La mayoría de las organizaciones planea adoptar una estrategia de IA multimodelo, mientras casi seis de cada diez afrontan costes de IA significativamente más altos de lo previsto

• Solo un tercio de los directivos es capaz de estimar con confianza los costes indirectos de la IA, incluidos la supervisión humana, el retrabajo y la gobernanza.
• La mayoría de las organizaciones no puede vincular directamente el gasto en IA con resultados de negocio exitosos.
• Apenas una de cada cinco organizaciones calcula el rendimiento de la IA (AI Yield), métrica que refleja el valor verificado de un resultado asistido por IA tras deducir el coste total de su entrega segura.
• A medida que escala la adopción de la IA, solo el 56 % de las organizaciones confía en poder prever sus costes futuros.

Madrid, 12 de noviembre de 2026 – Los costes de la IA ya son motivo de preocupación para el 53% de los directivos, según un nuevo informe monográfico (snapshot) del Capgemini Research Institute, basado en una encuesta realizada en septiembre de 2026 a 500 altos ejecutivos de nivel directivo (C-level) de grandes organizaciones. Más allá de los costes directos como los tokens, los directivos carecen de visibilidad sobre el coste total de una implantación segura de la IA, incluyendo la supervisión humana, la repetición de tareas y la gobernanza. Para abordar esta situación, las empresas están reforzando el control del gasto a la vez que exploran estrategias multimodelo. A medida que las organizaciones escalan la IA y se preparan para un uso más agéntico, la investigación destaca la necesidad de poner un mayor foco en el valor de negocio generado por la transformación con IA.

La falta de visibilidad de los costes en toda la empresa amenaza con un grave impacto financiero

En los últimos 12 meses, el 59% de los directivos afirma que el gasto de su organización en IA fue significativamente superior a lo esperado o presupuestado. Entre las organizaciones afectadas, el gasto superó las expectativas o el presupuesto en un 24% de media, y cerca de una de cada cinco (21%) rebasó su presupuesto de IA en más de un 30%. La preocupación por los costes de la IA ha crecido en el último año, y solo el 56% confía plenamente en poder prever cómo evolucionarán estos gastos a medida que la adopción aumente.

El informe señala una falta de visibilidad de los costes en el conjunto de la empresa. La mitad de los directivos afirma que el gasto en IA se aprueba sin una visión adecuada de su coste total. Asimismo, las organizaciones carecen de confianza para estimar con precisión el coste completo de sus iniciativas actuales de IA, especialmente los costes indirectos como la supervisión humana, el retrabajo y la gobernanza.

El impacto financiero puede ser grave para los afectados: dos tercios de las organizaciones que superaron su presupuesto de IA sufrieron consecuencias financieras negativas, como una reducción del flujo de caja libre (free cash flow) o un recorte en el gasto discrecional. En este contexto, los directores financieros (CFO) se involucran cada vez más en la aprobación de las inversiones clave en IA.

«A medida que la IA se adentra en los flujos de trabajo empresariales, las organizaciones deben dejar de tratar su coste como una cuestión puramente tecnológica o de compras y  empezar a gestionarla desde una perspectiva de rentabilidad », afirmó Volker Darius, CEO de Capgemini Invent. «La disciplina de costes por sí sola no creará un ecosistema de IA rentable, del mismo modo que la creación de valor sin control de costes no será sostenible. Las organizaciones deben medir conjuntamente el coste, la calidad y el valor de negocio, emplear el modelo más adecuado para cada tarea y tener en cuenta la supervisión humana necesaria para ofrecer resultados de forma segura. Al medir de forma continua el AI Yield, las organizaciones podrán tomar decisiones de asignación de capital mejor fundamentadas y escalar la IA con confianza», añade.

Las estrategias multimodelo encabezan los planes de cartera de IA

En respuesta al gasto inesperado en IA, más de la mitad (53%) de las organizaciones incrementó el control del gasto, ya sea ajustando los presupuestos o controles de la iniciativa afectada, introduciendo límites de gasto en IA a nivel corporativo, o reduciendo la escala o el alcance del proyecto. En cambio, sólo una de cada cinco replanteó herramientas o procesos (incluido qué actividades deben ser lideradas por IA frente a las humanas) o modificó la solución de IA, los modelos, la configuración o el enrutamiento de modelos.

Más allá de estas respuestas inmediatas, más de tres de cada cinco directivos esperan que su organización adopte una estrategia multimodelo en los próximos 12 meses, seleccionando modelos dinámicamente en función del coste, la capacidad, la latencia, el riesgo y otros requisitos del negocio. Los ejecutivos prevén un mayor uso de modelos propietarios de menor coste cuando resulten suficientes, así como de modelos pequeños o especializados para tareas concretas. Además, casi tres de cada cinco organizaciones planean ampliar el uso de modelos de pesos abiertos (open-weight).

