¿Cuánto hay que prever para el presupuesto de IA en 2027? El informe anual de Menlo Ventures, publicado el 3 de noviembre de 2026, da una respuesta que debería alertar a cualquier responsable de pyme: las empresas estadounidenses encuestadas habían previsto multiplicar su presupuesto de IA por 1,9 en el año, pero lo multiplicaron por 4,7 de media. Este descontrol no viene de una simple moda, sino de un cambio de naturaleza en la forma de usar la IA: los agentes autónomos, que trabajan sin parar y sin supervisión, consumen ahora la mayoría de los recursos.
En resumen
- La firma de capital riesgo Menlo Ventures cifra el gasto en IA de las empresas estadounidenses en 176.800 millones de dólares en 2026, frente a 33.000 millones en 2025, un crecimiento de x5,4 en un año.
- Las empresas encuestadas habían planificado multiplicar su presupuesto por 1,9, pero lo multiplicaron por 4,7 de media, una diferencia que Menlo Ventures atribuye en gran parte a los agentes de IA.
- Los agentes autónomos representan alrededor del 80 % de los tokens consumidos en plataformas de inferencia como OpenRouter, frente a una parte marginal un año antes.
- Tres proveedores, Anthropic, OpenAI y Google, captan el 69 % del gasto en despliegue de IA en 2026, frente al 50 % en 2025: la cuota de Anthropic en el gasto API empresarial sube del 40 % al 55 %, mientras que la de Google cae del 21 % al 9 %.
- Para una pyme, la lección no es evitar los agentes de IA, sino presupuestarlos de forma distinta a una suscripción de software clásica, porque su coste sigue el volumen de trabajo realizado, no el número de empleados.
Qué revela el informe de Menlo Ventures 2026
Menlo Ventures publica cada año, desde hace cuatro años, un estudio de referencia sobre la adopción de la IA por las grandes empresas. La edición 2026 se basa en una encuesta realizada por Morning Consult entre el 8 y el 26 de septiembre de 2026, a casi 400 responsables de empresas estadounidenses que gestionan en conjunto más de 4.000 millones de dólares de gasto en IA. Estas respuestas se cruzan con un análisis de mercado construido a partir de datos públicos e informes de terceros.
La conclusión central: la adopción de la IA en las empresas no solo ha progresado, ha cambiado de escala. La tasa de adopción pasó del 55 % al 65 % de las empresas encuestadas, pero el gasto medio por empresa casi se quintuplicó. Es decir, no solo hay más empresas que usan IA: las que ya la usaban consumen mucho más.
Por qué se descontrolaron los presupuestos: agentes que no paran de trabajar
Este es el punto más útil para una pyme que prepara su próximo ejercicio presupuestario. Según Menlo Ventures, la diferencia entre el presupuesto previsto y el gasto real se explica en gran parte por el auge de los agentes de IA autónomos: sistemas capaces de ejecutar varias etapas de una tarea sin intervención humana en cada paso, y de funcionar en paralelo en numerosos casos a la vez.
Una suscripción de software clásica cuesta más o menos lo mismo cada mes, sea cual sea el uso que hagan de ella los empleados. Un agente de IA, en cambio, suele facturarse por tarea o por volumen de tokens procesados: cuanto más trabaja, más cuesta, y puede trabajar 24 horas al día sin cansarse ni tener horario. El informe señala que el tráfico generado por agentes superó al tráfico humano en algunas plataformas de inferencia ya en febrero de 2026, y que después creció 37 veces más rápido que el uso humano en el mismo periodo.
Para recordar
Un agente de IA que trabaja sin parar no se presupuesta como un software de cuota fija. Su coste sigue el volumen de trabajo realizado, no el número de empleados que lo usan. Antes de desplegar un agente en producción, conviene simular varios escenarios de volumen, en lugar de limitarse a prorrogar el presupuesto del año anterior.
Tres proveedores se reparten la mayor parte del mercado
El informe documenta también una concentración creciente alrededor de unos pocos proveedores de modelos, una señal útil para cualquier pyme que evalúe su dependencia de un único proveedor.
| Proveedor | Cuota del gasto API en 2025 | Cuota del gasto API en 2026 |
|---|---|---|
| Anthropic | 40 % | 55 % |
| OpenAI | 27 % | 31 % |
| 21 % | 9 % |
Juntos, Anthropic, OpenAI y Google captan ahora el 69 % del gasto en despliegue de IA empresarial, frente al 50 % un año antes. Los modelos de código abierto, por su parte, solo representan el 4 % del gasto, pero el 19 % de los tokens consumidos, una diferencia que se explica por su coste de inferencia generalmente más bajo.
