AI Units en criollo: por qué SAP inventó una moneda para la IA
Qué mide una AI Unit, por qué SAP dejó de cobrar la IA por usuario y qué debe revisar una utility LATAM antes de renovar su contrato cloud.
Durante décadas, presupuestar software SAP en una utility o en una operadora de oil & gas latinoamericana fue un ejercicio de contar personas: cuántos usuarios, de qué tipo, en qué módulos. La inteligencia artificial rompió esa aritmética. Un agente que concilia lecturas a las tres de la madrugada no ocupa un asiento, no tiene usuario nominado y no se va a casa cuando termina el turno. SAP necesitaba otra forma de medir, y la encontró en una moneda propia: las AI Units.
En la pieza anterior de esta serie vimos cómo un área de compras puede firmar una renovación RISE convencida de que la IA venía «gratis». Aquí damos un paso atrás, sin tecnicismos, para responder dos preguntas que cualquier comité de TI con presupuesto acotado debería poder contestar antes de sentarse a negociar: qué mide exactamente una AI Unit y por qué reemplaza al modelo de licencia por usuario.
Un agente no es un usuario
La métrica por usuario descansa en un supuesto: que detrás de cada transacción hay una persona. Los agentes rompen ese supuesto. Un agente automatizado no es un usuario, así que una métrica por usuario no puede tarificar el trabajo que la máquina ejecuta sin una persona en el circuito; la AI Unit existe precisamente para cobrar ese trabajo (Redress Compliance, 2026).
SAP lo explica en sus propios términos. El modelo por usuario no encaja cuando las funciones de IA se disparan por eventos del sistema o se usan de forma irregular sobre grandes volúmenes de datos; en esos casos, las AI Units se miden y facturan según métricas de uso predefinidas, como documentos o registros procesados (SAP, 2026). Es exactamente el perfil de trabajo de una utility: lecturas, órdenes y excepciones que llegan por volumen y no por persona.
Para finanzas, la consecuencia es inmediata. Lo que queda fuera del nivel Base se descuenta de un saldo prepagado, de modo que el costo depende de cuánto ejecuta el tenant y no de cuántas personas inician sesión (Redress Compliance, 2026). Un director financiero que proyecta licencias a partir de la nómina pierde así su mejor herramienta: el número de empleados deja de ser el mejor predictor del gasto en IA.
Qué mide, en concreto, una AI Unit
La analogía más útil es la de una casa de cambio: hay una sola moneda, pero cada operación tiene su propia tasa. La AI Unit funciona como la moneda única de consumo para Joule y sus agentes, un saldo prepagado que cada capacidad va descontando a medida que se ejecuta (Redress Compliance, 2026). Lo que varía es el tipo de cambio: cada capacidad de IA tiene una métrica de negocio predefinida —transacciones, páginas, usuarios— y una tasa de conversión propia hacia AI Units (NTT DATA Business Solutions, 2025). El propio fabricante lo describe como tasas de conversión predefinidas por solicitud, usuario, registro u otra métrica (SAP, 2026).
Dicho de otro modo, SAP no cobra «la IA» en abstracto: cobra eventos de negocio traducidos a una unidad común. Una consulta, un documento procesado o un registro analizado valen distinto, aunque todos se paguen con la misma moneda.
No todo pasa por la ventanilla, o no de inmediato. Muchas funciones traen una franja de uso libre antes de que empiece a correr el costo (NTT DATA Business Solutions, 2025). Y el nivel Base, que cubre Joule interactivo y las funciones de IA embebidas, viene incluido en las suscripciones cloud y empaquetado en RISE y S/4HANA Cloud desde julio de 2025; lo que se paga en AI Units es el nivel Premium, que se compra aparte (Redress Compliance, 2026). SAP precisa que el nivel Base se usa sin costo adicional dentro de las suscripciones cloud estándar (SAP, 2026).
Cómo circula la moneda dentro del contrato
El circuito es corto. La empresa compra un paquete anual, con una compra mínima de 100 unidades; ese saldo se consume en toda la instancia, cada capacidad lo descuenta según su tasa de conversión y el saldo restante se consulta en SAP for Me (Redress Compliance, 2026). El consumo se contabiliza por año y, al cierre del período, las unidades no usadas no pasan al siguiente (NTT DATA Business Solutions, 2025).
