La inversión en inteligencia artificial continúa creciendo, pero su rentabilidad empieza a generar dudas entre las empresas y los inversionistas, debido a que desarrollar soluciones más avanzadas, contratar nuevos modelos o aumentar la capacidad de procesamiento no garantiza que estas inversiones produzcan beneficios económicos.
Este problema ya se refleja en el mercado de infraestructura tecnológica. El 26 de octubre de 2026, compañías como CoreWeave, Nebius e IREN enfrentaron nuevas caídas bursátiles ante las preocupaciones sobre el endeudamiento y la sostenibilidad financiera de las neoclouds, proveedores especializados en capacidad de cómputo para inteligencia artificial.
El fenómeno, documentado por CNBC y analizado por Capacity, expone una dificultad que también afecta a las organizaciones que implementan estas tecnologías: invertir en inteligencia artificial no significa necesariamente obtener un retorno de inversión positivo.
Según una investigación de Gartner publicada en octubre de 2026, solo el 13% de los CIOs encuestados afirmó que su organización había conseguido un valor significativo o transformador de la IA.
¿Por qué tantas empresas continúan enfrentando dificultades para recuperar sus inversiones y qué pueden hacer para obtener resultados financieros medibles?
¿Qué revela la consolidación de las neoclouds sobre la rentabilidad de la IA empresarial?
Las neoclouds son proveedores de infraestructura en la nube especializados en ofrecer capacidad de procesamiento mediante unidades de procesamiento gráfico (GPU), utilizadas para entrenar y ejecutar modelos de inteligencia artificial.
Su crecimiento ha estado impulsado por la demanda de recursos computacionales de empresas tecnológicas, desarrolladores de modelos y organizaciones que necesitan ejecutar aplicaciones de IA a gran escala.
Sin embargo, esta infraestructura requiere inversiones considerables en hardware, centros de datos, electricidad y sistemas de refrigeración. Además, los proveedores deben recuperar su capital antes de que los equipos pierdan competitividad frente a nuevas generaciones de procesadores.
El crecimiento de la demanda no elimina estos riesgos financieros.
De acuerdo con Gartner, más de 3.5 billones de dólares en inversiones de infraestructura de IA podrían quedar expuestos a pérdidas de valor para 2030 si los proveedores mantienen el ritmo actual de gasto.
La firma también proyecta que más del 80% de las neoclouds dejarán de operar de manera independiente hacia 2030 debido a las presiones financieras y a la falta de modelos de negocio suficientemente diferenciados.
Esto no significa que todas vayan a quebrar. La consolidación también puede producirse mediante adquisiciones o fusiones.
Para las empresas que utilizan servicios de IA, este escenario presenta tres consideraciones relevantes:
- Costos de infraestructura: Los precios y las condiciones comerciales pueden cambiar conforme evoluciona el mercado de proveedores.
- Dependencia tecnológica: Utilizar servicios de un solo proveedor puede complicar una migración si cambian sus condiciones operativas o comerciales.
- Rentabilidad de los proyectos: Contratar mayor capacidad de procesamiento no garantiza mejoras proporcionales en productividad, ingresos o eficiencia.
Aunque los problemas financieros de las neoclouds son diferentes de los que enfrentan las empresas al implementar IA, ambos muestran la importancia de relacionar las inversiones tecnológicas con resultados económicos sostenibles.
¿Por qué las empresas no consiguen un ROI positivo con la inteligencia artificial?
El informe The State of AI in 2026: On the Road to ROI, de McKinsey, encontró que cerca de nueve de cada diez participantes reportaron utilizar IA regularmente en alguna función de sus organizaciones. Sin embargo, solamente el 37% atribuyó algún impacto positivo en el resultado operativo empresarial, medido mediante el EBIT, a la utilización de estas tecnologías.
