La IA redistribuye el gasto empresarial: proveedores de software pierden ante agentes de programación

A encuesta de McKinsey publicada a fines de agosto trae una noticia incómoda para los proveedores de software tradicionales: una de cada tres organizaciones que respondió dejó de comprar al menos un programa porque decidió construirlo por su cuenta, usando agentes de programación autónomos. El relevamiento, realizado entre mayo y junio de este año con respuestas de 1.719 empresas en 97 países, muestra que la inteligencia artificial ya no es una promesa futura sino una realidad operativa que está redistribuyendo dónde fluye el dinero de tecnología.

La adopción de IA en las empresas prácticamente se resolvió. El 89% de las organizaciones la usa de forma regular en al menos una función, y el 44% afirma estar escalándola a toda la compañía, un salto respecto del 38% del año anterior. Pero aquí viene lo extraño: mientras la adopción crece, el impacto económico se mantiene estancado. Solo el 37% de las empresas atribuye algún efecto de la IA sobre su resultado operativo, exactamente la misma proporción que hace un año. Apenas el 6% entra en la categoría de alto rendimiento, definida por McKinsey como aquellas que atribuyen a esta tecnología al menos el 5% de su resultado operativo y describen el impacto como significativo. Ese número tampoco se movió.

Lo que sí cambió es quién siente el golpe. Los agentes de programación —programas de IA que escriben y prueban código de forma autónoma a partir de una instrucción— están reemplazando al proveedor de software antes que al empleado. Cerca del 20% de los encuestados dice que su organización ya escaló estos agentes, cifra que sube al 31% en empresas con ingresos superiores a mil millones de dólares. El fenómeno es más intenso en tecnología (41% dejó de comprar software), salud (39%), servicios profesionales y energía (38% cada uno) y entidades financieras (36%). Entre las empresas de alto rendimiento, casi la mitad canceló al menos una compra de software, contra el 31% del resto.

Lieven Van der Veken, socio sénior de McKinsey y coautor del informe, describe esto como un cambio de mentalidad. Hace poco, muchos líderes empresariales asumían que la IA excedía la capacidad de sus equipos técnicos internos y que moverse rápido significaba contratar al socio externo correcto. Ahora preguntan qué necesitan para construir las herramientas ellos mismos. Van der Veken aclara que esto no significa fabricar todo en casa, sino negociar con los proveedores desde una posición de agencia, de poder.

El empleado que se suponía sería reemplazado sigue en su puesto. Solo el 14% de las organizaciones reporta que la IA redujo su plantilla en el último año, menos de la mitad del 32% que lo anticipaba en 2025. El proveedor de software, en cambio, ya registra una venta que no ocurrió. Es una encuesta, no una auditoría de facturas, pero ordena la secuencia: el dinero se está moviendo antes de que los empleados se vayan.

Pero dejar de pagar una licencia no significa que ese ahorro vuelva automáticamente al balance. El 20% de los encuestados afirma que los costos operativos de la IA, incluidos los tokens —la unidad que calcula el costo de cada consulta a un modelo—, ya limitaron su uso. Michael Chui, uno de los autores del informe, resume el fenómeno así: en el desarrollo de software con agentes y en tareas complejas de razonamiento, la IA no resultó demasiado barata para medirla. Aunque el precio por token bajó, el volumen consumido creció aún más rápido.

Hay un dato que no cierra del todo. Las empresas de alto rendimiento, las que más software fabrican internamente, son las que más frenadas están por el costo de los agentes de programación: el 18% contra el 6% del resto. Quien más reemplaza al proveedor es quien más paga al modelo. La encuesta no dice si el cambio conviene económicamente; solo dice que el gasto se movió de la licencia al cómputo, y que el resultado operativo, por ahora, no lo notó.

El 60% de las organizaciones espera aumentar su inversión en IA el próximo año, y el 28% ya destina más del 10% de su presupuesto de tecnología a estas herramientas. Ese dinero tiene un destino distinto del que tenía hace tres años: menos licencias de software empaquetado, más modelos, más tokens, más equipos internos que construyen con agentes. La IA todavía no reparte ganancias entre quienes la usan. Ya está repartiendo clientes entre quienes venden.