BCG: el 80% del gasto en IA ya está fuera del área de TI

Qué encontró BCG en su encuesta a 1.330 altos ejecutivos

El gasto empresarial en inteligencia artificial dejó de ser una línea dentro del presupuesto de Tecnologías de la Información. Una encuesta de Boston Consulting Group (BCG) a 1.330 altos ejecutivos, publicada el 30 de septiembre, muestra que los recursos destinados a IA pasaron de aproximadamente 1,7% de los ingresos a fines de 2025 a 3,3% en 2026, y que más del 80% de ese gasto ya se concentra fuera del presupuesto corporativo de TI.

La cifra no significa que ocho de cada diez dólares se gasten sin autorización. Refleja algo más incómodo para cualquier dirección: la inversión está distribuida entre áreas del negocio y revisar solo el presupuesto de TI dejó de ser suficiente para conocer su alcance real. Marketing, ventas, finanzas y operaciones compran sus propias soluciones, y cada contratación arrastra decisiones sobre datos, integración, seguridad y mantenimiento que nadie está mirando de punta a punta.

El mismo informe de BCG —su Applied AI Index 2026, difundido por PRNewswire— trae una noticia que matiza el relato de que la IA no paga. El 7,5% de empresas que el estudio clasifica como future-built entrega 2,3 veces el retorno total para el accionista, 2,4 veces el crecimiento de ingresos y 2,8 veces el crecimiento de EBITDA de las más rezagadas. Y hay un segundo grupo más relevante: otro 41% que ya está escalando IA y rinde 1,8 veces el retorno de las rezagadas. Sumados, ambos grupos son casi la mitad del mercado.

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En palabras de Nicolas De Bellefonds, líder global de IA de la firma y coautor del reporte, la percepción de que la IA no entrega resultados es más matizada de lo que sugiere la cobertura: casi la mitad de las compañías ya crea valor real, mientras muchas otras siguen sin traducir inversión en impacto. La restricción, dice, dejó de ser si la IA genera valor y pasó a ser si las empresas pueden gobernarla.

Por qué el gasto distribuido complica la cuenta total

Una gerencia contrata un asistente para analizar clientes. Otra incorpora una herramienta para proyectar ventas. Una tercera automatiza reportes financieros. Cada iniciativa puede tener sentido por separado, pero si cada una usa información distinta o no se conecta con los sistemas existentes, la empresa termina con resultados difíciles de comparar y equipos trasladando datos a mano.

Cristina Fritz, cofundadora de Digital eXp, la primera consultora especializada en Enterprise Technology de Chile, lo resume con una idea incómoda: una empresa puede aprobar cada compra de IA y aun así perder de vista cuánto gasta en total. Cuando las decisiones se toman por separado, el riesgo es pagar varias veces por funciones similares o incorporar herramientas que después exigen un esfuerzo extra para conectarse.

El problema no es de disciplina presupuestaria, es de arquitectura. Dos licencias que hacen lo mismo cuestan dos veces, pero dos licencias que no se hablan cuestan todavía más: horas de equipo, reportes que no cuadran y decisiones tomadas sobre datos incompletos. Ahí es donde la gestión de TI recupera protagonismo, no como aprobadora de compras, sino como responsable de que el ecosistema funcione como sistema.

El costo real de una herramienta de IA no está en la licencia

Para Fritz, el costo real de adoptar IA incluye bastante más que las suscripciones: la preparación de los datos, las conexiones entre plataformas, la gestión del cambio, la capacitación de los equipos y la operación posterior. Sin esa evaluación, una herramienta que parece económica al momento de la compra puede devorar recursos internos para funcionar dentro de los procesos reales de la empresa.

Su recomendación es concreta: consolidar un inventario de todas las iniciativas de IA de la organización. Qué se contrató, quién lo usa, cuánto cuesta, a qué información accede y qué resultado debe producir. Esa revisión permite detectar funciones superpuestas, decidir qué conviene integrar y priorizar la inversión según su aporte al negocio, no según quién la pidió primero.

En un contexto donde el gasto ya equivale a 3,3% de los ingresos, ese inventario es la diferencia entre un ROI IA medible y una suma de suscripciones que nadie puede defender ante un directorio.

Shadow AI: cuando la adopción se adelanta al control

El fenómeno local tiene un primo más ruidoso a escala global. Tech Times, citando el Data Breach Investigations Report 2026 de Verizon, reporta que el uso de herramientas de IA no sancionadas se convirtió en la tercera acción interna no maliciosa más detectada en entornos corporativos, con un aumento de cuatro veces respecto del año anterior. El mismo análisis indica que 45% de los empleados ya son usuarios regulares de IA en dispositivos corporativos.

