Presupuesto de IA 2027: guía por tamaño de empresa

Un presupuesto de IA para 2027 realista se construye con cinco partidas —licencias, proyectos, consumo de modelos, mantenimiento y personas— y su tamaño depende mucho menos de la facturación que del número de procesos que quieras automatizar. Como orden de magnitud para una empresa española que ya ha pasado la fase de pruebas: una micro se mueve en 3.000-12.000 € al año, una pyme en 15.000-60.000 €, una mediana en 60.000-250.000 € y una grande empieza donde acaba esa horquilla.

Estamos en temporada de presupuestos, y en las conversaciones de estas semanas se repite el mismo patrón: dirección pregunta "¿cuánto ponemos de IA?" y nadie sabe responder porque el año pasado se gastó a base de facturas sueltas que nunca formaron una partida. Este artículo es el que nos habría gustado tener delante en esas reuniones. Va por tamaños, con rangos, con lo que se suele olvidar y con la parte incómoda: cómo se defiende la cifra cuando el director financiero pregunta qué se lleva a cambio.

¿Qué partidas tiene realmente un presupuesto de IA?

Cinco, y confundirlas es el error más común. La mayoría de presupuestos que vemos solo contemplan la primera, y por eso se quedan cortos a mitad de año.

• Licencias de herramientas. Asistentes corporativos por usuario, herramientas verticales (transcripción, diseño, código, atención). Es gasto recurrente, predecible y por cabeza. En las licencias corporativas habituales, la referencia de mercado ronda los 20-30 € por usuario y mes (precios de lista consultados en agosto de 2026, revisa el tuyo antes de cerrar la cifra).
• Proyectos de automatización. Construir agentes e integraciones concretas. Es la partida que genera el retorno grande, y la que más varía: un chatbot básico está en 1.500-3.000 €, y un agente a medida conectado a tus sistemas, en 15.000-40.000 € por proyecto en el tamaño pyme.
• Consumo de modelos (API). Lo que cuesta que los agentes piensen. Es la partida que más asusta y menos suele pesar: en la mayoría de despliegues de pyme hablamos de decenas o pocos cientos de euros al mes por agente, siempre que el diseño sea sensato.
• Mantenimiento y evolución. Del 10 al 20% anual del coste de construcción de cada agente. No es opcional: los modelos cambian, las APIs cambian y las reglas de negocio cambian.
• Personas y formación. Horas internas de quien coordina, y formación real del equipo. Es la partida que más se recorta y la que más caro sale recortar.

Si tu presupuesto de 2027 solo tiene licencias, lo que has presupuestado no es IA: es software. La diferencia entre una empresa que usa herramientas de IA y una que automatiza procesos está entera en la segunda partida.

¿Cuánto presupuestar según el tamaño de la empresa?

Estos rangos suponen una empresa que ya tiene algo hecho y quiere consolidar en 2027, no una que arranca de cero en enero. Son horquillas de trabajo, no tarifas: el número real depende de cuántos procesos toques.

Dos avisos sobre esta tabla. El primero: si tu cifra sale muy por debajo del rango, probablemente no has presupuestado el mantenimiento ni las horas internas, y aparecerán igual. El segundo: si sale muy por encima, revisa cuántos proyectos has metido en un solo año —el límite real casi nunca es el dinero, es la capacidad de la organización para absorber cambios—. Tres automatizaciones bien adoptadas rinden más que ocho a medio implantar.

¿Cómo se defiende la partida ante dirección?

Con tres números y una frase. Los tres números son: horas liberadas al año, coste cargado de esas horas y plazo de recuperación. La frase es qué se hará con las horas liberadas, porque un ahorro que no se reasigna a algo no aparece en ninguna cuenta de resultados.

El error clásico es presentar la IA como inversión estratégica en abstracto. Funciona mucho mejor la lógica inversa: "estos cuatro procesos consumen 180 horas al mes; automatizando tres de ellos liberamos 110; el coste es X y se recupera en Y meses; con esas horas atendemos el crecimiento previsto sin ampliar plantilla". Eso es un caso de negocio, y se discute como cualquier otro.

Ayuda mucho llevar la línea base medida, no estimada. Si no tienes medición previa, mide antes de pedir: dos semanas de registro honesto de dónde se van las horas valen más que cualquier presentación. El método de cálculo completo lo desarrollamos en ROI de la inteligencia artificial en la empresa.

Y una recomendación de formato: presenta un escenario base y un escenario mínimo. Que dirección pueda recortar sin matar el proyecto evita la negociación de todo o nada, que casi siempre acaba en nada.

¿Qué se te va a olvidar presupuestar?

