El costo oculto de la tecnología: por qué la deuda técnica está frenando a las empresas
Por Luis Battilana, Country Manager de Baufest México y Director General de Servicios para la Industria Financiera de Baufest Latam.
Durante años, la conversación sobre transformación digital se centró, principalmente, en la adopción de nuevas tecnologías que atravesaban a toda la organización, con la expectativa de mejorar la competitividad en mercados cada vez más digitales y mejorar en la experiencia de los consumidores. Sin embargo, a pesar del gran volumen de inversión realizado, muchas organizaciones aún no logran capturar su valor.
En el centro de esta paradoja está la deuda técnica. Muchas empresas han construido sus plataformas digitales sobre capas acumuladas de tecnología —sistemas heredados, integraciones parciales, arquitecturas fragmentadas— que con el tiempo se vuelven difíciles de mantener, escalar o evolucionar. Esta deuda no siempre es visible en los estados financieros, pero impacta directamente en la velocidad para adoptar la innovación, los costos operativos y la capacidad de adaptación al mercado.
Las cifras reflejan la magnitud del problema. Diversos análisis muestran que gran parte de los presupuestos de TI sigue concentrándose en sostener la operación existente. En muchas organizaciones, entre mantenimiento, soporte y evolución de sistemas heredados, hasta el 75% del gasto tecnológico se destina simplemente a mantener funcionando la infraestructura y operación actual.
Esto deja un margen cada vez más reducido para innovación real. De hecho, los costos asociados a aplicaciones y ecosistemas tecnológicos existentes pueden consumir la mayor parte del presupuesto operativo de TI, limitando la capacidad de las empresas para modernizar arquitecturas, integrar nuevas capacidades o escalar iniciativas de forma efectiva.
En este contexto, la Inteligencia Artificial (IA) aparece como una promesa transformadora. Y, en efecto, muchas empresas, particularmente en el sector financiero, ya la están utilizando en procesos clave como detección de fraude, scoring crediticio, automatización de operaciones o atención al cliente. Sin embargo, en la mayoría de los casos, su adopción sigue fragmentada y concentrada en iniciativas específicas, sin lograr integrarse de forma transversal en la operación de las organizaciones.
En paralelo, en muchos casos, la IA opera sobre arquitecturas tecnológicas que no fueron diseñadas para sostenerla. Se implementa como una capa adicional, sin integración real con las aplicaciones, los datos y los procesos de negocio que soportan la operación. El resultado es una paradoja: organizaciones que “usan IA”, pero que aún no logran incorporar esta tecnología en su ADN ni transformar verdaderamente su funcionamiento.
Aquí es donde la deuda técnica se convierte en una deuda de negocio. Porque no solo encarece la operación, sino que limita la capacidad de evolucionar hacia modelos más inteligentes, automatizados y competitivos. En otras palabras, la obsolescencia tecnológica está frenando el verdadero potencial de la IA.
Paradójicamente, la misma IA puede ser parte de la solución. Hoy, las capacidades de modernización asistida por la IA permiten analizar, refactorizar y migrar sistemas legacy de manera más eficiente. La automatización inteligente facilita la optimización de procesos, mientras que nuevas arquitecturas permiten construir entornos más flexibles, escalables y preparados para el cambio.
Pero aprovechar esta oportunidad requiere un cambio de enfoque. No se trata de seguir incorporando nuevas capas tecnológicas sobre arquitecturas existentes, sino de preparar la base sobre la cual la IA necesita operar.
En el sector financiero, este desafío es especialmente crítico. La presión por innovar convive con la necesidad de mantener estabilidad, seguridad y cumplimiento regulatorio. Sin embargo, postergar la modernización no reduce el riesgo: lo acumula y como consecuencia lo incrementa. Y en un entorno donde la velocidad de cambio es cada vez mayor, esa acumulación puede convertirse en una desventaja estructural.
El punto de partida no es la implementación de nuevas herramientas o capas tecnológicas, sino preparar el ecosistema tecnológico para que la IA pueda integrarse de forma correcta y escalable. Incorporarla sobre entornos que no están preparados no solo limita su impacto: también puede terminar desaprovechando gran parte de su verdadero potencial.
Porque en esta nueva etapa, la ventaja competitiva no estará en quién adopte la IA primero, sino en quién tenga la capacidad de integrarla en el corazón de su operación. No como una capa adicional, sino como parte esencial de su maquinaria. Las empresas que entiendan esto no solo serán más eficientes: serán más adaptables, resilientes y, sobre todo, competitivas en un entorno donde la tecnología ya no es un diferenciador, sino la base sobre la que se construye el negocio.
