Descubre: IBM tiene unas cifras que desafían a los gigantes de la IA cerrada: 90% del rendimiento por solo el 10% del coste por token | Análisis Profundo

La carrera por la inteligencia artificial lleva tiempo girando alrededor de una pregunta: quién tiene el modelo más capaz. Cada nueva generación busca resolver tareas más complejas, mientras las comparaciones suelen mirar hacia lo más alto de las clasificaciones. Pero hay otra pregunta que empieza a cobrar importancia cuando dejamos de probar estas herramientas por curiosidad y necesitamos utilizarlas de verdad: cuánto nos cuesta obtener una respuesta suficientemente buena. La diferencia puede parecer pequeña, hasta que imaginamos esa misma petición repetida miles o millones de veces.

Esa elección tiene más caminos de los que sugieren las aplicaciones de inteligencia artificial que utilizamos a diario. Podemos acceder a estas herramientas mediante servicios gratuitos, suscripciones de pago o proveedores que cobran según el uso, pero también existen modelos de pesos abiertos que pueden ejecutarse en infraestructura propia o a través de terceros. Para una empresa, esto abre posibilidades que van más allá de contratar el servicio más avanzado del mercado. 

La discusión llegó hasta la presentación de resultados financieros de IBM. Durante el turno de preguntas, Matt Swanson, analista de RBC Capital Markets, quiso saber cómo estaban conciliando las grandes compañías dos exigencias que pueden entrar en tensión: contener el gasto en inteligencia artificial y mantener el control sobre su despliegue. Arvind Krishna, CEO de IBM, respondió remontándose a finales de 2024 y comparando la evolución de los modelos más avanzados con la de las alternativas de pesos abiertos. Su argumento apuntaba a un cambio que, según él, está alterando esa elección.

Para entender la magnitud del cambio que describe el ejecutivo, conviene mirar los números que utilizó. A finales de 2024, planteó un ejemplo en el que un modelo de frontera podía obtener 70 puntos en una evaluación amplia, frente a los 20 o 30 de una alternativa abierta. "Es una brecha demasiado grande. Nadie va a aceptarla", sostuvo. A finales de 2025, según su ejemplo, la diferencia se habría reducido a 70 frente a 50. Ahora estima que los modelos de pesos abiertos alcanzan aproximadamente el 90% de la eficacia de los más avanzados y cuestan por token entre el 10% y el 25% de lo que cuestan estos últimos. Son valoraciones de Krishna, que no identificó pruebas concretas para contrastarlas.