El AI Yield pone el foco en los resultados de negocio de éxito

Aunque dos tercios de los directivos afirman tener la seguridad de poder verificar el valor de negocio generado por los resultados asistidos por IA, la mayoría de las organizaciones no puede vincular directamente el gasto en IA con resultados empresariales exitosos; bien porque no los miden formalmente, porque rastrean costes o uso pero no los resultados de negocio logrados, o porque los monitorizan por separado. Demostrar el valor suficiente para garantizar la aprobación y financiación de las inversiones en IA sigue siendo especialmente complejo: el 57% lo cita como su mayor obstáculo.

Solo una de cada cinco organizaciones calcula el AI Yield, una métrica que recoge el valor verificado de un resultado asistido por IA tras descontar el coste total de su despliegue seguro. El beneficio de negocio citado con más frecuencia es la productividad de los empleados o la capacidad liberada, seguido de la reducción de costes operativos y la agilización de procesos o ciclos. Menos de un tercio (32%) menciona el crecimiento de los ingresos, incluido el procedente de nuevos productos, servicios o modelos de negocio.

Por tanto, se espera que las métricas utilizadas para gestionar la economía de la IA evolucionen. Hoy en día, el 60% utiliza principalmente el gasto total en IA frente al presupuesto, pero solo el 44 % espera priorizarlo en los próximos 6 a 12 meses. La tasa de éxito al primer intento (first-pass success rate) se perfila como la métrica de máxima prioridad, y también se prevé dar prioridad al coste por tarea o flujo de trabajo completado. Estos indicadores sitúan los resultados logrados, y no el mero consumo de IA, en el centro de la economía de la IA.

El AI Compass de Capgemini

Este informe monográfico da continuidad a la primera edición de The AI Compass, el nuevo documento de Capgemini sobre la economía de la IA. The Era of AI Yield: Mastering Tokenomics to Maximise Enterprise Value analiza cómo las organizaciones pueden ir más allá de las métricas de consumo y coste para medir el AI Yield: el valor verificado de los resultados asistidos por IA menos el coste integral de alcanzarlos de forma segura. La publicación detalla las implicaciones para los directores ejecutivos (CEO) y líderes tecnológicos, desde la asignación de capital y la gobernanza hasta el enrutamiento de modelos, la ingeniería de flujos de trabajo y la supervisión humana.

Para acceder al informe completo: https://www.capgemini.com/insights/research-library/ai-economics/

Metodología del informe

En septiembre de 2026, el Capgemini Research Institute encuestó a 500 altos ejecutivos de nivel C-suite de organizaciones con ingresos anuales superiores a los 1000 millones de dólares, repartidos en 10 países (Estados Unidos, China, India, Reino Unido, Francia, Alemania, Japón, Países Bajos, Italia y España) y 13 sectores. Los participantes representaban principalmente áreas de estrategia y liderazgo de IA, plataformas e ingeniería, materialización de valor, finanzas tecnológicas y gestión de costes de IA. La encuesta se complementó con dos entrevistas en profundidad a expertos del sector.

Acerca de Capgemini

Capgemini es el socio de transformación empresarial para las organizaciones en la era de la IA. Ayudamos a las empresas a imaginar y construir un futuro inteligente y sostenible, combinando IA, tecnología e ingenio humano para transformar la manera en que operan, innovan y crecen. Con capacidades integrales (end-to-end) únicas que abarcan estrategia, tecnología, ingeniería y operaciones inteligentes, aunamos un profundo conocimiento sectorial con capacidades punteras en IA, nube y datos para convertir la ambición en resultados tangibles y escalables. Respaldada por un sólido ecosistema de socios y cerca de 60 años de experiencia, Capgemini es una organización global, responsable y diversa de más de 410 000 empleados en más de 50 países. El Grupo registró unos ingresos de 22 500 millones de euros en 2025.

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Acerca de Capgemini Research Institute

El Capgemini Research Institute es el laboratorio de ideas (think tank) interno de Capgemini sobre el entorno digital. El Instituto publica investigaciones sobre el impacto de las tecnologías digitales en las grandes empresas tradicionales. Su equipo se apoya en la red mundial de expertos de Capgemini y colabora estrechamente con socios académicos y tecnológicos. Cuenta con centros de investigación dedicados en la India, Singapur, el Reino Unido y los Estados Unidos. Ha sido clasificado como el número 1 del mundo por la calidad de sus investigaciones por analistas independientes durante seis ediciones consecutivas, un hito inédito en el sector.

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