Encuesta de RBC revierte la narrativa principal de la IA para 2026: el gasto empresarial en IA se acelera en todos los frentes

Antecedentes del evento

En 2026, abundan los discursos sobre la burbuja de la IA, la pérdida de control de costes y la disrupción del SaaS. Sin embargo, la última encuesta semestral de CIO publicada por RBC Capital Markets presenta un panorama completamente diferente. La encuesta cubre a más de 100 directores de información y responsables tecnológicos, que representan decenas de miles de millones de dólares en presupuestos empresariales de TI. El analista Rishi Jaluria, que antes se mostraba cauteloso sobre la adopción empresarial de la IA, ha cambiado de opinión tras esta encuesta: "El impulso del gasto empresarial es ampliamente positivo, y la adopción de la IA está pasando de la fase piloto a la producción".

Análisis de la economía digital

Los resultados apuntan directamente a varias variables clave de la economía digital actual:

• Crecimiento de usuarios y cambios en el tráfico: El uso de la IA empresarial ha pasado de pruebas experimentales a despliegues productivos, lo que indica que la penetración de la IA en los procesos de negocio se está acelerando. Más de la mitad de los encuestados afirman que la IA ya está en producción, y otro 35% planea implementarla en un plazo de 6 meses, lo que aumentará significativamente la base de usuarios y el volumen de invocaciones de los servicios de IA.

• Valor de los datos: El presupuesto de tokens es controlable y se prevé aumentar, lo que demuestra que las empresas valoran más el output de la IA. Casi el 90% de los encuestados consideran que el gasto en tokens es manejable, e incluso aunque casi la mitad ya ha superado el presupuesto, siguen dispuestos a invertir más. Este fenómeno contraintuitivo indica que el ROI de la IA está mejorando y que las empresas dependen cada vez más de la toma de decisiones basada en datos.

• Expansión de plataformas: OpenAI domina con un 57% de uso, aplastando a sus competidores (Anthropic solo tiene un 12%), y también lidera en evaluación de rendimiento con un 44% frente al 24%. Esto refuerza el efecto de "el ganador se lo lleva todo" en la economía de plataformas de IA: los pioneros aseguran a los clientes empresariales gracias a su marca, facilidad de uso y ecosistema.

Observaciones sobre el modelo de negocio

La encuesta revela varias señales importantes sobre los modelos de negocio:

• Transformación del modelo de ingresos: La fijación de precios híbrida (licencias por puesto + tarificación por uso) se está convirtiendo rápidamente en la opción preferida de las empresas. Este modelo combina ingresos fijos y variables, garantizando ingresos base y capturando el incremento del uso de la IA. Para los proveedores de IA, esto significa un flujo de caja más estable y un mayor valor de vida del cliente.

• Ventajas del modelo de plataforma: OpenAI ha construido un potente efecto de red a través de su API y la versión empresarial de ChatGPT. Cuantos más clientes empresariales, más rápida es la optimización del modelo, lo que atrae a más clientes. Este círculo virtuoso es clave para que OpenAI mantenga su liderazgo.

• El modelo SaaS no ha muerto: La narrativa de la "SaaSpocalypse" no se ha materializado: la gran mayoría de las empresas planea aumentar el gasto en software, y ninguna lo reduce. La IA no ha devorado el presupuesto de software, sino que ha creado un nuevo gasto en TI. Las empresas financian la IA añadiendo presupuesto específico para IA (el 91% de los encuestados), en lugar de recortar el software existente.

Análisis de la competencia en el mercado- OpenAI vs Anthropic: OpenAI lidera ampliamente tanto en tasa de adopción como en percepción de rendimiento. Pero, ¿podrá Anthropic reducir la brecha antes de su IPO? La encuesta muestra que Claude todavía tiene margen para ponerse al día en el mercado empresarial, pero la ventaja de ser el primero y el reconocimiento de marca de OpenAI han construido un foso sólido.

• Competencia en plataformas en la nube: El aumento masivo de las cargas de trabajo de IA impulsará la demanda de computación en la nube. Microsoft Azure (con una integración profunda de OpenAI), Amazon AWS y Google Cloud se beneficiarán. Sin embargo, la disminución de los costos de infraestructura de IA (se espera una caída drástica en el precio de los tokens) podría reducir los márgenes de beneficio de los proveedores de la nube, obligándolos a girar hacia servicios de IA de mayor valor.

