SoftwareOne, proveedor cloud suizo: 29% del gasto se pierde

SoftwareOne: la migración dejó de ser la meta

Migrar a la nube ya no es el problema difícil. Según SoftwareOne, el proveedor suizo de software y soluciones cloud con presencia en más de 70 países, la pregunta que hoy define el resultado de una empresa no es cómo llegar a la nube, sino cuánto valor está capturando de esa inversión. "La migración es un punto de partida, no el destino", resume Hernán Duque, Regional Services Delivery Lead para Latam de SoftwareOne.

El argumento de la compañía, presentado desde Santiago en octubre de 2026, es incómodo para cualquier founder que haya celebrado un "lift and shift" como un hito: trasladar aplicaciones e infraestructura sin rediseñar arquitecturas, procesos ni modelos de consumo deja a la organización pagando nube con lógica de datacenter propio.

Los números respaldan esa incomodidad. Flexera estima en su State of the Cloud 2026 que 29% del gasto en IaaS y PaaS se desperdicia, según recoge la fuente original. Y McKinsey identifica oportunidades adicionales de ahorro de entre 10% y 20% al analizar el gasto cloud de las organizaciones. SoftwareOne matiza ambos datos: no son un ahorro automático, dependen del nivel de madurez de cada empresa y de las oportunidades reales de optimización en su infraestructura.

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¿Por qué el desperdicio cloud subió por primera vez en cinco años?

El 29% de Flexera no es solo alto: rompe una tendencia. Según GCN, que cubrió el informe, se trata de la primera vez en cinco años que la tasa de desperdicio sube, después de medirse en 28% en 2022 y 2023 y bajar a 27% en 2024 y 2025. El dato surge de una encuesta a 753 responsables de decisiones cloud y coincide con un salto de complejidad: 76% de las grandes empresas ya gasta más de US$5 millones al mes en nube pública, un terreno donde pequeños desvíos de eficiencia se convierten en cifras enormes.

También cambió el motor del desperdicio. Durante años el culpable fue la máquina virtual sobredimensionada, un servidor dimensionado para un pico de demanda que nunca llegaba y que operaba entre 5% y 8% de su capacidad de procesamiento, según GCN. Hoy el gasto invisible tiene otra forma: un endpoint de inferencia de IA que sigue apareciendo activo en el dashboard aun sin procesar casi nada, o clusters de GPU levantados para experimentos que nadie cerró.

La capa de IA ya tiene su propia métrica. El State of ITAM Report 2026 de Flexera encontró que 59% de las organizaciones reportó un aumento del gasto desperdiciado en software de IA, un porcentaje superior al de SaaS, IaaS y PaaS, según reportó ITWeb. En ese mismo trabajo, 81% de los encuestados ya usa IA generativa, lo que explica por qué los nuevos costos entran rápido y tardan en volverse visibles.

Otro cálculo, el de Harness en su informe FinOps in Focus 2025, proyectó el desperdicio de infraestructura cloud en unos US$44.500 millones para 2025, equivalente a 21% del gasto empresarial en infraestructura cloud, de acuerdo con GCN. Y hay una capa de gobernanza: 52% de los líderes de ingeniería señala la brecha entre FinOps y los equipos de desarrollo como el principal impulsor del gasto perdido, mientras menos de la mitad de los desarrolladores tiene acceso a datos en tiempo real sobre recursos ociosos y solo 33% puede ver si sus cargas están sobredimensionadas o subutilizadas. La franja típica de desperdicio va de 28% a 35%, aunque los programas maduros logran sostener 15% a 20%.

Dónde se esconde el sobreconsumo en una startup

SoftwareOne enumera las fuentes clásicas: máquinas virtuales sobredimensionadas, discos y snapshots olvidados, ambientes de desarrollo y pruebas encendidos de forma permanente, bases de datos con más capacidad de la necesaria y recursos que siguen activos después de finalizar un proyecto. Ninguna es exótica, y todas comparten un patrón: nadie tiene un dueño claro del gasto.

