Por qué la IA está disparando el gasto en la nube: lo que revelan los costos de IA en la nube
Respuesta rápida: La IA está disparando el gasto en la nube porque introduce un consumo continuo y variable: capacidad de GPU, inferencia que se cobra por uso, almacenamiento y transferencia de grandes volúmenes de datos. El gasto se vuelve desperdicio cuando las empresas activan iniciativas para seguir la tendencia, sin definir qué beneficio buscan y sin curar sus datos antes de subirlos a la nube. Ikusi ayuda a evitarlo con su Observabilidad de extremo a extremo, que da visibilidad de la infraestructura cloud en tiempo real, y su Analítica de inversiones en el ámbito de TI, que centraliza el gasto en la nube y detecta desviaciones.
¿Creen que controlar el gasto de la inteligencia artificial en la nube es difícil? Pues depende de en qué momento empiecen a preguntárselo. Si la pregunta llega con la primera factura, ya es tarde: las instancias están encendidas, los datos ya viven en la nube y nadie recuerda con claridad qué se buscaba lograr. Si llega antes de aprovisionar el primer recurso, el panorama cambia por completo.
El contexto: la IA cambió la forma en que se consume la nube
La inteligencia artificial se convirtió en el principal motor de crecimiento del gasto en la nube. Gartner proyecta que el gasto mundial en infraestructura como servicio optimizada para IA crecerá 96 % en 2026, hasta 42,000 millones de dólares, y que este año el gasto en inferencia (23,300 millones) superará por primera vez al de entrenamiento (19,000 millones). La propia firma advierte que este cambio está acelerando los patrones de consumo de la nube (Gartner, 2026).
Ese dato explica buena parte del problema. El entrenamiento de un modelo es un esfuerzo acotado; la inferencia, en cambio, es lo que ocurre cada vez que un usuario o un sistema le hace una consulta a la IA. Es un consumo recurrente que crece al mismo ritmo que la adopción y que se cobra por uso: por token, por solicitud o por hora de GPU.
Las empresas ya lo resienten. Según el reporte State of FinOps 2026 de la FinOps Foundation, el 98 % de los equipos que gestionan el gasto tecnológico ya administra costos de IA, frente al 31 % de hace dos años. Sus tres principales retos son tener visibilidad de esos costos, asignarlos a las áreas que los generan y determinar su retorno (FinOps Foundation, 2026). Evitar que el stakeholder o quien solicita la integración de la inciativa de IA solo funcione como evaluador, en lugar de que apoye la inciciativa como acompañante para asegurar que el objetivo desde nivel CxO sea palpable es una recomendación que culturalmente debe hacerse por el beneficio de la iniciativa y el equipo técnico.
Por qué la IA se comporta distinto en la factura de la nube
Estamos acostumbrados a pensar el gasto en la nube como servidores virtuales que se encienden y se apagan. Con la IA aparecen cuatro componentes que siguen una lógica distinta:
- Capacidad de GPU. Es el recurso más caro de la nube y, con frecuencia, se reserva para garantizar disponibilidad aunque pase horas sin uso. Siempre se debe de considerar un esquema de Test par definir las actividades e ejecutar en el menor tiempo posible y tener control de este gasto.
- Inferencia por consumo. Los servicios de modelos se cobran por tokens o solicitudes, así que el costo sube con cada nuevo usuario, integración o proceso automatizado. Tener previamente optimizados los prompts y los contextos con las fases necesarias para tener clara la “definición de éxito” se hace una tarea previa fundamental antes de iniciar las inferencias.
- Almacenamiento de datos. Las iniciativas de IA acumulan conjuntos de datos, versiones, respaldos y bases vectoriales que se pagan cada mes. Por lo que se debe tener un “plan de ciclo de vida de los datos” para dar seguimiento a las evoluciones de datos apegados al presupuesto.
- Transferencia de datos. Mover información entre regiones, nubes o hacia el centro de datos propio genera cargos que rara vez se consideran al diseñar la iniciativa. Es también frecuente tener datos que no serán necesarios por implicaciones regulatorias (datos de prueba y que no son reales) que preferentemente ayudan a evitar que el gasto sea recurrente.
Gartner observa que, a medida que el gasto en modelos y plataformas de IA se vuelve más dependiente del uso, ganan ventaja los proveedores que integran transparencia de costos y seguimiento del consumo (Gartner, 2026b). Dicho de otro modo: en la era de la IA, saber cuánto y cómo se consume la nube dejó de ser opcional. Con esto la repatriación para ambientes de pruebas puede usarse como la comparativa para mantener la iniciativa.
