La factura tecnológica se dispara: 5 claves para controlar el gasto en software, cloud e IA

La inversión en tecnología ya no es una compra extraordinaria que las empresas presupuestaban una vez por año. Y es que el avance del software por suscripción, la infraestructura en la nube y la inteligencia artificial transformó ese desembolso en un gasto permanente, variable y distribuido entre diferentes áreas de la organización.

El cambio ofrece ventajas. Una pyme puede acceder a herramientas avanzadas sin comprar servidores ni afrontar una gran inversión inicial. También puede ampliar o reducir rápidamente la capacidad contratada. El problema aparece cuando las licencias se acumulan, los servicios se renuevan automáticamente y las automatizaciones consumen recursos sin que exista un seguimiento centralizado.

Según un informe elaborado conjuntamente por yCon Research y Cloudbeach, compañía especializada en la visibilidad y el control del gasto en software, cloud e inteligencia artificial, muchas empresas conocen el costo real de sus herramientas recién cuando reciben la factura.

La pregunta, por lo tanto, no es solamente cuánto invertir en tecnología. También importa saber quién contrata cada servicio, cuánto se utiliza, qué resultado produce y dónde se está perdiendo dinero.

Cuánto puede gastar una empresa en tecnología

La Argentina todavía no cuenta con una medición general que permita determinar qué porcentaje de su facturación destinan las empresas locales a tecnología. Por eso, las estimaciones disponibles deben tomarse como referencias internacionales y no como un promedio comprobado para el mercado argentino.

Aníbal H. Serantes, protesorero de la Cámara de la Industria Argentina del Software (CESSI), señala en el informe de yCon Research y Cloudbeach que las compañías destinan, en promedio, alrededor del 5% de su facturación a tecnología. La proporción suele oscilar entre el 2% y el 10%, según la actividad, el tamaño y la madurez digital de cada organización.

Las empresas intensivas en información, como bancos, fintech, aseguradoras y compañías tecnológicas, pueden superar el 8% o incluso el 10%. En estos sectores, el software forma parte central del producto, de la relación con los clientes y de la operación diaria.

En actividades con mayor dependencia de activos físicos, como la industria manufacturera, la construcción o el agro, la inversión puede ubicarse entre el 2% y el 5%. Sin embargo, CESSI también observa una aceleración de la adopción tecnológica en estas ramas.

La madurez digital modifica la ecuación. Una pyme que comienza su transformación puede realizar inversiones puntuales en un sistema contable, una plataforma de comercio electrónico o una herramienta de gestión de clientes. A medida que avanza, incorpora más aplicaciones, integraciones, almacenamiento, seguridad y capacidad de procesamiento.

“A medida que avanzan en su transformación, la inversión no solo crece, sino que se vuelve más estable y transversal: deja de ser un gasto de proyecto para convertirse en una partida permanente del presupuesto, presente en prácticamente todas las áreas del negocio”, explica Serantes.

Por qué la factura tecnológica se volvió imprevisible

Durante años, comprar software significaba adquirir una licencia, instalarla y registrar el desembolso dentro del presupuesto del área de sistemas. Esa lógica comenzó a desaparecer con la expansión del software como servicio, conocido como SaaS.

“Del desembolso puntual en licencias e infraestructura se pasó a un modelo de suscripción y pago por uso, impulsado por el SaaS y el cloud, que vuelve la inversión más flexible y sostenida en el tiempo”, sostiene el representante de CESSI.

Las empresas pagan ahora abonos mensuales o anuales por el correo electrónico, las aplicaciones de oficina, las videollamadas y la mensajería. A esas herramientas se suman sistemas de planificación empresarial, plataformas de ventas, soluciones para Recursos Humanos, servicios de ciberseguridad y aplicaciones de análisis de datos.

Cada contratación puede parecer pequeña. El problema surge cuando diferentes áreas compran herramientas por su cuenta, algunas licencias dejan de utilizarse y las renovaciones siguen ejecutándose automáticamente.

