Lo que los CFOs por fin preguntan sobre el gasto en IA
El consejo de CFOs de Cursor revela la brecha entre presupuestos de pilotos y la realidad en producción. La conversación pasó de 'qué puede hacer' a 'cuánto cuesta mantenerlo corriendo'.
La trampa del piloto se acabó
Cursor reunió a CFOs de empresas que ya corren IA en producción. El consenso: los presupuestos de piloto son ficción. Un proof-of-concept de $50k se vuelve una línea anual de $500k cuando sumas infraestructura, observabilidad, pipelines de evaluación y los ingenieros que lo mantienen. Nadie contabilizó el costo de mantener el modelo funcionando.
La economía de tokens no escala linealmente
Todos modelan costos de API a volumen de prototipo. En volumen de producción, tres cosas rompen el modelo: hinchazón de ventana de contexto por recuperación RAG, bucles de reintento cuando las salidas fallan validación, y el costo oculto de colas de revisión humana. Un CFO reportó que su costo por transacción se cuadruplicó entre el piloto y el mes seis.
El headcount que no presupuestaste
No estás comprando una herramienta. Estás contratando un equipo. Ingenieros de prompts, especialistas en eval, ops de infraestructura, revisores de compliance. Los CFOs coincidieron: la primera contratación de IA es cara. La quinta es un organigrama nuevo. Si tu modelo de ROI asume que el staff actual absorbe el trabajo, está mal.
Qué cambia ahora
Deja de pedir calculadoras de ROI a los vendors. Construye la tuya: infraestructura + llamadas a modelo + revisión humana + mantenimiento de ingeniería + compliance + costo de oportunidad. Corréla tres meses. Recién ahí decide si el caso de uso sobrevive el contacto con la realidad.
Fuente: Cursor Blog