Inversión en IA por empresas argentinas: costos ocultos y el rol del SaaS
Las empresas argentinas destinan un promedio del 5% de su facturación a tecnología, con un creciente peso de la inteligencia artificial (IA) integrada en plataformas SaaS. Los costos ocultos de la IA, especialmente en modelos de pago por consumo, disparan el gasto si no se gestionan adecuadamente.
Las claves de la nota
- 5% de facturación promedio en tecnología.
- IA se integra en plataformas SaaS.
- Costos ocultos de IA por consumo.
- Métricas clave: costo por resultado.
- Necesidad de control de gastos tecnológicos.
La inversión en tecnología dentro de las empresas argentinas ha evolucionado significativamente, dejando de ser un gasto exclusivo del área de sistemas para integrarse en presupuestos corporativos generales. Según un informe de yCon Research y Cloudbeach, las compañías destinan en promedio un 5% de su facturación a tecnología, con variaciones entre el 2% y el 10% según el sector y el nivel de digitalización.
El modelo de inversión ha mutado hacia esquemas de suscripción y pago por uso, impulsados por el Software as a Service (SaaS) y la nube (cloud). La inteligencia artificial (IA) se está incorporando activamente en estas plataformas a través de copilotos, asistentes y herramientas de análisis automatizado. El sector financiero lidera la demanda de software en Argentina, representando el 20,1% de la facturación de la industria local en 2025, seguido por el propio sector de TI (12,7%) y Energía (12,4%).
La adopción de IA muestra una brecha importante: mientras el 95% de las grandes empresas exportadoras cuenta con especialistas o programas de IA, solo el 43% de las pymes del sector ha implementado políticas formales. Un desafío clave reside en los modelos de IA que cobran por consumo, donde una mala gestión o la falta de límites pueden generar costos inesperados. La métrica fundamental para evaluar la inversión en IA debe ser el costo por resultado, no solo el consumo de tokens.
Los costos no controlados en tecnología, incluyendo licencias sin uso, consumo cloud sobredimensionado y automatizaciones de IA sin límites, son una preocupación. La "IA en la sombra", donde áreas específicas contratan herramientas sin pasar por controles centrales, agrava el problema. Para mitigar esto, se propone crear un inventario unificado de licencias y consumos, establecer métricas de costo por resultado y fijar límites de gasto con alertas tempranas.