• Proveedores de software tradicionales: SAP, Oracle, Salesforce, entre otros, necesitan acelerar la integración de IA. La encuesta muestra que el gasto en software empresarial sigue siendo sólido, pero si no logran incorporar funciones de IA de manera efectiva, podrían ver erosionada su participación por parte de nuevas plataformas nativas de IA.

Impacto de los datos y la regulación

• Gobernanza de datos: La implementación de IA a gran escala en las empresas significa que los datos comerciales más críticos fluirán hacia los modelos. La privacidad, el cumplimiento normativo y la seguridad de los datos se convierten en temas clave. Regulaciones como el GDPR y la Ley de IA impondrán mayores requisitos sobre cómo las empresas gestionan los datos de entrenamiento de IA.

• Antimonopolio: La posición de liderazgo de OpenAI podría atraer la atención regulatoria. Si su participación de mercado continúa expandiéndose, la Comisión de Competencia de la UE o la FTC podrían investigar sus prácticas exclusivas en el mercado de IA.

• Flujo de datos transfronterizo: La globalización de las aplicaciones de IA empresarial requiere que los datos fluyan entre regiones. Las políticas de soberanía digital (como la Ley de Datos de la UE, la Ley de Seguridad de Datos de China) podrían aumentar los costos de cumplimiento para el despliegue de IA, impulsando la demanda de servicios en la nube de "IA soberana".

Tendencias globales a observar

Esta encuesta confirma que la economía de la IA ha pasado de la fase de incubación a la de crecimiento. Vale la pena prestar atención a las siguientes tendencias a largo plazo:

• Economía de la IA: La inversión empresarial en IA ya no es un gasto experimental, sino un presupuesto estratégico central. El 100% de los encuestados asigna presupuesto a la IA, y el 91% ha creado un presupuesto completamente nuevo, lo que indica que la IA se ha convertido en el tercer pilar del gasto en TI, junto con la nube y la ciberseguridad.

• Economía de plataformas: La velocidad de adopción empresarial de las plataformas de IA supera con creces la de ciclos tecnológicos anteriores. La rápida popularización de los precios híbridos (convirtiéndose en el modelo preferido en poco tiempo) refleja cómo los modelos de negocio de software están siendo remodelados por la IA.

• Economía de datos: El aumento en el consumo de tokens significa una aceleración en el flujo de datos. Las empresas necesitan tuberías de datos y herramientas de gobernanza más eficientes, lo que generará un nuevo mercado de middleware de datos.

• Soberanía digital: A medida que el despliegue de IA cruza regiones, los países pueden fortalecer el control sobre los flujos de datos de IA. Las empresas deben planificar con anticipación una infraestructura de IA localizada.

Perspectiva de DigitalEcoNewsEl punto más significativo económicamente de la encuesta de RBC es que el gasto empresarial en IA no es un juego de suma cero, sino una inversión incremental. El 91% de las empresas creó nuevos presupuestos de IA, en lugar de desviar fondos de TI existentes. Esto significa que la IA está creando un nuevo incremento en la economía digital, no solo un reemplazo.

Para las empresas, el modelo de negocio debe pasar de "adoptar o no IA" a "cómo integrar la IA en la creación de valor central". La rápida popularidad de los precios híbridos indica que el modelo tradicional de suscripción de software está siendo reemplazado por modelos de precios más flexibles y vinculados al valor de uso. Esto tiene un impacto profundo en el modelo de ingresos y la gestión de relaciones con los clientes de las empresas SaaS.

En cuanto al panorama futuro de la economía digital, juzgamos que la competencia en la economía de plataformas de IA se acelerará; OpenAI lidera actualmente, pero la iteración tecnológica y los cambios del mercado (como la caída abrupta del costo de los tokens) podrían remodelar el panorama. Las empresas deben encontrar un equilibrio entre el riesgo de depender de un solo proveedor y aprovechar el aumento de productividad de la IA. La gobernanza y regulación de datos se convertirán en los principales desafíos para la implementación profunda de la IA; aquellas empresas que puedan construir arquitecturas de IA conformes y explicables serán las que ganen a largo plazo.

DigitalEcoNews Insight: El ciclo de inversión en IA ha pasado de "cuándo iniciar" a "cómo escalar", y este será el tema central de la estrategia digital empresarial para 2026-2028.