Costos de IA superarán salario de desarrollador para 2028: Gartner

¿Qué está impulsando el aumento en los costos de codificación con IA?

Según un nuevo informe de Gartner, Inc., para 2028 se espera que el costo de las herramientas de codificación impulsadas por IA supere el salario promedio de un desarrollador. El principal impulsor es el rápido aumento en el consumo de tokens de modelos de lenguaje grande (LLM), junto con un cambio de licencias basadas en asientos a modelos de precios basados en consumo. Los tokens de IA son las unidades de datos procesados por modelos de IA generativa, y a medida que los desarrolladores dependen más de los agentes de codificación de IA, el uso de tokens—y por lo tanto el costo—se dispara.

"Las organizaciones están pasando rápidamente de la experimentación a la implementación a escala de agentes de codificación de IA, pero muchas están subestimando el impacto financiero del aumento del consumo de tokens", dijo Nitish Tyagi, analista principal senior de Gartner. "La disciplina de tokens no surgirá solo por elección del desarrollador, ya que los desarrolladores tienden a optimizar por velocidad y conveniencia sobre eficiencia de costos".

El cambio a precios basados en consumo

Por qué la previsibilidad es un desafío

Los proveedores de codificación de IA están adoptando cada vez más precios basados en consumo, donde los costos están directamente vinculados al número de tokens procesados. Esto introduce una variabilidad significativa en los presupuestos de ingeniería de software. Muchos proveedores carecen de transparencia en cómo se calcula y factura el consumo de tokens, lo que limita la capacidad de las empresas para pronosticar y controlar los costos de manera efectiva.

Sin una visibilidad clara del uso de tokens en las tareas de desarrollo, las organizaciones corren el riesgo de exceder los presupuestos y reducir la capacidad de rastrear la relación costo-valor. El aumento del costo de los agentes de codificación de IA es una preocupación creciente para los líderes de ingeniería de software.

Patrones de uso y brechas de gobernanza

Además de los modelos de precios, la forma en que se utilizan internamente los agentes de codificación de IA está generando presión de costos. Los modos de falla comunes incluyen autonomía no gobernada en flujos de trabajo impulsados por agentes, ventanas de contexto infladas y la ausencia de mecanismos de retroalimentación estructurados. Los proveedores de codificación de IA aún no han ofrecido capacidades maduras de optimización de costos integradas, lo que contribuye a la escalada de costos.

"Los costos de codificación de IA continuarán aumentando a medida que la inversión en infraestructura y los desafíos de rentabilidad empujen los precios de los modelos al alza", agregó Tyagi. "A medida que más desarrolladores adopten herramientas de IA, se espera que los usuarios ligeros se conviertan rápidamente en usuarios habituales, impulsando un mayor crecimiento en el consumo de tokens".

Cómo pueden los líderes de ingeniería de software gestionar los costos de codificación de IA

Gartner recomienda implementar un modelo operativo disciplinado para el uso de IA. Aquí hay cinco estrategias clave:

• Establecer un marco de decisión basado en casos de uso: Definir cuándo se deben usar los agentes de codificación de IA y determinar los niveles de autonomía apropiados para cada tarea, clasificando el trabajo en modelos liderados por desarrollador, desarrollador con agente y totalmente liderados por agente.
• Alinear la selección del modelo con la complejidad de la tarea: Dividir el trabajo en tareas más pequeñas manejadas por modelos más pequeños, reservando los modelos de frontera para trabajos complejos de alto valor. Implementar estrategias de enrutamiento inteligente de modelos.
• Exigir prácticas de ingeniería de contexto: Capacitar a los desarrolladores para optimizar el contexto de entrada—incluir solo información relevante, resumir cuando sea posible y eliminar datos innecesarios para reducir el consumo de tokens.
• Implementar gobernanza y controles de costos: Introducir umbrales de tokens, políticas de escalamiento y monitoreo automatizado integrado en los flujos de trabajo de ingeniería.
• Incorporar revisiones de uso de tokens en los ciclos de desarrollo: Exigir revisiones periódicas de los flujos de trabajo de alto consumo de tokens durante las retrospectivas de sprint para identificar ineficiencias y promover el intercambio de conocimientos.

Estos pasos son críticos a medida que la optimización de costos de los agentes de codificación de IA se convierte en una prioridad para las empresas que escalan sus inversiones en IA.

Impacto en el panorama de la ingeniería de software

Las implicaciones financieras son significativas. Con los costos de codificación de IA a punto de superar los salarios de los desarrolladores, las organizaciones deben replantear su enfoque de presupuestación de desarrollo de software. La tendencia también destaca un desafío más amplio: medir el retorno de la inversión de las herramientas de IA. "La mayoría de las organizaciones aún carecen de la madurez y los marcos para medir efectivamente el costo frente al impacto empresarial", señaló Tyagi.

El futuro de la IA en la ingeniería de software dependerá de qué tan bien las empresas puedan equilibrar las ganancias de productividad con el control de costos. Los hallazgos de Gartner sirven como una llamada de atención para que las empresas implementen gobernanza ahora, antes de que los presupuestos se agoten.

Preguntas frecuentes

¿Qué son los tokens de IA?

Los tokens de IA son las unidades de datos procesados por modelos de IA generativa. El consumo de tokens impacta directamente el costo de las herramientas de codificación de IA, particularmente bajo precios basados en consumo.

¿Por qué los costos de codificación de IA están aumentando tan rápidamente?

El aumento del consumo de tokens, el cambio a licencias basadas en consumo y la falta de optimización de costos integrada en los agentes de codificación de IA están impulsando los costos al alza. A medida que los desarrolladores se vuelven más dependientes de la IA, el uso de tokens crece exponencialmente.

¿Cómo pueden las organizaciones controlar los costos de codificación de IA?

Gartner recomienda un marco de decisión basado en casos de uso, enrutamiento inteligente de modelos, ingeniería de contexto, controles de gobernanza como umbrales de tokens y revisiones periódicas de uso integradas en los ciclos de desarrollo.

¿Qué es el precio basado en consumo para herramientas de codificación de IA?

En lugar de una tarifa plana por asiento, el precio basado en consumo cobra a las organizaciones según el número de tokens procesados. Esto introduce costos variables que pueden ser difíciles de predecir sin una visibilidad adecuada.

¿Realmente los costos de codificación de IA superarán los salarios de los desarrolladores para 2028?

Según la predicción de Gartner, sí—para 2028, se espera que el costo de las herramientas de codificación de IA por desarrollador supere el salario promedio de un desarrollador si las tendencias actuales continúan sin intervención.

Fuentes

Este artículo se basa en el comunicado de prensa de Gartner del 24 de junio de 2026, y en investigaciones adicionales del informe de Gartner "Cómo optimizar el consumo de tokens para agentes de codificación de IA". Para más información, visite la Sala de prensa de Gartner.