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Las agencias empiezan a no solo controlar sus costes de IA, sino también a refacturarlos a sus clientes de otra manera. Digiday informa el 17 de septiembre 2026 de que el aumento de las suscripciones a herramientas y los costes de tokens según el uso están cambiando la lógica tradicional de los presupuestos tecnológicos y los honorarios de las agencias.
Esto complementa una tendencia que ya era visible en los agentes autónomos de medios y marketing: quien escala la IA en la operativa necesita no solo mejores modelos, sino presupuestos, registro de actividad, enrutamiento de modelos y reglas claras sobre quién paga el uso.
Actualización: los costes de IA pasan a los modelos de cliente
En Markacy, según Digiday, surgen sobre todo costes por los accesos empresariales a Claude y por accesos adicionales a ChatGPT. Crispin utiliza, según su Chief Transformation Officer, unas 100 herramientas de IA empresariales para tareas que van desde la planificación de medios hasta la escucha social y la búsqueda de influencers. Muchos contratos están estructurados como tarifas anuales fijas para limitar las fluctuaciones mensuales.
Dept, por su parte, utiliza entre otras cosas Claude, ChatGPT y servicios de Google. Ahí se producen los mayores costes de tokens. Al mismo tiempo, según la empresa, el coste total de la IA sigue representando una proporción de un solo dígito del presupuesto; los costes de personal siguen siendo claramente mayores.
Lo nuevo es sobre todo la cuestión de la repercusión al cliente. El CFO de Omnicom, Phil Angelastro, dijo en la conferencia de Goldman Sachs que el grupo está construyendo un modelo para medir y gestionar los costes de tokens y recuperar los costes adicionales. A largo plazo, espera un desplazamiento más marcado hacia modelos de remuneración basados en resultados.
Un representante de otra agencia, que no quiso ser nombrado, dijo a Digiday que su empresa prueba dos variantes: los costes de tokens como una partida "material" separada junto al trabajo humano, o como un componente integrado en una tarifa combinada. Para los clientes, esto concreta la cuestión contractual que ya describimos en las cláusulas de IA en los contratos con agencias.
Los registros de auditoría deben hacer comprensibles las decisiones autónomas
A principios de septiembre, varias agencias ya habían descrito mecanismos de control adicionales para los agentes de IA en la compra de medios. Rise, una agencia del grupo Quad, utiliza según Digiday una función de registro de auditoría de PubMatic. Con ella se puede reconstruir qué cambio ha realizado un agente y por qué se ha desviado de un briefing o parámetro original.
PubMatic había presentado en agosto la arquitectura de gobernanza subyacente. Las barreras de seguridad y los rastros de auditoría deben permitir a los compradores controlar qué acciones ejecutan realmente los sistemas autónomos.
Esto complementa una tendencia que ya observamos en la IA en la compra de medios y la automatización de plataformas: cuantas más decisiones se automatizan, más importante resulta un control independiente de la lógica de decisión.
Los presupuestos de tokens se convierten en la nueva palanca de costes
Otras agencias actúan directamente sobre el consumo. Brainlabs asigna, según la investigación anterior de Digiday, tokens de IA por niveles y evalúa cuotas adicionales. PMG trabaja con límites diarios. Dept utiliza además un "AI Gateway" central que puede enrutar las solicitudes a los modelos adecuados según criterios de coste, rendimiento o legales.
La situación actual de los presupuestos de las agencias muestra por qué estos sistemas cobran importancia. Junto a las suscripciones de software clásicas, surgen cada vez más costes basados en el consumo, mientras que en paralelo deben seguir disponibles varios modelos para distintos clientes y tareas. Sin una visión centralizada del uso y del beneficio, existe el riesgo de un conjunto de muchas partidas pequeñas y difíciles de atribuir.
Para los equipos que construyen flujos de trabajo agénticos, por tanto, no basta con un buen prompting. Se necesitan límites de presupuesto, registro, enrutamiento de modelos, análisis de uso y límites de aprobación. Cuestiones de gobernanza similares se plantean también con MCPs de redes sociales y asistentes de IA.
Qué deben revisar los anunciantes en las ofertas de las agencias
Para los clientes es importante cómo se calcula el uso de la IA. Una partida separada de tokens puede ser transparente, pero solo resulta significativa si queda claro qué modelos y tareas hay detrás. Una tarifa plana aporta más previsibilidad, pero puede ocultar el uso real. Los modelos basados en resultados, por su parte, desplazan el debate del tiempo de trabajo y los tokens hacia el resultado, aunque para ello necesitan métricas sólidas.
Con independencia del modelo, las agencias deberían poder explicar qué herramientas utilizan, cómo limitan los costes y qué trabajo siguen revisando personas. La tendencia de fondo no es, por tanto, un simple intercambio de personal por IA. Más bien, el servicio de la agencia adquiere una capa adicional de costes variables de infraestructura que debe gestionarse económica y contractualmente.