Implementar IA ya cuesta hasta un 50% más

El avance de la inteligencia artificial en las empresas viene acompañado de un dato cada vez más evidente: los costos para implementarla y sostenerla aumentaron cerca de un 50%. Mientras organizaciones de distintos sectores adoptan estas tecnologías, el debate empieza a centrarse no solo en sus beneficios, sino en cuánto cuesta realmente mantenerlas funcionando a largo plazo.

El verdadero costo de la inteligencia artificial

A medida que las empresas avanzan en proyectos de inteligencia artificial, también crece la preocupación por los costos asociados a su funcionamiento. Según estudios del Massachusetts Institute of Technology, cerca del 95% de los pilotos de soluciones de inteligencia artificial generativa no logran consolidarse dentro de las organizaciones.

En ese contexto, cobra protagonismo el concepto de Total Cost of Ownership (TCO), una metodología que permite analizar cuánto cuesta una tecnología durante toda su vida útil y no solo en el momento de su implementación.

Cuando se habla de inteligencia artificial, el TCO incluye mucho más que licencias o desarrollos iniciales. También abarca infraestructura tecnológica en la nube o en servidores propios, consumo energético, entrenamiento y reentrenamiento de modelos, calidad y gobierno de datos, ciberseguridad, cumplimiento regulatorio y la contratación de talento especializado.

Para muchas empresas, estos factores se vuelven visibles recién cuando los proyectos empiezan a escalar. Y allí aparecen las sorpresas presupuestarias.

El error de mirar solo el costo inicial

Uno de los errores más frecuentes en la adopción de inteligencia artificial es concentrarse únicamente en el costo de entrada. Según advierten especialistas del sector tecnológico, esta mirada incompleta suele generar dificultades cuando la solución debe integrarse al funcionamiento real de la empresa.

“En IA, el error más común es mirar solo el costo de entrada y no el costo de permanencia. Cuando no se calcula bien el TCO, la tecnología deja de ser una ventaja y pasa a ser una carga operativa”, explica Julián Colombo, director ejecutivo de la empresa tecnológica N5.

Uno de los factores que más influyen en el aumento de costos es la integración con los sistemas existentes dentro de las compañías. Según estimaciones de la agencia especializada en servicios de inteligencia artificial Hypestudio, este proceso puede incrementar los gastos entre un 30% y un 50%.

“Muchas empresas subestiman el peso que tienen los datos históricos y los sistemas existentes en el costo final”, señala Colombo. Para el especialista, cuando la inteligencia artificial se incorpora como una herramienta aislada, los costos crecen de manera considerable. En cambio, cuando se integra al núcleo del negocio, el proceso resulta más eficiente.

Los sistemas heredados vuelven a ganar valor

Durante años, los sistemas tecnológicos heredados, conocidos como sistemas legados, fueron considerados un obstáculo para la transformación digital. Sin embargo, esa visión está empezando a cambiar.

Hoy muchas organizaciones comienzan a ver esas plataformas como activos estratégicos que pueden aprovecharse para reducir costos de modernización. En lugar de reemplazar completamente las infraestructuras existentes, varias empresas optan por incorporar inteligencia artificial como una capa adicional que mejora su funcionamiento.

Desde la experiencia de N5, este enfoque permite aprovechar datos históricos y procesos ya consolidados dentro de las organizaciones. La tecnología actúa entonces como un sistema de inteligencia que optimiza las capacidades instaladas. “Reemplazar todo suele ser más caro que hacerlo inteligente”, afirma Colombo.

Según el directivo, la clave está en conectar los sistemas que ya funcionan con modelos capaces de automatizar decisiones, optimizar procesos y mejorar la eficiencia sin alterar la operación central de la empresa.

Escalar sin que los costos se disparen

Otro desafío importante en los proyectos de inteligencia artificial es la escalabilidad. A medida que las soluciones crecen y se utilizan en más áreas de una organización, los costos pueden aumentar de forma exponencial si la infraestructura tecnológica no está preparada para acompañar ese crecimiento.

Este escenario se vuelve aún más complejo en sectores altamente regulados, como el sistema financiero. En estas industrias, cada nueva herramienta tecnológica debe cumplir con requisitos estrictos de trazabilidad, explicabilidad y auditoría.

Esto implica mayores inversiones en seguridad informática, controles de datos y mecanismos de supervisión que garanticen el uso responsable de la inteligencia artificial.

“Una IA que no es gobernable termina siendo inviable”, advierte Colombo. Para el especialista, la sostenibilidad económica de estas tecnologías depende de que puedan crecer sin perder control operativo.

En otras palabras, no basta con que la inteligencia artificial funcione bien en una prueba piloto. También debe ser capaz de integrarse al negocio, cumplir con regulaciones y escalar de manera ordenada.

De la innovación a la infraestructura empresarial

En los últimos años, la inteligencia artificial pasó de ser una tecnología experimental a convertirse en una herramienta clave para muchas organizaciones. Su capacidad para automatizar procesos, analizar grandes volúmenes de datos y mejorar la toma de decisiones la posiciona como una infraestructura cada vez más importante dentro de las empresas.

En este contexto, el análisis del Total Cost of Ownership comienza a consolidarse como uno de los principales indicadores de madurez tecnológica.

Las compañías que logren comprender y administrar estos costos estarán mejor preparadas para transformar la innovación en eficiencia sostenible. Es decir, en soluciones tecnológicas que no solo generen impacto inicial, sino que también puedan mantenerse en el tiempo con costos previsibles y alineados con los objetivos del negocio.

Una empresa enfocada en IA financiera

N5 es una compañía global fundada en 2017 por Julián Colombo, con más de tres décadas de experiencia en el sector bancario y de seguros. La empresa desarrolla una plataforma de inteligencia artificial diseñada para responder a los desafíos operativos de bancos, aseguradoras y otras instituciones financieras.

Su tecnología integra sistemas, datos y procesos dentro de una plataforma unificada que permite modernizar operaciones y mejorar la productividad comercial de las organizaciones.

Con presencia en 18 países, la compañía trabaja con entidades como Mastercard, Banco Santander, Itaú, Interbank y Zurich Insurance Group.

El crecimiento de estas soluciones refleja una tendencia clara: la inteligencia artificial ya no es solo una promesa tecnológica. Para muchas empresas, se está convirtiendo en una pieza central de su funcionamiento diario. Y entender cuánto cuesta sostenerla será clave para su futuro.