La inteligencia artificial comienza a incorporarse dentro de plataformas de SaaS mediante copilotos, asistentes y herramientas de análisis automatizado.
La inteligencia artificial comienza a incorporarse dentro de plataformas de SaaS mediante copilotos, asistentes y herramientas de análisis automatizado.
La tecnología dejó de ser un gasto asociado exclusivamente al área de sistemas y pasó a ocupar un lugar cada vez más relevante dentro de los presupuestos corporativos. Según un informe elaborado por yCon Research y Cloudbeach, las empresas destinan en promedio alrededor del 5% de su facturación a tecnología, aunque la proporción puede ubicarse entre el 2% y el 10% según el sector y el nivel de digitalización.
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El cambio no solo está relacionado con cuánto gastan las compañías, sino también con la forma en que realizan esas inversiones.
El modelo tradicional de comprar licencias e infraestructura mediante desembolsos puntuales dio paso a esquemas de suscripción y pago por uso, impulsados por el SaaS y el cloud. De esta manera, una parte cada vez mayor del presupuesto tecnológico se transformó en un consumo recurrente que se distribuye entre distintas áreas de las organizaciones.
La transformación también se refleja en los sectores que demandan software en Argentina. Durante 2025, el sector financiero representó el 20,1% de la facturación de la industria argentina de software, seguido por el propio sector de Software y Servicios Informáticos, con 12,7%, y Energía, con 12,4%.
Luego se ubicaron las aseguradoras, con 9,5%; Comercio y retail, con 7,9%; el Sector Público, con 6,1%; Telecomunicaciones, con 6%; Industria manufacturera, con 5,6%; Salud, con 5,2%; y Agro, con 3,8%.
Entre las soluciones más utilizadas aparecen herramientas de productividad y colaboración, además de sistemas de gestión empresarial como ERP, plataformas CRM, herramientas HCM, soluciones de ciberseguridad y sistemas de datos y analítica.
El informe destaca que prácticamente todo el software nuevo se contrata bajo modalidad SaaS y que la inteligencia artificial comienza a incorporarse dentro de estas mismas plataformas mediante copilotos, asistentes y herramientas de análisis automatizado.
El gasto en infraestructura cloud presenta una dispersión todavía mayor. Mientras una pyme puede registrar consumos de algunos miles de dólares al año, una compañía grande o intensiva en datos puede llegar a invertir cientos de miles o incluso millones de dólares anuales.
La expansión de la nube, inicialmente vinculada con la transformación digital, la escalabilidad y el trabajo remoto, recibió ahora un nuevo impulso por la inteligencia artificial y su demanda de procesamiento, almacenamiento y datos.
La IA suma además una nueva dimensión al presupuesto. Entre las empresas de la Economía del Conocimiento relevadas por Argencon, el 41,5% proyectaba desplegar IA en todas sus áreas, mientras que para el 17% ya constituía su principal proyecto estratégico de 2026.
Sin embargo, la adopción muestra diferencias importantes: el 95% de las compañías más grandes y exportadoras cuenta con especialistas dedicados a IA o programas de incorporación monitoreados centralmente, mientras que el 43% de las pymes del sector todavía no implementó políticas formales sobre esta tecnología.
Uno de los principales desafíos aparece en los modelos de IA que cobran por consumo. Alexander Ditzend, presidente de la Sociedad Argentina de Inteligencia Artificial, diferencia las suscripciones por usuario de las automatizaciones que utilizan tokens. En estas últimas, un bot puede consumir recursos cada vez que ejecuta una tarea, por lo que una implementación mal diseñada o sin límites puede generar costos inesperados.
Por eso, el informe plantea que medir únicamente el consumo de tokens no alcanza para determinar si una inversión en IA genera valor. La métrica relevante debería ser el costo por resultado: cuánto cuesta resolver un ticket, cerrar un caso o generar una propuesta. También resulta necesario conocer qué herramientas se utilizan, cuánto se consume y quién genera ese gasto.
El problema se extiende al SaaS y al cloud. Entre los principales focos de gasto no controlado aparecen las licencias contratadas pero sin uso, el consumo cloud sobredimensionado y las automatizaciones de IA sin límites. A esto se suma la llamada “IA en la sombra”: herramientas contratadas directamente por distintas áreas mediante tarjetas corporativas, sin pasar por los mecanismos centrales de tecnología o compras.
El informe propone como punto de partida crear un inventario único de licencias, suscripciones y consumos, establecer métricas de costo por resultado para las iniciativas de IA y fijar límites de gasto con alertas anticipadas. El objetivo es pasar de un control mensual a sistemas capaces de monitorear el consumo en tiempo real.
En América Latina, el desafío adquiere mayor relevancia porque la adopción tecnológica avanza rápidamente. Según el informe, el 93% de los trabajadores de la región ya utiliza herramientas de IA, frente al 83% del promedio global, pero solo el 28% de las organizaciones estaría en condiciones de convertir ese uso en valor medible. Además, el 74% de las organizaciones latinoamericanas ya enfrenta costos imprevistos, redundancias tecnológicas o mayores riesgos de cumplimiento vinculados con una adopción descentralizada de IA.
La próxima etapa podría agregar una nueva fuente de complejidad: la IA agéntica. El estudio señala que solo el 13% de las empresas a nivel global ya integró agentes en sus flujos de trabajo, mientras que otro 35% explora su utilización y 44% prevé implementarla en el corto plazo. A diferencia del software tradicional, estos sistemas podrían generar costos asociados al nivel de actividad y no simplemente a la cantidad de empleados.