Capgemini (Aiman Ezzat, CEO) — entrevista en Investir, número especial "boss special": IA agentique como una ruptura operativa, no solo una tecnología más; 2.000 millones de euros invertidos, +30% en desarrollo de aplicaciones y −20% en incidentes, >11% de las reservas del primer trimestre, TAM de más de 400.000 millones de dólares al año de aquí a 2030 — pero "muy lejos del plug and play" (Investir / Les Echos)
#Aiman Ezzat#Capgemini#IA agentique
Aiman Ezzat (directeur général de Capgemini) · propos recueillis par La Rédaction d'Investir
Hilo viral de X (**230.5K visualizaciones**, 28 de mayo de 2026, 1:51 AM) de **Jaya Gupta** (@JayaGup10, inversora — probablemente de Foundation Capital, autora del marco *Context Graphs*) titulado ***"Token Budget Wars"***. **Tesis central**: ***"La IA empresarial ha pasado de la adopción a la asignación"*** — la fase 1 de la IA empresarial demostró que los modelos funcionan; la fase 2 decidirá **cuánto vale ese trabajo**. La nueva moneda en la cúpula de la empresa es la **capacidad de cuantificar el ROI de la IA**: *"muéstrame el valor"*. Concepto canónico: ***utilidad marginal del token*** = *"el valor de negocio creado por cada dólar adicional de inferencia"* — el número que importa a escala, y que **la mayoría de las empresas no puede ver**. Cronología: **Claude se lanzó en noviembre de 2025**, después de que se cerraran los presupuestos anuales de 2026 → ya en el **primer trimestre**, empresas *"funcionando muy por encima de lo previsto"* → la inferencia deja de ser una partida de experimentación y se convierte en un **costo operativo recurrente**. Paso de la **experimentación (unos cientos de miles de dólares) a la infraestructura (siete cifras, más de 1 millón de dólares)**: a escala de infraestructura, **la varianza técnica produce oscilaciones materiales en el P&L — dos ejecuciones del mismo flujo de trabajo sobre la misma entrada pueden diferir entre 5 y 10 veces en costo de tokens** sin que nada se vea visiblemente roto, *"una cifra que el CFO tiene que explicarle al CEO"*. **La IA compite con la mano de obra**: 3 tipos de solicitudes presupuestarias (sustituir trabajo externalizado / sustituir trabajo interno / generar ingresos) → desplazamiento hacia el ***costo de un resultado completado*** (costo por ticket resuelto, siniestro procesado, contrato revisado, factura completada, contratación evitada, cliente retenido, dólar de ingreso movilizado). **El BPO es la referencia más fácil para comparar** (ya tiene precio por unidad completada); el trabajo interno es mucho más difícil (empleados multi-competencia, ganancias difusas, resistencia de RR. HH. a la reducción de plantilla). **Por qué es distinto del SaaS**: el SaaS aprendió a tratar el uso como indicador indirecto del valor; la IA rompe ese indicador — *"la señal y el ruido comparten la misma unidad"* (el token), *"el uso de SaaS te decía que el software había sido adoptado. El uso de IA te dice que el contador sigue corriendo. No te dice si tu empresa está funcionando de verdad."* **Tres causas de la invisibilidad de la utilidad marginal del token**: (1) ***colas de reintento*** — tokens por flujo de trabajo resuelto ≈ **T/p**; pasar de un 90% a un 70% de finalización aumenta el costo efectivo en ~**28%**, no un 20%, porque los fallos se acumulan; (2) ***inflación de contexto*** — el costo de inferencia ≈ **O(n²)** respecto a la longitud del contexto (atención), duplicar el contexto **cuadruplica** el costo de razonamiento (sobre-recuperación: 50 documentos cuando bastarían 5); (3) ***enrutamiento*** — por defecto se usa el modelo más potente (una clasificación básica ejecutada en un modelo de razonamiento complejo); a través de millones de llamadas, la diferencia entre enrutar tareas fáciles a un modelo pequeño y enviarlo todo al modelo de vanguardia = *"la diferencia entre una factura manejable y un problema de nivel de consejo de administración."