No figura como una línea explícita en el balance, pero impacta todos los meses en la caja de las compañías. La tecnología heredada, esa infraestructura vieja que sigue en pie por necesidad o por falta de reemplazo, consume presupuesto, demora proyectos y encarece cada cambio.
En un contexto en el que las empresas quieren sumar inteligencia artificial, automatización y análisis de datos, ese lastre dejó de ser un problema exclusivo del área de sistemas y pasó a convertirse en una discusión de negocio.
El costo no siempre aparece con un nombre preciso. En la jerga tecnológica se lo conoce como deuda técnica, aunque para los CFO y los CEO la traducción más clara resulta otra. Se trata de un pasivo que obliga a pagar un sobreprecio permanente para que la operación no se caiga. Se lo puede resumir con una lógica financiera simple.
Por un lado, aparece el principal, que equivale al trabajo pendiente para modernizar plataformas, actualizar sistemas, retirar soluciones redundantes y ordenar arquitecturas. Por el otro se ubican los intereses, que representan el sobrecosto que esa complejidad añade a cada nuevo proyecto .
Ese “impuesto” ya dejó huella en los números. Según una investigación de McKinsey & Company, la deuda técnica agrega entre 10% y 20% de costo adicional por proyecto y, además, obliga a redirigir parte del dinero que debería financiar nuevos productos hacia la reparación de problemas viejos . La consecuencia se ve rápido. Cuanto más envejecida y fragmentada resulta la base tecnológica, más caro sale innovar.
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El gasto invisible que achica el margen para cambiar
La primera señal de ese problema aparece en la distribución del presupuesto tecnológico. En lugar de destinar recursos a crear nuevas capacidades, una porción enorme del gasto termina absorbida por el simple hecho de mantener viva la operación. McKinsey muestra con claridad esa tensión. En empresas globales, el gasto orientado a Run, es decir, a sostener lo que ya existe, se ubica entre 63% y 87% del presupuesto de TI, según el perfil de cada compañía .
En el extremo más ordenado, el grupo que McKinsey llama “deliberate modernizers” logra operar con 63% del presupuesto en Run y 37% en Change, la categoría que agrupa modernización, desarrollo y nuevas capacidades . En el otro extremo aparecen los “lean operators”, con 87% del gasto concentrado en sostener el día a día y apenas 13% disponible para cambio real .
La diferencia entre un modelo y otro no resulta menor. Muestra cuánto dinero queda liberado para competir. Una empresa que dedica casi nueve de cada diez dólares a sostener sistemas, integraciones, ciberseguridad y cumplimiento regulatorio tiene menos margen para lanzar productos, mejorar la experiencia del cliente o incorporar herramientas nuevas. En la práctica, su presupuesto tecnológico funciona como una defensa de corto plazo y no como una plataforma de crecimiento.
La U.S. Government Accountability Office reportó que el gobierno federal de Estados Unidos planeó destinar alrededor de 79% de su gasto de TI del año fiscal 2025 a operaciones y mantenimiento de tecnología existente . No se trata del sector privado, pero ese número refleja hasta qué punto el legado puede devorar recursos cuando las actualizaciones se postergan durante demasiado tiempo.
En América Latina la discusión avanza con menos métricas públicas homogéneas, pero con señales igual de fuertes. Según IDC, las 4.000 compañías más grandes de la región todavía operan con 50% de workloads considerados legacy, definidos como sistemas críticos que quedaron desactualizados u obsoletos . La misma fuente estima que la modernización y migración a la nube puede absorber hasta 33% del gasto asociado, con impacto directo sobre el presupuesto anual .
Y aunque no hay una estadística regional única, pública y comparable que permita afirmar qué porcentaje del presupuesto total de TI de América Latina se destina exclusivamente al mantenimiento del legacy, lo que sí se puede ver son indicadores parciales que muestran la carga del problema. Y todos apuntan en la misma dirección.
