La Inteligencia Artificial ha dejado de ser piloto para convertirse en arquitectura. Esa es la lectura que se impone en el Flexera 2026 IT Priorities Report: por tercer año consecutivo, la integración de IA lidera la agenda tecnológica global y 1 de cada 3 responsables de TI (33 %) la sitúa como prioridad número uno para el próximo año. La ambición es clara —el 94 % busca formas de incorporar IA a su stack—, pero persiste una grieta de gestión: solo el 19 % declara que medir uso y eficacia (ROI) de la IA sea una prioridad explícita para 2026. El resultado: inversión acelerada, presión sobre costes y un vacío de métricas que puede deslucir la promesa de productividad.
Un termómetro con 834 decisiones reales
El estudio recoge la visión de 834 decisores de TI en varias geografías. Más allá del titular de la IA, el podio de prioridades lo completan reducir costes de TI (24 %) y mitigar riesgos de seguridad (22 %). El mensaje para los equipos técnicos es inequívoco: innovar con IA, sí; pero con disciplina financiera y controles sólidos en un entorno cada vez más distribuido.
La nueva ecuación de gasto: IA, SaaS, nube… y FinOps
El informe certifica un cambio de ciclo presupuestario.
- 80 % de los líderes incrementó gasto en aplicaciones de IA y más de un tercio cree que se está gastando de más.
- 73 % admite que sus costes de SaaS e infraestructura cloud han subido y 67 % que la nube pesa mucho en el presupuesto.
La conclusión para un medio tecnológico es obvia: FinOps sale de la trinchera y se convierte en función transversal. Reservas de capacidad, rightsizing, políticas de apagado, instancias de ahorro, catálogos internos de IA “aprobada” y chargeback/showback por unidad de negocio dejan de ser buenas prácticas para convertirse en el sistema operativo de la nube en 2026.
Complejidad y visibilidad: el punto ciego
La aceleración de la IA llega sobre un escenario ya complejo. El 85 % percibe lagunas de visibilidad como un riesgo material, y el 58 % ha sufrido incidentes por SaaS no autorizado (shadow IT). Esto explica dos tendencias técnicas:
- Consolidación de herramientas: menos soluciones puntuales, más plataformas que unifican descubrimiento, inventario, gobierno y optimización en una sola vista.
- SSO y data perimeter: controles de acceso homogéneos, etiquetado de datos y telemetría unificada para saber qué se ejecuta, dónde y a qué coste.
Datos: acceso hay; valor, no tanto
Casi 9 de cada 10 equipos afirman tener acceso al dato que necesitan para decidir, pero el 94 % cree que debe invertir en herramientas para extraer valor. Traducido a agendas técnicas: menos lagos de datos y más data products; menos ETL a medida y más estándares de calidad, linaje y contratos de datos para que la IA no “beba del río” sino de fuentes curadas.
Para 2026, muchas organizaciones harán el upgrade de “probar IA” a “operar IA”: MLOps con métricas de deriva, observabilidad de modelos, controles de sesgo y seguridad (prompt injection, data exfiltration, model stealing), y gobernanza que conecte negocio, finanzas y riesgo.
Sostenibilidad: prioridad creciente, ejecución pendiente
La sostenibilidad de TI se sienta ya en la mesa estratégica: el 94 % afirma que gana importancia, pero el 87 % acepta que debe mejorar su enfoque. Para el ecosistema tech esto implica instrumentar indicadores técnicos —PUE, WUE, factor de reutilización de calor, huella de carbono— tanto en centros de datos propios como en proveedores cloud. La IA no es gratis desde el punto de vista energético; 2026 será el año de medir y decidir: eficiencia por vatio, eficiencia por euro y reutilización de calor en despliegues on-prem o colocation.
Qué significa para el stack tecnológico
1) Arquitectura de referencia para IA “operativa”.
- Capa de datos con contratos, catálogo y calidad (SLA/SLO).
- Capa de modelos con feature store, MLOps, model registry, pruebas automáticas y observabilidad (deriva de datos y de concepto).
- Capa de plataforma: gateways de IA, policy engines, guardrails y cifrado extremo a extremo.
- Capa de coste: FinOps integrado con telemetría de IA (coste por prompt, por token, por inferencia, por pipeline de entrenamiento).
2) Seguridad AI-first.
Zero Trust aplicado a APIs de modelos, tokenización de datos sensibles, seguridad de supply chain de IA (modelos base, pesos, artifacts), detección de prompt injection y salvaguardas de salida (red teaming, content filters).
3) Gobernanza y ROI desde el diseño.
KPIs de IA que combinen productividad (tiempo ahorrado), calidad (tasa de correcciones), riesgo (hallazgos por auditoría), coste (€/inferencia, €/experimento) y adopción (MAU/WAU internos). Sin tablero, no hay ROI.
Recomendaciones prácticas para 2026 (con sesgo técnico)
- Normaliza el uso de IA con un catálogo corporativo (proveedores permitidos, guardrails, plantillas de prompt) y bloquea el resto por defecto.
- Instrumenta costes en origen: etiqueta por proyecto, equipo y entorno; aplica políticas de apagado y reservas; activa alertas de gasto en tiempo real.
- Observa la IA como observas microservicios: tracing de prompts, latencia, tasa de éxito, coste, drift y calidad de salida por caso de uso.
- Cierra el shadow IT con SSO y descubrimiento continuo de SaaS; crea una vía rápida para “legalizar” herramientas útiles y una vía lenta para retirar las redundantes.
- Mide sostenibilidad por workload, no solo por CPD: PUE/WUE del proveedor, ubicación (mix energético), eficiencia del modelo y reutilización (cuánto calor se recupera).
Lecturas para un comité técnico
- La IA será el eje prioritario de la estrategia —33 %—, pero el vacío de ROI persiste —19 % lo prioriza—: operar IA requiere métricas y gobierno, no solo modelos.
- El gasto en IA, SaaS y nube acelera (80 %, 73 %), y la presión presupuestaria sube (67 %): FinOps con telemetría real es inaplazable.
- La visibilidad es crítica —85 % la considera un riesgo— y el SaaS no autorizado ya pasó factura —58 %—: toca consolidar plataformas y estandarizar controles.
- La sostenibilidad escala a criterio de decisión: 94 % la prioriza, 87 % debe mejorar su ejecución. En IA, eficiencia por vatio y por euro mandan.
Conclusión: 2026, de “probar IA” a “operar IA”
El informe de Flexera dibuja un 2026 en el que la tecnología y la gestión deben converger. Integrar IA sin datos curados, sin observabilidad y sin FinOps es invitar al sobrecoste y al riesgo. El sector ya ha decidido apostar por la IA; ahora le toca construir la plataforma —técnica y de gobierno— que la haga sostenible, segura y rentable.