Tres causas detrás del aumento en los costos de IA en la nube
Gartner anticipó en 2024 que al menos 30 % de los proyectos de IA generativa serían abandonados después de la prueba de concepto al cierre de 2025, por mala calidad de los datos, controles de riesgo insuficientes, costos crecientes o un valor de negocio poco claro (Gartner, 2024). Esas mismas razones explican buena parte del gasto en la nube que hoy no rinde.
1. Consumir nube para estar en tendencia
Imaginen este escenario: la dirección general pide «tener algo de IA» antes del cierre del trimestre. El equipo de TI contrata un servicio de modelos de lenguaje, reserva instancias con GPU en la nube y lanza un piloto. Nadie definió qué proceso se iba a mejorar. Tres meses después, las instancias siguen encendidas, el piloto tiene pocos usuarios y la factura creció sin una explicación de negocio detrás.
Avanzar al consumo sin un objetivo convierte la elasticidad de la nube, su mayor ventaja, en su mayor riesgo: aprovisionar es tan fácil que nadie se detiene a preguntar si hace falta.
2. No tener claro qué beneficio se busca
Aun cuando existe un caso de uso, muchas iniciativas arrancan sin definir cómo se medirá el éxito. ¿Se busca reducir tiempos de atención? ¿Disminuir errores en un proceso? ¿Generar ingresos nuevos? Sin esa respuesta, no hay forma de calcular cuánto cuesta cada resultado, por ejemplo el costo de nube por consulta atendida, y el gasto se vuelve imposible de defender ante finanzas.
Gartner señala que los ejecutivos están impacientes por ver retornos, mientras las organizaciones batallan para demostrar y materializar ese valor (Gartner, 2024). Definir el beneficio esperado antes de consumir permite dimensionar la infraestructura correcta desde el inicio.
3. Subir los datos a la nube sin curarlos primero
Este es el paso que más se olvida. Muchas empresas encienden iniciativas de IA y migran grandes volúmenes de información a la nube sin saber qué datos tienen, en qué estado se encuentran, cuáles están duplicados o quién es responsable de ellos.
Gartner predice que, hasta 2026, las organizaciones abandonarán el 60 % de los proyectos de IA que no estén respaldados por datos preparados para IA. Su encuesta a 1,203 líderes de gestión de datos encontró que el 63 % de las organizaciones no tiene, o no está segura de tener, las prácticas de gestión de datos adecuadas para la IA (Gartner, 2025).
En la nube, esa falta de preparación tiene un costo concreto: se paga por almacenar datos duplicados u obsoletos, por moverlos entre servicios y regiones, y por procesarlos una y otra vez en cada consulta. La curación de datos (identificar, limpiar, depurar y gobernar la información antes de usarla) reduce el volumen que se almacena y procesa en la nube y, al mismo tiempo, mejora los resultados del modelo.
La implicación: la optimización de infraestructura cloud empieza en la arquitectura
Las tres causas tienen algo en común: se resuelven antes de consumir. Por eso la conversación sobre IA en la nube se está moviendo hacia las decisiones de arquitectura: qué modelo de consumo usar, dónde ubicar cada carga y cuánto costará operarla a escala.
La FinOps Foundation registra que la inversión en IA sigue creciendo en la nube pública, pero también en SaaS, en centros de datos y en nube privada (FinOps Foundation, 2026). No todas las cargas de IA necesitan el mismo entorno. Un piloto con demanda impredecible aprovecha la elasticidad de la nube pública; un servicio de inferencia estable y de alto volumen puede justificar comparar capacidad reservada, nube privada o un esquema híbrido.
El mismo reporte muestra que, cuando los equipos que gestionan el gasto tecnológico cuentan con respaldo de la alta dirección, su influencia en la decisión de ubicar cargas en la nube o en el centro de datos es más del doble: 28 % frente a 12 % (FinOps Foundation, 2026). Las decisiones de ubicación tomadas con datos de costo producen una nube más eficiente.
La decisión: cinco preguntas antes de encender una iniciativa de IA en la nube
No esperen a que la factura los obligue a revisar. Antes de aprovisionar cualquier recurso de IA en la nube, conviene que ustedes y sus equipos puedan responder estas cinco preguntas:
- ¿Qué problema de negocio vamos a resolver? Un proceso concreto, con un responsable identificado.