La inteligencia artificial acelera una pelea por presupuesto
La llegada de la inteligencia artificial abrió una promesa de eficiencia, pero también expuso otra disputa dentro de las empresas. El mismo dinero que debería utilizarse para sanear la base tecnológica hoy compite con inversiones en IA generativa, infraestructura, seguridad y nuevos desarrollos. Cuando una organización no resuelve primero el peso del legacy, la innovación deja de ser una palanca y pasa a convertirse en una capa adicional de costo.
La foto más clara de esa tensión aparece en un relevamiento de Deloitte citado en el texto original. En el cuarto trimestre de 2025, más de la mitad de los encuestados ya asignó entre 21% y 50% del presupuesto de iniciativas digitales a inteligencia artificial, con un promedio de 36% . Ese mismo estudio mostró que el presupuesto digital promedio trepó de 7,5% de los ingresos en 2024 a 13,7% en 2025 .
Ese salto muestra que la IA ya no ocupa un lugar experimental. Entró de lleno en la agenda presupuestaria. El problema aparece cuando esa nueva inversión convive con sistemas fragmentados, datos poco estandarizados e integraciones frágiles. En ese contexto, el beneficio potencial de la IA se diluye porque la empresa antes necesita ordenar la casa.
La presión promete seguir. Otra encuesta de Deloitte, relevada entre noviembre y diciembre de 2025 y publicada en el primer trimestre de 2026, señaló que 86% de los consultados espera que el presupuesto de infraestructura de IA aumente en tres años. En promedio, prevén que ese gasto se multiplique por más de tres veces y que casi llegue a cuatro veces en compañías grandes .
A eso se suma otra observación reciente de McKinsey. Según la firma, la IA puede llegar a consumir hasta un tercio del presupuesto de cambio de una compañía . Dicho de otro modo, la empresa no sólo pelea contra el costo del pasado. También pelea por no dejar que el gasto del futuro quede atrapado en una estructura vieja.
La presión no termina en la inteligencia artificial. Boston Consulting Group reportó que entre 2019 y 2024 la participación del software dentro del presupuesto tecnológico subió de 13% a 21%, mientras que los servicios de terceros crecieron cerca de 6% anual . A su vez, Accenture, en un reporte bancario publicado en el cuarto trimestre de 2025, describió un “doom loop” en el que se combinan fragmentación de datos, subas de suscripción y menor flexibilidad por parte de los proveedores, con costos de software que avanzaron alrededor de 8% anual desde 2017 .
La conclusión es simple. La empresa que no moderniza a tiempo no sólo sostiene una infraestructura costosa. También corre el riesgo de sumar nuevas capas de gasto sobre una base que ya era ineficiente.
La deuda técnica no es un problema abstracto, pega en tiempos y en caja
Uno de los principales obstáculos para discutir este tema en serio suele ser la medición. Muchas compañías saben que el legado pesa, pero no logran traducirlo en una cifra que permita compararlo con otras inversiones. Y hay que aclarar que la deuda técnica no se limita al código. Incluye también problemas de arquitectura, integraciones punto a punto, datos desordenados, personalizaciones excesivas y procesos que vuelven más complejo cualquier cambio futuro .
Por eso, un indicador aislado no alcanza. Existen herramientas como SonarQube, que estiman esfuerzo de remediación para corregir problemas de mantenibilidad, y también la especificación Automated Technical Debt Measure de Object Management Group, alineada con ISO/IEC 5055, que calcula deuda técnica a partir de 138 weaknesses y del esfuerzo estimado para resolverlas . Esa base sirve para los equipos técnicos. Pero en la mesa chica importa más otra cuenta. Cuánto dinero se pierde por sostener lo viejo.
Ahí vuelve a aparecer la evidencia de McKinsey, que ubicó en 10% a 20% el sobrecosto por proyecto derivado de la deuda técnica . Esa cifra opera como una tasa de interés oculta. Cada iniciativa arranca más cara, más lenta y con menos margen. Y cuando una compañía destina más de la mitad del presupuesto de proyectos a integraciones y correcciones sobre sistemas viejos, termina atrapada en una rueda en la que paga intereses sin bajar capital .
