Un nuevo informe revela que uno de cada cuatro dólares invertidos en IA se desperdicia, lo que pone de relieve una realidad creciente para las empresas: el desafío ya no es simplemente implementar IA, sino controlar el costo de operarla a escala. A medida que el gasto en IA se extiende por las organizaciones, la gestión de costos se vuelve tan crítica como la propia adopción.

El hallazgo proviene del proveedor de plataformas de desarrollo de software con IA Harness y su Informe sobre el Estado de la IA en FinOps 2026, basado en una encuesta a 700 líderes de FinOps e ingeniería. FinOps —abreviatura de operaciones financieras— surgió como disciplina durante la transición a la computación en la nube, cuando las organizaciones se dieron cuenta de que necesitaban prácticas dedicadas a gestionar el gasto variable en infraestructura; ahora se está aplicando a la IA. Según el informe, más de la mitad de las organizaciones carecen de un responsable dedicado a los costos de IA, lo que dificulta el seguimiento del gasto o la identificación de desperdicios. Las organizaciones también utilizan con frecuencia modelos más grandes y costosos de lo necesario para tareas rutinarias, mientras que la creciente adopción de IA impulsa el consumo de tokens —el volumen de fragmentos de texto que los modelos procesan y por los que los proveedores facturan— al alza, incluso a medida que los costos por token disminuyen.

Relacionado: OpenAI recorta los precios de sus modelos ante las preocupaciones de las empresas por el gasto en IA

Los hallazgos de Harness reflejan un cambio más amplio en la IA empresarial. Durante los últimos dos años, el enfoque ha estado en implementar la IA generativa en toda la empresa. Ahora, el desafío es asegurar que esas implementaciones sigan siendo financieramente sostenibles a medida que el uso se expande.

Los hallazgos no fueron aislados. Una encuesta de EY publicada esta semana reveló que las organizaciones siguen invirtiendo en IA mientras prestan mucha más atención a los costos de tokens y al ROI. Por separado, Schneider Electric y AMD presentaron un plan para fábricas de IA, otra señal de que las empresas están pasando de demostrar que la IA funciona a construir infraestructura capaz de respaldarla a escala.

El cambio también fue evidente en los resultados financieros de los hiperescaladores, con Microsoft, Alphabet y Meta enfatizando la implementación y la ejecución de infraestructura sobre el simple aumento del gasto en IA. En conjunto, los acontecimientos de la semana sugieren que la próxima fase de la IA empresarial se definirá menos por cuánto gastan las empresas y más por la eficacia con la que gestionen esas inversiones.

La IA empresarial parece estar siguiendo un patrón familiar. Al igual que la computación en la nube antes que ella, la carrera inicial por adoptar la tecnología está dando paso a un mayor enfoque en la gestión de costos, la medición de retornos y la escalabilidad sostenible de las implementaciones. Las organizaciones que traten la IA como una capacidad operativa en lugar de un experimento indefinido podrían estar mejor posicionadas en el futuro.

También en noticias de IA de esta semana

La mayoría de las empresas estadounidenses carecen de marcos maduros de gobernanza de IA: A pesar de la creciente inversión en gobernanza de IA, relativamente pocas empresas de EE.UU. cuentan con marcos de gobernanza maduros implementados, lo que genera preocupaciones a medida que las empresas despliegan sistemas de IA más autónomos. Relacionado: Proveedor que desarrolla IA con auto-mejora firma acuerdo de $410M con AWS

La FCC bloquea importaciones de robots humanoides chinos por riesgos de seguridad: EE.UU. amplió las restricciones sobre robots humanoides chinos, citando riesgos de seguridad nacional a medida que Washington intensifica sus esfuerzos por fortalecer las capacidades nacionales de IA y robótica.

Core Scientific duplica su capacidad de IA a 1.1 GW en acuerdo de $14B con AMD: La empresa amplió sus planes de infraestructura de IA a 1.1 gigavatios mediante un acuerdo de $14 mil millones con AMD, lo que destaca la inversión continua en la capacidad de cómputo necesaria para respaldar la creciente demanda de IA.

Nvidia avanza con alianza de seguridad para la apertura de la IA: Nvidia y decenas de empresas tecnológicas lanzaron la Open Secure AI Alliance para desarrollar herramientas de seguridad de IA abiertas, argumentando que una mayor apertura fortalecerá las defensas cibernéticas a medida que los sistemas de IA se vuelvan más autónomos.

La IA como mentalidad: una guía de crecimiento para CIOs: Una nueva guía sostiene que los CIOs deben tratar la IA como una transformación organizacional en lugar de un proyecto tecnológico, construyendo culturas que fomenten la experimentación, el aprendizaje y la adaptación continua.

La IA genera incertidumbre en los centros de datos según la encuesta de Uptime de 2026: La última encuesta del Uptime Institute reveló que la IA está obligando a los operadores a repensar las estrategias de energía, refrigeración e infraestructura para respaldar cargas de trabajo cada vez más exigentes. Relacionado: Samsung acuerda un trato de chips con Broadcom