En el ecosistema del marketing digital, la Inteligencia Artificial (IA) ha asumido un papel central que ha transformado radicalmente la economía y la infraestructura del martech. La integración de agentes de IA en los flujos de trabajo no solo ha mejorado la eficiencia, sino que también ha suscitado preocupaciones sobre la sostenibilidad económica de estas herramientas. La premisa es simple: mientras que la suscripción mensual puede parecer razonable, el uso excesivo de herramientas y la necesidad de realizar llamadas a sistemas externos pueden acumular costos rápidamente. Esta realidad implica que la solución no reside simplemente en reducir la cantidad de herramientas, sino en optimizar la gestión y almacenamiento de la información.
La problemática del consumo de tokens asociados a estas herramientas se ha vuelto crítica en el ámbito del marketing. Cada interacción con un agente de IA puede consumir una cantidad significativa de recursos, lo que se traduce en una factura elevada al final del mes. Un ejemplo típico indica que en un pipeline de trabajo habitual, donde se buscan y procesan cientos de resultados, el uso de tokens puede superar los 100,000 en solo un mes. Este tipo de consumo coloca a los equipos de marketing en una posición complicada, obligándolos a elegir entre restringir sus flujos de trabajo o afrontar costos imprevistos, una situación insostenible para la mayoría.
Al enfrentar los desafíos derivados del uso de tokens, los expertos en marketing sugieren que la solución reside en la autonomía de la gestión de datos. Mantener el control sobre la información bruta es esencial para producir análisis relevantes y precisos sin la necesidad de depender constantemente de modelos de IA costosos. Las alternativas, como usar una base de datos compartida o herramientas de filtrado livianas, permiten realizar tareas de filtrado y relevancia antes de que los datos sean enviados a un modelo de IA, reduciendo significativamente los costos. Esto representa una estrategia más eficiente, donde la calidad de la información se mantiene sin sacrificar utilidad.
Una variedad de herramientas emergentes en el mercado están diseñadas para ayudar en la integración y filtrado de información, facilitando el uso de IA dentro de la infraestructura existente de los equipos de marketing. Herramientas como el Agente Hermes y los marcos de orquestación, como LangChain y CrewAI, ofrecen mecanismos para gestionar el acceso a los datos de manera más eficiente. Al realizar estos procesos en tu propia infraestructura, los equipos de marketing pueden controlar cómo interactúan los modelos de IA con la información, asegurando que el modelo no se convierta en el dueño de los datos, sino que sea un colaborador en el proceso.
En resumen, la evolución hacia un sistema de marketing más centrado en los agentes de IA está forzando a los equipos a reconsiderar su infraestructura y su dependencia de proveedores externos. La clave está en construir sistemas que permitan a los equipos poseer su propio contexto, lo que se traduce en mayor autonomía y sostenibilidad económica a largo plazo. A medida que el panorama del martech continúa evolucionando, los equipos deben plantearse no solo si quieren utilizar estas herramientas, sino también cómo pueden integrar una arquitectura que les permita gestionar, y no solo consumir, la inteligencia que generan.