Los casos concretos muestran que la diferencia entre ordenar la base tecnológica o seguir postergando el problema impacta de lleno en la velocidad del negocio. Según IDC, Banco de Bogotá logró llevar proyectos que antes demoraban 12 meses a entregas de apenas tres semanas .
En Brasil, Grupo Oncoclínicas montó un esquema de trabajo remoto para miles de empleados en tres días sin afectar la operación . En el caso de Rappi, el mismo estudio señala que la empresa opera 2.000 bases de datos en producción y puede escalar clusters con sólo dos ingenieros después de redefinir su estrategia tecnológica .
También aparecen ejemplos fuera de la región. El material cita un caso documentado por Amazon Web Services sobre Capital One Financial Corporation, que salió de su último data center propio en 2020 y reportó ahorros de hasta 90% en una aplicación migrada a serverless, además de una capacidad para crear nuevas aplicaciones en días, frente a migraciones de sistemas heredados que podían llevar semanas o meses
No todos los casos resultan comparables entre sí, porque cambian la escala, la industria y el punto de partida. Pero todos dejan dos señales que cualquier director financiero puede leer con facilidad. La primera es una baja del costo operativo. La segunda es una mejora del tiempo de salida al mercado.
Cuando el CIO necesita hablar el idioma del CFO
La discusión sobre legado tecnológico ya no se resuelve solo en sistemas. Para conseguir presupuesto y prioridad, los CIO necesitan demostrar flujo de fondos, reducción de riesgo y disciplina de ejecución. El propio material base lo plantea de esa manera y suma ejemplos de las métricas que más pesan en una decisión de inversión, entre ellas ROI, NPV y período de recupero .
En ese marco, modernizar no equivale a “actualizar por actualizar”. Implica demostrar que la empresa puede bajar gasto estructural y liberar recursos para crecer. Un ejemplo citado en el texto es un estudio de Forrester Consulting para una organización compuesta, que estimó un ROI de 272% y un NPV de US$6,0 millones en un proceso de transformación, aunque el mismo documento aclara que se trata de un trabajo encargado por un proveedor .
La agenda financiera ya empezó a absorber esta lógica. En la encuesta de CFO del cuarto trimestre de 2025 mencionada, 50% de los CFO de Estados Unidos ubicó a la transformación digital de Finanzas entre sus prioridades para 2026, mientras 87% dijo que la inteligencia artificial será muy o extremadamente importante para las operaciones financieras . La oportunidad existe. Pero también la exigencia. El área de tecnología debe probar que cada dólar destinado a modernización o IA reducirá fricción futura y no añadirá más costo fijo.
Esa discusión gana todavía más peso frente al tamaño que ya alcanzó el mercado tecnológico global. Según proyecciones de Gartner, el gasto mundial en TI llegaría a US$5,43 billones en 2025 y a US$6,15 billones en 2026. Para IA generativa, la firma proyectó US$644.000 millones en 2025, mientras que para IA en un sentido más amplio estimó US$2,52 billones en 2026, con un crecimiento interanual de 44%.
Con ese volumen de inversión en juego, latecnología heredada deja de ser un asunto técnico y se transforma en un problema de rentabilidad. El impuesto que nadie quiere mostrar no aparece en una boleta separada.
Se cobra de otra manera. Se cobra cuando un proyecto sale 20% más caro. Se cobra cuando 87% del presupuesto de TI se va en mantener la operación. Se cobra cuando 50% de los workloads de una región sigue atrapado en plataformas viejas.
Y se cobra cuando la inteligencia artificial entra en una empresa que todavía arrastra sistemas que le comen caja, tiempo y capacidad de reacción. Ahí está el verdadero costo del legado. En el dinero que se pierde por seguir mirando para otro lado.
