Una encuesta de KPMG a 2.145 ejecutivos senior en 20 países revela que el 29% desconoce el origen de los gastos crecientes en inteligencia artificial, mientras un tercio admite que esa ignorancia dificulta su implementación exitosa en la empresa.
¿Por qué la IA resultó más cara de lo esperado?
Lo que comenzó como una narrativa de automatización económica se transformó en un desafío presupuestario inesperado para miles de organizaciones. Tras años de promesas sobre reducción de costos laborales mediante inteligencia artificial, las empresas ahora enfrentan facturas que nadie supo proyectar adecuadamente.
El cambio de condiciones en la industria tecnológica explica buena parte del fenómeno. Durante 2024 y 2025, los proveedores de IA pudieron mantener precios subsidiados o tarifas fijas competitivas. Sin embargo, el aumento sostenido del costo de infraestructura computacional obligó al sector a trasladar esos gastos hacia los clientes corporativos mediante modelos de cobro basados en uso y consumo real.
Esa transición convirtió lo que parecía un gasto predecible en una variable difícil de controlar. A diferencia de las licencias tradicionales de software, ahora las organizaciones deben monitorear constantemente cuánto cómputo consumen sus aplicaciones de IA y ajustar presupuestos sobre la marcha.
Brecha de conocimiento entre directivos y realidad operativa
El hallazgo más preocupante del reporte de KPMG es que el 29% de los ejecutivos encuestados no logra identificar de dónde provienen los costos crecientes asociados con sus iniciativas de inteligencia artificial. Ese desconocimiento no es anecdótico: refleja una falta de capacidad organizacional para gestionar tecnología de alto impacto financiero.
El problema se agrava cuando se observa que un tercio adicional de directivos reconoce que su propia ignorancia sobre la economía de la IA constituye una barrera para implementarla con éxito. Esto significa que muchas empresas avanzaron hacia el despliegue sin estructuras maduras para pronosticar, monitorear ni controlar el gasto real.
Los autores del informe fueron explícitos: las organizaciones aún están desarrollando las capacidades necesarias para gestionar efectivamente el gasto en IA. En otras palabras, tomaron decisiones de inversión antes de contar con herramientas básicas de medición y control financiero.
Del subsidio inicial al modelo de cobro por demanda
Durante 2024 y parte de 2025, muchas empresas pudieron adoptar herramientas de IA bajo condiciones comerciales artificialmente favorables. Los proveedores tecnológicos absorbían parte del costo de infraestructura para ganar escala y presencia de mercado. Ese período de expansión agresiva generó expectativas sobre la rentabilidad de la tecnología.
Hoy esa dinámica cambió radicalmente. El aumento del costo de potencia computacional y la mayor demanda de modelos de lenguaje avanzados forzaron a la industria a adoptar tarifas más cercanas al costo real del servicio. Las compañías que antes recibían precios subsidiados ahora ven reflejado el verdadero precio de cada consulta, procesamiento o generación de contenido mediante IA.
Ese cambio de modelo comercial altera por completo la ecuación que muchos directivos asumieron. Una herramienta que parecía rentable bajo promociones o subsidios puede dejar de serlo cuando la tarifa refleja uso efectivo. Las organizaciones descubrieron que la promesa de automatización barata dependía de condiciones que ya no existen.
Impacto para empresas y administradores de negocios argentinos
Para los dueños y administradores de empresas argentinas, este fenómeno global tiene implicaciones directas. Si estás evaluando invertir en IA o ya implementaste soluciones, necesitás entender que los costos no son fijos ni predecibles como en software tradicional.
Las lecciones del mercado global sugieren que antes de desplegar cualquier herramienta de inteligencia artificial, conviene:
- Mapear exactamente qué procesos usarán IA y con qué frecuencia.
- Solicitar a proveedores proyecciones claras de consumo basadas en tu volumen operativo real.
- Establecer alertas y límites de gasto para evitar sorpresas presupuestarias.
- Comparar modelos de precios entre proveedores: algunos ofrecen tarifas fijas, otros por uso, otros híbridos.
- Calcular el verdadero ROI considerando no solo ahorros laborales sino también gastos de infraestructura, capacitación y monitoreo.
En contextos como el argentino, donde la volatilidad económica y los costos de dólar impactan directamente en presupuestos de tecnología, la falta de claridad sobre costos de IA puede resultar especialmente peligrosa. Muchas empresas podrían terminar pagando en dólares por herramientas cuya rentabilidad se calculó en pesos o bajo supuestos de precios ya obsoletos.
La encuesta de KPMG es una advertencia: la IA no es gratis, sus costos son variables y complejos, y la mayoría de ejecutivos aún no tiene las herramientas para gestionarlos. Antes de comprometer presupuesto significativo, asegurate de que tu organización entienda exactamente qué pagará y por cuánto tiempo.
