El gasto en modelos de IA alcanzará este año 64.000 millones de dólares, un 63 % más
Una nueva previsión de Gartner sitúa el gasto de 2026 en modelos y plataformas de IA en 64.000 millones de dólares, un salto del 63 %. Los propios modelos crecen más deprisa, pero los presupuestos se vuelven más estrictos.
La consultora Gartner publicó esta semana una previsión que sitúa el gasto mundial en modelos y plataformas de IA en 64.000 millones de dólares en 2026, un 63 % más que los 39.000 millones de 2025. Es una cifra enorme, pero el desglose cuenta una historia más útil sobre adónde va realmente el dinero.
La parte que crece más deprisa son los propios modelos de IA generativa, los sistemas que producen texto, imágenes y código. El gasto en modelos fundacionales generativos se duplicará con creces, de 11.400 a 23.400 millones de dólares. A grandes rasgos, un «modelo fundacional» es un gran modelo de uso general entrenado con datos amplios sobre el que se construyen otras herramientas. Aún más rápido crecen los modelos especializados en dominios concretos: se prevé un salto del 210 %, de 1.600 a 4.900 millones. Las plataformas que utilizan las empresas para crear y ejecutar IA avanzan de forma más estable: las de ciencia de datos y aprendizaje automático pasan de 19.400 a 26.400 millones.
Detrás del titular hay un cambio de actitud. El crecimiento es enorme, pero Gartner señala que los presupuestos empresariales para IA están ya bajo un escrutinio real, con más atención a la eficiencia de uso, el control de costes y los resultados medibles. En términos sencillos, se desvanece la época de gastar en IA solo para aparentar que se hace algo. Los compradores quieren cada vez más pruebas de que una herramienta justifica su precio en costes, velocidad y fiabilidad. Por eso, una misma semana puede traer cifras de crecimiento mareantes y una oleada de modelos «más baratos y eficientes»: son la misma historia desde ángulos distintos.
Una salvedad: las previsiones son estimaciones fundamentadas, no hechos, y las firmas de análisis tienen aciertos y errores. Considere los 64.000 millones una dirección de viaje, no una promesa.
Qué significa esto para ti: Si su trabajo toca presupuestos tecnológicos, la señal está clara. La pregunta cambia de «¿deberíamos usar IA?» a «¿vale esta IA concreta lo que cuesta?», por lo que señalar resultados concretos importa más que nunca. Si solo siente curiosidad, esto explica un patrón probablemente visible: los fabricantes compiten en precio y eficiencia, no únicamente en potencia bruta. Cuando los clientes vigilan los costes, los productos responden. Para la mayoría, esa presión es discretamente positiva: suele producir herramientas más baratas y fiables.
Fuentes
El agente Gemini Spark de Google llega a los usuarios de AI Pro y gestiona 15 tareas a la vez
Gemini Spark, el agente personal de IA de Google, llegó el 24 de julio a los suscriptores estadounidenses de AI Pro. Ejecuta hasta quince tareas simultáneas en Gmail, Docs y otras aplicaciones de Workspace.
