en herramientas de IA. Aunque esta cifra sigue siendo inferior al salario promedio de un ingeniero de software, de aproximadamente 16.000 dólares, el aumento de los presupuestos empresariales de IA ha desatado un debate en la industria sobre el cambio de equilibrio entre los costes de infraestructura informática y los gastos laborales.
Los ejecutivos de NVIDIA han señalado anteriormente que los costes de procesamiento ahora rivalizan o superan los salarios del personal. De manera similar, el director ejecutivo de la startup de IA Mercor reveló que sus gastos en tokens han superado los costes totales de plantilla, lo que indica que las organizaciones líderes están viendo cómo los costes de procesamiento se igualan o incluso superan a los costes laborales.
Los datos del mercado indican un panorama de gastos polarizado con un crecimiento sólido. Entre las empresas que han adoptado IA, el gasto medio por persona en IA aumentó un 14,1 % mes a mes. Sin embargo, existe una disparidad significativa: mientras que el 1 % superior gasta 7.500 dólares mensuales por empleado, el promedio del 10 % superior baja a aproximadamente 611 dólares, y los usuarios medianos gastan solo 11,38 dólares por persona, equivalente a una única licencia de software empresarial. Esta brecha destaca un potencial sustancial sin explotar para una integración más profunda de la IA en las empresas.
Para gestionar presupuestos de tokens en aumento, el 1 % superior de las empresas está adoptando cada vez más estrategias «híbridas» flexibles. Cambian dinámicamente entre múltiples modelos y plataformas de última generación, integrando alternativas de código abierto rentables para optimizar los gastos. Esta búsqueda de la máxima eficiencia en costes entre diversos modelos refleja una toma de decisiones corporativas prudente ante el aumento de los costes de procesamiento y probablemente acelerará la evolución de la infraestructura de IA hacia soluciones multimodales, refinadas y altamente rentables.
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