Segun BAIR (Berkeley AI Research), el costo de la inteligencia artificial ha descendido de forma acelerada. En 2023, las capacidades de modelos como GPT-4 requerían aproximadamente 30 dólares por millón de tokens; hoy, esa misma operación cuesta menos de un dólar, y en algunos proveedores ya se alcanza una cifra inferior a 10 centavos. En los distintos escenarios de evaluación, los precios de inferencia han caído entre 9 y 900 veces en un año, con una reducción media cercana a 50 veces. Aunque aún no se cuenta con inteligencia de nivel Nobel, las capacidades suficientes para la mayoría de tareas de conocimiento ya están disponibles y se vuelven más baratas mensualmente. Este avance marca el inicio de una era en la que la inteligencia artificial se vuelve prácticamente gratuita, adecuada para el día a día de las actividades de conocimiento.
Este fenómeno transforma el rol de los sistemas de datos. En lugar de servir exclusivamente a aplicaciones humanas, los sistemas comenzarán a diseñarse para funcionar con agentes digitales. Estos agentes, al responder a peticiones individuales, podrán activarse en masa, generando demandas masivas y dinámicas que requieren arquitecturas flexibles y escalables. Los sistemas de datos deben adaptarse a estas nuevas condiciones: no solo deben responder rápidamente, sino también gestionar múltiples tareas simultáneas, mantener consistencia en la información y operar sin intervención humana constante. Además, la naturaleza de los agentes —que operan de forma autónoma, con objetivos definidos y sin necesidad de supervisión— implica que los modelos deben ser capaces de aprender, recordar y actuar de forma coherente a largo plazo.
Otro aspecto clave es la necesidad de nuevos fundamentos para el almacenamiento y el acceso a datos. Si los agentes gestionan el 80% de las tareas de conocimiento, los sistemas deben incorporar estructuras de memoria organizadas, que permitan no solo almacenar información, sino también recuperarla de forma estructurada y relevante. Esto implica desarrollar plataformas que no solo procesen datos, sino que los sintetizan, los clasifiquen y los almacenen de forma que puedan ser reutilizados por múltiples agentes sin redundancias ni errores.
Para el lector peruano, este escenario representa una oportunidad histórica. Las pequeñas y medianas empresas, que hasta ahora han tenido dificultades para acceder a herramientas de inteligencia artificial, podrán ahora implementar soluciones de gestión de información sin necesidad de grandes inversiones. Desde el cálculo de costos hasta la toma de decisiones estratégicas, los agentes digitales podrían asistir en tiempo real, ayudando a optimizar operaciones, reducir tiempos de respuesta y mejorar la precisión de los análisis. Aunque aún no se ha implementado en todos los sectores, el acceso a inteligencia casi gratuita podría democratizar el conocimiento, permitiendo que más empresas, especialmente en zonas rurales o con recursos limitados, aprovechen tecnologías que antes eran exclusivas. Esto no solo potencia la eficiencia, sino que también fomenta la innovación local, en un entorno donde el conocimiento debe ser accesible para todos.