• La inteligencia artificial dejó la fase de experimentación para convertirse en una prioridad de inversión con expectativas claras en ciberseguridad, automatización, integración y escalabilidad.

• La exigencia cada vez mayor por resultados medibles está impulsando a la industria de servicios tecnológicos a transformar sus modelos de negocio, precios y estrategias de talento.

Las áreas de tecnología de las empresas dejaron de debatir si invertir en inteligencia artificial y empezaron a discutir cuánto. Según la más reciente encuesta de Bain & Company "Tech Services Buyer Survey: Betting Big on AI and Resilience", tres de cada cuatro ejecutivos prevén destinar entre el 5% y el 10% de su presupuesto de servicios tecnológicos exclusivamente a inteligencia artificial y machine learning. En sectores como la banca minorista e institucional, así como petróleo y gas, una proporción significativa proyecta asignar más del 20% de estos recursos a dichas capacidades.

El estudio, basado en las respuestas de 280 ejecutivos en 14 industrias, destaca que hoy las tres principales prioridades de inversión en servicios tecnológicos son la ciberseguridad (51%), la transformación de procesos con IA agéntica (40%) y la habilitación empresarial (40%), superando incluso la modernización de sistemas core y la optimización del gasto en nube que concentran aproximadamente el 35% de las respuestas de los ejecutivos. A esa mayor inversión le acompaña una exigencia nueva frente al año anterior, pues los ejecutivos esperan mejoras de productividad de dos dígitos, plazos más cortos y precios atados a resultados.

“Las empresas están reasignando presupuesto con una claridad que no veíamos hace unos años, cuando la norma era construir sobre la experimentación. Hoy los pilotos quedaron atrás y lo que el mercado exige son soluciones repetibles con impacto medible. Para el caso de Sudamérica, esto representa una oportunidad concreta de maduración, siempre que los Directores de Sistemas de Información (CIO) busquen activamente métricas y referentes para seguir evolucionando”, explicó Luis Díez, socio y líder de la práctica de Enterprise Technology de Bain en América del Sur.

La IA reescribe las reglas del negocio tecnológico

Las expectativas de mejora son concretas y se concentran en las actividades más escalables del negocio: la productividad de desarrolladores, la automatización de pruebas y la automatización de centros de contacto. En estas áreas los ejecutivos proyectan mejoras por encima del 16% para 2026, un incremento promedio de 2,6 puntos porcentuales frente al 13,6% del año anterior.

Esa exigencia de resultados está redefiniendo el modelo de negocio de las firmas de servicios tecnológicos que son quienes prestan estos servicios, y aumentando la presión sobre el modelo tradicional basado en Full-Time Equivalent. A medida que la inteligencia artificial incrementa la productividad y automatiza tareas, las empresas de todos los sectores, en su calidad de clientes, podrían demandar esquemas de cobro más alineados con el valor final generado que con los recursos empleados. Por ello, Bain recomienda a las empresas de IT rediseñar sus estructuras de precios antes de que el mercado lo demande.

La IA, sin embargo, no representa únicamente una presión para estas firmas. A medida que automatizan su propia operación y migran hacia modelos basados en plataformas, la mayor productividad se convierte en una palanca de rentabilidad y crecimiento propio, no solo de sus clientes.

No obstante, capturar esa oportunidad depende de con quién se compite y qué se ofrece. El reporte destaca que los clientes buscan resultados de mayor valor y una integración estrecha entre IA, datos, nube y seguridad. Las firmas con capacidades fragmentadas quedarán rezagadas, mientras que las que combinen experiencia sectorial, talento especializado y modelos comerciales orientados a resultados tienen mayores probabilidades de consolidarse como líderes.

El talento es, en ese contexto, el factor que más complica el escenario. Ejecutivos de diversos sectores identificaron la ciberseguridad (73%), la ingeniería de IA y aprendizaje automático (70%), la ciencia de datos (58%) y la ingeniería de API (46%) como las habilidades más difíciles de cubrir, lo que explica por qué las empresas siguen recurriendo a socios externos en lugar de desarrollar esas capacidades internamente.

"La escasez de talento es una razón más por la que los ejecutivos siguen recurriendo a empresas de servicios tecnológicos para sus prioridades en IA. Las empresas que ofrezcan un conjunto completo de capacidades no solo podrán ayudar a sus clientes a acelerar su impacto en el mercado, sino también facilitará la formación de sus equipos, lo que derivará en la creación de nuevos productos, soluciones y modelos de negocio", afirmó Díez.