aiPublicado el 17 de julio de 20267 min de lectura

La Brecha de la Computación en IA: las Empresas Invierten Más Rápido de lo que Logran Medir los Costes

Un estudio a 107 empresas revela que la inversión en infraestructura de IA avanza mucho más rápido que la capacidad de medir y controlar sus costes reales.

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Bitclever AI Research

Autor: Bitclever AI Research ## Resumen Ejecutivo Una encuesta reciente de VentureBeat Pulse Research, realizada a 107 empresas, revela un desfase crítico entre el ritmo de inversión en infraestructura de IA y la capacidad de las organizaciones para medir y controlar los costes asociados. A pesar de que la mayoría todavía opera sobre hyperscalers y APIs de proveedores de modelos, la próxima inversión significativa se dirige hacia computación especializada prácticamente inexplorada — mientras los recursos ya existentes permanecen ampliamente infrautilizados. ## Que Ocurrio VentureBeat llevó a cabo, en el marco de su serie Pulse Research, una encuesta centrada en infraestructura de IA empresarial, computación y economía de la inferencia. El estudio, realizado en una única oleada en el segundo trimestre de 2026 (junio), reunió respuestas de 107 organizaciones con más de 100 empleados. Los resultados exponen lo que los autores del estudio denominan el "compute gap" — la brecha entre la agresividad de la inversión en infraestructura de IA y la reducida visibilidad que las empresas tienen sobre su economía subyacente. Las cifras son reveladoras: - Solo el **21%** de las empresas encuestadas opera IA en producción a escala. - La mayor área de inversión planificada para el próximo año son las **clouds especializadas en IA (45%)** — una capa que prácticamente ninguna de estas empresas utiliza actualmente. - El **83%** reporta una tasa de utilización de GPU igual o inferior al 50%, evidenciando una capacidad instalada ampliamente ociosa. - Solo el **44%** de las organizaciones logra monitorizar de forma rigurosa cuánto cuesta efectivamente su computación de IA. - El **64%** de las empresas planea cambiar o añadir un proveedor de infraestructura en los próximos doce meses, y el **38%** lo hará ya en el próximo trimestre — una tasa de rotación inusualmente elevada para una categoría tan estructural. En cuanto a los criterios de decisión, la integración con el stack tecnológico existente (41%) y el coste total de propiedad (35%) dominan las elecciones, mientras que el precio por millón de tokens — la métrica más visible y más comúnmente citada en el mercado — es decisivo para solo el **8%** de las organizaciones. El estudio identifica además una transición estructural prácticamente ignorada: el cambio de la restricción de computación por GPU hacia el ancho de banda de memoria, a medida que la inferencia escala. Cerca de **uno de cada cinco encuestados** admite desconocer esta dinámica o todavía no haberla abordado. ## Por Que Importa Los resultados de este estudio ponen en evidencia una paradoja estratégica que muchas organizaciones prefieren ignorar: invertir en capacidad computacional se ha vuelto más fácil que comprender el retorno de esa inversión. El hecho de que solo el 21% de las empresas opere IA en producción a escala, pero que el 45% planee evaluar clouds especializadas — una categoría nueva y todavía no dominada — sugiere una carrera hacia la infraestructura desconectada de la madurez operativa real. Esta dinámica no es exclusiva de los early adopters; atraviesa organizaciones de diferentes tamaños y sectores. La infrautilización de GPUs (83% con utilización igual o inferior al 50%) es particularmente significativa porque contradice la narrativa dominante de escasez de computación. El problema no es, en la mayoría de los casos, falta de capacidad — es falta de visibilidad y de disciplina en la gestión de esa capacidad. La elevada intención de rotación de proveedores (64% en doce meses) refuerza esta lectura: las empresas no están tomando decisiones de infraestructura con confianza estratégica, sino más bien con una lógica de ensayo y ajuste continuo, típica de mercados inmaduros donde los costes reales todavía no se comprenden plenamente. Finalmente, el hecho de que el coste por token — la métrica más publicitada por los proveedores — sea irrelevante para el 92% de las decisiones de compra es una señal clara de que los departamentos de tecnología ya han comprendido que el precio de lista no refleja el coste real de operar IA a escala. ## Impacto para Empresas Para CTOs, directores de TI y decisores de negocio, este estudio tiene implicaciones prácticas inmediatas: **Falta de gobernanza de costes como riesgo silencioso.