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El 98 % de los profesionales de FinOps ya gestionan el gasto en IA, frente al 31 % de hace dos a\u00f1os. Esto sit\u00faa la token\u00f3mica en la agenda de CIO, CTO y consejos de administraci\u00f3n.<\/strong><\/p>\n Lo m\u00e1s importante en resumen<\/p>\n Relacionado<\/span>Tres presupuestos de IA, sin factura consolidada<\/a> \/<\/span> \u00bfComputaci\u00f3n cu\u00e1ntica: la soluci\u00f3n para la sed energ\u00e9tica de la IA?<\/a><\/p>\n La encuesta State of FinOps 2026 de la FinOps Foundation, basada en 1.192 respuestas, representa un gasto anual en cloud superior a 76.000 millones de euros. La conclusi\u00f3n es clara: la gesti\u00f3n de costes de IA ha pasado de ser un tema marginal a una tarea central. El 98 % de los profesionales de FinOps ya gestionan el gasto en IA, frente al 31 % de hace dos a\u00f1os. Adem\u00e1s, la gesti\u00f3n de costes de IA es la dimensi\u00f3n de habilidades m\u00e1s mencionada por los equipos como necesaria.<\/p>\n Esto implica un cambio en la estructura organizativa. El 78 % de las pr\u00e1cticas de FinOps reportan al CTO o al CIO. Con la implicaci\u00f3n del C-Level y los vicepresidentes, aumenta la influencia en la selecci\u00f3n tecnol\u00f3gica. Para los responsables digitales en organizaciones del DACH, esto significa que los presupuestos de IA y las decisiones sobre modelos deben integrarse en el mismo circuito de control que el portfolio cloud y la gobernanza de proveedores, una vez que FinOps se vincule de manera visible al responsable tecnol\u00f3gico.<\/p>\n La encuesta se publicar\u00e1 el 19 de febrero de 2026 y marca el punto de partida emp\u00edrico para un debate que, a lo largo del a\u00f1o, se ampliar\u00e1 para incluir la token\u00f3mica y los est\u00e1ndares abiertos. Quienes gestionan la IA \u00fanicamente como una canalizaci\u00f3n de caracter\u00edsticas y corrigen los costes a posteriori perder\u00e1n el ritmo de la nueva norma en esta disciplina.<\/p>\n En la pr\u00e1ctica de FinOps, ya no basta con optimizar el desperdicio. Alcances, gobernanza, alineaci\u00f3n y previsi\u00f3n pesan m\u00e1s en conjunto que la optimizaci\u00f3n por s\u00ed sola. El objetivo es el valor, es decir, la contribuci\u00f3n de las inversiones en cloud e IA al resultado empresarial, y no solo la siguiente reducci\u00f3n porcentual de costes.<\/p>\n Muchas organizaciones pretenden financiar las inversiones en IA con los ahorros de optimizaci\u00f3n. Este autofinanciaci\u00f3n vincula la presi\u00f3n por la eficiencia con el crecimiento de la IA: cada euro liberado de margen en las disciplinas de cloud e inferencia puede destinarse a nuevos modelos, agentes o casos de uso. Para los consejos de administraci\u00f3n, esto implica una doble misi\u00f3n de control. Los programas de eficiencia financian la innovaci\u00f3n, y la innovaci\u00f3n, a su vez, aumenta el consumo si el consumo y la gobernanza no crecen al mismo ritmo.<\/p>\n McKinsey respalda la brecha de madurez desde una perspectiva secundaria. En su encuesta Enterprise AI FinOps de mayo de 2026, referenciada en julio de 2026, solo entre el 20 % y el 25 % de las empresas disponen de pr\u00e1cticas maduras de FinOps para IA. Adem\u00e1s, entre el 20 % y el 30 % del gasto en IA suele no estar correctamente asignado. Seg\u00fan McKinsey, una gesti\u00f3n inteligente del consumo puede ahorrar entre un 20 % y un 30 % de los costes de IA. La consecuencia estrat\u00e9gica es evidente: sin asignaci\u00f3n y dise\u00f1o del consumo, el autofinanciaci\u00f3n sigue siendo una esperanza en lugar de un ciclo controlable.<\/p>\n Seg\u00fan J.R. Storment, director ejecutivo de la FinOps Foundation, la token\u00f3mica es FinOps aplicado a la IA. El token es la unidad at\u00f3mica de facturaci\u00f3n y control de la inferencia, sin ser un token de propiedad ni una m\u00e9trica de especulaci\u00f3n. Storment estableci\u00f3 este marco en mayo de 2026: los costes y la eficiencia de los tokens deben formar parte de la agenda del CEO.<\/p>\n Los tokens se comportan de manera distinta a los recursos cl\u00e1sicos de la nube. Los tokens de entrada del usuario y los tokens de *prompt* realmente facturados en el punto final de la API pueden divergir. El monitoreo en tiempo real de m\u00e9tricas de tokens y API es, seg\u00fan la FinOps Foundation, esencial para evitar excesos presupuestarios. Quien solo revise las facturas mensuales reacciona demasiado tarde.