La diferencia entre adoptar inteligencia artificial y obtener beneficios financieros también aparece en el estudio The Widening AI Value Gap, de Boston Consulting Group. En su investigación de 2025, BCG identificó que el 60% de las empresas analizadas obtenía poco o ningún valor material de sus inversiones en IA, mientras que apenas el 5% conseguía generar valor a escala.
Aunque los estudios utilizan muestras y metodologías diferentes, coinciden en señalar las dificultades para convertir la adopción tecnológica en resultados empresariales.
Son varios los factores que intervienen en el retorno de inversión al implementar una IA en empresas. A continuación, te mostramos 5 de los más comunes.
1. Implementar IA sin definir objetivos de negocio ni indicadores de rentabilidad
Uno de los errores más costosos es adoptar inteligencia artificial sin identificar qué problema empresarial necesita resolverse.
Una organización puede contratar asistentes virtuales, desarrollar agentes inteligentes o adquirir plataformas de automatización sin establecer previamente cuánto cuesta el proceso que desea mejorar.
Por ejemplo, una empresa interesada en automatizar la atención comercial podría implementar un chatbot antes de analizar cuántas solicitudes recibe, cuánto tarda en responderlas o qué porcentaje termina convirtiéndose en una oportunidad de venta.
Aunque el chatbot funcione correctamente, no existiría información suficiente para determinar si su implementación redujo costos, incrementó ingresos o mejoró la experiencia de los clientes.
Este problema también aparece cuando las empresas utilizan métricas de actividad como sustitutos de resultados económicos. La cantidad de interacciones con una herramienta, los documentos generados o el número de empleados que la utilizan no demuestran por sí mismos que el proyecto sea rentable.
¿Cómo evitarlo?
Antes de invertir, es necesario establecer un caso de negocio que permita comparar la operación actual con los beneficios que podría generar la implementación.
En atención comercial, por ejemplo, pueden utilizarse indicadores como el costo por solicitud atendida, la tasa de conversión, el tiempo de respuesta y los ingresos atribuibles a las oportunidades generadas.
Para ello, una consultoría de inteligencia artificial empresarial puede ayudar a evaluar los procesos existentes, identificar oportunidades y priorizar proyectos de acuerdo con su impacto financiero potencial.
La identificación de oportunidades también requiere comprender qué procesos pueden beneficiarse realmente de estas tecnologías. En nuestro artículo sobre cómo convertir la IA en una oportunidad para tu empresa abordamos distintas aplicaciones empresariales y los factores que conviene considerar antes de implementarlas.
La decisión de inversión debe comenzar por el problema que se busca resolver, no por la herramienta disponible.
2. No calcular el costo total de implementar y mantener la IA
El costo inicial de una solución de inteligencia artificial representa solamente una parte de la inversión necesaria para utilizarla.
Además del desarrollo o contratación, las empresas deben considerar gastos relacionados con infraestructura, consumo de modelos, almacenamiento, integración de sistemas, supervisión, seguridad y mantenimiento.
Algunos de estos costos pueden aumentar conforme crece la cantidad de usuarios, consultas o procesos automatizados.
Esto explica por qué una solución que resulta económicamente viable durante una prueba puede volverse costosa cuando comienza a utilizarse en toda la organización.
Un agente de IA encargado de procesar solicitudes de clientes, por ejemplo, podría requerir mayor capacidad de procesamiento, consultas a bases de datos y supervisión humana conforme aumenta su volumen de trabajo.
El problema adquiere mayor importancia si los beneficios obtenidos no crecen proporcionalmente.
El costo operativo ya limita la adopción empresarial
En su investigación de agosto de 2026, McKinsey encontró que aproximadamente el 20% de los encuestados reportó restricciones en el uso de IA debido a sus costos operativos, incluidos los asociados al consumo de tokens.
Por su parte, Gartner identificó que el 51% de los CIOs encuestados esperaba que la inteligencia artificial incrementara el costo total de propiedad de las soluciones tecnológicas.
