Del gasto en IA a los retornos de IA.

Fluidez de IA para cada equipo. FinOps para tu gasto en IA. Portabilidad de modelos, no dependencia — frontier, soberano u open source.

El estado de la IA empresarial, 2026

El gasto es real. Los retornos no.

Los presupuestos de IA se duplicaron este año. La mayoría de las empresas no tienen nada que mostrar.

59%
de las empresas gastan más de $1M al año en IA
29%
obtienen un ROI significativo de la IA generativa
82¢
de cada dólar de IA se pierden en retrabajo
8%
de los empleados en EE. UU. usan IA a diario

Writer 2026 (n=2,400) · McKinsey 2025 (n=1,993) · Panel de fuerza laboral de EE. UU. de Gallup

The adoption gap

Engineering teams
90%
White-collar average
27%
Individual contributors
16%
Daily active use (US)
8%

Stanford HAI · Gallup 2025

Pagas por la IA y usas solo una fracción

Licencias compradas para toda la empresa, adopción fuera de ingeniería en 27%. Los superusuarios logran 5× la productividad con las mismas plataformas que todos los demás ignoran.

Nadie es responsable de la IA y no hay presupuesto para contratar a quien lo sea

Las empresas medianas no tienen equipos de IA dedicados. La plataforma y la experiencia no deberían requerir uno.

La factura sube y no explica nada

Sin enrutamiento, sin medición. Cada tarea recae en el modelo por defecto más caro y nadie puede demostrar que algo haya funcionado.

Ingeniería la adoptó. Los demás no.

El 51% de los desarrolladores usa IA a diario. Promedio de oficinistas: 27%. Colaboradores individuales: 16%. Las plataformas funcionan — la mayoría simplemente no logra que funcionen.

La plataforma

Cuatro capacidades. Una plataforma. Un contrato.

Comparten el mismo contexto y la misma puntuación. Cómpralas a cuatro proveedores y terminarás con cuatro paneles y ninguna respuesta.

01

AI Fluency

Prompts, skills y flujos de trabajo a partir de una intención simple. Reutilizables por todo el equipo. Capacidad por la práctica, no por un curso.

02

AI FinOps

Costo y consumo de tokens rastreados por equipo y servicio. Enrutamiento semántico al modelo de mejor relación valor para cada tarea. Un panel para todo el gasto en IA.

03

AI Quality

Puntuación anti-slop y anti-alucinación en cada artefacto. Evaluaciones sobre el trabajo cotidiano — 16 dimensiones, cada resultado.

04

AI Governance

Portabilidad de modelos, nunca dependencia — frontier, soberano u open source. Skills, modelos y controles de gasto autorizados. ROI por artefacto frente a la línea base humana, listo para auditoría desde el primer día.

Shared layer Context & Memory Individual + team context composing into every generation

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