El mercado de plataformas y modelos de inteligencia artificial moverá 64.252 millones de dólares en 2026, un 63,4 % más que el año anterior, según las previsiones de Gartner. El crecimiento será especialmente fuerte en los modelos especializados, mientras las empresas empiezan a mirar con más atención cuánto cuesta realmente utilizar la IA y qué resultados obtienen a cambio.
Las claves del gasto mundial en inteligencia artificial en 30 segundos
- El mercado pasará de 39.311 millones de dólares en 2025 a 64.252 millones en 2026.
- Los modelos especializados crecerán un 210 %, muy por encima del resto de categorías.
- Los grandes modelos generativos duplicarán prácticamente su facturación.
- Las empresas exigirán más control sobre costes, rendimiento, seguridad y uso real.
- Ganarán terreno las plataformas que ayuden a elegir el modelo adecuado para cada tarea.
La cifra confirma que la inteligencia artificial ha dejado de ser una tecnología experimental para entrar de lleno en los presupuestos de empresas y administraciones. Sin embargo, el crecimiento no será uniforme. Las compañías seguirán aumentando la inversión, pero también serán más exigentes a la hora de decidir dónde gastan el dinero.
Durante los últimos años muchas organizaciones han probado asistentes, herramientas de redacción, sistemas de análisis o aplicaciones capaces de generar código. Ahora empieza una etapa distinta: la de comprobar si esas herramientas reducen costes, ahorran tiempo o mejoran de verdad los procesos internos.
Los modelos especializados serán los que más crezcan
Gartner divide el mercado en cuatro grandes categorías. La de mayor tamaño seguirá siendo la formada por plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático, pero el crecimiento más rápido corresponderá a los modelos diseñados para sectores o tareas concretas.
| Segmento | Gasto en 2025 | Previsión para 2026 | Crecimiento |
|---|---|---|---|
| Modelos fundacionales de IA generativa | 11.438 M$ | 23.356 M$ | 104,2 % |
| Modelos especializados y de dominio | 1.583 M$ | 4.910 M$ | 210,0 % |
| Plataformas de desarrollo de aplicaciones de IA | 6.885 M$ | 9.541 M$ | 38,6 % |
| Plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático | 19.405 M$ | 26.444 M$ | 36,3 % |
| Total | 39.311 M$ | 64.252 M$ | 63,4 % |
Los llamados modelos fundacionales de IA generativa, capaces de redactar, resumir, programar o analizar documentos, pasarán de 11.438 a 23.356 millones de dólares. Es un aumento del 104,2 %, más del doble en solo un año.
Aun así, el mayor salto se producirá en los modelos especializados. Su gasto crecerá desde 1.583 hasta 4.910 millones de dólares, un 210 % más.
Estos sistemas no pretenden responder sobre cualquier asunto. Están preparados para trabajar en campos concretos como sanidad, banca, seguros, derecho, industria o atención al cliente. Pueden utilizar vocabulario específico, documentos internos y reglas propias de cada actividad.
Para muchas empresas, esa especialización resulta más útil que disponer siempre del modelo más potente. Una herramienta preparada para revisar contratos o clasificar informes médicos puede ser más rápida, barata y precisa que un modelo generalista de gran tamaño.
Las empresas ya no quieren pagar sin saber para qué
El crecimiento del mercado llega acompañado de una mayor vigilancia de los presupuestos. Gartner señala que las empresas están prestando más atención a la eficiencia, el control de costes y los resultados medibles.
La cuestión ya no es únicamente si una herramienta funciona. También importa cuánto cuesta cada consulta, cuánto tarda en responder, cuántos errores comete y si puede utilizarse con seguridad dentro de la organización.
En la inteligencia artificial generativa, el precio suele calcularse según la cantidad de texto o información que procesa el modelo. El problema aparece cuando una aplicación realiza miles o millones de consultas al mes, o cuando un agente necesita encadenar numerosas operaciones para completar una sola tarea.
Una prueba limitada puede resultar barata. Un servicio desplegado entre miles de empleados puede generar una factura difícil de prever.
Por eso Gartner considera que tendrán ventaja los proveedores que ofrezcan información clara sobre el uso, el rendimiento y los costes. También ganarán importancia las herramientas capaces de comparar varios modelos y escoger el más adecuado en cada momento.