El costo total de propiedad, conocido como TCO (Total Cost of Ownership), contempla los recursos necesarios para adquirir, implementar, operar y mantener una solución durante un periodo determinado.
¿Cómo evitarlo?
Las empresas deberían calcular el TCO antes de iniciar un proyecto y actualizarlo conforme cambian las condiciones operativas.
Entre los factores que deben evaluarse están el costo de desarrollo, las licencias, el procesamiento de información, las integraciones, el mantenimiento y los recursos humanos necesarios para supervisar la operación.
También conviene comparar diferentes alternativas tecnológicas. No todos los problemas requieren modelos avanzados o agentes autónomos. Algunas tareas pueden resolverse mediante automatizaciones convencionales con menores costos y resultados similares.
Una consultoría
La elección debe considerar tanto las capacidades de la tecnología como el beneficio económico que puede producir.
Una consultoría de inteligencia artificial para tu empresa puede aclarar todas estas dudas para evitar gastos no contemplados en el futuro.
3. Implementar IA sin integrar los datos y sistemas empresariales
La inteligencia artificial necesita información confiable para participar efectivamente en los procesos de una empresa.
Sin embargo, muchas organizaciones mantienen sus datos distribuidos entre plataformas que no se comunican entre sí: sistemas de administración, CRM, ERP, hojas de cálculo y aplicaciones desarrolladas para necesidades específicas.
Esta fragmentación puede elevar los costos de implementación y limitar las operaciones que una solución de IA es capaz de realizar.
Consideremos una empresa que desea utilizar agentes de inteligencia artificial para automatizar pedidos.
Si el inventario se encuentra en una plataforma, las órdenes de compra en otra y la información de clientes en un sistema independiente, la solución necesita acceder a diferentes fuentes para completar cada operación.
Cuando la información está desactualizada o presenta inconsistencias, pueden producirse errores en los pedidos, duplicación de registros y decisiones basadas en datos incorrectos.
Con una operación así, la empresa termina destinando parte de su inversión a resolver problemas de integración que existían antes de implementar la inteligencia artificial.
¿Cómo evitarlo?
Antes de desarrollar una solución, es necesario evaluar la calidad, disponibilidad y estructura de los datos empresariales.
Esto permite identificar qué información necesita el sistema, de dónde proviene y cómo debe actualizarse.
En algunos casos será suficiente conectar aplicaciones existentes mediante APIs. En otros, será necesario establecer procesos que permitan organizar, transformar y distribuir información entre diferentes plataformas.
Los data pipelines permiten integrar información empresarial y construir flujos de datos que faciliten su utilización en sistemas analíticos, automatizaciones y otras aplicaciones.
Una vez establecidas estas conexiones, los agentes de IA y sistemas de automatización empresarial pueden utilizar información de los sistemas existentes para ejecutar tareas, consultar registros y participar en procesos operativos.
Esto permite aprovechar la infraestructura tecnológica disponible sin que necesariamente sea indispensable reemplazar todos los sistemas de la organización.
4. Invertir en proyectos piloto de IA que no llegan a producción
Desarrollar una prueba funcional de inteligencia artificial no significa que la solución esté preparada para utilizarse dentro de una operación empresarial.
Durante un piloto suelen utilizarse datos seleccionados, escenarios controlados y un número reducido de usuarios.
Al llevar el proyecto a producción, aparecen nuevos requisitos relacionados con seguridad, integración, rendimiento, disponibilidad y mantenimiento.
Una herramienta que produce buenos resultados durante una demostración puede necesitar modificaciones importantes antes de soportar cientos o miles de operaciones reales.
El problema financiero aparece cuando las empresas continúan destinando presupuesto a estos proyectos sin establecer criterios para determinar si deben avanzar, modificarse o cancelarse.
