El gasto empresarial en IA alcanzó US$176.800 millones hasta septiembre de 2026 y los agentes de IA cargan con la mayor parte de esa factura. Menlo Ventures publicó el 3 de noviembre su informe State of Enterprise AI: el despliegue en empresas multiplicó por 5,4 el registro de 2025, cerrado en US$33.000 millones. Ninguna otra partida de tecnología crece a ese ritmo.
La adopción subió poco: del 55 % al 65 % de las empresas encuestadas. El dinero no llegó por empresas nuevas, llegó porque las mismas gastaron mucho más de lo planeado. El promedio real fue 4,7 veces el gasto de 2025 frente a una previsión de 1,9 veces, unas 2,5 veces el presupuesto. La mediana fue menos extrema, 2,2 veces frente a 1,8 previstas, y esa brecha delata un grupo pequeño de usuarios intensivos que concentra una parte desproporcionada de la factura.
Puesta en escala, la cifra ya pesa como una industria. US$176.800 millones equivalen a más del 30 % de los ingresos de la nube pública, cuando hace un año eran el 6 %. La serie de Menlo Ventures marca US$1.700 millones en 2023, US$8.500 millones en 2024 y US$33.000 millones en 2025: unas 100 veces en tres años. Un negocio hispano que paga dos suscripciones al mes negocia, en la práctica, en la mesa de clientes mucho más grandes.
Los agentes de IA consumen el 80 % de los tokens
OpenRouter, la plataforma que conecta con cientos de modelos por una sola vía, da la medida del cambio. Los agentes generan el 80 % de sus tokens, unos 130,9 billones por semana, cerca de siete veces el uso humano. Su tráfico creció 37 veces desde febrero, cuando superó al de personas tras los lanzamientos de Opus 4.6 y GPT-5.3-Codex. Una semana después de la salida de Opus 4.5, en noviembre de 2025, ese tráfico ya se había triplicado.
La razón del desborde está en la forma de trabajar de estos programas. Un agente no se cansa ni espera turno: ejecuta tareas en paralelo y sigue operando cuando el empleado cierra la computadora. El gasto dejó de atarse al número de empleados con licencia y pasó a atarse al volumen de trabajo entregado. Factory, con agentes de programación autónomos, duplicó ingresos mes a mes durante seis meses hasta abril de 2026.
El mercado de aplicaciones confirma el patrón. De US$77.300 millones en aplicaciones empresariales de IA, la programación suma US$34.000 millones y los asistentes conversacionales US$25.000 millones: entre los dos, el 76 %. Y una parte grande queda en casa de los laboratorios: Claude Code y Codex suman US$24.000 millones, el 70 % del gasto en esa categoría. El cliente paga el modelo, paga la aplicación del mismo dueño y paga la infraestructura donde corre.
Tres laboratorios captan el 69 % del gasto en IA
Anthropic, OpenAI y Google se reparten US$122.700 millones, el 69 % del gasto de despliegue, frente al 50 % del año pasado. En interfaces de programación de modelos grandes, Anthropic subió del 40 % al 55 %, OpenAI del 27 % al 31 % y Google cayó del 21 % al 9 %. Anthropic y OpenAI juntas ya suman el 86 % de ese renglón. Google paga no haber igualado los modelos insignia rivales tras Gemini 3 Pro.
Esa pelea ya tuvo episodios públicos, como los descuentos de OpenAI para captar clientes de Anthropic, y los compradores no están eligiendo por precio. Los modelos de frontera pasaron del 18 % al 42 % de los tokens y del 35 % al 63 % del gasto. Los más usados hoy son Claude Opus 5.5, a US$4 por millón de tokens de entrada y US$20 de salida, y GPT-6 Astra, a US$10 y US$60. Hace un año mandaban Claude Sonnet 4.5 y GPT-5, más baratos: la migración fue hacia arriba, no hacia la oferta.
Uno de cada cinco tokens ya lo procesa el código abierto, que retiene solo el 4 % del gasto en modelos. Grok 4.7, Kimi K3, DeepSeek V4 y GLM-5.3, cercanos a la frontera y mucho más baratos, suman entre todos menos del 5 % de ese gasto. Uso sin dinero detrás: las empresas prueban lo abierto, pero pagan lo cerrado cuando la tarea importa.
El origen del dinero también rompe el guion de la sustitución. El 55 % del gasto nuevo salió de presupuestos creados para IA, no de partidas de software ni de nómina. Del presupuesto de software salió el 22 %: 13 puntos quedaron en proveedores tradicionales que convirtieron licencias en productos de IA y 9 puntos, unos US$12.600 millones, en vendedores nativos de IA. Construir los modelos costó US$102.500 millones, y cada dólar de entrenamiento ya genera US$1,70 en ingresos por uso.
La letra pequeña importa. Los datos salen de una encuesta de Morning Consult a casi 400 responsables de tecnología en Estados Unidos, entre el 8 y el 26 de septiembre, que controlan más de US$4.000 millones en gasto de IA, más un modelo propio de Menlo Ventures. La firma invierte en Anthropic y en OpenRouter, dos protagonistas de sus tablas, y lo declara en el documento. Queda por comprobar si la concentración del gasto empresarial en IA baja del 69 % cuando la capacidad se abarate: para eso, el código abierto tendrá que convertir su 19 % de uso en gasto real.
Fuente: Menlo Ventures