<\/p>\n Al mismo tiempo, los tokens son solo una capa en la pila de costes de IA. Junto a ellos est\u00e1n la GPU y la computaci\u00f3n, el *embedding* de SaaS, la IA en la sombra (*shadow AI*) y los esfuerzos de ingenier\u00eda y gobernanza. Una visi\u00f3n centrada exclusivamente en los tokens resulta incompleta. En junio de 2026, *CIO Dive* resumi\u00f3: los tokens son solo una parte del gasto en IA, pero la capa m\u00e1s f\u00e1cil de medir. Precisamente por eso son un buen punto de partida para esta disciplina, sin reemplazar al resto de la pila.<\/p>\n Cinco factores determinan el consumo de tokens por solicitud: el *overhead* del *prompt* del sistema, el contexto y la memoria, la elecci\u00f3n del modelo, la longitud de la salida, as\u00ed como los reintentos y la orquestaci\u00f3n. Los agentes y el RAG pueden incrementar el consumo entre uno y dos \u00f3rdenes de magnitud. Para la gesti\u00f3n de carteras, esto significa que la unidad m\u00e1s cara rara vez es una sola conversaci\u00f3n, sino una cadena orquestada de recuperaci\u00f3n, herramientas y m\u00faltiples llamadas.<\/p>\n La elecci\u00f3n del modelo sigue siendo un factor directo. Utilizar de forma indiscriminada los modelos m\u00e1s caros y complejos para cada tarea impulsa costes innecesarios. El modelo debe ajustarse al contexto y a los requisitos de calidad. Esto queda respaldado acad\u00e9micamente por FrugalGPT, de Lingjiao Chen, Matei Zaharia y James Zou (2023): seg\u00fan los autores, el encadenamiento (*cascading*) y el enrutamiento de modelos pueden reducir hasta un 98 % de los costes frente a una l\u00ednea base con GPT-4, con un rendimiento comparable. Para los CIOs, esto demuestra que el enrutamiento y el encadenamiento deben formar parte de la arquitectura est\u00e1ndar.<\/p>\n Los precios unitarios por token pueden caer, mientras el gasto agregado aumenta. La demanda es el\u00e1stica: unidades m\u00e1s econ\u00f3micas generan mayor uso, contextos m\u00e1s largos y m\u00e1s ejecuciones de agentes. Storment resume esta paradoja se\u00f1alando que un token puede abaratarse, pero el conjunto de tokens no. La planificaci\u00f3n presupuestaria que solo proyecta el precio por mill\u00f3n de tokens ignora esta expansi\u00f3n de volumen.<\/p>\n McKinsey define la token\u00f3mica de manera m\u00e1s amplia como los costes de *prompt* e inferencia: la elecci\u00f3n del modelo, el enrutamiento, la orquestaci\u00f3n, el comportamiento de los agentes, el dise\u00f1o de flujos de trabajo, la utilizaci\u00f3n de la infraestructura y la eliminaci\u00f3n de desperdicios forman parte de ello. As\u00ed, la arquitectura y el modelo operativo pasan a ocupar el mismo c\u00edrculo de control que el contador de tokens.<\/p>\n El 3 de junio de 2026, la Linux Foundation anunci\u00f3 su intenci\u00f3n de crear la Tokenomics Foundation para establecer est\u00e1ndares abiertos, benchmarks y mejores pr\u00e1cticas en la econom\u00eda de costes de la IA, en colaboraci\u00f3n con la FinOps Foundation. Jim Zemlin, CEO de la Linux Foundation, considera los tokens como la nueva unidad de gasto tecnol\u00f3gico y destaca la falta de est\u00e1ndares neutrales para la eficiencia de tokens que trasciendan modelos y proveedores. En este contexto, J.R. Storment insiste nuevamente en que los costes y la eficiencia de los tokens deben negociarse a nivel de CEO.<\/p>\n Las mejores pr\u00e1cticas de la FinOps Foundation incluyen cuotas, etiquetado (*tagging*), asignaci\u00f3n de GPU y gobernanza de partes interesadas con Data Science, Compras (*Procurement*) y Finanzas. Seg\u00fan *CIO Dive* en junio de 2026, la Tokenomics Foundation trabajar\u00e1 junto a la FinOps Foundation en el desarrollo de pr\u00e1cticas para la IA empresarial a escala. Para las organizaciones en la regi\u00f3n DACH con m\u00faltiples proveedores de nube y modelos, esto es una se\u00f1al para construir sistemas internos de medici\u00f3n y etiquetado que sean compatibles con futuros benchmarks sectoriales.<\/p>\n Las fuentes primarias no aportan argumentos en contra de la token\u00f3mica como concepto innecesario. Las contrapartidas se encuentran dentro de la disciplina: la optimizaci\u00f3n por s\u00ed sola no basta, el token no es toda la pila y los niveles de madurez en la mayor\u00eda de las empresas a\u00fan son bajos. Precisamente estas tensiones internas hacen que la gesti\u00f3n sea compleja y apta para la junta directiva.