* **División sectorial**: las empresas de **software** = un problema de **medición de productividad** (ya instrumentado: PR, commits, despliegues, incidentes, tiempo de ciclo, MTTR — sigue el rastro de los *"despidos por IA"*); las empresas **no-software** = un problema de **transformación** (trabajo operativo: siniestros, suscripción de pólizas, soporte, revisiones de cumplimiento, excepciones de cadena de suministro, disputas de pago — *correcto bajo auditoría, no solo correcto en promedio*). **La capa que falta = atribución de token a resultado**: una capa de conversión que vincula el gasto en inferencia → el trabajo realizado → el resultado de negocio, respondiendo a 3 preguntas (costo real incluyendo reintentos/correcciones; qué partes de la traza importaron frente al desperdicio; si el trabajo cambió el modelo operativo). ***La medición se convierte en memoria***: vincular un token a un resultado exige capturar **trazas de decisión** (lo que el agente vio, recuperó, invocó, ignoró, dónde reintentó, cuándo un humano lo anuló) — *"el razonamiento de una decisión es uno de los activos más perecederos de una empresa"* (vive en Slack, correos, llamadas de escalado, en la cabeza de las personas). Los agentes **crean** estas trazas; capturadas primero para justificar el gasto, se vuelven *"más valiosas que el informe de costos"* → un **grafo de contexto** (*"aunque estoy tan cansada de esa palabra estos días"*). **La capa de asignación es el premio**: quien posea la atribución de token a resultado toma las **decisiones de asignación** (qué flujos de trabajo merecen más cómputo, cuáles tienen un tope, cuáles pasan a modelos más baratos, cuáles siguen siendo humanos, cuáles sustituyen al BPO). Las empresas no harán esto por sí solas — lo **comprarán como una transformación** (manual del Fortune 500: exalumnos de McKinsey + Palantir y un CEO que impulsa desde arriba, al estilo de la transformación ERP/BI/digital, un *"programa"* con un patrocinador ejecutivo e infraestructura que se convierte en la **nueva fuente de verdad**). Enmarcado por **Charlie Munger**: *"muéstrame el incentivo y te mostraré el resultado."* Subtesis organizativa: el instinto ejecutivo de décadas de que *equipos grandes = trabajos/alcance/poder grandes* → una vez que la inteligencia se convierte en el **recurso escaso**, el nuevo indicador es *"cuánta de ella estás orquestando."* Relevancia directa para el **posicionamiento de Cost Optimization / FinOps agéntico**: confirma empíricamente las palancas (enrutamiento de modelos, caché de prompts, higiene de contexto, subagentes) y desplaza el KPI hacia el **costo por resultado completado**. Fuerte convergencia con el *cross-system labor* de Bain (foso de datos de ejecución, Cursor), el *No AI jobpocalypse* de Ng (precios anclados al salario del empleado sustituido), el ROI de DORA (costo por función), Mensch/Mistral (electrón→token), Ensarguet (economía del cómputo), *Context Graphs* de Foundation Capital (trazas de decisión, misma autora), *Token Burning* de Wescale, BFM/Girard (token = combustible de valor).
#Token Budget Wars#utilidad marginal del token#atribución de token a resultado
**Jaya Gupta** (@JayaGup10) — investisseuse / VC. Très probablement **Foundation Capital** (le thread s'auto-réfère au cadre ***Context Graphs*** — *« ahem, context graph, although I am so tired of that word these days »* — concept porté par Foundation Capital, cf. fiche `bain-100b-saas-opportunity` qui cite *Foundation Capital — Context Graphs trillion-dollar opportunity, 2025-12-22*). Thread publié sur X le **28 mai 2026 à 1h51** · **230 · 5K vues** · format essai long en un seul post. Une réponse notable de **@tuning_engines** (*« DevSecFinOps for the Agentic Era »*) : *« Tokens will basically have to be managed like headcount […] model hierarchies too »*.