No siempre será necesario utilizar el modelo más avanzado
La competencia entre empresas como OpenAI, Anthropic, Google, Meta, Microsoft o los desarrolladores chinos ha multiplicado la oferta de modelos disponibles. Cada uno presenta distintas capacidades, precios y condiciones de uso.
Un modelo puede ser especialmente bueno escribiendo código, otro puede destacar en análisis documental y un tercero puede responder más deprisa con un coste inferior. Las empresas tendrán que decidir cuál utilizar en función de cada necesidad.
Eso abre la puerta a sistemas que combinen varios modelos. Una aplicación puede usar uno pequeño y barato para las tareas sencillas, y reservar otro más avanzado para los problemas complejos.
Por ejemplo, un servicio de atención al cliente podría emplear un modelo ligero para clasificar consultas habituales y recurrir a uno más potente cuando el caso necesite revisar varios documentos o interpretar una reclamación complicada.
Este reparto permite reducir el gasto sin renunciar a las capacidades avanzadas cuando realmente hacen falta.
Las plataformas de control tendrán cada vez más peso
La proliferación de modelos crea nuevas oportunidades, pero también más complejidad. Las empresas necesitan saber qué herramientas utiliza cada departamento, qué datos se comparten, cuánto dinero se consume y si las respuestas cumplen las políticas internas.
Ahí entran las plataformas de gestión de inteligencia artificial. Estas soluciones permiten supervisar el uso, establecer límites de gasto, comprobar la calidad de las respuestas y bloquear determinados datos o tareas.
Gartner prevé que las plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático alcancen los 26.444 millones de dólares en 2026, un 36,3 % más que el año anterior. Seguirán siendo la mayor categoría por volumen.
Las plataformas para desarrollar aplicaciones de IA crecerán un 38,6 %, hasta los 9.541 millones de dólares. Incluyen las herramientas que permiten crear asistentes, automatizaciones y servicios conectados con bases de datos o programas empresariales.
El crecimiento de estas categorías demuestra que contratar acceso a un modelo es solo una parte del proyecto. También hacen falta integración, seguridad, formación, mantenimiento y control.
El mercado entra en una fase más práctica
La inversión prevista por Gartner muestra que las empresas siguen confiando en la inteligencia artificial, pero también que el entusiasmo inicial empieza a dar paso a decisiones más prácticas.
Ya no basta con presentar una demostración llamativa. Los proveedores deberán explicar qué problema resuelven, cuánto cuesta su solución y cómo se comporta cuando se utiliza de forma continuada.
Gartner considera que los mayores beneficiados serán quienes ayuden a las organizaciones a decidir dónde y cómo utilizar la IA. Eso incluye elegir el modelo adecuado, supervisar su rendimiento, aplicar reglas de seguridad y evitar que los costes se disparen.
El mercado crecerá con rapidez, pero la competencia también será más dura. Los desarrolladores tendrán que demostrar que sus herramientas se usan de manera sostenida y que generan ingresos suficientes para mantener el negocio.
La inteligencia artificial seguirá ganando espacio en empresas y servicios públicos. La diferencia estará en cómo se aplica: con proyectos concretos, objetivos medibles y un control mucho mayor sobre cada euro invertido.
Preguntas frecuentes
¿Cuánto crecerá el mercado de modelos y plataformas de IA en 2026?
Gartner prevé un aumento del 63,4 %, desde 39.311 millones de dólares en 2025 hasta 64.252 millones en 2026.
¿Qué tipo de modelos crecerá más?
Los modelos especializados y diseñados para sectores concretos crecerán un 210 %, hasta alcanzar los 4.910 millones de dólares.
¿Por qué las empresas controlan más el gasto en inteligencia artificial?
Porque el coste puede aumentar rápidamente cuando crece el número de usuarios, consultas y tareas automatizadas. Las compañías quieren conocer el coste real y los resultados obtenidos.
¿Qué proveedores pueden salir más beneficiados?
Los que ayuden a elegir modelos, controlar el consumo, supervisar el rendimiento y aplicar políticas de uso dentro de las organizaciones.
