Las empresas gastaron de media 1,2 millones de dólares en aplicaciones de inteligencia artificial nativa durante el último ejercicio, según el 2026 SaaS Management Index elaborado por Zylo. Esa cifra representa un incremento del 108% respecto al año anterior. El gasto casi se duplicó en doce meses.
Un 108% más en un año: la factura que nadie esperaba
El dato de Zylo no es una proyección ni un escenario optimista de consultora. Es gasto real registrado en organizaciones que ya han integrado herramientas de inteligencia artificial en sus operaciones. Un millón doscientos mil dólares de media, y subiendo.
Lo que hace especialmente llamativo el número es su velocidad. No es una tendencia que se ha ido construyendo durante cinco años. Es un salto brusco producido en un solo ejercicio fiscal, lo que indica que las empresas han pasado de la fase de experimentación a la de despliegue masivo sin que sus departamentos financieros hayan tenido tiempo de adaptarse.
El problema estructural no es que la inteligencia artificial sea cara. Es que las organizaciones no saben con precisión cuánto están pagando por ella, ni quién dentro de la empresa está contratando qué.
Suscripción fija más pago por uso: la mezcla que dispara las sorpresas
Los modelos de facturación de las herramientas de inteligencia artificial no responden a una lógica uniforme. Algunas plataformas cobran una cuota mensual fija. Otras facturan por tokens consumidos, por consultas realizadas, por usuario activo o por volumen de datos procesados. Muchas combinan ambos esquemas dentro del mismo contrato.
Esa hibridación crea un escenario de incertidumbre presupuestaria. Una empresa puede firmar un acuerdo con un coste mensual aparentemente controlado y recibir a mitad de trimestre una factura sensiblemente mayor porque el uso real superó las estimaciones iniciales. Los departamentos de compras no siempre tienen visibilidad sobre esos costes variables hasta que ya han ocurrido.
Este fenómeno no es exclusivo de la inteligencia artificial, pero se intensifica en este segmento porque el consumo de modelos de lenguaje y herramientas generativas tiende a escalar rápido una vez que los equipos los incorporan a sus flujos de trabajo habituales.
La Shadow AI: el gasto que IT no ve y Finanzas no controla
Más allá de los contratos corporativos, el informe de Zylo pone nombre a un fenómeno que los responsables de tecnología llevan meses intentando cuantificar: la Shadow AI. Se trata de las herramientas de inteligencia artificial que los propios empleados contratan de forma autónoma, al margen de los procesos de aprobación internos y sin conocimiento del departamento de IT.
El mecanismo es sencillo. Un trabajador necesita una herramienta para automatizar una tarea, encuentra una solución de inteligencia artificial que se ajusta a su necesidad, la contrata con su tarjeta corporativa o incluso personal, y empieza a usarla. Ese proceso se repite en paralelo en distintos equipos de la misma organización, a menudo contratando las mismas herramientas sin coordinación entre sí.
El resultado es doble. Por un lado, gasto duplicado o triplicado en licencias que podrían haberse negociado de forma centralizada a mejor precio. Por otro, una superficie de riesgo de seguridad que nadie supervisa: datos corporativos procesados por plataformas externas que no han pasado por ningún proceso de evaluación de cumplimiento normativo.
Por qué los departamentos de IT han perdido el control del inventario
Durante años, la gestión del software empresarial respondía a un modelo centralizado relativamente manejable. Los departamentos de IT aprobaban las herramientas, negociaban los contratos y mantenían un inventario actualizado de licencias. La proliferación de SaaS durante la última década ya había empezado a erosionar ese modelo, pero la irrupción masiva de herramientas de inteligencia artificial lo ha acelerado de forma sustancial.
El catálogo de aplicaciones de inteligencia artificial disponibles para uso empresarial se ha multiplicado en los últimos dos años. Existen soluciones especializadas para redacción, para análisis de datos, para generación de código, para atención al cliente, para síntesis de reuniones, para traducción y para docenas de casos de uso adicionales. La barrera de entrada es baja: la mayoría ofrecen pruebas gratuitas y planes de pago accesibles desde el primer día.
