Una experiencia guiada para que equipos de marketing, trade marketing, producto y comunicación vean cuánto consume una tarea de IA, por qué se dispara el coste operativo y cómo el contexto mal elegido puede generar más revisión humana.
La instrucción define qué debe hacer la IA y con qué límites.
La información que entra puede ayudar o meter ruido.
No toda tarea necesita el modelo más potente.
Cada corrección posterior también consume tokens.
El objetivo no es acertar el coste real de una herramienta. El objetivo es entender la lógica: más contexto no siempre es mejor contexto.
Una nueva gama ficticia de snacks horneados quiere evaluarse para canal retail.
Comparar lanzamiento nacional, piloto por zona/canal o retraso para validar mejor.
Marketing, trade marketing, producto, comunicación y comercial deben revisar la salida.
Todo el contenido es simulado. No se introducen datos reales ni información sensible.
Este es el punto clave del simulador: cada bloque aporta algo, pero también consume tokens. Algunos bloques son señal. Otros son ruido. Otros directamente no deberían entrar.
Elige tipo de prompt, contexto, modelo e iteraciones. El simulador calcula tokens aproximados, coste didáctico, ruido y calidad esperada.
Marca los bloques que enviarías a la IA para preparar la recomendación.
No usamos nombres concretos porque cambian rápido. La lógica importante: no todo requiere el modelo más potente.
Cada corrección también consume tokens: “hazlo más ejecutivo”, “ponlo en tabla”, “añade riesgos”, “separa por canal”...
Valores editables para formación. No representan precios oficiales de ningún proveedor.
Los modelos avanzado y razonamiento aplican multiplicadores didácticos. Para una estimación real habría que sustituir estos valores por precios oficiales vigentes.
Puede parecer rápido, pero suele generar más vueltas y más revisión.
Contexto útil aporta señal. Contexto irrelevante añade ruido y tokens.
Elegir el modelo más potente para todo puede aumentar coste sin mejorar el resultado.
Cada “corrige esto” es una vuelta adicional de tokens, tiempo y revisión humana.
Este simulador muestra el coste de improvisar. Después se repite la lógica aplicando técnicas: primero se diseña mejor la petición, luego se selecciona mejor la información.
| Elemento | Sin método | Con método |
|---|---|---|
| Prompt | Genérico, incompleto o demasiado abierto. | Diseñado con objetivo, formato, restricciones y criterios. |
| Contexto | Se mete demasiado, demasiado poco o información sensible. | Se selecciona, reduce, ordena y delimita. |
| Iteraciones | Muchas correcciones posteriores. | Menos vueltas porque la interacción nace mejor. |
| Resultado | Respuesta aceptable, pero irregular. | Salida más ejecutiva, accionable y revisable. |
Este documento recoge una estimación formativa del consumo de tokens y desperdicio operativo de una petición de IA.