17 de junio de 2026 # ¿Quién paga la factura de la IA, y cómo calcular la rentabilidad?  El 1 de junio entró en vigor el nuevo modelo de facturación de GitHub Copilot: la IA agéntica pasa a pagarse por consumo. El uso se mide en tokens, al precio de API de cada modelo, y va descontando el cupo mensual de créditos que incluye cada plan; agotado el cupo, se puede contratar consumo adicional a esas mismas tarifas. La explicación que da GitHub es bastante obvia, si lo piensas: el uso agéntico se está convirtiendo en el modo por defecto, y con el modelo anterior una pregunta rápida en el chat podía costar lo mismo que una sesión autónoma de varias horas de trabajo. Hubo un primer aviso en 2025, cuando las peticiones premium empezaron a cobrarse aparte; lo de ahora es el modelo entero. Y no se queda en GitHub. IDC espera que en 2028 el precio puro por puesto haya quedado obsoleto en el software empresarial, desplazado por modelos de consumo o de resultados. *Obsoleto* me parece una exageración, siempre habrá una base de licencia mensual - pero la lógica es difícil de discutir: cobrar como una licencia mensual era razonable cuando la IA respondía a preguntas; **deja de serlo cuando ejecuta procesos completos**. Hasta aquí, un asunto de precios que parecería cosa de proveedores y desarrolladores de software. Ayer en Microsoft anunciábamos la disponibilidad de Cowork y su modelo de facturación por uso, y es el primer paso de la industria en esa dirección. Más info aquí - [Copilot Cowork is now generally available | Microsoft 365 Blog](https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/blog/2026/06/16/copilot-cowork-is-now-generally-available/?v=1) Esto significa que el pago por uso llega a la herramienta de uso generalista por parte de cualquier empleado. Entonces aparece una pregunta muy interesante: **¿quién debería pagar esta factura dentro de una empresa?** ## Esa factura no es de IT  La cuestión lleva saliendo recurrentemente en las reuniones con clientes: cuando esto llegue, ¿quién lo paga? La reacción instintiva de casi cualquier organización será tratar el pago por uso como un coste más de IT, porque ahí han vivido siempre las herramientas, como siempre ha hecho. Pero la IA generativa encaja mal en como *herramienta de IT*. Lo repetimos a menudo: **la IA aporta tareas de inteligencia, y cada área de negocio tiene que descubrir en qué le ayuda y en qué no, un trabajo que no se puede externalizar**. Cuando el departamento legal usa agentes para preparar contratos, lo que está comprando es capacidad intelectual añadida a legal. Y a nadie se le ocurre cargar las nóminas de los abogados al presupuesto de IT. Mientras la IA se pagaba como licencia fija por usuario, la discusión era *business as usual*: IT asume el coste pero recibe un presupuesto extra. Con el modelo de pago por uso deja de serlo: un coste variable que crece con el trabajo intelectual de un área pertenece al presupuesto de esa área, igual que su gente. El presupuesto de inteligencia artificial del departamento legal tiene que estar en el departamento legal. Pero es algo más complicado que simplemente una factura. ## Algo que no han hecho nunca  Aquí aparece una nueva tarea difícil. Las áreas de negocio saben gestionar el coste de las personas. Es un coste fijo, anual, que se presupuesta por cabezas y se revisa una vez al año. Lo que viene es distinto: un coste variable que sube y baja con el trabajo, y que puede dispararse en días. **Un coste que depende de la pericia de los usuarios con la IA**. En la práctica de FinOps se reporta que el consumo de tokens de un equipo puede multiplicarse por diez en una semana cuando despliega algo nuevo. Esa volatilidad, IT la conoce bien desde que se empezaron a subir los sitemas al cloud. El director de marketing o la directora de legal, no la han visto en su vida. Algún CFO objetará que esto es el chargeback de toda la vida, que llevamos décadas repercutiendo telefonía, cloud y licencias a las áreas sin que nadie cambiara su forma de trabajar. Es cierto *en parte*: el chargeback clásico reparte un coste que el área ni controla ni puede gestionar: un coste fijo que se asume y se olvida. Aquí el consumo lo genera el propio trabajo del área, y trae una necesidad de revisión recurrente: sigo invirtiendo o no, en qué casos sí y en cuáles no. Eso ya no es contabilidad, es gestión. > Y repito: tanto el coste como el beneficio de la IA pueden subir o bajar mucho en función de la pericia de los usuarios. Es decir, **el coste de usar IA no va en función de la calidad del resultado. Tampoco vale esperar a que el problema se disuelva porque los precios por token caen. Caen, y mucho, pero el consumo por tarea crece más rápido: los agentes de larga duración multiplican los tokens que cuesta cada trabajo, y el número de trabajos también crece. GitHub no montó un sistema de créditos para cobrar algo despreciable. ## El contador y el vacío  La parte que me parece más seria es la asimetría. El coste va a llegar medido al céntimo, token a token, tarea a tarea, con una precisión que el trabajo intelectual humano nunca tuvo. **Nadie ha sabido jamás cuánto costó exactamente pensar una propuesta**. El retorno, en cambio, sigue sin métrica. [[20-Medir-inteligencia|Lo publicaba por aquí en febrero]]: en las empresas no existen KPIs de inteligencia, y por eso medimos horas. Pero las horas ahorradas no sirven como numerador de esta cuenta, porque [[70-Midiendo-mal-la-Inteligencia|miden velocidad y no calidad del razonamiento]], que es justo lo que la inteligencia añade. Así que las áreas de negocio van a encontrarse con que tienen claro el coste de la última factura (no de