La inversión en inteligencia artificial agéntica crecerá un 31,8% en 2027, mientras que los presupuestos tecnológicos apenas aumentarán un 3,7%. Qaracter advierte de que el verdadero desafío no será comprar más IA, sino financiar todo lo necesario para convertirla en resultados.

La inteligencia artificial promete transformar las empresas, automatizar procesos y multiplicar la productividad. Pero hay una pregunta que empieza a preocupar a los responsables tecnológicos: ¿quién paga realmente la factura de esta revolución?

Las previsiones para 2027 dibujan un escenario complejo. Según Gartner, mientras los presupuestos de TI crecerán una media del 3,7%, la financiación destinada a inteligencia artificial agéntica se disparará un 31,8%. Una diferencia que obligará a los CIO a tomar decisiones cada vez más exigentes sobre dónde invertir, qué proyectos priorizar y qué gastos reconsiderar.

En este contexto, Qaracter, consultora tecnológica especializada en banca y seguros, advierte de que las organizaciones deberán replantear su planificación financiera. Y es que desplegar inteligencia artificial a gran escala implica mucho más que adquirir modelos, herramientas o licencias.

La paradoja de la IA: invertir más para ahorrar… ¿menos?

La inteligencia artificial se ha convertido en una de las grandes apuestas de las compañías para ganar eficiencia. Sin embargo, las expectativas de ahorro no siempre coinciden con la realidad.

Los datos de Gartner reflejan esta contradicción: el 51% de los CIO considera que la IA elevará el coste total de su tecnología, mientras que únicamente un 36% confía en conseguir los ahorros previstos con su implantación.

Pese a ello, las empresas no parecen dispuestas a frenar sus inversiones. McKinsey señala que el 28% de las organizaciones ya dedica más de una décima parte de su presupuesto tecnológico a la inteligencia artificial y que seis de cada diez prevén incrementar esa partida durante el próximo año.

El resultado es una presión creciente sobre los departamentos de tecnología: impulsar proyectos de IA cada vez más ambiciosos sin disponer de presupuestos que evolucionen al mismo ritmo.

Del experimento a la realidad: la factura oculta de la inteligencia artificial

Poner en marcha un proyecto piloto de IA es una cosa. Integrarlo en el funcionamiento diario de una gran organización es otra muy distinta.

Cuando una solución comienza a operar a escala, aparecen costes que van mucho más allá de su desarrollo inicial: infraestructura cloud, almacenamiento, integración con sistemas existentes, consumo de modelos, protección de datos, ciberseguridad y supervisión.

De hecho, Gartner calcula que el gasto mundial en infraestructura cloud optimizada para IA alcanzará los 66.143 millones de dólares en 2027, un incremento del 56,5% respecto al año anterior.

Además, el 59% de esa inversión corresponderá a la inferencia, es decir, al funcionamiento continuado de los modelos una vez puestos en producción.

A esta realidad se suma otro obstáculo: la calidad y disponibilidad de los datos. Un estudio de Accenture realizado entre 2.000 compañías revela que solo el 7% dispone del nivel de preparación necesario para desplegar aplicaciones avanzadas de inteligencia artificial a gran escala.

La conclusión es clara: el coste de la IA no termina cuando se implementa. En muchos casos, es precisamente ahí donde comienza el verdadero esfuerzo económico.

¿Comprar tecnología o desarrollarla? La IA cambia las reglas

La transformación también está llegando a las decisiones de compra de software.

Según McKinsey, el 32% de las organizaciones estudiadas ha renunciado a adquirir alguna solución o funcionalidad tecnológica al considerar que podía desarrollarla internamente con herramientas de programación asistidas por IA.

Esta tendencia abre un nuevo escenario para los CIO, que deberán revisar sus carteras tecnológicas y cuestionar inversiones que hasta ahora parecían imprescindibles.

Licencias infrautilizadas, aplicaciones duplicadas y proyectos con escaso retorno podrían perder protagonismo frente a iniciativas capaces de demostrar un impacto real en el negocio.

Desde Qaracter defienden que los presupuestos tecnológicos deben evolucionar hacia un modelo de gestión basado en resultados, donde cada inversión cuente con objetivos medibles, responsables definidos y una estrategia clara de escalabilidad.

Banca y seguros: cuando la innovación también exige más control

El desafío resulta especialmente relevante para dos sectores en los que la inteligencia artificial ya está adquiriendo un papel estratégico: banca y seguros.

Según el Banco Central Europeo, más del 85% de los bancos sometidos a supervisión bancaria europea utiliza inteligencia artificial.

En el ámbito asegurador, EIOPA indica que el 65% de las 347 entidades analizadas en 25 países ya emplea activamente IA generativa, aunque buena parte de sus iniciativas todavía se encuentra en fase experimental.

A medida que estas tecnologías se incorporan a procesos críticos, las entidades deben reforzar sus mecanismos de seguridad, trazabilidad, supervisión y gestión de riesgos.

Además, marcos regulatorios como DORA y el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial (AI Act) añaden nuevas exigencias que también deben contemplarse en la planificación económica.

La innovación, por tanto, ya no puede presupuestarse de forma independiente de la seguridad, el cumplimiento normativo y la resiliencia operativa.

El verdadero reto de 2027: invertir en IA con sentido

Para Enrique Galván, CEO de Qaracter, las compañías deben abandonar la idea de que basta con añadir una partida dedicada a inteligencia artificial dentro de sus presupuestos.

“La cuestión ya no es cuánto invertir en IA, sino qué capacidades hay que financiar para convertir esa inversión en un resultado medible y sostenible”.

La reflexión resume uno de los grandes retos que afrontarán los responsables tecnológicos durante el próximo ejercicio.

2027 no será únicamente el año de invertir más en inteligencia artificial, sino de demostrar que cada euro destinado a ella genera valor.

Porque, en una carrera tecnológica donde las ambiciones crecen mucho más rápido que los presupuestos, la ventaja competitiva no estará necesariamente en quien más invierta, sino en quien sepa hacerlo mejor.