AI, gobernanza y FinOps están cambiando las prioridades de inversión.
NEXT THINKING
CLAVES DE TECNOLOGÍA, INNOVACIÓN Y ESTRATEGIA PARA LÍDERES DE LATAM
Hola: ¿Ya tiene los ojos puestos en 2027?
Hace unos años, discutir el presupuesto de IT significaba decidir cuánto invertir en infraestructura, renovar aplicaciones críticas, mantener las redes y avanzar —con mayor o menor velocidad— hacia la nube. La conversación era compleja, pero al menos el mapa estaba relativamente claro.
Hoy, sobre ese mismo presupuesto se amontonan nuevas prioridades. La inteligencia artificial y la GenAI compiten por recursos con sistemas legados que no pueden simplemente apagarse; aparecen aplicaciones de propósito específico, aumenta la presión por automatizar procesos y, al mismo tiempo, la superficie de exposición obliga a reforzar la ciberseguridad. Todo parece urgente. Y casi nada puede dejarse para después.
El problema para los líderes IT ya no es únicamente conseguir más presupuesto, sino decidir dónde poner cada peso sin comprometer la operación actual ni hipotecar la capacidad de innovar mañana.
En esta edición de Next Thinking revisamos las principales señales sobre cómo podría redistribuirse el gasto tecnológico en los próximos meses, a partir de tendencias identificadas por analistas de mercado y casos reales de empresas que ya están enfrentando esta ecuación.
Porque quizá la pregunta para 2027 no sea cuánto crecerá el presupuesto de IT, sino qué tendrá que dejar de financiar para hacer espacio a lo que viene.
Contexto La infraestructura de inteligencia artificial se ha convertido en uno de los principales motores del crecimiento del gasto IT global. En su previsión global para 2026, Gartner prevé un aumento general de 14.2% en los presupuestos tecnológicos, liderado por los requerimientos de la AI. El mayor dinamismo se concentrará en los sistemas para centros de datos —con un avance proyectado del 62.5%— e infraestructura como servicio (IaaS), que crecerá 29.3% a nivel mundial, lo que puede reconfigurar la distribución de recursos en los presupuestos IT de la región. Datos objetivos Estas prioridades ya se reflejan en la distribución prevista del gasto. El mayor crecimiento se concentrará en infraestructura para centros de datos e IaaS, mientras el software también mantendrá un crecimiento de doble dígito. A esta presión se suma la gobernanza de los agentes de AI: IDC estima que las empresas destinan, en promedio, 16.7% de su presupuesto planeado para inteligencia artificial a seguridad y gobernanza de agentes. ¿Por qué es importante? El costo de la inteligencia artificial no se limita al consumo de recursos; también incluye el riesgo de dependencia operativa. La caída simultánea de ChatGPT, Claude y Grok la semana pasada evidenció interrupciones de alrededor de tres horas. En el caso de OpenAI, por ejemplo, la falla afectó a 15 componentes de su chatbot y cuatro de Codex. Esto muestra que integrar AI al stack IT también puede requerir considerar redundancia, proveedores alternativos y planes de continuidad para reducir el impacto de eventuales interrupciones de terceros. ¿Qué significa realmente? El reto inmediato no es solo adoptar estas herramientas, sino evitar la proliferación desordenada de agentes y el descontrol en la facturación. Las estrategias para controlar costos en agentes de AI subrayan la urgencia de implementar prácticas FinOps adaptadas, tales como la asignación de LLM según la criticidad de la tarea, el uso de memoria caché y el establecimiento de cuotas máximas de consumo. McKinsey ofrece un ejemplo concreto: la firma monitorea el consumo de AI por usuario y envía alertas cuando detecta niveles elevados. El trasfondo El desafío de controlar el gasto de AI tiene un antecedente en la nube. El director general para México de GFT, Antonio Darcio Valerio, comparó en entrevista la situación actual con los primeros años de cloud, cuando las organizaciones trasladaron cargas sin adaptar sus arquitecturas ni sus modelos de gestión. Hoy, advierte, el riesgo se desplaza al consumo de tokens y agentes, lo que exige una capa central de gobierno para controlar accesos y costos.
Nuestra visión Para los líderes IT, el desafío de 2027 será convertir el crecimiento del gasto en inteligencia artificial en una reasignación deliberada del presupuesto. No se trata solo de financiar nuevas capacidades, sino de decidir qué infraestructura, aplicaciones y servicios pueden absorber ese cambio sin comprometer la operación. La capacidad para controlar el consumo, la dependencia, la seguridad y la operación será tan importante como la de identificar dónde invertir.
ENCUESTA
¿En qué área priorizará su organización el presupuesto de IT en 2027?
*|SURVEY: Infraestructura y nube|*
*|SURVEY: Gobernanza de AI y FinOps|*
*|SURVEY: Ciberseguridad|*
*|SURVEY: Modernización de legados|*
NEXT TIPS
ANÁLISIS
La estrategia de McKinsey para evitar el gasto excesivo en tokens de AI
Las empresas que inicialmente se centraron en fomentar la experimentación con AI ahora se enfrentan a los costos de operarla.
Si le reenviaron este correo y quiere suscribirse, hágalo aquí. Si le gusta nuestro newsletter, no dude en recomendarlo y compartirlo.
Nextwork360 Latam es la red más grande en Hispanoamérica de revistas y medios de comunicación digitales B2B sobre temas de transformación digital e innovación empresarial. Su misión es difundir la cultura digital y emprendedora en las organizaciones de América Latina.
Boletín
Este correo fue enviado porque te has suscrito a el boletín informativo de Next Thinking que hace parte de Nextwork360.
Este mensaje ha sido enviado a *|EMAIL|*.
Si deseas eliminar tu dirección de correo de nuestra lista de envíos haz clic aquí.
