Conforme la inteligencia artificial adquiere prioridad estratégica en las organizaciones, también aumenta la presión sobre los presupuestos tecnológicos. Los titulares de TI no solo tienen que definir qué casos de uso desarrollar, sino determinar cómo financiarlos, medir su impacto y evitar que el gasto en nube se vuelva opaco, fragmentado o inmanejable.
Por Mariano Garza-Cantú
The CIO Report elaborado por la consultora Gartner (detalles aquí) responde algunas de las principales preguntas que enfrentan quienes dirigen las áreas de tecnología en cualquier organización del mundo.
La consultora advierte que 81% de las empresas aumentó su gasto en inteligencia artificial durante 2026. Sin embargo, ese crecimiento ocurre en un entorno donde el gasto en tecnología se ha descentralizado. El 14% del gasto tradicional de TI ocurre fuera del presupuesto de esa área; y el 25% de los empleados de una organización realiza trabajo relacionado con tecnología. En otras palabras, cada vez más áreas consumen recursos digitales, pero no siempre bajo los mismos controles financieros.
El fenómeno no es menor. De acuerdo con The NIST Definition of Cloud Computing (completo aquí), los recursos pueden crecer rápidamente según la demanda y cobrarse conforme a su uso. Esa flexibilidad -que es una de las mayores ventajas de la nube- también puede convertirse en una trampa si no existen mecanismos de visibilidad, gobierno y disciplina operativa.
Datos recientes confirman la dimensión del problema. Flexera, una consultora que ayuda a las organizaciones a entender y maximizar el valor de su tecnología,reporta que el desperdicio estimado en gasto de nube alcanzó 29% en 2026, debido en parte a la complejidad introducida por las cargas de inteligencia artificial y los nuevos servicios de infraestructura y plataforma.
Además, la inteligencia artificial generativa se convirtió en el tercer servicio de nube pública más utilizado, con una adopción de 58%, frente a 50% el año anterior.Ver análisis completo aquí.
La respuesta no puede limitarse a recortar gastos.
La idea central para lograrlo es FinOps, una práctica de gestión que busca conectar ingeniería, finanzas, compras y áreas de negocio para que el consumo de nube tenga responsables claros, métricas compartidas y decisiones basadas en valor. La FinOps Foundation reporta que 98% de sus encuestados ya gestiona gasto en inteligencia artificial, frente a 31% dos años antes. También identifica la gestión de costos de IA como la principal habilidad que los equipos necesitan desarrollar.Aquí su Reporte 2026.
Para que esta disciplina funcione, el primer paso es la visibilidad. No basta con saber cuánto se paga al proveedor de nube. Es necesario asignar costos a usuarios, proyectos, áreas, productos o servicios. La FinOps Foundation define la asignación de costos como el proceso de identificar, categorizar y distribuir el gasto mediante estructuras, etiquetas y metadatos. Sin esa trazabilidad, la rendición de cuentas resulta imposible.
El segundo paso consiste en incorporar controles desde la arquitectura. La lógica es simple: prevenir el sobreconsumo desde el diseño resulta más eficaz que perseguir desperdicios una vez que ya ocurrieron.
En inteligencia artificial, esta discusión adquiere mayor relevancia porque no todas las decisiones técnicas tienen el mismo costo. El tamaño del modelo, el uso de GPU, la configuración de almacenamiento, la frecuencia de entrenamiento, las consultas a modelos externos y el nivel de automatización pueden modificar de manera significativa la factura final. Gartner recomienda optimizar arquitectura e ingeniería, ajustar modelos, reducir sobreconsumos, consolidar plataformas y evitar el sobrediseño de casos con bajo valor.
Para el sector público, la advertencia es particularmente relevante. La Government Accountability Office ha señalado que las agencias federales de Estados Unidos enfrentan dificultades para rastrear y reportar gastos y ahorros asociados a la nube, en parte debido a datos inconsistentes y a la falta de claridad sobre qué costos deben medirse (ver reporte). Si esto ocurre en administraciones con alta capacidad institucional, el riesgo puede ser mayor en gobiernos con presupuestos fragmentados, compras dispersas y bajos niveles de madurez digital.
El mensaje para los CIO es claro: si la IA escala sin gobierno financiero, puede convertirse en una fuente de gasto difícil de justificar
Según Gartner, esto requiere una nueva distribución de responsabilidades. El CIO debe liderar la disciplina de costos y transparencia; el director financiero (CFO), validar los modelos de financiamiento y retorno; los equipos técnicos, diseñar arquitecturas eficientes; las áreas de compras y gestión de proveedores, negociar condiciones y controlar contratos; las unidades de negocio, asumir responsabilidad por su consumo; y la alta dirección, comprender que el costo de la IA no es un asunto menor, sino una parte central de la estrategia digital.
Por supuesto, en el sector público es necesario identificar quienes desempeñan funciones equivalentes e incorporarlos al proceso.