La importancia de saber cuándo detener un proyecto
La investigación de Gartner publicada en octubre de 2026 encontró que las organizaciones con criterios definidos para decidir cuándo un piloto de IA no debería pasar a producción tienen 2.3 veces más probabilidades de pertenecer al grupo de empresas con mejores resultados empresariales y mayor valor de IA percibido por sus CEOs.
Sin embargo, solamente el 31% de los CIOs encuestados reportó contar con estos criterios.
Esta relación no significa que establecer reglas garantice la rentabilidad, pero muestra la importancia de gestionar las inversiones durante todo el ciclo de vida de un proyecto.
¿Cómo evitarlo?
Cada piloto debería comenzar con objetivos operativos, requisitos técnicos y resultados económicos esperados.
Por ejemplo, si una empresa desarrolla una automatización para conciliaciones financieras, podría establecer indicadores relacionados con el porcentaje de operaciones procesadas correctamente, las horas de supervisión necesarias y el costo de cada conciliación.
Si la solución alcanza sus objetivos, puede considerarse una implementación progresiva. Si requiere demasiadas intervenciones manuales o sus costos superan los beneficios esperados, será necesario modificarla o reconsiderar su viabilidad.
También debe contemplarse la integración desde las primeras etapas.
En lugar de desarrollar herramientas que funcionan únicamente en escenarios aislados, es posible diseñar proyectos de automatización e integración de agentes con IA preparados para comunicarse con plataformas empresariales y ejecutar procesos dentro de la operación cotidiana.
5. Implementar IA sin rediseñar los procesos ni preparar a los empleados
La rentabilidad de una solución de inteligencia artificial también depende de cómo se utiliza dentro de una organización.
Una empresa puede incorporar herramientas avanzadas y mantener prácticamente intactos sus procedimientos de trabajo.
Consideremos un sistema que permite generar reportes financieros en minutos. Si posteriormente los documentos deben pasar por los mismos procesos manuales de revisión, captura y autorización, parte del tiempo recuperado puede perderse en actividades que no fueron modificadas.
La tecnología mejora una tarea, pero el proceso completo continúa presentando ineficiencias.
Además, una solución difícil de utilizar puede enfrentar resistencia por parte de los empleados, especialmente cuando requiere pasos adicionales o no ofrece información suficientemente confiable.
La adopción influye en los resultados económicos
El estudio de McKinsey de 2026 encontró que casi tres cuartas partes de las organizaciones con mejores resultados de IA habían rediseñado fundamentalmente sus flujos de trabajo.
En contraste, solamente alrededor de una cuarta parte del resto de los participantes reportó haber realizado cambios similares.
La diferencia sugiere que obtener valor de la inteligencia artificial requiere revisar cómo se realizan las actividades y cómo interactúan los empleados con las herramientas.
¿Cómo evitarlo?
Las empresas necesitan involucrar a los usuarios desde las etapas iniciales de desarrollo, identificar los obstáculos que enfrentan y diseñar soluciones que realmente faciliten su trabajo.
La capacitación también debe acompañarse de mecanismos para medir la utilización y los resultados.
En este contexto, medir la experiencia de usuario mediante datos permite identificar problemas de navegación, dificultades de uso y oportunidades de mejora.
Los indicadores pueden incluir la tasa de adopción, el porcentaje de tareas completadas, los errores, el tiempo necesario para realizar actividades y la satisfacción de los usuarios.
Sin embargo, el éxito no debería medirse únicamente por cuántas personas utilizan una herramienta, sino por los beneficios que su uso produce para la organización.
Cómo calcular el retorno de inversión de un proyecto de inteligencia artificial
Para determinar si una solución es rentable, las empresas necesitan comparar sus beneficios económicos con el costo total de implementarla y operarla.
El retorno de inversión, conocido como ROI (Return on Investment), permite expresar esa relación mediante un porcentaje.