Estas cinco cosas, en este orden de frecuencia. Las vemos aparecer en marzo, cuando ya no hay partida.

1. El mantenimiento del año anterior. Todo lo que construiste en 2026 tiene un coste recurrente en 2027. Ese 10-20% anual se olvida sistemáticamente. Lo desarrollamos en coste de mantenimiento de agentes de IA.
2. Las horas internas. Un proyecto de automatización consume tiempo de quien conoce el proceso. Si no lo presupuestas, se lo quitas a otra cosa sin decirlo.
3. La formación real. No un webinar de una hora: acompañamiento durante semanas. Sin esto, la licencia se paga y no se usa.
4. El entorno de pruebas y la seguridad. Accesos, revisión de permisos, registro de actividad. Barato si se planifica, caro si se improvisa.
5. El coste de los datos. Limpiar, estructurar y dar acceso a la información que el agente necesita. En más de un proyecto es la mitad del esfuerzo.

¿Y si en 2026 gastaste y no viste retorno?

Es más común de lo que se admite en público, y casi siempre tiene la misma causa: se compraron licencias en lugar de automatizar procesos. Repartir asistentes entre todo el equipo produce mejoras individuales difusas —cada uno ahorra unos minutos— que no aparecen en ninguna métrica de negocio porque no cambian ningún proceso.

La corrección para 2027 no es gastar más, es cambiar el reparto: menos licencias generalistas para todos y más presupuesto en dos o tres procesos concretos con dueño, línea base y fecha de medición. Un proceso automatizado de punta a punta genera un número que se puede enseñar; cien licencias, no.

Si vienes de ese punto, empieza el presupuesto por una auditoría corta de lo que ya pagas. Es habitual encontrar licencias infrautilizadas que financian, ellas solas, el primer proyecto del año.

Cómo construir la cifra en cinco pasos

1. Inventaría lo que ya pagas. Todas las suscripciones con IA, incluidas las que contrató alguien con su tarjeta. Suma anualizada.
2. Lista los procesos candidatos con volumen y horas mensuales. Sin volumen no hay caso.
3. Selecciona 2-4 para el año según horas liberadas y facilidad, no según lo interesante que suenen.
4. Aplica los rangos de construcción y súmales el 10-20% de mantenimiento, más las horas internas.
5. Reserva un 10-15% de contingencia para lo que aparezca a mitad de año, que aparecerá.

Nosotros operamos así nuestros propios negocios: presupuestamos por procesos, no por herramientas, y revisamos la cifra cada trimestre contra las horas realmente liberadas. Si quieres el detalle de cómo se reparte entre equipos, licencias y personas, lo desarrollamos en cómo deben invertir las empresas en IA; y si tu caso es una pyme que arranca, tienes la versión aterrizada en presupuesto de automatización para pymes.

Preguntas frecuentes

¿Qué porcentaje de la facturación debería dedicar a IA?

Es la pregunta equivocada, aunque se haga siempre. El porcentaje sobre facturación no dice nada porque el coste de automatizar depende del número y complejidad de los procesos, no de lo que vendas. Presupuesta de abajo arriba —procesos, horas, rangos— y comprueba después qué porcentaje sale. Si el resultado te parece alto, revisa el retorno, no el porcentaje.

¿Es mejor presupuestar como capex o como opex?

En la práctica, casi todo acaba en opex: las licencias y el consumo de API son gasto corriente, y los proyectos suelen contratarse como servicio. Lo relevante para la defensa interna no es la clasificación contable sino que la partida tenga dueño y métrica, porque un presupuesto sin responsable es el primero que se recorta.

¿Cuánto reservo para consumo de API?

Empieza con una estimación por agente y volumen mensual de operaciones, y presupuesta con holgura los primeros meses hasta tener consumo real. En despliegues de pyme suele ser una fracción pequeña del total, pero conviene ponerle alerta de gasto desde el primer día: los sustos no vienen del uso normal, vienen de un bucle mal diseñado.

¿Y si el año que viene todo baja de precio?

Los precios por unidad de cómputo llevan tiempo bajando, pero el gasto total de las empresas no baja, porque se automatiza más. Presupuesta con los precios de hoy y trata cualquier bajada como margen, no como plan. Y revisa la cifra a mitad de año: un presupuesto anual de IA que no se revisa en junio está desactualizado.

¿Cuándo empieza a notarse el retorno?

Las métricas operativas (tiempo por documento, tiempo de respuesta) se mueven en semanas; las de negocio necesitan entre 4 y 8 semanas de datos limpios para leerse con seriedad. Por eso el presupuesto debe incluir la fecha de medición desde el principio: sin línea base y sin fecha, la discusión del año siguiente vuelve a ser una opinión.