La inteligencia artificial llegó a muchas organizaciones más rápido de lo que evolucionaron sus mecanismos de gobernanza. La velocidad con la que estas herramientas se volvieron accesibles permitió que distintas áreas de negocio contrataran soluciones, activaran servicios o impulsaran nuevos casos de uso sin depender necesariamente de procesos tecnológicos centralizados. El impacto ya es visible en los presupuestos y en la rentabilidad.

El 68% de las organizaciones ha excedido su presupuesto de IA generativa. Al mismo tiempo, el 61% reconoce que el aumento de los costos asociados a la nube, el software como servicio (SaaS) y la IA generativa está afectando directamente sus resultados de negocio. Así lo revela el informe “La paradoja de la tecnología bajo demanda: equilibrar la velocidad y el gasto”, del Capgemini Research Institute. Más que un problema de inversión insuficiente o equivocada, el desafío radica en la falta de visibilidad sobre el consumo tecnológico y el valor que genera.

El origen del reto es estructural y, por ello, puede abordarse de manera sistemática. Actualmente, el 59% del gasto en IA generativa es impulsado por las áreas de negocio sin intervención directa de TI. Además, el 98% de los líderes empresariales admite haber adquirido tecnología sin involucrar a TI al menos en alguna ocasión, mientras que el 54% reconoce adoptar estrategias “cloud-first” sin incorporar la planeación de costos desde el inicio. Estas condiciones favorecen lo que suele denominarse Shadow AI: la adopción de soluciones de inteligencia artificial fuera de mecanismos integrales de supervisión y gobernanza, con riesgos asociados a costos, seguridad y control. Como resultado, el 58% de los ejecutivos describe los costos de la tecnología bajo demanda como un verdadero “agujero negro” para sus organizaciones.

Las organizaciones ya están reaccionando frente a esta situación, aunque el ajuste va mucho más allá de incrementar presupuestos. Un segundo estudio del instituto, “La ventaja de la IA a largo plazo: construyendo la empresa del mañana”, muestra que las organizaciones planean destinar en promedio el 5% de su presupuesto total de negocio a iniciativas de IA en 2026, frente al 3% registrado en 2025. Este mayor compromiso financiero viene acompañado de decisiones más selectivas para generar valor: fortalecer la gobernanza, reforzar las capacidades de datos e infraestructura y reasignar recursos hacia iniciativas con mayor impacto. De hecho, cerca de dos tercios de las organizaciones ya han pausado proyectos de menor prioridad para concentrarse en aquellos con mejores perspectivas de resultados.

En conjunto, ambos estudios apuntan a una gestión más disciplinada de la inversión tecnológica. El primero identifica a FinOps como una capacidad clave para controlar y optimizar el gasto en nube, SaaS e IA generativa; el segundo subraya la necesidad de fortalecer la gobernanza, los datos y la infraestructura como pilares para escalar la IA de manera sostenible. FinOps combina finanzas, tecnología y negocio para mejorar la visibilidad del consumo, optimizar costos y establecer una mayor responsabilidad compartida sobre el valor generado por las inversiones tecnológicas. Más que limitar la innovación, busca ayudar a las organizaciones a tomar decisiones mejor informadas sobre dónde invertir, cómo medir resultados y cuándo escalar iniciativas. En palabras del propio informe, el cambio de mentalidad consiste en evolucionar de una visión cloud-first hacia una estrategia cloud-smart: adoptar la nube y la inteligencia artificial donde generen valor, con una comprensión clara de sus costos y beneficios.

“La cuestión principal no es solo cuánto se invierte, sino qué visibilidad existe sobre ese gasto y el valor que genera. Las organizaciones que integran finanzas, tecnología y negocio están en una mejor posición para optimizar sus inversiones en nube, software e inteligencia artificial. FinOps brinda un marco para avanzar en esa dirección y convertir el control de costos en una capacidad estratégica”, señaló Daniel Zavalza, director de Tecnología (CTO) de Capgemini para el Norte de Latinoamérica.

El reto para las organizaciones en 2026 no será decidir si invertir en inteligencia artificial, sino establecer la gobernanza, las capacidades y la disciplina financiera necesarias para convertir esa inversión en valor de negocio sostenible.