- ¿Cómo vamos a medir el beneficio? Un indicador definido antes del primer consumo, como el costo de nube por consulta o por proceso automatizado. Este punto es fundamental, ya que no se debe permitir al Stakeholder desligarse del equipo, ya que mantener el contacto con la dirección deberá ser fundamental para el éxito de la iniciativa y el valor de consumir observabilidad para evidenciar el avance en los aspectos técnicos y de expectativas alineadas con la dirección.
- ¿Qué datos necesitamos y en qué estado están? Un inventario de fuentes curado antes de migrarlas, que evite pagar por almacenar y procesar información innecesaria.
- ¿Qué modelo de consumo y qué entorno encajan con la carga? Bajo demanda o capacidad reservada; nube pública, privada o híbrida; con una estimación del costo de inferencia cuando la adopción crezca.
- ¿Cómo vamos a ver y gobernar el consumo? Etiquetado de recursos por iniciativa, presupuestos con alertas y visibilidad en tiempo real para ajustar o apagar lo que no genere valor.
Si alguna respuesta queda en blanco, la iniciativa todavía no está lista para consumir nube.
Dar a cada iniciativa de IA en la nube la visibilidad que necesita para generar valor
Controlar el gasto de la IA en la nube exige ver dos cosas al mismo tiempo: entender cómo se comporta la infraestructura cloud y a dónde va el dinero invertido (traducido en beneficios). Ikusi les ofrece ambas, con acompañamiento de especialistas.
Con la Observabilidad de extremo a extremo de Ikusi, los clientes obtienen:
- Visibilidad completa del desempeño de su infraestructura, desde la conectividad de red hasta el comportamiento de las aplicaciones, en entornos cloud, on-premise e híbridos.
- Correlación de datos en tiempo real para identificar incidencias y analizar su impacto.
- Información para decidir la asignación de recursos, mejorar la eficiencia y reducir costos.
Con la Analítica de inversiones en el ámbito de TI de Ikusi, los clientes pueden:
- Centralizar en un solo lugar el gasto de sus servicios en la nube, junto con el de sus demás proveedores y facturas.
- Detectar recursos mal utilizados, servicios infrautilizados y desviaciones del gasto.
- Auditar de forma constante la facturación para evitar errores u omisiones, con el apoyo de un consultor que les ayuda a interpretar los datos.
- Lograr tener las herramientas de presentación de consumo de las iniciativas para reportar datos de avance y situaciones relacionadas al presupuesto asignado.
Hablen con un especialista de Ikusi y conviertan su consumo de nube para IA en una inversión medible: Conozcan la Observabilidad de extremo a extremo · Conozcan la Analítica de inversiones en el ámbito de TI
Referencias
FinOps Foundation. (2026). State of FinOps 2026 report. https://data.finops.org/
Gartner. (2024, 29 de julio). Gartner predicts 30% of generative AI projects will be abandoned after proof of concept by end of 2025 [Comunicado de prensa]. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2024-07-29-gartner-predicts-30-percent-of-generative-ai-projects-will-be-abandoned-after-proof-of-concept-by-end-of-2025
Gartner. (2025, 26 de febrero). Lack of AI-ready data puts AI projects at risk [Comunicado de prensa]. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-02-26-lack-of-ai-ready-data-puts-ai-projects-at-risk
Gartner. (2026a, 10 de agosto). Gartner forecasts worldwide AI-optimized IaaS spending to grow 96% through 2026 [Comunicado de prensa]. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2026-08-10-gartner-forecasts-worldwide-artificial-intelligence-optimized-iaas-spending-to-grow-96-percent-in-2026
Gartner. (2026b, 20 de julio). Gartner forecasts worldwide AI platforms and models market to grow 63% in 2026 [Comunicado de prensa]. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2026-07-20-gartner-forecasts-worldwide-ai-platforms-and-models-market-to-grow-63-percent-in-2026
Ikusi. (s.f.-a). Analítica de inversiones en el ámbito de TI. https://www.ikusi.com/es/servicios/colaboracion/analitica-de-inversiones-en-el-ambito-de-ti/
Ikusi. (s.f.-b). Observabilidad de extremo a extremo. https://www.ikusi.com/es/servicios/observabilidad/observabilidad-de-extremo-a-extremo/