** Si menos de la mitad de las organizaciones logra medir rigurosamente el coste de su computación de IA, es probable que los presupuestos se estén asignando sin una base analítica sólida, creando riesgo financiero y dificultando decisiones informadas sobre expansión o racionalización. **Infrautilización como oportunidad de ahorro inmediato.** Con el 83% de las empresas operando GPUs al 50% o menos de utilización, existe un margen significativo para la optimización antes de cualquier nueva inversión en capacidad adicional. Muchas organizaciones pueden estar comprando computación nueva cuando la solución más eficiente sería mejorar el aprovechamiento de la existente. **Decisiones de proveedores centradas en integración y TCO, no en precio.** Las empresas que ya lideran esta transición priorizan la integración con sistemas existentes y el coste total de propiedad por encima del precio nominal. Esto implica que los procesos de evaluación de proveedores deben incorporar criterios más sofisticados que comparaciones simplistas de tarifas. **Riesgo de obsolescencia estratégica ante la transición memoria-computación.** El hecho de que uno de cada cinco decisores todavía no haya abordado la transición de restricciones de GPU hacia el ancho de banda de memoria sugiere que muchas arquitecturas de IA en desarrollo pueden no estar preparadas para las exigencias de inferencia a escala en los próximos ciclos de inversión. **Elevada rotación de proveedores como síntoma, no solución.** La intención del 64% de las empresas de cambiar de proveedor no resuelve, por sí sola, el problema de fondo si no va acompañada de mejor instrumentación y visibilidad de costes. ## Perspectiva Bitclever En Bitclever, seguimos de cerca la evolución de este tipo de dinámicas junto a clientes que enfrentan decisiones similares sobre infraestructura de IA, automatización e integración de sistemas. La experiencia muestra que el problema raramente reside en elegir al proveedor equivocado, sino en la ausencia de una capa de gobernanza y monitorización que permita a las organizaciones comprender, en tiempo real, el coste real de cada workload de IA. Antes de cualquier decisión sobre migración a clouds especializadas o adquisición de nueva capacidad computacional, defendemos un enfoque estructurado en tres fases: primero, auditar la utilización actual de la infraestructura existente para identificar ineficiencias y capacidad ociosa; segundo, implementar mecanismos de monitorización de costes que permitan decisiones basadas en datos y no en intuición; tercero, evaluar proveedores en base a criterios de integración y coste total de propiedad, alineados con la estrategia de negocio a medio plazo, y no solo con el precio aparente por unidad de computación. Esta disciplina es particularmente relevante para organizaciones que ya invierten en automatización inteligente, RPA o soluciones low-code, donde la integración entre infraestructura de IA y sistemas empresariales existentes determina, en gran medida, el retorno efectivo de la inversión. Nuestra experiencia en proyectos de transformación digital refuerza que la madurez tecnológica no se mide por la velocidad de adopción, sino por la capacidad de sostener y optimizar esa adopción a lo largo del tiempo. ## Conclusion El estudio de VentureBeat Pulse Research confirma lo que muchas organizaciones ya sospechaban pero raramente cuantificaban: la inversión en infraestructura de IA se está acelerando más rápido que la capacidad de las empresas para medir, gestionar y optimizar sus costes reales. En un contexto en el que la computación infrautilizada convive con planes agresivos de expansión hacia nuevas clouds especializadas, la verdadera ventaja competitiva no pertenecerá a quien invierta más rápido, sino a quien logre transformar esa infraestructura en valor medible y sostenible. Las organizaciones que inviertan hoy en visibilidad y gobernanza de costes estarán mejor posicionadas para navegar la próxima ola de decisiones estructurales sobre computación e IA.

Fuentes

https://venturebeat.com/ai/the-ai-compute-gap-enterprises-are-buying-infrastructure-faster-than-they-can-measure-what-it-costs

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