Para las entidades productivas, el controlar costos en IA es un requerimiento de nivel competitivo. Eso de acuerdo con datos del Capgemini Research Institute, así se busca pasar de un modelo de Shadow AI a la IA gobernada, para con ello ser más eficientes.
De este modo, se busca recuperar el control del gasto en IA y otros servicios digitales bajo demanda, lo que ahora es un desafío creciente para las empresas. Al respecto, el 61 % de las organizaciones reconoce que el aumento de diferentes precios asociados.
“El cambio de mentalidad, consiste en evolucionar de una visión cloud-first hacia una estrategia cloud-smart. Para adoptar la nube y la inteligencia artificial donde generen valor, con una comprensión clara de costos y beneficios”, señaló Daniel Zavalza, CTO de Capgemini para el Norte de Latinoamérica.
De hecho, la velocidad con la que estas herramientas se volvieron accesibles permitió que distintas áreas de negocio se hicieran más ágiles. Ya que al contratar soluciones o servicios sin depender de un proceso centralizado de TI, para controlar costos en IA.
Así, el resultado es una gestión más descentralizada del gasto tecnológico y con un impacto en presupuesto y rentabilidad. Esto se mostró en el estudio “La paradoja de la tecnología bajo demanda: equilibrar la velocidad y el gasto”, hecho por Capgemini.
Las organizaciones buscan controlar costos en IA
Dicho reporte revela que el 68 % de las organizaciones excedieron su presupuesto de IA generativa. Más que un problema de inversión equivocada, dicho reto radica en la falta de visibilidad en el consumo de TI y valor que genera, así controlar gastos en IA.
El origen del desafío es estructural ya que actualmente, el 59 % de los costos de la IA generativa es impulsado por áreas de negocio sin intervención directa de TI. Además, el 98 % de los líderes empresariales admite adquirir la tecnología, sin involucrar a TI.
“Ahora, el desafío para las organizaciones durante 2026 no será decidir si invertir en la inteligencia artificial, sino establecer su gobernanza. Así como, las capacidades y la disciplina financiera necesarias, para convertir dichas inversiones en valor de negocio sostenible”, compartió el directivo.
Mientras que el 54 % reconoce adoptar estrategias “cloud-first”, sin planear el costo desde el inicio de los proyectos. En general, el controlar costos en IA representa uno de los principales desafíos para todo el sector productivo, en sus diversas verticales.
Finalmente, esas condiciones favorecen al Shadow AI, que se refiere a la adopción de dichas soluciones fuera de mecanismos integrales de supervisión y gobernanza. Algo que implica riesgos asociados, tanto a los costos como a la ciberseguridad y control, esto según Capgemini.
