Desde la perspectiva del director financiero sobre la implementación de agentes de IA, la primera idea que suele surgir no es "¿cuánta eficiencia se puede mejorar?", sino una frase: "esto puede descontrolarse".

La razón es muy simple. Una vez que los agentes de IA comienzan a gestionar tareas para el equipo, su lógica de gasto es completamente opuesta a la de los humanos: alta frecuencia, pequeños montos dispersos, facturación por uso; además, pueden llamar a varias herramientas, varias fuentes de datos y varios servicios en la nube simultáneamente; para aumentar las tasas de éxito, estarán probando, ajustando y cambiando de estrategia continuamente. Si se integran estos costos directamente en los gastos del departamento o en la factura de la tarjeta de crédito de la empresa, superficialmente parece que se ahorra complicaciones, pero en realidad se está sembrando una mina de oro para la gobernanza financiera: clasificación de gastos desordenada, cadena de responsabilidad difusa, desviaciones en las previsiones presupuestarias y un aumento en los costos de auditoría por muestreo.

De hecho, la estrategia de ruptura del CFO es mucho más directa: reconocer de antemano que esto es un nuevo centro de costos y asignarle un presupuesto específico para los agentes de IA. Esto no significa dejar que gasten sin control, sino más bien incluir un nuevo y desconocido tipo de gasto dentro de un marco presupuestario controlado.

Hablando de elaboración presupuestaria, lo que más preocupa al CFO es la "imprevisibilidad". La razón por la que los costos tradicionales pueden presupuestarse bien es porque la mayoría de los gastos son fijos (alquiler de oficinas, salarios del equipo, tarifas anuales de sistemas) o tienen procesos de aprobación que los controlan (procesos de compra, ciclos de contratos, plazos de pago a proveedores).

Los gastos en agentes de IA siguen una lógica completamente diferente: son altamente flexibles y pueden ajustarse estructuralmente según la estrategia de negocio, la selección de modelos y la combinación de herramientas. Hoy usan una API de datos, la próxima semana encuentran una opción más barata y cambian; hoy ejecutan tareas de inferencia en la nube, el mes que viene quieren probar la eficiencia de costos en nodos edge; hoy hacen publicidad en la plataforma A, y mañana, para mejorar la conversión, prueban la plataforma B. Los gastos no solo cambian en cantidad, sino también en la forma en que se componen los costos. Esto representa un verdadero desafío para los sistemas tradicionales de gestión presupuestaria.