En los últimos años, las empresas han estado experimentando con diversas herramientas de inteligencia artificial en una fase de prueba para definir sus estrategias de adopción. Sin embargo, se anticipa que esta etapa de experimentación está llegando a su fin, ya que los inversores comienzan a prever un cambio significativo en la asignación de presupuestos.
Un análisis reciente revela que la mayoría de los capitalistas de riesgo centrados en el ámbito empresarial predicen un aumento en el presupuesto destinado a la inteligencia artificial para 2026. Sin embargo, este incremento no abarcará todas las áreas; en cambio, se concentrará en un número limitado de contratos, lo que indica un enfoque más selectivo por parte de las organizaciones.
Andrew Ferguson, vicepresidente en Databricks Ventures, señala que 2026 será un punto de inflexión en el que las empresas comenzarán a consolidar sus inversiones y seleccionar cuáles son las herramientas más efectivas. Actualmente, muchas organizaciones están probando múltiples opciones para un mismo caso de uso, lo que hace que sea complicado discernir la diferencia entre ellas. A medida que las empresas vayan viendo resultados tangibles de la inteligencia artificial, se espera que recorten sus presupuestos de experimentación, racionalicen las herramientas superpuestas y reinviertan ahorros en tecnologías que hayan demostrado ser efectivas.
Rob Biederman, socio gerente en Asymmetric Capital Partners, refuerza esta idea, sugiriendo que las compañías no solo optimizarán su gasto individual, sino que el panorama empresarial en general verá una reducción del gasto en inteligencia artificial, concentrándose en un puñado de proveedores selectos a lo largo de la industria. La expectativa es que, mientras algunos vendedores capturen una porción desproporcionada del presupuesto empresarial para IA, muchos otros enfrentarán estancamiento o contracción en sus ingresos.
Por su parte, Scott Beechuk, socio en Norwest Venture Partners, destaca la importancia de invertir en herramientas que hagan que el uso de la inteligencia artificial sea seguro para las empresas. Las organizaciones ahora empiezan a reconocer que la verdadera inversión radica en los mecanismos de salvaguarda que garantizan la confiabilidad de estas tecnologías. A medida que estas capacidades evolucionen y mitiguen riesgos, las organizaciones ganarán confianza para pasar de fases piloto a implementaciones a gran escala, lo que, a su vez, hará que aumenten sus presupuestos.
Harsha Kapre, director en Snowflake Ventures, amplía el enfoque hacia tres áreas específicas de gasto previsto para 2026: fortalecer las bases de datos, la optimización post-entrenamiento de modelos y la consolidación de herramientas. Según comenta, los directores de inversión se muestran interesados en reducir la dispersión de software como servicio (SaaS) y están tendencia hacia sistemas unificados que disminuyan los costos de integración y ofrezcan un retorno de inversión medible. Las soluciones potenciadas por IA probablemente verán el mayor beneficio de este cambio.
Esta transición, centrada en la reducción de la experimentación, también podría tener repercusiones para las startups en el campo de la IA. Si bien algunas empresas que ofrezcan productos difíciles de replicar, como soluciones verticales o aquellas basadas en datos propios, podrían seguir creciendo, las startups que se asemejen a las ofertas de grandes proveedores como AWS o Salesforce podrían experimentar un declive en proyectos piloto y en financiación.
Los inversores son conscientes de esta dinámica. En su búsqueda de startups sólidas en el ámbito de la inteligencia artificial, se observa que aquellas con datos propios y productos que no pueden ser fácilmente replicados por gigantes tecnológicos o compañías de modelos de lenguaje tienen más probabilidades de ser consideradas defensables.
Si las predicciones de los inversores se materializan y las empresas empiezan a concentrar sus gastos en inteligencia artificial el próximo año, 2026 podría marcar un año en el que aumentan los presupuestos de las organizaciones, pero muchos startups de IA no logren captar una mayor parte de este futuro mercado prometedor.
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