<\/p>\n En primer lugar: asignar el gasto en IA a la l\u00ednea de reporting de FinOps al CTO o CIO y definir responsabilidades para cuotas, etiquetas y alertas de presupuesto. En segundo lugar: consolidar el dise\u00f1o de consumo y el enrutamiento de modelos como principio arquitect\u00f3nico, en lugar de limitarse a revisar facturas. En tercer lugar: hacer transparentes los ahorros que generan las inversiones en IA y los riesgos que surgen para el gasto agregado.<\/p>\n En cuarto lugar: mapear la estructura de costes de IA, es decir, tokens, GPU y computaci\u00f3n, SaaS de embeddings, IA en la sombra y esfuerzo de gobernanza. En quinto lugar: institucionalizar rondas con stakeholders de Data Science, Compras y Finanzas. En sexto lugar: exigir el monitoreo en tiempo real de m\u00e9tricas de tokens y API para detectar excesos presupuestarios antes de que cierre el mes.<\/p>\n Quien aplique estos mecanismos gestionar\u00e1 la IA como un portfolio con una l\u00f3gica de valor medible. Las cifras del informe State of FinOps 2026, la clasificaci\u00f3n de token\u00f3mica de la FinOps Foundation y la futura Fundaci\u00f3n de Token\u00f3mica de la Linux Foundation apuntan en la misma direcci\u00f3n: la econom\u00eda de costes de la IA pasa del margen de la factura de la nube al centro y se convierte en una herramienta de liderazgo para las decisiones tecnol\u00f3gicas en la empresa.<\/p>\n Tokenomics es FinOps aplicado a la IA. El token sirve como unidad at\u00f3mica de facturaci\u00f3n y control de las inferencias. McKinsey incluye adem\u00e1s en este concepto la elecci\u00f3n de modelos, enrutamiento, orquestaci\u00f3n, comportamiento de agentes, dise\u00f1o de flujos de trabajo, utilizaci\u00f3n de infraestructura y eliminaci\u00f3n de desperdicios.<\/p>\n<\/details>\n Los precios por unidad de token pueden disminuir, mientras que la demanda crece de forma el\u00e1stica. Un mayor uso, contextos m\u00e1s largos, agentes y RAG impulsan el gasto agregado. Los tokens se abaratan individualmente, pero no necesariamente para la empresa en su conjunto.<\/p>\n<\/details>\n La FinOps Foundation menciona cuotas, etiquetado, asignaci\u00f3n de GPU y gobernanza de partes interesadas, incorporando a Data Science, Compras y Finanzas. El 78 % de las pr\u00e1cticas de FinOps ya informan directamente al CTO o CIO, lo que incrementa la influencia en la selecci\u00f3n tecnol\u00f3gica.<\/p>\n<\/details>\n Los tokens son la capa m\u00e1s f\u00e1cil de medir y resultan ideales para el monitoreo en tiempo real. Sin embargo, solo cubren una parte del gasto en IA. GPU y computaci\u00f3n, SaaS con incrustaciones, IA en la sombra, as\u00ed como costes de ingenier\u00eda y gobernanza deben incluirse en el mismo an\u00e1lisis.<\/p>\n<\/details>\n McKinsey se\u00f1ala un ahorro del 20 al 30 % mediante un consumo optimizado. FrugalGPT reporta hasta un 98 % de reducci\u00f3n de costes gracias al encadenamiento de modelos y enrutamiento, manteniendo un rendimiento comparable al de la l\u00ednea base de GPT-4. Los factores clave dependen de la arquitectura y la combinaci\u00f3n de casos de uso.<\/p>\n<\/details>\n M\u00e1s del grupo de medios MBF Media<\/p>\n\n
FinOps gestiona los costes de IA y se acerca al responsable tecnol\u00f3gico<\/h2>\n
Valor, autofinanciaci\u00f3n y la presi\u00f3n detr\u00e1s del crecimiento de la IA<\/h2>\n
La token\u00f3mica convierte el token en la unidad de control at\u00f3mica<\/h2>\n
Cinco impulsores de consumo y precios unitarios en ca\u00edda con un gasto agregado en aumento<\/h2>\n
Est\u00e1ndares, cuotas y gobernanza de partes interesadas para la IA a escala<\/h2>\n
Qu\u00e9 deben definir ahora los CIO y CDO en el portfolio<\/h2>\n
Preguntas frecuentes<\/h2>\n
\u00bfQu\u00e9 es Tokenomics en el contexto de FinOps?<\/strong><\/summary>\n
\u00bfPor qu\u00e9 aumentan los costes de la IA a pesar de la ca\u00edda de los precios por token?<\/strong><\/summary>\n
\u00bfQu\u00e9 roles deben formar parte de la gobernanza de costes de IA?<\/strong><\/summary>\n
\u00bfSon suficientes las m\u00e9tricas de tokens para gestionar el gasto en IA?<\/strong><\/summary>\n
\u00bfQu\u00e9 potencial de ahorro est\u00e1 demostrado?<\/strong><\/summary>\n