El desperdicio menos evidente vive en la arquitectura. Una aplicación que mantiene patrones de diseño tradicionales puede exigir una cantidad excesiva de infraestructura para ejecutar operaciones relativamente simples. Ahí el recorte de recursos alivia el síntoma y deja el problema intacto: el mes siguiente la factura vuelve a crecer. De ahí la propuesta de optimizar en dos etapas que plantea la compañía:

Primero, capturar las eficiencias inmediatas y eliminar los recursos innecesarios.
Después, avanzar hacia una modernización estructural: rediseño de aplicaciones, optimización de bases de datos, arquitecturas más eficientes y automatización de operaciones.

Ese segundo tramo es el que convierte un ahorro puntual en una mejora permanente de la economía de cada aplicación. Y es también donde la mayoría de las organizaciones se queda a mitad de camino, porque exige decisiones que cruzan ingeniería, producto y finanzas.

¿Qué es FinOps y por qué cambia la conversación en el board?

FinOps es la disciplina que incorpora control financiero a lo largo de todo el ciclo de vida de la tecnología, con infraestructura, ingeniería y finanzas sentados en la misma mesa. En la práctica traduce decisiones técnicas a impacto en el negocio: cuánto cuesta operar una aplicación, sí, pero también cuánto valor genera y qué tan rápido se puede evolucionar.

El mercado se movió hacia ahí. SoftwareOne fue nombrado Líder en el Magic Quadrant 2026 de Gartner para SAM Managed Services por séptimo año consecutivo, según su anuncio corporativo recogido por TMCnet. Su portafolio ITAM y FinOps combina gestión de activos de software, FinOps, optimización de IA, gestión de SaaS y asesoría de sostenibilidad. Para dimensionar a la compañía: en el primer semestre de 2026 reportó ingresos de CHF 818,3 millones, un alza de 68,2% impulsada por la adquisición de Crayon —cerrada en julio de 2025—, y su segmento de Software & Cloud Services creció 17,4% interanual en moneda constante, según el anuncio de resultados difundido vía EQS y recogido por el Financial Times. LATAM aportó CHF 49,3 millones, con un alza de 6,9% en moneda constante.

El dato importa por una razón concreta: la conversación de costos cloud dejó de ser un tema de infraestructura y se volvió un tema de asignación de capital. Lo que se recupera en desperdicio es lo que se puede reinvertir en IA, datos o producto sin pedir presupuesto extra.

Qué significa esto para tu startup

1. Mide el costo por aplicación, no la factura total. Una factura agregada esconde todo. Etiqueta los recursos por unidad de negocio y por aplicación, y asigna un responsable por línea. Sin visibilidad por aplicación, cualquier recorte es una apuesta ciega.

2. Distingue ahorro de recorte antes de tocar nada. Apagar capacidad puede bajar la factura este mes y degradar rendimiento, productividad o capacidad de innovación. Antes de eliminar un recurso, pregúntate si afecta la experimentación o si solo elimina grasa. Una reducción indiscriminada también aumenta la deuda técnica, y esa se paga después y más caro.

3. Convierte la revisión de arquitectura en una práctica, no en una reacción a la factura. La optimización que solo se activa cuando llega un cargo inesperado es la más costosa. Agéndala: revisión trimestral de los sospechosos habituales —ambientes de prueba encendidos, snapshots huérfanos, bases sobredimensionadas— más un componente de modernización por trimestre.

4. Cuida el gasto de IA desde el primer piloto. El desperdicio en IA es más difícil de ver que el de una máquina virtual: un endpoint de inferencia sin tráfico sigue facturando. Etiqueta los recursos de IA al crearlos y define una fecha de revisión para cada experimento, incluso los que parecen exitosos.

El mensaje de fondo de SoftwareOne aplica igual a una startup de 20 personas que a una corporación: la nube premia a quien la opera como una plataforma viva y castiga a quien la trata como un datacenter alquilado. La factura mensual no es el resultado del juego; es apenas el marcador.