Gartner eleva la previsión de gasto mundial en IA a 2,7 billones de dólares para 2026

Según la última previsión de Gartner, el gasto mundial en tecnologías de inteligencia artificial ascenderá a 2,7 billones de dólares en 2026. Este incremento representa un aumento del 49,5 % respecto a 2025, convirtiéndose en la tasa de crecimiento anual más rápida registrada para el sector desde que Gartner empezó a seguir el gasto en IA.

El auge no se distribuye de manera uniforme entre todas las categorías de IA. Gartner destaca que la demanda de plataformas de infraestructura como servicio (IaaS) específicamente ajustadas a cargas de trabajo de IA, así como servidores, equipos de redes, semiconductores y dispositivos de borde, sigue siendo robusta pese a presiones macroeconómicas más amplias.

La demanda de infraestructura supera la presión de precios

Una observación notable de la previsión es que el aumento de los precios de la memoria se espera que tenga un impacto limitado en la adquisición de infraestructura. Gartner lo atribuye a la importancia estratégica que las empresas otorgan a mantener la capacidad de cómputo para el entrenamiento e inferencia de IA, lo que supera las fluctuaciones de coste a corto plazo.

Los proveedores de software están respondiendo al integrar más capacidades de IA agente directamente en sus suites de productos existentes. Este movimiento pretende proteger la cuota de mercado frente a la aparición de agentes de IA transversales que podrían eludir los límites tradicionales del software.

La IA generativa entra en el "trough of disillusionment"

Gartner sitúa la IA generativa en el valle de desilusión de 2026, indicando que el bombo alrededor de los grandes modelos de lenguaje y los generadores de imágenes comienza a asentarse. La firma observa una transición hacia funciones de IA más simples y específicas de tareas, empaquetadas con el software que ya han adquirido las empresas.

En consecuencia, los compradores corporativos están cambiando sus patrones de adquisición. En lugar de contratar grandes consultoras para transformaciones digitales amplias, prefieren proyectos más pequeños y focalizados que aprovechan las funciones de IA integradas en las aplicaciones que ya poseen.

Crecimiento proyectado de plataformas de desarrollo y modelos generativos

Gartner pronostica que las plataformas de desarrollo de aplicaciones de IA crecerán a una tasa anual de entre el 28 % y el 39 % en 2026, mientras que el mercado de modelos generativos debería expandirse entre el 110 % y el 117 % año tras año. Estas cifras subrayan una doble tendencia: una expansión rápida de las herramientas que permiten crear IA y un aumento más moderado, pero aún significativo, de las capacidades subyacentes de los modelos.

• Servicios IaaS optimizados para IA
• Servidores y redes de alto rendimiento
• Semiconductores especializados para inferencia
• Dispositivos de borde con aceleración de IA en el dispositivo

Gartner también proyecta que los servicios combinados de transformación y los proyectos indirectos de IA podrían generar 1,2 billones de dólares en ingresos para 2030. Esta visión a largo plazo sugiere que, aunque 2026 estará dominado por el gasto en infraestructura y mejoras incrementales de software, el mercado madurará eventualmente hacia un ecosistema más amplio de servicios que combinan cambio estratégico con implementaciones tácticas de IA.

Es fundamental recordar que estos números son estimaciones prospectivas, no gastos reales registrados hasta la fecha. Gartner advierte a las empresas a diferenciar entre la capacidad que adquieren, el uso real de esa capacidad y el valor comercial tangible derivado de las iniciativas de IA.

Para una organización hispanoparlante, la previsión se traduce en acciones concretas: priorizar el presupuesto para infraestructura preparada para IA, evaluar el software existente en busca de funciones de IA incorporadas antes de adquirir nuevas herramientas, y planificar proyectos de IA más pequeños y centrados en valor que puedan escalarse de forma incremental. Comprender la diferencia entre el gasto pronosticado y el consumo real ayudará a los CIO a asignar recursos de manera más eficiente y a evitar sobreinversiones en tecnologías impulsadas por el bombo.