Ese ecosistema fragmentado hace que el inventario real de herramientas de inteligencia artificial activas en una organización mediana sea, en la práctica, imposible de conocer sin un proceso de auditoría específico. Y la mayoría de las empresas no lo han hecho todavía.
El coste oculto que no aparece en el presupuesto de software
El gasto directo en licencias es solo una parte de la ecuación. Las organizaciones que han empezado a calcular el coste total de sus despliegues de inteligencia artificial encuentran partidas adicionales que no siempre se contabilizan junto al software.
La formación de los equipos para usar las nuevas herramientas tiene un coste en horas y en programas específicos. La integración de plataformas de inteligencia artificial con los sistemas existentes requiere trabajo de desarrollo que no siempre está previsto en el presupuesto inicial. Y la gestión del cambio organizativo, cuando los flujos de trabajo se modifican de forma significativa, genera fricción y tiempo improductivo que tampoco aparece en la factura del proveedor.
A eso se suma el coste de oportunidad de los proyectos que no se están ejecutando mientras los equipos de tecnología dedican recursos a gestionar una proliferación de herramientas que nadie planificó de forma coordinada.
Lo que hacen las organizaciones que sí controlan el gasto
Frente al escenario de dispersión que describe el informe de Zylo, existe un conjunto de prácticas que las organizaciones más maduras en gestión de software están aplicando para recuperar visibilidad y control sobre su gasto en inteligencia artificial.
La primera es el inventario activo. Antes de negociar o consolidar contratos, es necesario saber qué herramientas están activas en la organización, quién las usa y con qué frecuencia. Sin ese mapa, cualquier decisión de compra centralizada parte de una base incompleta.
La segunda es la definición de políticas claras sobre qué herramientas pueden contratar los empleados de forma autónoma y bajo qué condiciones. No se trata de prohibir la iniciativa individual, sino de crear canales para que esa iniciativa no genere riesgo ni gasto incontrolado. Las organizaciones que han establecido esos marcos reportan una reducción significativa de la Shadow AI en los meses siguientes a su implementación.
El mercado de gestión de SaaS como respuesta al caos
El propio hecho de que Zylo haya publicado el 2026 SaaS Management Index es indicativo de hacia dónde se mueve el mercado. Las plataformas de gestión de SaaS, que permiten a las organizaciones centralizar el inventario de sus aplicaciones y controlar el gasto, han ganado relevancia precisamente porque el problema que intentan resolver se ha agravado.
El segmento de herramientas de gestión del gasto en software empresarial ha crecido de forma paralela al aumento del número de aplicaciones contratadas por las organizaciones. La proliferación de inteligencia artificial nativa ha añadido una capa de complejidad adicional que refuerza la demanda de esas soluciones.
No es el único actor del mercado, pero Zylo es uno de los que tiene acceso a datos agregados de gasto real en organizaciones suficientemente grandes como para que sus cifras sean representativas. El 108% de incremento que recoge su índice no es una estimación: es gasto documentado.
Lo que viene
El 2026 SaaS Management Index de Zylo anticipa que la tendencia de crecimiento del gasto en inteligencia artificial nativa no se va a revertir en el corto plazo. Las organizaciones que todavía están en fases iniciales de adopción tienen por delante un ciclo de incremento de gasto similar al que ya han experimentado las que se adelantaron.
El dato accionable para cualquier responsable de tecnología o de finanzas es concreto: antes de que finalice el próximo trimestre, una auditoría del gasto real en herramientas de inteligencia artificial, incluyendo las contratadas fuera de los canales oficiales, es el primer paso para evitar que el 108% de incremento se convierta en una cifra aún mayor en el ejercicio siguiente.
Las organizaciones que han hecho ese inventario primero negocian mejor, consolidan licencias duplicadas y reducen su exposición a riesgos de seguridad que, de otro modo, permanecen invisibles hasta que generan un incidente.
Imagen ilustrativa generada con inteligencia artificial.
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