Esta concentración no es ni buena ni mala en sí misma: refleja una consolidación natural alrededor de los modelos más fiables en producción. Pero recuerda que una pyme que construye procesos críticos alrededor de un único proveedor de modelo se expone a un riesgo de dependencia, de subida de precios o de cambio en las condiciones de uso.
A dónde va el dinero: código y asistentes conversacionales dominan
De los 176.800 millones de dólares, una parte corresponde a aplicaciones concretas y no al acceso directo a los modelos. El mercado de aplicaciones de IA empresarial alcanza los 77.300 millones de dólares en 2026, frente a 19.000 millones en 2025. Dos usos concentran la mayor parte de este gasto:
- La asistencia de código con IA: 34.000 millones de dólares, un aumento de x7,7, con una gran parte captada directamente por las herramientas de los propios laboratorios (Claude Code, Codex).
- Los chatbots empresariales y asistentes de trabajo: 25.000 millones de dólares, un aumento de x3.
Entre los dos, estos usos representan el 76 % del gasto en aplicaciones, muy por delante de categorías como ventas, marketing o recursos humanos, cada una por debajo de los 1.000 millones de dólares. Para una pyme que busca por dónde empezar, este ranking confirma lo que ya muestra la mayoría de la experiencia de campo: la asistencia de código y el asistente conversacional genérico siguen siendo los usos más maduros y rentables a corto plazo.
Qué cambia esto para una pyme antes de fijar su presupuesto de IA 2027
Una pyme evidentemente no maneja los volúmenes de una gran empresa estadounidense. Pero el mecanismo del descontrol se aplica a cualquier organización que pase de un uso puntual de la IA a un agente que funciona en producción.
Simular en lugar de extrapolar
Separar el presupuesto de prueba del de producción
Fijar límites de consumo
Revisar el presupuesto cada trimestre
Preguntas frecuentes
¿Por qué se desviaron tanto los presupuestos de IA de las empresas en 2026?
Según el informe de Menlo Ventures, la diferencia se explica sobre todo por el auge de los agentes de IA autónomos, que facturan según el volumen de trabajo realizado y pueden funcionar sin parar, a diferencia de una suscripción de software a precio fijo. Las empresas habían previsto multiplicar su presupuesto por 1,9 y lo multiplicaron por 4,7 de media.
¿Debe una pyme desconfiar de los agentes de IA por este riesgo presupuestario?
No, pero debe presupuestarlos de forma distinta. Un agente de IA no tiene el mismo perfil de coste que un software clásico: hay que simular su coste sobre un volumen de tareas realista y fijar límites de consumo antes de desplegarlo en producción.
¿Qué proveedores de IA dominan el gasto empresarial en 2026?
Según Menlo Ventures, Anthropic, OpenAI y Google captan juntos el 69 % del gasto en despliegue de IA empresarial en 2026, frente al 50 % en 2025. La cuota de Anthropic en el gasto API sube del 40 % al 55 %, mientras que la de Google cae del 21 % al 9 %.
¿Qué usos de la IA concentran más gasto en aplicaciones?
La asistencia de código (34.000 millones de dólares) y los chatbots o asistentes de trabajo empresariales (25.000 millones de dólares) representan juntos el 76 % de los 77.300 millones de dólares gastados en aplicaciones de IA en 2026, según el informe de Menlo Ventures.
Conclusión
El informe de Menlo Ventures 2026 confirma un cambio de naturaleza, no solo de escala: la IA empresarial pasa de ser un coste de software previsible a un coste de ejecución que sigue el trabajo de los agentes. Para una pyme, anticipar su presupuesto de IA 2027 implica simular escenarios de uso reales, limitar el consumo y revisar la trayectoria cada trimestre, en lugar de prorrogar una línea presupuestaria fija. Para profundizar en el coste real de los agentes de IA, consulta nuestra guía sobre el coste de los agentes de IA en pymes y nuestra comparativa build vs buy para agentes de IA.