Dos rasgos de ese circuito pesan mucho en un presupuesto latinoamericano. El primero es que el saldo es común: se consume a nivel de todo el tenant y no por departamento, y sin un mecanismo interno de imputación ningún centro de costo ve el consumo ni ningún gerente es dueño de la cifra (Redress Compliance, 2026). En una utility donde distribución, comercial y atención al cliente comparten la misma instancia SAP, el primer equipo que automatice algo puede estar gastando el margen de los otros dos sin saberlo.
El segundo es que la moneda caduca, y eso convierte la compra en una apuesta de volumen. Para una empresa que aprueba su presupuesto de TI una vez al año y bajo restricción de caja, comprar unidades de más equivale a prepagar algo que puede vencer sin uso; comprar de menos, a descubrir el faltante a mitad de ejercicio.
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A([Compra anual de AI Units]) --> B{¿Cuántas unidades?}
B -->|De más| C[Unidades no usadas al cierre]
C --> D([Prepago que puede vencer sin uso])
B -->|De menos| F([Faltante a mitad de ejercicio])
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Por qué esto llega ahora a la mesa de renovación
Lo que vuelve urgente esta conversación es el calendario. Durante un tiempo, la IA medida pudo tratarse como un anexo opcional, pero el precio basado en uso se volvió el esquema por defecto de las renovaciones cloud de SAP en julio de 2026 (Redress Compliance, 2026). Para una utility o una operadora de oil & gas que renueva en los próximos meses, la IA deja de ser una conversación aparte con el área de innovación y pasa a ser una línea más del contrato principal.
El riesgo está en llegar a esa mesa con las herramientas de siempre. Un presupuesto por usuario no tiene una línea para un agente que corre cada hora (Redress Compliance, 2026). Y como el nivel Base no consume AI Units, el uso interactivo de Joule tampoco aparece en el reporte de saldo de SAP for Me (Redress Compliance, 2026). La organización puede pasar un año usando IA sin haber medido nada que le sirva para proyectar el año siguiente.
Tres preguntas antes de firmar
Para un comité de TI que debe defender cada dólar ante la junta directiva, entender la moneda se traduce en preguntas concretas. Las dos primeras se desprenden de cómo funciona el circuito: sin la tasa de conversión de cada caso de uso que se piensa activar, cualquier cantidad de unidades es una apuesta y no una proyección; y si el pozo es común a toda la instancia, hace falta una regla interna de imputación por área antes de habilitar capacidades Premium. La tercera tiene además un ángulo contractual: las unidades vencen a los 12 meses por defecto, y el traslado del saldo no usado al año siguiente es un término que se puede pedir en la negociación (Redress Compliance, 2026).
En AGT acompañamos a utilities y empresas de energía de la región a traducir su hoja de ruta de IA en unidades de consumo antes de la renovación, para que el número que llega a la mesa salga de sus propios procesos y no de una estimación genérica del proveedor.
En la próxima pieza de esta serie veremos por qué un agente de Joule consume varias veces lo que un prompt interactivo, y qué significa eso para el saldo que acabamos de describir.
Para profundizar en el tema
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5 nov 2026 | La diferencia entre lo incluido y lo medido, antes de que la renovación la convierta en sobrecosto. |
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Fuentes
- NTT DATA Business Solutions. (2025). SAP Business AI Licensing FAQ. https://nttdata-solutions.com/fr/blog/sap-business-ai-licensing-faq/
- Redress Compliance. (2026). SAP Joule pricing in 2026: Count the AI allowance in agent runs. https://redresscompliance.com/sap-joule-ai-units-licensing-pillar-2026
- SAP. (2026). SAP Business AI packages and pricing. https://www.sap.com/uk/products/artificial-intelligence/pricing.html
- SAP. (2026). AI Units: Simplify AI consumption with a unified AI currency. https://www.sap.com/india/products/artificial-intelligence/ai-units.html
Artículo de Edward Camacho Guerra, elaborado con apoyo de herramientas de inteligencia artificial y revisado y aprobado por el autor.
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