El gasto mundial de los usuarios finales en plataformas y modelos de inteligencia artificial alcanzará los 64.252 millones de dólares en 2026, un 63,4 % más que los 39.311 millones registrados en 2025, según las previsiones de Gartner. El mayor crecimiento corresponderá a los modelos especializados, mientras las empresas empiezan a exigir más control sobre los costes, el rendimiento y el uso real de cada sistema.
Las claves del mercado de plataformas y modelos de IA en 20 segundos
- El gasto crecerá un 63,4 % en 2026 y superará los 64.000 millones de dólares.
- Los modelos generativos fundacionales duplicarán su facturación.
- Los modelos especializados aumentarán un 210 %.
- Las empresas vigilarán más el coste por uso, la latencia y la fiabilidad.
- Las plataformas de gestión y evaluación de modelos ganarán peso.
La previsión refleja una fase distinta en la adopción empresarial de la IA. Durante los primeros años del auge generativo, muchas compañías concentraron sus esfuerzos en probar asistentes, conectar modelos mediante interfaces de programación de aplicaciones (API) y lanzar proyectos piloto. Ahora la conversación empieza a desplazarse desde la experimentación hacia el control operativo.
Las empresas ya no preguntan únicamente qué modelo obtiene mejores resultados en una prueba concreta. También quieren saber cuánto cuesta completar una tarea, qué latencia ofrece, cuántos errores comete, dónde procesa los datos y si su rendimiento se mantiene cuando aumenta el número de usuarios.
Ese cambio favorece a los proveedores capaces de ofrecer herramientas para comparar modelos, controlar el consumo de tokens, aplicar políticas internas y medir qué aplicaciones generan un resultado económico real.
Los modelos especializados crecerán más que los generalistas
Gartner divide el mercado en cuatro grandes grupos. Los modelos fundacionales de inteligencia artificial generativa continuarán concentrando una parte importante del gasto, pero la categoría que más crecerá será la de los modelos de lenguaje específicos de un dominio y otras soluciones generativas especializadas.
| Segmento | Gasto en 2025 | Previsión para 2026 | Crecimiento |
|---|---|---|---|
| Modelos fundacionales de IA generativa | 11.438 M$ | 23.356 M$ | 104,2 % |
| Modelos especializados y específicos 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 % |
| Mercado total | 39.311 M$ | 64.252 M$ | 63,4 % |
Los modelos generativos fundacionales pasarán de 11.438 a 23.356 millones de dólares, lo que supone un crecimiento del 104,2 %. En esta categoría se incluyen los grandes modelos generalistas utilizados para programación, redacción, razonamiento, análisis de documentos y creación de agentes.
Sin embargo, los modelos especializados crecerán desde 1.583 hasta 4.910 millones de dólares. La subida del 210 % muestra que muchas organizaciones buscan sistemas adaptados a sectores o procesos concretos, como sanidad, servicios jurídicos, finanzas, industria, seguros o atención al cliente.
Un modelo general puede resolver una variedad más amplia de consultas, pero también puede resultar más caro y menos preciso cuando se utiliza para una tarea muy delimitada. Los modelos especializados pueden entrenarse o ajustarse con vocabulario, reglas y datos propios de un sector, además de ejecutarse con menos recursos en determinados escenarios.
Esto no significa que vayan a sustituir a los grandes modelos. Lo más probable es que las empresas combinen varios. Un sistema avanzado puede encargarse de los problemas complejos, mientras modelos más pequeños procesan clasificaciones, búsquedas, extracción de información o respuestas repetitivas.
La factura de la IA empieza a recibir más atención
El crecimiento del gasto no implica que las empresas estén dispuestas a pagar sin límites. Gartner detecta una vigilancia mayor de los presupuestos, con especial atención a la eficiencia, el control del consumo y los resultados medibles.
La consultora considera que el gasto se desplazará hacia los proveedores que puedan demostrar una relación clara entre coste, latencia, rendimiento y fiabilidad. También ganarán ventaja quienes integren evaluaciones, transparencia de precios y seguimiento del uso dentro de los flujos de trabajo de sus clientes.
Esta presión responde a la propia evolución de los proyectos. Una prueba con cien consultas puede tener un coste reducido. El problema aparece cuando una empresa incorpora asistentes a miles de empleados o despliega agentes que realizan decenas de llamadas al modelo para completar una sola tarea.
La tarifa por millón de tokens ofrece una referencia, pero no explica por sí sola el coste final. También influyen la extensión del contexto, la longitud de la respuesta, el número de intentos, las llamadas a herramientas, el uso de modelos de razonamiento y la necesidad de revisar manualmente los resultados.
Un modelo barato por token puede resultar caro si necesita repetir el proceso varias veces. Del mismo modo, un modelo más avanzado puede compensar una tarifa superior si completa el trabajo con menos pasos y errores.
Por eso el mercado está desarrollando nuevas capas de software dedicadas a observar el comportamiento de los modelos. Estas plataformas permiten comparar proveedores, establecer límites de gasto, detectar respuestas deficientes y dirigir cada tarea hacia el sistema más adecuado.
