SAP reemplaza modelos de IA costosos y busca mejorar su eficiencia en más de 2.000 millones de euros
La multinacional alemana está modificando su estrategia de inteligencia artificial para priorizar modelos más económicos sin sacrificar rendimiento. La decisión refleja un cambio en la industria tecnológica, donde la rentabilidad comienza a pesar tanto como la capacidad de los sistemas de IA.
La carrera empresarial por la inteligencia artificial está entrando en una etapa en la que utilizar el modelo más avanzado ya no necesariamente representa la mejor decisión de negocios.
SAP, uno de los mayores proveedores de software empresarial del mundo, comenzó a sustituir algunos de los modelos de IA más costosos integrados en sus productos por alternativas más económicas, una estrategia con la que espera contribuir a generar más de 2.000 millones de euros en ganancias de eficiencia impulsadas por inteligencia artificial.
La decisión fue confirmada por Dominik Asam, director financiero de SAP, en declaraciones a Reuters. El ejecutivo explicó que la compañía identificó oportunidades para reducir los costos de funcionamiento de sus herramientas sin comprometer la calidad de los resultados que reciben sus clientes.
Entre los sistemas afectados figura su asistente interno de consultoría, una herramienta que aprovecha modelos de inteligencia artificial para apoyar determinadas tareas empresariales.
SAP está reemplazando algunos de los modelos más caros utilizados en este tipo de soluciones cuando encuentra alternativas capaces de ofrecer un rendimiento comparable.
El movimiento tiene implicaciones que van más allá de una reducción de costos operativos. También evidencia cómo las empresas que incorporan inteligencia artificial en sus productos están comenzando a evaluar con mayor rigor cuánto cuesta ejecutar cada operación y qué valor económico produce realmente.
SAP trabaja actualmente con más de 70 modelos de inteligencia artificial de diferentes proveedores, entre ellos OpenAI, Anthropic y Google.
Esta diversidad tecnológica permite que la compañía no dependa exclusivamente de un proveedor para atender las distintas necesidades de sus clientes. Sin embargo, también implica administrar diferentes capacidades técnicas, estructuras de costos y condiciones de utilización.
La estrategia explicada por Asam consiste en seleccionar el modelo menos costoso que pueda ejecutar una tarea con los estándares de calidad requeridos.
En la práctica, esto significa que una operación empresarial relativamente sencilla no necesita utilizar necesariamente un modelo de IA diseñado para razonamientos altamente complejos, especialmente cuando una alternativa más económica puede ofrecer resultados satisfactorios.
El enfoque transforma la manera de evaluar las inversiones tecnológicas. En lugar de concentrarse únicamente en cuál modelo tiene más capacidades, las organizaciones comienzan a preguntarse cuál ofrece la relación más conveniente entre costo, precisión y desempeño.
Para SAP, esta optimización resulta especialmente importante porque sus soluciones procesan actividades empresariales que pueden repetirse constantemente a gran escala.
Una diferencia aparentemente pequeña en el costo de ejecutar una tarea puede adquirir una dimensión financiera considerable cuando se multiplica por millones de operaciones.
La decisión de SAP responde también a una particularidad de su modelo comercial: la empresa cobra por tareas completadas, en lugar de trasladar directamente a sus clientes el consumo de recursos computacionales que requiere cada interacción con inteligencia artificial.
Esta estructura crea un incentivo para optimizar los sistemas que operan detrás de sus productos.
Cuando SAP consigue ejecutar una misma tarea utilizando menos recursos, puede reducir sus costos de prestación del servicio y mejorar sus márgenes sin necesidad de modificar el resultado que recibe el cliente.
Es una diferencia importante frente a otros modelos comerciales de inteligencia artificial que cobran según la cantidad de recursos utilizados, como el procesamiento de unidades de texto o tokens.
La presión económica se vuelve particularmente relevante a medida que las empresas incorporan IA en más procesos internos, desde la automatización de actividades administrativas hasta el análisis de información y la asistencia a empleados.
No obstante, SAP no está anunciando una reducción general de su inversión en inteligencia artificial.
Por el contrario, la compañía anticipa que su gasto total en esta tecnología continuará aumentando conforme crezca la adopción.
Su objetivo es conseguir que los costos no aumenten al mismo ritmo que el volumen de utilización y que la expansión del negocio mantenga márgenes saludables.
Este matiz resulta fundamental: los más de 2.000 millones de euros corresponden a una meta de eficiencia impulsada por IA a la que contribuirá la optimización de modelos, no a un ahorro que SAP atribuya exclusivamente al reemplazo de proveedores.
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