Por ejemplo, marketing puede contratar una aplicación para generar contenidos; ventas, una plataforma para seguir clientes; recursos Humanos, un servicio para seleccionar personal; y finanzas, una solución para automatizar reportes. Si esas decisiones no se consolidan en un único inventario, la empresa pierde la visión completa de su gasto.

También puede terminar pagando varias aplicaciones que cumplen funciones similares. En el mundo físico sería extraño que una empresa alquilara tres oficinas para usar solamente una. En el universo del software ocurre bastante más seguido.

Cloud: desde algunos miles hasta millones de dólares

La infraestructura en la nube agrega otra dificultad porque su costo depende, en gran medida, del uso.

De acuerdo con la referencia aportada por CESSI al informe conjunto de yCon Research y Cloudbeach, una pyme puede registrar consumos de algunos miles de dólares anuales, mientras que una compañía grande o intensiva en datos puede invertir cientos de miles o incluso millones de dólares por año.

Cloud permite almacenar información, ejecutar aplicaciones y aumentar capacidad sin construir una infraestructura propia. Pero la misma flexibilidad que facilita el crecimiento puede disparar los costos cuando quedan recursos encendidos sin necesidad, se contrata más capacidad de la utilizada o nadie identifica qué aplicación produjo un salto en el consumo.

La inteligencia artificial intensifica esta presión. Los modelos necesitan capacidad de procesamiento, almacenamiento y grandes volúmenes de datos. Por eso, una iniciativa de IA no impacta solamente en la licencia de la herramienta: también puede elevar la factura cloud.

“Cloud dejó de ser simplemente una alternativa a la infraestructura tradicional y se convirtió en una infraestructura estratégica para la competitividad de las empresas”, sintetiza Serantes.

Cuánto cuesta incorporar inteligencia artificial

El informe distingue dos modalidades principales de gasto en inteligencia artificial generativa.

La primera es la suscripción por usuario. Alexander Ditzend, presidente de la Sociedad Argentina de Inteligencia Artificial (SAIA), ofrece el ejemplo de una empresa con diez empleados que contrata un plan de equipos de aproximadamente u$s 20 por persona. El costo total ronda los u$s 200 mensuales y resulta relativamente sencillo de anticipar.

La segunda modalidad aparece cuando la empresa desarrolla automatizaciones mediante interfaces de programación o API. Un bot que recibe un correo, consulta información, redacta una respuesta y la envía automáticamente consume tokens cada vez que realiza ese proceso.

En ese modelo, el costo depende de la cantidad de tareas ejecutadas, la extensión de las consultas, el modelo seleccionado y la eficiencia con la que fue diseñada la automatización.

“Algunas empresas empezaron a innovar mucho en ese sentido y no tuvieron en cuenta los tokens que consumían ese tipo de automatizaciones, no les pusieron un límite, no había una política de gasto de eso y vinieron las sorpresas”, advierte Ditzend.

Una automatización mal construida puede realizar consultas innecesarias, repetir procesos, generar textos excesivamente largos o utilizar un modelo más potente y caro de lo que exige la tarea. El sistema funciona, pero su mantenimiento termina costando mucho más de lo previsto.

Además, la licencia o el consumo de tokens representa solamente una parte de la inversión. La implementación también puede demandar integración de sistemas, preparación de datos, ciberseguridad, capacitación y rediseño de procesos.

Usar más IA no significa generar más valor

Una de las trampas de la adopción tecnológica es medir la actividad en lugar del resultado. La cantidad de usuarios, consultas o tokens consumidos permite conocer cuánto se utiliza una herramienta, pero no demuestra que la empresa sea más productiva.

Ditzend menciona el caso de empleados que emplean IA para producir grandes volúmenes de informes, textos y gráficos. Los gerentes reciben tanta información que luego deben recurrir a la misma tecnología para resumirla.