La fórmula básica es:
ROI (%) = [(Beneficios económicos obtenidos − Costo total de inversión) / Costo total de inversión] × 100
Supongamos que una empresa implementa un sistema de inteligencia artificial para automatizar actividades administrativas.
Después de un año, identifica los siguientes resultados:
Ejemplo hipotético con fines ilustrativos. Supone que los ahorros son verificables y atribuibles al proyecto.
En este escenario, la empresa obtiene un retorno del 50% sobre los recursos invertidos durante el primer año. Esto significa que, después de considerar los costos del proyecto, obtiene un beneficio económico neto equivalente a la mitad de su inversión.
Sin embargo, no todos los beneficios operativos pueden considerarse automáticamente ahorros financieros.
Si una herramienta reduce diez horas semanales de trabajo, pero ese tiempo no se traduce en menores gastos, mayor capacidad productiva o ingresos adicionales, la empresa necesita determinar cómo valorar económicamente esa mejora.
También es importante considerar que el ROI puede cambiar con el tiempo. Los costos de implementación suelen concentrarse al inicio, mientras que gastos como licencias, procesamiento y mantenimiento pueden mantenerse durante varios años.
Por eso, además del ROI inicial, conviene evaluar el periodo de recuperación de la inversión y desarrollar proyecciones bajo diferentes escenarios de uso.
Cómo mejorar la rentabilidad de la inteligencia artificial en una empresa
Los problemas anteriores muestran que aumentar el presupuesto destinado a inteligencia artificial no garantiza mejores resultados.
La rentabilidad depende de seleccionar oportunidades adecuadas, preparar la infraestructura tecnológica y establecer mecanismos para medir el desempeño de cada iniciativa.
Antes de aprobar una nueva inversión, una organización debería poder responder preguntas concretas: ¿qué problema económico estamos resolviendo?, ¿cuánto cuesta actualmente?, ¿qué beneficios esperamos obtener?, ¿cómo comprobaremos los resultados y qué ocurrirá si el proyecto no cumple sus objetivos?
También es necesario revisar periódicamente los costos reales de operación.
Un proyecto que comenzó con resultados positivos puede perder rentabilidad si aumenta el consumo de infraestructura, cambian las condiciones comerciales de sus proveedores o surgen nuevas necesidades de mantenimiento.
La situación de las neoclouds refuerza esta necesidad de evaluación. Sus desafíos financieros muestran que incluso una industria con una demanda creciente puede enfrentar dificultades para recuperar inversiones de capital.
Para las empresas que contratan servicios de inteligencia artificial, también conviene revisar la dependencia de proveedores, la portabilidad de los datos y la posibilidad de modificar sus arquitecturas tecnológicas conforme cambie el mercado.
La diferencia entre implementar IA y obtener valor de ella está en la capacidad de vincular cada proyecto con resultados económicos verificables y mantener esa rentabilidad durante su operación.
BluePixel: convierte tu inversión en IA en resultados medibles
Una implementación de inteligencia artificial puede enfrentar dificultades de rentabilidad por razones que no necesariamente están relacionadas con el rendimiento del modelo.
La falta de integración, los costos operativos, los procesos mal definidos y las dificultades de adopción pueden limitar los beneficios de una solución técnicamente funcional.
En BluePixel ayudamos a las empresas a identificar estos obstáculos antes de realizar nuevas inversiones.
Mediante nuestra consultoría de IA empresarial, evaluamos procesos, datos y arquitectura tecnológica para identificar oportunidades y priorizar iniciativas de acuerdo con su impacto financiero potencial.
También desarrollamos agentes de IA y automatizaciones que se integran con los sistemas existentes para ejecutar tareas, conectar información y mejorar la eficiencia operativa.
Identifica qué está limitando el retorno de tu inversión en IA
Si tu empresa ya invirtió en inteligencia artificial, pero todavía no obtiene los resultados esperados, es importante determinar dónde se están perdiendo recursos y qué proyectos tienen mayor potencial de rentabilidad.
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