Los presupuestos de IA empresarial se enfrentan a una dosis de realidad para 2027 ante el aumento de los costos de computación

Aumento de los costos de infraestructura y modelos de precios impredecibles

Según un informe del 21 de octubre de la firma de investigación de mercado Forrester, se prevé que la inteligencia artificial represente cerca del 20% del gasto total en tecnología empresarial en 2027. Aunque la cifra incluye las inversiones en infraestructura realizadas por los proveedores de tecnología, en lugar de indicar que cada empresa promedio asignará una quinta parte de su propio presupuesto a la IA, subraya un cambio financiero importante en todo el sector.

Al hablar sobre las presiones presupuestarias que enfrentan los directores de información (CIO), el analista de Forrester, Brian Hopkins, señaló que casi todo este crecimiento del gasto está impulsado por la infraestructura y la capacidad de cómputo, incluyendo servidores, chips, servicios en la nube, acceso a modelos fundacionales y suscripciones de software.

La IA generativa también está transformando la compra de software empresarial. Tradicionalmente, las organizaciones podían pronosticar los costos anuales de las aplicaciones y presupuestar en consecuencia. La IA generativa y los agentes autónomos han alterado esta previsibilidad al introducir el consumo basado en tokens, tarifas por uso y créditos. El costo operativo de un agente de IA ahora fluctúa según la complejidad de la tarea y la potencia de cómputo bruta requerida para ejecutarla.

De dónde obtienen fondos las empresas y dónde no deberían recortar

Para dar cabida a los crecientes gastos en IA en un momento en que el gasto en software empresarial crece más lento que la inflación, las organizaciones están buscando ahorros en sus operaciones de TI. Las empresas están exigiendo precios más bajos en los contratos de servicios de TI externos, argumentando que los proveedores de servicios deben trasladar las ganancias de eficiencia derivadas de la IA. Además, las empresas están volviendo a internalizar las funciones de desarrollo de software, soporte y servicio al cliente para reducir los costos de terceros.

Sin embargo, Hopkins advirtió contra el recorte de gastos en áreas críticas:

• Ciberseguridad: Históricamente, las inversiones en seguridad se han retrasado porque la seguridad se trata como un centro de costos. Sin embargo, los riesgos están escalando rápidamente a medida que los actores malintencionados utilizan agentes de IA para escanear y explotar vulnerabilidades a una escala sin precedentes.

• Infraestructura central heredada: Las decisiones para modernizar plataformas de planificación de recursos empresariales (ERP) y sistemas como Salesforce, que son antiguos y de alto costo, se han retrasado con frecuencia. Estas necesidades de infraestructura no resueltas ahora están colisionando con los crecientes costos de la IA.

Navegando el "impuesto de confianza" y redefiniendo el ROI

La adopción empresarial de la IA agéntica conlleva costos operativos ocultos que Forrester denomina el "impuesto de confianza". Implementar agentes autónomos rara vez es tan sencillo como automatizar una tarea. Las organizaciones también deben presupuestar para pruebas y red-teaming, creación de salvaguardas, implementación de monitoreo continuo, mantenimiento de un registro centralizado con revisiones de gobernanza y verificación de las identidades de los agentes al interactuar con socios externos o clientes.

Hopkins también destacó que los líderes empresariales a menudo calculan mal los rendimientos financieros de la IA al centrarse principalmente en las ganancias de productividad a corto plazo. Forrester organiza los resultados financieros de la IA en tres horizontes temporales:

1. Productividad (Corto plazo): Medir el tiempo ahorrado en tareas rutinarias, como escribir correos electrónicos a clientes o resolver casos de soporte. Aunque son fáciles de rastrear y se reportan comúnmente, las ganancias simples de productividad tienen un impacto significativamente menor en los resultados finales del negocio.

1. Interacción (Mediano plazo): Mejorar las interacciones con clientes y empleados para facilitar las transacciones, aumentar la satisfacción del cliente y potenciar la frecuencia de interacción.

1. Transformación (Largo plazo): Replanteamiento de los procesos de negocio, aceleración de la entrega de productos, creación de nuevas fuentes de ingresos o entrada en mercados antes que los competidores para asegurar una ventaja competitiva duradera.

Priorizando las inversiones para la brecha de 2028–2029

Para capturar valor a largo plazo, Forrester recomienda que los CIO se centren en tres prioridades de inversión principales: seguridad, datos y la plataforma de IA. En lugar de retrasar la adopción hasta que los tres pilares estén perfeccionados, las organizaciones deben establecer una estrategia de IA vinculada directamente a métricas comerciales claras; por ejemplo, una empresa de energía que vincule el despliegue de IA a objetivos de rendimiento como el costo por barril, la eficiencia de producción y la seguridad laboral.

A medida que las empresas se dirigen hacia un desafiante 2027, necesitarán una gobernanza sólida, disciplinas de operaciones financieras (FinOps) y controles explícitos sobre el acceso de los agentes de IA. Hopkins proyecta una brecha cada vez mayor: las organizaciones que ven la IA simplemente como una herramienta básica de productividad probablemente retrocederán a medida que los costos crezcan, mientras que las empresas que apunten estratégicamente a la interacción y la transformación empresarial asegurarán financiamiento continuo. Se espera que el impacto financiero total de esta división del mercado sea claramente visible entre 2028 y 2029.