Los presupuestos tecnológicos crecerán un 3,7% en 2027, mientras la inversión en inteligencia artificial agéntica aumentará un 31,8%, según Gartner. Las empresas afrontan el reto de financiar la inteligencia artificial sin que el crecimiento de sus presupuestos tecnológicos avance al mismo ritmo.
La inteligencia artificial empieza a cambiar no solo en qué invierten las empresas, sino también cómo construyen sus presupuestos tecnológicos. De cara a 2027, Gartner estima que los presupuestos IT aumentarán de media un 3,7%, mientras la financiación destinada a IA agéntica crecerá un 31,8%, abriendo una brecha entre las nuevas ambiciones tecnológicas y los recursos disponibles.
Qaracter señala que el reto ya no consiste únicamente en incorporar una partida específica para inteligencia artificial. Su escalado obliga a revisar conjuntamente las inversiones en datos, arquitectura, cloud, integración, ciberseguridad, cumplimiento, talento y transformación de procesos.
Más IA con un presupuesto que crece a menor velocidad
La presión presupuestaria no deriva únicamente de una mayor adopción. Gartner señala que el 51% de los CIO espera que la IA incremente el coste total de propiedad de la tecnología, mientras solo el 36% confía en alcanzar los objetivos de reducción de costes asociados a su utilización.
Al mismo tiempo, la IA ya representa una partida relevante. Según McKinsey, el 28% de las organizaciones destina más del 10% de su presupuesto tecnológico a esta tecnología y seis de cada diez esperan aumentar su inversión durante el próximo año. Banca y seguros se encuentran, además, entre los sectores con mayores expectativas de incremento.
El desafío para 2027 será, por tanto, financiar nuevas capacidades sin asumir que el presupuesto tecnológico general puede crecer al mismo ritmo.
El coste real aparece cuando la IA pasa del piloto a producción
El coste de un modelo o una licencia representa solo una parte de la inversión necesaria. Cuando la IA se incorpora a procesos reales, aparecen gastos vinculados a infraestructura, consumo de modelos y APIs, integración, almacenamiento, monitorización, ciberseguridad y gobierno.
Gartner prevé que el gasto mundial en infraestructura cloud optimizada para IA alcance los 66.143 millones de dólares en 2027, un 56,5% más que en 2026. Además, la inferencia, es decir, la utilización continuada de los modelos una vez desplegados, concentrará el 59% de este gasto.
A ello se suma la preparación del dato. Una investigación de Accenture entre 2.000 compañías concluye que solo el 7% ha alcanzado el nivel de preparación del dato necesario para escalar aplicaciones avanzadas de IA.
Desde Qaracter apuntan a que las organizaciones deberán evolucionar desde el cálculo del coste de adquisición hacia una visión completa de cada caso de uso, incorporando también tecnología, datos, integración, seguridad, personas y gestión del cambio.
Financiar IA también obliga a revisar el gasto existente
La incorporación de nuevas capacidades empieza además a modificar algunas decisiones de compra tecnológica. Según McKinsey, el 32% de las organizaciones analizadas ha descartado adquirir al menos un producto o funcionalidad de software porque podía desarrollarlo internamente mediante herramientas de programación asistidas por IA.
Esto no implica necesariamente una reducción general del gasto en software, pero sí anticipa una revisión más exigente del portfolio tecnológico. Herramientas redundantes, licencias infrautilizadas o proyectos sin resultados claros competirán por recursos con nuevas iniciativas de IA.
Planificación tecnológica de 2027
Para Qaracter, la planificación tecnológica de 2027 deberá gestionarse cada vez más como una cartera de inversión, priorizando los proyectos capaces de demostrar impacto y revisando aquellos que no tengan una métrica de éxito, un responsable o un camino definido hacia el escalado.
Banca y seguros afrontan un desafío adicional
Esta transformación cobra especial importancia en banca y seguros. Más del 85% de los bancos bajo supervisión bancaria europea utiliza ya inteligencia artificial, según el Banco Central Europeo, lo que incrementa también las necesidades asociadas a resiliencia operativa, ciberseguridad y gobierno tecnológico.
En seguros, EIOPA señala que el 65% de las 347 entidades analizadas en 25 países ya utiliza activamente IA generativa, aunque la mayoría de los casos de uso permanece todavía en fase de prueba de concepto.
A estas inversiones se suman las exigencias de DORA y del AI Act en ámbitos como riesgo, trazabilidad, calidad del dato, supervisión humana, robustez y ciberseguridad, especialmente relevantes cuando la IA se incorpora a procesos críticos.
Enrique Galván, CEO de Qaracter
“El error sería construir el presupuesto de 2027 añadiendo simplemente una nueva línea denominada inteligencia artificial. Cuando la IA se integra de verdad en un proceso, aparecen necesidades de arquitectura, datos, integración, seguridad, gobierno, personas y cambio. 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”.