la siguiente) y que tienen que **aprender a medir la rentabilidad de la IA**. Y quien solo tiene el número del coste acaba decidiendo por el coste: recorta lo que no sabe justificar o explicar, aunque sea lo que más valor le estaba dando. ## Una plantilla que factura por pensar  Conviene pararse un momento en qué es esto que llega medido al céntimo. **No se parece a una licencia ni a una suscripción**. Cuando un agente prepara un contrato o revisa una cartera, lo que pone encima de la mesa es trabajo intelectual, horas de razonamiento y ejecución de tareas. Cosas que antes solo aportaban las personas. El pago por uso le pone precio a ese trabajo, tarea a tarea. Satya Nadella lo nombró hace unos días en un texto que [[Eco-Frontier-Without-Ecosystem| yo publicaba aquí]] con resumen y alguna reflexión: cada empresa va a manejar **dos tipos de capital, el humano y el de tokens**. El humano es el conocimiento y el criterio de su gente. El de tokens es la capacidad de IA que la empresa construye. Su tesis es que el capital humano, lejos de valer menos cuando crece el de tokens, vale más. > Satya está diciendo que ahora tenemos dos tipos de empleados en las empresas. Las personas y los agentes. Los agentes los construyes tú, y te cobran por pensar y por ejecutar. Si el capital de tokens se comporta como plantilla, el área que lo dirige tendrá que hacer con él lo mismo que hace con su gente: decidir dónde vale la pena y dónde no, y medir qué rinde. Que es justo lo que nunca se ha hecho con una herramienta. ## Aprender a leer el contador  Medir la rentabilidad de los tokens no exige resolverlo todo el primer día. Se puede empezar por el coste por tarea terminada, que es la unidad con sentido de negocio (qué me cuesta preparar este tipo de contrato, este análisis, esta propuesta), y compararlo con lo que costaba antes, en horas y en calidad del resultado. El paso siguiente es construir el numerador de verdad, y ahí está [[10-Medir-inteligencia|el trabajo sobre dimensiones de inteligencia]] que vengo desarrollando: amplitud de alternativas exploradas, calidad de supuestos, profundidad de diagnóstico. Lo que era un argumento sobre calidad de pensamiento se ha convertido en un problema de presupuesto que llega cada mes con la factura. Esto de la medición de inteligencia, que ya os contaré con más detalle otro día, viene de la práctica médica. Son métricas del diagnóstico clínico. Es un área donde, desde hace décadas, es necesario medir la cantidad de inteligencia aplicada a un proceso. Hay un giro positivo en todo esto, y me parece interesante. El pago por uso **elimina el debate eterno de si la IA es cara a nivel empresa**. La cifra agregada que asustaba al comité de dirección se descompone en muchas cifras pequeñas que cada área puede defender con su propia cuenta. La justificación del retorno baja al nivel donde se genera el valor, que es donde siempre debió estar. El área que aprenda a justificar (o mejor dicho, *rentabilizar*) sus tokens tendrá presupuesto creciente; la que no, verá esa línea convertida en el objetivo fácil del próximo ajuste. Hace unos días escribía que [[11-El-cuello-de-botella-siempre-se-muda|el cuello de botella siempre se mueve]]. Con el coste va a pasar lo mismo: se está moviendo de IT al negocio. El contador de tokens ya está girando, y saber leerlo va a formar parte de dirigir un área. > [!tip]+ Para profundizar fuera > - [Copilot Cowork is now generally available](https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/blog/2026/06/16/copilot-cowork-is-now-generally-available/?v=1) · Anuncio de Cowork y su modelo de pago por uso. > - [GitHub Copilot is moving to usage-based billing](https://github.blog/news-insights/company-news/github-copilot-is-moving-to-usage-based-billing/) · GitHub Blog - El anuncio del cambio de modelo y sus motivos, contados por GitHub. > - [Why usage-based pricing will define the agentic AI era](https://www.everestgrp.com/blogs/why-usage-based-pricing-will-define-the-agentic-ai-era) · Everest Group - Por qué la era agént > [!tip]+ En esta web > - [[20-Medir-inteligencia|Midiendo el retorno de los proyectos de IA]] - De aquí sale el problema del numerador: medimos horas ahorradas, no la inteligencia que la IA incorpora. > - [[10-Medir-inteligencia|Medir inteligencia en cinco dimensiones]] - Las cinco dimensiones con las que propongo construir ese numerador de verdad. > - [[70-Midiendo-mal-la-Inteligencia|Estamos midiendo mal la inteligencia]] - Por qué medir solo tiempo esconde el valor real, justo lo que esta factura deja al descubierto. > - [[11-El-cuello-de-botella-siempre-se-muda|El cuello de botella siempre se muda]] - El coste es el siguiente cuello de botella en moverse, de IT al negocio. > - [[Eco-Frontier-Without-Ecosystem|Satya Nadella: capital humano y capital de tokens]] - El texto del que sale la idea de la plantilla que te cobra por pensar. > - [[72-Las-herramientas-dejan-de-importar|Cuando las herramientas dejan de importar]] - Si la IA no es una herramienta más, su coste tampoco es un gasto de herramientas. Por eso no es de IT. > - [[57-ROI-Catedrales-y-gimnasios|Por qué las empresas no ven ROI en IA]] - El retorno no está en el gran proyecto a medida, sino en lo que cada área usa y rentabiliza a diario. --- Publicado el 17 de junio de 2026, [LinkedIn](https://www.linkedin.com/pulse/qui%25C3%25A9n-paga-la-factura-de-ia-y-c%25C3%25B3mo-se-calcula-david-hurtado-tor%25C3%25A1n-s25ge), [Substack](https://open.substack.com/pub/davidhurtado/p/quien-paga-la-factura-de-la-ia-y?r=4uyjfg&utm_campaign=post&utm_medium=web&showWelcomeOnShare=true), [X](https://x.com/dhtoran/status/2067129131238588680?s=20)