Aunque el costo unitario de procesamiento de inteligencia artificial desciende, la demanda creciente de capacidad computacional está elevando el gasto total de empresas y gobiernos. Consultoras proyectan necesidades de financiamiento sin precedentes para sostener la expansión de sistemas agénticos.
¿Por qué baja el precio por token pero crece el gasto en IA?
El precio unitario de procesamiento de tokens —unidades de texto que los sistemas de IA procesan para recibir instrucciones o generar respuestas— está cayendo en 2026, pero ese descenso no garantiza menor inversión total. Según un informe de McKinsey publicado en octubre de 2026, los agentes de IA requieren significativamente más capacidad de cómputo que las aplicaciones anteriores, lo que multiplica el consumo agregado incluso cuando el costo por unidad disminuye.
La diferencia clave radica en la escala de uso. Una herramienta más barata por token puede resultar más costosa en conjunto si ejecuta procesos más complejos o si una organización amplía su despliegue. Tim Ward, socio sénior de McKinsey y líder global del sector público, advirtió que para muchos gobiernos estadounidenses el uso de IA tuvo un costo cercano a cero hasta ahora, pero esa situación cambiará próximamente cuando se requiera presupuestar operaciones sostenidas.
Proyecciones de demanda: US$ 6 billones anuales para 2031
Bain & Company estimó que durante 2031 la industria de IA requerirá US$ 6 billones en ingresos anuales para satisfacer la demanda global de cómputo. De ese total, aproximadamente US$ 4,2 billones procederían de mercados y productos nuevos que aún no existen en octubre de 2026.
Esa proyección introduce una incertidumbre importante: depende de que emerjan nuevos productos y servicios capaces de generar ingresos a escala sin precedentes. No representa una garantía de que la industria alcanzará ese nivel ni describe la situación actual, sino un escenario futuro condicionado a innovaciones aún por desarrollarse. La cifra refleja la magnitud del desafío financiero que enfrentarán empresas y gobiernos al decidir si el valor de la IA justifica los costos operativos crecientes.
De los pilotos a la sostenibilidad presupuestaria
La adopción de IA en organizaciones suele comenzar con programas piloto acotados, pero la acumulación de pruebas ha trasladado el debate desde si la tecnología funciona hacia si es financieramente sostenible a largo plazo. Durante 2026, el foco se ha desplazado hacia la viabilidad presupuestaria de operaciones continuas.
Para gobiernos estadounidenses, la transición es crítica: el período de adopción con costos marginales está llegando a su fin. Las organizaciones deberán contemplar presupuestos dedicados cuando amplíen aplicaciones agénticas que demanden más recursos computacionales. Esa realidad obliga a distinguir entre experimentar con herramientas puntuales y financiar su despliegue operacional a escala.
¿Qué implica esto para empresas argentinas?
Para dueños y administradores de empresas argentinas, estas tendencias globales tienen implicaciones directas. Si bien la adopción de IA en PyMEs argentinas aún está en fases tempranas durante 2026, la experiencia internacional muestra que los costos de operación pueden escalar rápidamente una vez que los sistemas se integran en procesos críticos.
- El descenso de precios por token no debe interpretarse como reducción de inversión total en IA.
- Las aplicaciones agénticas —sistemas autónomos que toman decisiones— consumirán más recursos que herramientas anteriores.
- La planificación presupuestaria debe considerar costos crecientes incluso si tarifas unitarias bajan.
- Gobiernos y grandes corporaciones multinacionales enfrentarán presiones de financiamiento que pueden alterar el ecosistema de precios y disponibilidad de servicios de IA.
Las empresas argentinas que evalúan adoptar IA en 2026 deben proyectar no solo los costos iniciales de experimentación, sino la factura operativa cuando escalen sus aplicaciones. La tensión entre demanda creciente de cómputo y capacidad de financiamiento será un factor determinante en la competitividad de sectores como tecnología, finanzas y servicios profesionales en los próximos años.
