Rippling, proveedor de soluciones de software de recursos humanos, ha lanzado recientemente una herramienta innovadora llamada AI Spend Console, diseñada para ayudar a las empresas a controlar sus gastos en inteligencia artificial. Este nuevo producto surge como una respuesta a los desmesurados costos asociados a la utilización de tecnologías AI, que han comenzado a presentar un impacto significativo en los presupuestos operativos, particularmente en equipos de investigación y desarrollo.
Una de las características más destacadas de AI Spend Console es su capacidad para mapear el gasto en IA a nivel individual y por equipo, lo que permite a las empresas evaluar no solo cuánto invierten, sino también la efectividad de esos gastos en términos de productividad. Según la empresa, la herramienta señala, por ejemplo, qué ingenieros tienen un alto gasto en IA cuyas contribuciones requieren correcciones frecuentes durante las revisiones de código.
Este enfoque surgió después de que Rippling identificara un alarmante patrón de gasto: a inicios de este año, se dio cuenta de que estaba destinado a gastar un 40% del presupuesto de su departamento de I+D en tokens de IA. Esto representaba millones de dólares, y con un aumento del 80% en gastos de mes a mes, la proyección era que este monto podría alcanzar el 90% del gasto en compensaciones a empleados para el próximo año.
Ante esta situación, la dirección de Rippling se embarcó en un proyecto urgente para comprender mejor el gasto en IA y sus resultados. Un análisis interno reveló datos sorprendentes, como que entre el 10% y el 15% de los empleados eran responsables de aproximadamente el 60% del total de gastos en IA. Un ingeniero, de hecho, estaba gastando hasta $50,000 mensuales.
Rippling no busca limitar el uso de la IA, sino más bien administrarlo de forma más eficiente. Para ello, la compañía comenzó a negociar límites de gasto con las herramientas utilizadas, como Cursor, OpenAI y Anthropic. Sin embargo, se encontraron con un reto: los empleados tendían a utilizar los modelos de IA más avanzados y costosos disponibles, sin considerar alternativas más económicas y efectivas.
En esta nueva era de gasto en IA, las empresas han aprendido que necesitan acceder a múltiples modelos y opciones de diferentes laboratorios de IA a varios precios. El CEO de Rippling, Parker Conrad, mostró que, tras realizar benchmarks internos, modelos como GLM 5.2 de Z.ai, mucho más económicos, ofrecían un rendimiento comparable a los modelos de vanguardia de empresas como SpaceX.
Con estos hallazgos, la firma desarrolló su propia puerta de enlace de IA, que permite enrutar solicitudes a los modelos más adecuados y rentables para cada tarea. AI Spend Console genera paneles que evalúan atributos como la cantidad de solicitudes diarias junto con la producción de trabajo y el gasto total. Gracias a esta solución, Rippling logró reducir su gasto en tokens de un 40% a aproximadamente un 15% del presupuesto destinado a personal.
Aunque la empresa ha visto una disminución en los costos, el uso de la IA se mantiene fuerte; los datos revelan que el consumo de tokens se ha estabilizado, alcanzando los 600 mil millones nuevamente en julio, pero con un costo significativamente menor comparado con meses anteriores. Esto se debe, según el CTO de Rippling, a que los gastos ahora se están dirigiendo hacia modelos más eficientes.
En cuanto a la aplicación de IA más allá del sector de ingeniería, la empresa está explorando su uso en equipos de integración de clientes, buscando automatizar tareas y mejorar la eficiencia. Sin embargo, lograr que todos los empleados tengan acceso a estas herramientas depende de la posibilidad de vincular el consumo de tokens con la productividad en funciones administrativas y de atención al cliente.
AI Spend Console está disponible para los suscriptores de HR de Rippling, aunque existen costos adicionales basados en el uso de IA. También se puede adquirir como un producto independiente e integrarse con otros sistemas de gestión de recursos humanos, garantizando a las empresas un control más efectivo sobre sus inversiones en tecnologías emergentes.