Otra encuesta que recoge el mismo medio —la Shadow AI Survey de PagerDuty, sobre 1.250 profesionales de oficina en empresas con ingresos superiores a US$500 millones— encontró que 66% usó herramientas de IA en el trabajo aun creyendo que la política interna lo prohibía, y que más de un tercio ingresó datos de clientes en modelos públicos. El análisis de IBM citado en ese artículo estima que los incidentes con IA no autorizada añaden en promedio US$670.000 al costo de una brecha de datos.

El caso que mejor dimensiona el riesgo es de una entidad financiera. BankInfoSecurity documenta que CB Financial Services, matriz de Community Bank en Pensilvania, se convirtió en la primera compañía en presentar un reporte ante la SEC por un incidente de shadow AI: un empleado había usado una herramienta no autorizada para manejar datos de clientes, incluidos nombres, números de seguridad social y fechas de nacimiento. La compañía presentó el formulario 8-K (Item 1.05) el 7 de mayo de 2026, dos días después de detectar el hecho, y señaló que no tuvo impacto material en sus resultados. No hubo hacker ni caída de sistemas, pero sí una obligación regulatoria.

A esto se suma una brecha de gobernanza que BCG pone en números: según su reporte, hacia 2030 el 42% de las empresas espera dar a los agentes de IA autoridad real de decisión, pero solo 5% tiene los controles para hacerlo de forma segura.

Qué tan lejos está Chile y América Latina de ese nivel de gasto

En América Latina la conversación es distinta, porque el problema no es la dispersión del gasto sino su escala. El Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2026, elaborado por la Cepal y el CENIA de Chile, sitúa la adopción promedio de IA en las empresas de la región en 9,1%: 27,6% en grandes compañías, 12,8% en medianas y 6,8% en pequeñas. En Chile, la adopción general de las compañías llega a 13,5%, según el mismo informe, que además advierte una brecha de infraestructura: el país concentra apenas 2,1% de las GPU identificadas en los clústeres regionales, frente al 87,7% de Brasil.

El apetito, sin embargo, va por delante de la capacidad instalada. Un estudio de Experian sobre empresas chilenas, difundido por Zoom Tecnológico, muestra que 65,8% ya identifica una reducción en los tiempos de tareas operativas gracias a la IA, 56,1% reporta ahorro de costos y 43,8% proyecta aumentar su inversión en la tecnología. Los principales frenos que declaran son la calidad de los datos (64,9%), las limitaciones presupuestarias (48,2%) y la falta de talento especializado (46,5%).

Traducido al día a día: hay entusiasmo, hay resultados parciales y hay datos desordenados. Exactamente el terreno donde el gasto se fragmenta sin que nadie lo note.

Qué significa esto para tu startup

Si diriges una empresa pequeña o mediana, no necesitas un comité de gobernanza de IA. Necesitas saber qué está pasando antes de que el gasto se vuelva imposible de auditar. Tres movimientos concretos:

Arma un inventario de una sola planilla esta semana. Una fila por herramienta de IA en uso: quién la pidió, qué cuesta al año, a qué datos accede y qué métrica debía mejorar. En empresas de 20 a 100 personas este ejercicio suele revelar entre dos y tres herramientas con funciones superpuestas, y nadie tiene el número total.
Define un dueño del gasto consolidado de IA. No para aprobar cada compra, sino para ver la suma. Lo natural es que sea finanzas junto con la persona de tecnología, con reporte trimestral a dirección. Sin un responsable, el 80% que vive fuera de TI crece sin contrapeso.
Antes de firmar, pregunta si la capacidad ya existe dentro. La pregunta que Fritz propone es la más barata de todas: qué problema quiero resolver, si algo parecido ya está contratado y qué sistemas tendrán que intercambiar información. También define qué datos no se suben nunca a una herramienta no aprobada y publica una lista corta de herramientas sí validadas, porque bloquear sin ofrecer alternativa empuja el uso a cuentas personales.
Mide el resultado antes de renovar. Cuánto tiempo se ahorró, qué errores disminuyeron, qué proceso mejoró. Sin esa información, la renovación anual se decide por inercia, y así se acumulan licencias que nadie usa.

Conclusión

El dato central no es que la IA consuma más presupuesto: es que ya se consume fuera del lugar donde tradicionalmente se contaba. Pasó de 1,7% a 3,3% de los ingresos en un año y se reparte por toda la organización, mientras en América Latina la adopción promedio sigue en 9,1% y en Chile trepa al 13,5%. La ventana para ordenar el gasto existe, pero se cierra a medida que cada área suma herramientas por su cuenta.

La IA demostró que puede generar valor: casi la mitad de las empresas ya lo está capturando, según BCG. Lo que todavía no está resuelto es quién mira la cuenta completa, quién evita las compras duplicadas y quién garantiza que las piezas se hablen entre sí. Para una startup, esa coordinación no requiere presupuesto adicional. Requiere decidir, una sola vez, quién es el dueño del mapa.