“Cuando ves el resultado neto, en definitiva, los empleados pasaron muy poca información, muy poco se convirtió en valor para el negocio, pero en el medio, entre producir y después resumir, te gastaste dos veces una cantidad de tokens gigantesca”, plantea el presidente de SAIA.

Alan Gucovschi, coautor del informe y cofundador de Cloudbeach, coincide en que el consumo no debe confundirse con el retorno.

“Medir tokens consumidos es como medir cuántas horas estuvo prendida la luz. Lo que importa es el costo por resultado: cuánto cuesta resolver un ticket, cerrar un caso, generar una propuesta. Esa es la única cifra que dice si la inversión funciona”, sostiene.

Cada proyecto debería asociarse con un indicador económico concreto: tiempo ahorrado, consultas resueltas, ventas generadas, errores evitados o reducción del costo de un proceso.

Cinco medidas para controlar el gasto tecnológico

El punto de partida no es necesariamente negociar precios más bajos. Antes, la empresa necesita saber qué está pagando y para qué.

Gucovschi sostiene que el problema suele ser la falta de visibilidad. Muchas organizaciones desconocen cuántas licencias están inactivas, qué servicios fueron contratados por cada área o dónde se originó un aumento repentino del consumo.

Para comenzar a ordenar el gasto, una pyme o empresa puede adoptar cinco medidas:

1. Crear un inventario único. La organización debe reunir en un mismo registro todas las licencias, suscripciones, servicios cloud y herramientas de IA. También deben incorporarse los pagos realizados directamente por las áreas mediante tarjetas corporativas.

2. Asignar un responsable. Cada servicio necesita un encargado interno que justifique su continuidad, controle los usuarios habilitados y revise periódicamente su costo. Una aplicación sin responsable suele convertirse en una suscripción olvidada.

3. Revisar el uso efectivo. No alcanza con saber cuántas licencias fueron compradas. La empresa debe identificar cuántas se utilizan, con qué frecuencia y si existen soluciones diferentes que cumplen la misma función.

4. Establecer límites y alertas. Los servicios cloud y las automatizaciones de IA deberían contar con presupuestos máximos por área o proyecto. Las alertas deben activarse antes de superar esos límites y no cuando la factura ya cerró.

5. Medir el costo por resultado. Si un bot atiende clientes, la compañía necesita conocer cuánto cuesta cada consulta resuelta. Si una herramienta prepara propuestas comerciales, debe medir el tiempo ahorrado y su impacto sobre las ventas.

El seguimiento mensual puede resultar insuficiente para consumos que cambian constantemente. “El gasto se mueve por hora y el control sigue siendo mensual. Ahí está el desfasaje”, advierte Gucovschi.

El próximo desafío serán los agentes de IA

La aparición de agentes capaces de ejecutar tareas de varios pasos puede volver todavía más variable la factura. Estos sistemas pueden buscar información, conectarse con aplicaciones, procesar datos, preparar documentos y tomar determinadas acciones sin una intervención humana continua.

A diferencia del software tradicional, su costo no necesariamente aumentará con la cantidad de empleados. Crecerá con la actividad. Cuantas más tareas ejecute un agente, mayor será el consumo de modelos, bases de datos e infraestructura.

Marcelo Parlamento, coautor del informe y socio director de Cloudbeach Latam, advierte que la curva de gasto de la IA agéntica será distinta de la del software tradicional: no crecerá con la nómina, sino con la cantidad de procesos ejecutados.

Para las empresas, la respuesta no pasa por frenar la tecnología. El software, la nube y la inteligencia artificial pueden reducir costos, acelerar tareas y abrir nuevas fuentes de ingresos. Pero la facilidad para contratar también puede ocultar el gasto total.

Antes de incorporar una nueva herramienta, la empresa debería responder cuatro preguntas: quién la necesita, qué problema resuelve, cuánto puede consumir y cómo se medirá su resultado.

La nueva regla es simple: si nadie puede explicar para qué sirve una tecnología, cuánto cuesta y qué valor produce, probablemente la empresa no tenga una inversión. Tiene una factura.