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ChatGPT
Perplexity
Más de la mitad de los líderes de SaaS (57%) afirman que integrar la IA en los flujos de trabajo de desarrollo es su mayor preocupación para 2026. Esa presión se ha extendido mucho más allá de los equipos de ingeniería. Ha llegado a la oficina del director financiero, la hoja de ruta del director de tecnología y ahora al presupuesto del CIO.
Es posible que el costo de los tokens de IA haya comenzado como un desafío de ingeniería, pero en los productos SaaS con análisis integrados, ahora está llegando a los presupuestos ejecutivos.
La capa de análisis del producto es donde aparece gran parte de la tensión. Los análisis de productos SaaS admiten tanto a los equipos internos como a los clientes externos. Con la IA, analítica integrada, los clientes pueden explorar paneles de control y obtener información por sí mismos, haciendo preguntas en lenguaje natural directamente dentro de la aplicación.
Cada interacción activa el procesamiento del modelo. Las preguntas, los paneles de control generados y los conocimientos automatizados crean el uso de tokens de LLM en segundo plano.
A pequeña escala, el impacto parece menor. A escala de SaaS, el efecto se vuelve mucho más difícil de ignorar.
Costo oculto de los análisis de IA.
La mayoría de las interacciones de IA parecen simples para los usuarios. Un usuario hace una pregunta y espera una respuesta clara. El sistema devuelve información en segundos. Detrás de esa simplicidad se encuentra un proceso mucho más complejo, y cada paso cuesta tokens.
Pero, ¿qué es el costo de los tokens de IA? En términos sencillos, el costo de los tokens de IA representa el uso de la computación generado cuando los modelos de lenguaje grandes procesan las solicitudes. Cada solicitud, respuesta o paso intermedio consume tokens por los que los proveedores cobran. En los flujos de trabajo de análisis integrados, estos tokens se acumulan rápidamente a medida que los modelos interpretan los datos, generan consultas y producen información.
Los sistemas modernos la analítica de IA deben interpretar la estructura antes de generar respuestas. Los modelos a menudo analizan esquemas, relaciones y metadatos de múltiples fuentes de datos.
Este trabajo de preparación agrega una carga de trabajo oculta. Cada paso requiere el procesamiento del modelo. El resultado es un mayor uso de tokens de LLM de lo que muchos equipos esperan.
Considere una solicitud de análisis SaaS típica. Un usuario puede preguntar por las tendencias de los ingresos o las señales de abandono. Algunas plataformas incluso pueden crear un panel de control generado por IA a partir de una simple pregunta. La plataforma debe realizar varias tareas antes de mostrar los resultados. Estas tareas consumen tokens mucho antes de que aparezca el panel de control.
Cada uno de estos pasos consume tokens:
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Interpretación del esquema.
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Identificación de métricas.
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Generación de consultas.
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Selección de visualizaciones.
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Resumen de información.
Estos también requieren un procesamiento de modelo adicional. A medida que aumenta el uso, el costo del uso de IA por interacción también aumenta. Con el tiempo, el patrón se vuelve claro. Las preguntas de análisis a menudo activan varias llamadas de modelo. Cuando miles de usuarios interactúan con los paneles de control a diario, el costo de los tokens de IA comienza a crecer rápidamente.
Cómo se escala el uso de tokens de IA en los análisis integrados.
Los entornos de análisis integrados introducen un desafío de escalamiento único para los sistemas de IA. A diferencia de las herramientas de análisis internas, los análisis integrados operan en múltiples inquilinos, usuarios y flujos de trabajo simultáneamente.
Cada interacción del usuario, ya sea hacer una pregunta, generar un panel de control o explorar información, contribuye a la actividad general del modelo. A medida que aumenta la adopción, el consumo de tokens se multiplica en:
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inquilinos.
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usuarios.
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paneles de control.
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flujos de trabajo automatizados.
Esto crea un efecto multiplicador en el que el costo del uso de IA aumenta más rápido de lo esperado.
Para las plataformas SaaS, esto significa que el costo de los tokens de IA no es solo una preocupación por solicitud. Se convierte en una consideración arquitectónica vinculada directamente al uso y al crecimiento del producto.
Por qué los CIO están participando.
Los análisis integrados en la aplicación han aumentado. Las plataformas SaaS que se han mostrado reacias a modernizarse han descubierto que sus capas de análisis están teniendo dificultades. Este problema de BI lenta problem eroded trust in their product and pushed teams toward AI-enhanced analytics experiences.
La analítica integrada mejorada con IA se convirtió rápidamente en una solución popular de modernización de aplicaciones estrategia. Las consultas en lenguaje natural y los conocimientos automatizados reducen el tiempo de espera entre las preguntas y las respuestas.
Esta gran mejora tuvo un costo. Los conocimientos más rápidos a menudo requieren varias operaciones de modelo en segundo plano.
Este cambio introduce una nueva limitación. En lugar de esperar los paneles, las organizaciones ahora gestionan el costo de la infraestructura de IA. Una sola solicitud de analítica integrada puede activar múltiples tareas de modelo. Estas tareas generan un uso de tokens de LLM que aumenta con cada interacción. El comportamiento del usuario ahora influye en los costos de la infraestructura. Los usuarios pueden hacer preguntas ilimitadas a través de paneles y asistentes de analítica. Cada interacción aumenta la actividad del modelo.
