En una encuesta realizada en octubre de 2026, el 56 % de los participantes cualificados dijo que un proveedor había añadido un recargo relacionado con la IA, subido una renovación atribuyéndolo a la IA o pasado funciones a un plan más caro. El 38 % señaló los sobrecostes como motivo para retrasar, reducir o cancelar un proyecto de IA. Son respuestas de una muestra autoseleccionada, no una estimación del mercado español.
Qué comunicaron los participantes
VentureBeat Intelligence recibió 172 respuestas y consideró válidas 156. La encuesta se dirigió a personas de organizaciones con al menos 100 empleados y a consultores que trabajan para empresas de ese tamaño. Los porcentajes describen las respuestas de ese grupo durante los 12 meses anteriores a la encuesta.
| Medida de la encuesta | Resultado comunicado | Población y periodo |
| Recargo relacionado con la IA, subida de renovación atribuida a la IA o traslado de funciones a un plan más caro | 56 % | 156 participantes cualificados; 12 meses anteriores |
| Sobrecostes como motivo para retrasar, reducir o cancelar un proyecto de IA | 38 % | Participantes cualificados; 12 meses anteriores |
| Falta de capacidad de cómputo como motivo de interrupción de un proyecto de IA | 12 % | Participantes cualificados; 12 meses anteriores |
Las respuestas describen a quienes participaron; no permiten extrapolar esos porcentajes a las empresas españolas en conjunto. Además, los tres resultados miden cosas distintas: cambios en facturas de software, interrupciones de proyectos por costes y problemas de capacidad de cómputo.
Un caso de acceso amplio y gasto previsto
McKinsey describe el caso ilustrativo de un banco cuyo gasto anual previsto en IA pasó de 3 millones de dólares a más de 25 millones después de que sus empleados recibieran acceso sin restricciones a herramientas y modelos. Es un ejemplo de un solo cliente, no una referencia de lo que suele gastar una empresa. El caso pone el foco en el presupuesto que puede implicar ampliar el acceso, además del coste visible de una licencia.
El gasto total también puede incluir cómputo, memoria y otra infraestructura. Para ampliar esa perspectiva, NeoTeo ha explicado el coste eléctrico de los centros de datos.
Qué mide cada modelo de cobro
El precio de un token y el coste de completar un trabajo con un agente de IA son métricas diferentes. Gartner pronosticó que el coste de los tokens caería un 95 % de aquí a 2030 y, por separado, que el coste de inferencia por flujo de trabajo agéntico aumentaría más de cinco veces hasta 2028. El precio unitario, por sí solo, no indica cuánto cuesta completar una tarea.
Para evaluar el gasto, conviene relacionar el consumo con el resultado: cuánto cuesta una tarea aceptada, cuántos reintentos necesita y qué resultado operativo produce. También importa medir la utilización de los recursos y si el retorno lo revisan las áreas financiera y de negocio.
En un ensayo de mayo de 2026, Mark Smith planteó que el cobro del software de IA podría pasar de licencias por usuario a tarifas por trabajo, decisiones o resultados. También advirtió que los modelos híbridos pueden acumular una cuota fija y cargos por consumo, y que cobrar por resultados exige medir y atribuir ese valor. Es su análisis sobre posibles modelos de precios, no una descripción de un cambio generalizado.