Elegir un único modelo dejará de ser suficiente
El crecimiento del mercado también está ampliando el número de modelos disponibles. OpenAI, Anthropic, Google, Meta, Mistral, xAI, Alibaba, DeepSeek y Moonshot AI ofrecen familias con diferentes niveles de capacidad, velocidad, precio y apertura.
Para las empresas, esta variedad crea oportunidades, pero también añade complejidad. Un modelo puede destacar en programación, otro en análisis documental y un tercero en tareas rápidas de alto volumen. La elección depende además de los requisitos de privacidad, la región donde se procesan los datos y la posibilidad de ejecutar el sistema en infraestructura propia.
Los proveedores mejor situados no serán necesariamente quienes posean el modelo con más parámetros o la puntuación más alta. Gartner prevé que ganarán peso las compañías capaces de ayudar a gestionar dónde y cómo se utiliza la inteligencia artificial en toda la organización.
Ese papel puede corresponder a plataformas de IA, proveedores cloud, integradores o herramientas independientes de gestión. Su función será seleccionar el modelo adecuado, supervisar su rendimiento, aplicar políticas y mantener el gasto bajo control.
La tendencia también favorece las arquitecturas con varios modelos. Una aplicación puede utilizar un sistema pequeño para clasificar una consulta y recurrir a otro más avanzado solo cuando la complejidad lo requiere. De esta forma reduce costes sin renunciar a una mayor capacidad cuando resulta necesaria.
Las plataformas seguirán siendo el mayor segmento
Aunque los modelos especializados protagonizan el crecimiento porcentual, las plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático continuarán siendo el segmento de mayor tamaño. Gartner prevé que generen 26.444 millones de dólares en 2026, un 36,3 % más.
Estas plataformas reúnen herramientas para preparar datos, entrenar modelos, desplegarlos y supervisar su comportamiento. Muchas ya incorporan catálogos de modelos generativos, sistemas de evaluación y controles para agentes.
Las plataformas de desarrollo de aplicaciones de IA también aumentarán un 38,6 %, hasta los 9.541 millones de dólares. En este grupo se encuentran los entornos que permiten crear asistentes, automatizaciones y aplicaciones conectadas con bases de datos o servicios empresariales.
Su crecimiento muestra que el gasto no se limita al acceso a modelos. Las organizaciones necesitan infraestructura, integración, seguridad, monitorización y personal cualificado para convertir una API en un servicio capaz de funcionar en producción.
La cifra de 64.252 millones debe entenderse además como una parte concreta del gasto total relacionado con la inteligencia artificial. Gartner estima que el desembolso mundial en IA, incluyendo infraestructura, dispositivos, servicios y otros componentes, llegará a varios billones de dólares durante 2026. El mercado de plataformas y modelos representa el software que permite desarrollar y ejecutar esas aplicaciones, no toda la inversión asociada a centros de datos, semiconductores o servicios profesionales.
El reto pasa de probar la IA a gobernarla
El crecimiento previsto confirma que la inteligencia artificial ya forma parte de los presupuestos tecnológicos habituales. Pero también anticipa una selección más exigente de proveedores.
Durante la fase inicial bastaba con demostrar que un modelo podía generar texto, resumir documentos o escribir código. En la siguiente etapa deberá demostrar que funciona de manera estable, cumple las políticas de la organización y genera un retorno suficiente para justificar su coste.
La gestión de modelos, la observabilidad y el control financiero se convertirán así en componentes habituales de la infraestructura de IA. Las empresas tendrán que decidir qué tareas pueden delegar, qué datos puede consultar cada agente y cuánto presupuesto puede consumir antes de solicitar una autorización.
El mercado seguirá creciendo con rapidez, pero el dinero no se repartirá de forma uniforme. Los proveedores que no puedan demostrar un uso sostenido, clientes activos y márgenes viables afrontarán una presión creciente. Para Gartner, la ventaja recaerá en quienes faciliten a las empresas elegir, medir y controlar la IA, no únicamente en quienes lancen el siguiente modelo de gran tamaño.
Preguntas frecuentes
¿Cuánto crecerá el mercado de plataformas y modelos de IA en 2026?
Gartner prevé un crecimiento del 63,4 %, desde 39.311 millones de dólares en 2025 hasta 64.252 millones en 2026.
¿Qué segmento de IA crecerá más?
Los modelos de lenguaje específicos de dominio y otros modelos generativos especializados aumentarán un 210 %, hasta alcanzar los 4.910 millones de dólares.
¿Por qué las empresas están controlando más el gasto en IA?
Porque el precio basado en uso puede resultar difícil de prever cuando aumentan los usuarios, los agentes y las llamadas a los modelos. Las organizaciones buscan medir mejor el coste por tarea y los resultados obtenidos.
¿Qué proveedores pueden beneficiarse más?
Gartner apunta a los que permitan seleccionar modelos, supervisar el rendimiento, controlar los costes y aplicar políticas de uso en toda la organización.