Con 77% de los líderes tecnológicos que planean ampliar el uso de la IA, el consumo de tokens seguirá aumentando. Por eso, los CIO están participando. La analítica integrada mejorada con IA ya no es solo un problema de ingeniería. También es un problema de presupuesto.
El desafío de SaaS multi-inquilino.
Una vez integrada, la analítica de IA es parte de su producto, y su uso se expande rápidamente. Al principio, un pequeño grupo de clientes explora la función, hace algunas preguntas y el consumo de tokens se mantiene dentro del presupuesto. Esta fase no dura.
A medida que se extiende la adopción, los clientes integran la analítica en sus flujos de trabajo diarios. Su analítica de marca blanca parece nativa del producto, y los usuarios la tratan como tal, interactuando constantemente.
La actividad de la IA comienza a escalar a través de varias capas a la vez:
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Clientes que exploran paneles e informes
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Usuarios que hacen preguntas en lenguaje natural
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La IA genera paneles automáticamente
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Se ejecutan conocimientos automatizados en segundo plano
Así es como se ve el éxito para un producto SaaS. Los usuarios se involucran profundamente; las interacciones aumentan, el valor se multiplica. Por eso, los equipos diseñan la infraestructura en torno a arquitecturas de analítica escalables Las plataformas deben admitir cargas de trabajo crecientes sin ralentizar la experiencia de la aplicación.
La IA introduce un factor de escalamiento diferente. Cada interacción también genera procesamiento de modelos. A diferencia de las implementaciones de un solo cliente, la analítica integrada multi-cliente significa que un aumento en la actividad del usuario en cualquier cliente contribuye de inmediato a su costo compartido de uso de LLM. El resultado es un rápido aumento en el consumo de tokens de LLM en todos los clientes, usuarios y flujos de trabajo. En los entornos SaaS multi-cliente, el costo de uso de LLM no crece de forma lineal. Se multiplica a medida que se extiende la adopción.
Cómo se ven los análisis de IA responsables.
Los equipos que integran la IA en los flujos de trabajo de analítica deben planificar medidas de seguridad para evitar que los costos de los tokens de IA se disparen. Estas medidas de seguridad definen cómo los usuarios, los clientes y los flujos de trabajo interactúan con las capacidades de la IA.
Los controles que necesita su equipo:
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Límites de tokens por cliente
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Límites de solicitudes por usuario
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Limitación de solicitudes de IA
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Supervisión de las interacciones de analítica
Estos controles admiten la optimización a largo plazo de los tokens de IA a medida que crece la adopción.
La diferencia entre la analítica de IA no controlada y la analítica integrada de IA controlada es significativa.
| Analítica de IA no controlada | Analítica de IA controlada |
|---|---|
| Solicitudes de IA ilimitadas | Medidas de seguridad de tokens |
| Dependencia de un solo modelo | Flexibilidad del modelo |
| Sin supervisión del uso | Visibilidad del uso de la IA |
| Crecimiento de costos impredecible | Optimización estructurada de los tokens de IA |
La flexibilidad del modelo también juega un papel importante. Los diferentes modelos varían en velocidad, precisión y consumo de tokens. Las organizaciones deben evaluar los modelos para comprender cómo afecta cada uno al consumo de tokens.
Estas capacidades se están volviendo esenciales para las plataformas SaaS. Los equipos necesitan arquitecturas de analítica integrada que supervisen el uso, controlen las solicitudes y mantengan los costos de uso de la IA predecibles.
Cómo Reveal AI resuelve el problema.
La analítica de IA no controlada es un problema de costos que está por venir. Reveal fue creada para evitarlo.
La analítica integrada impulsada por IA de Reveal fue diseñada teniendo en cuenta la gobernanza de costos, no se agregó después. La plataforma permite a los equipos controlar cómo operan las capacidades de la IA dentro de los flujos de trabajo de analítica. Estos controles ayudan a las organizaciones a gestionar el uso a medida que se expande la adopción.
Esto es lo que obtienes con Reveal:
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Medidas de seguridad de tokens en todos los clientes y usuarios
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Supervisión de la actividad de la IA en todos los flujos de trabajo de analítica
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Selección y despliegue de modelos configurables
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Gobernanza centralizada de las interacciones de la IA
Estas capacidades ayudan a los equipos a mantener un costo predecible de los tokens de IA a medida que crece la adopción de la IA en los productos SaaS.
Reveal también le brinda un control total sobre su infraestructura de IA:
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Sólida seguridad de la analítica que respeta los modelos de permisos existentes
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Opciones de implementación flexibles, que incluyen analítica en entornos locales
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Control total sobre la infraestructura de analítica de IA, incluidos los modelos, los avisos y las reglas de uso
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Visibilidad integrada de la actividad de la IA en todos los clientes y usuarios
Esta arquitectura permite a las organizaciones escalar la analítica de IA al tiempo que mantienen el control sobre los costos, la infraestructura y la gobernanza. A medida que la IA se convierte en una capacidad central del producto, controlar el costo de los tokens de IA se vuelve esencial para una analítica de IA sostenible.
