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6. Socioeconómico y Ambiental3 - Otro

Costos Financieros

Los altos costos estimados para el entrenamiento, prueba y despliegue de los sistemas de IA generativa establecen una barrera de acceso económico que restringe significativamente los grupos capaces de desarrollar e interactuar con estas tecnologías, lo cual tiene implicaciones directas en la democratización tecnológica.

Fuente: MIT AI Risk Repositorymit171

ENTIDAD

1 - Humano

INTENCIÓN

1 - Intencional

TIEMPO

3 - Otro

ID del riesgo

mit171

Linea de dominio

6. Socioeconómico y Ambiental

262 riesgos mapeados

6.1 > Centralización del poder y distribución injusta de beneficios

Estrategia de mitigacion

1. Fomentar activamente el desarrollo y la difusión de **modelos fundacionales y herramientas de IA generativa de código abierto (open-source)**, junto con la provisión de recursos de cómputo compartidos o subsidiados (e.g., programas nacionales de recursos de investigación), para reducir sustancialmente el costo de acceso a la infraestructura y el entrenamiento, contrarrestando así la centralización del poder tecnológico. 2. Implementar y estandarizar **modelos de fijación de precios transparentes basados en el consumo (pay-per-use)** y soluciones de *Software como Servicio* (SaaS). Esto permite a las organizaciones alinear directamente los costos operativos con el valor generado, mitigar la imprevisibilidad financiera y facilitar la adopción escalable sin compromisos de inversión inicial excesivamente altos. 3. Establecer marcos de **gobernanza financiera de la IA** que exijan la realización de **proyectos piloto** de pequeña escala antes del despliegue masivo, la medición rigurosa del retorno de la inversión (ROI) y la implementación de mecanismos de seguimiento y control presupuestario continuo para garantizar una inversión estratégica y financieramente responsable.

EVIDENCIA ADICIONAL

Específicamente, el costo financiero global se compone de la adquisición de datos de entrenamiento, la infraestructura de cómputo necesaria para su desarrollo y validación, y las horas de personal dedicadas. Aunque la publicación de estas métricas no es una práctica estándar para ningún sistema, es posible realizar estimaciones detalladas para categorías específicas, como el costo total de entrenar y mantener operativo un modelo.