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El 29 por ciento de los gastos en la nube constituye un despilfarro. A escala mundial, esto representa m\u00e1s de 100 000 millones de d\u00f3lares estadounidenses al a\u00f1o que se pierden en recursos sin utilizar, instancias sobredimensionadas y suscripciones olvidadas. El movimiento FinOps deber\u00eda cambiar esta situaci\u00f3n. Sin embargo, tres a\u00f1os despu\u00e9s de su consolidaci\u00f3n, el Informe State of FinOps 2026 revela lo siguiente: solo el 14 por ciento de las empresas ha alcanzado el nivel de madurez en el que efectivamente disminuye el despilfarro. Para el resto, el 86 por ciento, FinOps es un proceso que existe, pero que no entrega resultados.<\/strong><\/p>\n Los informes Flexera State of the Cloud<\/a> documentan desde 2023 la misma inc\u00f3moda verdad: entre el 27 y el 29 por ciento de los gastos en la nube se desperdician. Esta cifra no var\u00eda. En 2023: 27 por ciento. En 2024: 27 por ciento. En 2025: 28 por ciento. En 2026: 29 por ciento. Incluso la tendencia muestra una ligera subida.<\/p>\n \u00bfQu\u00e9 es FinOps?<\/strong> FinOps (Operaciones Financieras) es una disciplina de gesti\u00f3n que integra a los equipos de tecnolog\u00eda, finanzas y negocio con el fin de hacer transparentes los gastos en la nube, reducir el despilfarro y alinear las inversiones con los resultados empresariales. La FinOps Foundation define tres niveles de madurez: Crawl<\/em> (primera visibilidad), Walk<\/em> (optimizaci\u00f3n activa) y Run<\/em> (gobernanza automatizada). El objetivo no es minimizar los gastos, sino maximizar el valor empresarial por cada euro invertido.<\/p>\n Los principales causantes del despilfarro llevan a\u00f1os siendo los mismos: Idle Compute<\/em> (35 por ciento), instancias sobredimensionadas (25 por ciento) y descuentos por compromiso no utilizados. Las empresas adquieren instancias reservadas para cargas de trabajo que nunca alcanzan la utilizaci\u00f3n prevista. Los desarrolladores provisionan entornos de prueba que se olvidan tras finalizar el sprint<\/em>. Y nadie apaga la instancia de staging<\/em> que lleva funcionando desde octubre.<\/p>\n El Informe State of FinOps 2026<\/a> (1.192 encuestados, 83 000 millones de d\u00f3lares estadounidenses gestionados en gastos en la nube) dibuja un panorama desalentador de la madurez FinOps: solo el 14,2 por ciento de las organizaciones ha alcanzado el nivel \u00abRun\u00bb, es decir, el nivel en el que la optimizaci\u00f3n es automatizada y est\u00e1 integrada en los procesos de gobernanza. El 51,4 por ciento permanece estancado en \u00abWalk\u00bb: dispone de visibilidad y realiza optimizaciones manuales, pero sin automatizaci\u00f3n.<\/p>\n Fuentes: State of FinOps 2026 (n=1.192), Flexera State of the Cloud 2026<\/p>\n La diferencia entre \u00abWalk\u00bb y \u00abRun\u00bb es medible: las organizaciones con pr\u00e1cticas FinOps maduras registran un 40 por ciento menos de despilfarro en la nube que aquellas en niveles inferiores (Flexera, 2026). Por tanto, el 14 por ciento que lo ha conseguido no solo ahorra dinero; invierte con mayor precisi\u00f3n. La pregunta es: \u00bfqu\u00e9 impide avanzar al resto, el 86 por ciento?<\/p>\n La respuesta no es t\u00e9cnica. Las herramientas existen. Los paneles de control ya est\u00e1n construidos. El problema radica en tres \u00e1mbitos que ning\u00fan panel de control puede resolver: la estructura organizativa, los incentivos y la velocidad.<\/p>\n La se\u00f1al m\u00e1s dram\u00e1tica del Informe State of FinOps 2026 es la explosi\u00f3n de la responsabilidad sobre los costes de la IA: en 2024, solo el 31 por ciento de los equipos FinOps gestionaba los gastos en IA. En 2025, este porcentaje ascendi\u00f3 al 63 por ciento. En 2026, alcanza el 98 por ciento. En dos a\u00f1os, la gesti\u00f3n de los costes de la IA ha pasado de ser un tema marginal a convertirse en una obligaci\u00f3n universal.<\/p>\n El problema: las herramientas van a la zaga. La funci\u00f3n m\u00e1s demandada en todo el informe es el seguimiento granular de los gastos en IA: consumo de tokens<\/em>, solicitudes a modelos de lenguaje grande (LLM-Requests<\/em>), utilizaci\u00f3n de GPU por aplicaci\u00f3n. Ninguna herramienta comercial actual ofrece esta profundidad de an\u00e1lisis de forma suficiente. As\u00ed pues, los CIO deben navegar a ciegas ante los gastos en IA, mientras estos aumentan exponencialmente.<\/p>\n Seg\u00fan los encuestados, la mayor dificultad es lograr visibilidad sobre los costes de la IA, seguida de la asignaci\u00f3n a \u00e1reas de negocio y de la determinaci\u00f3n del retorno de la inversi\u00f3n (ROI<\/em>). Quien no sabe cu\u00e1nto cuesta un caso de uso espec\u00edfico de IA no puede decidir si la inversi\u00f3n merece la pena. Y quien no puede tomar esa decisi\u00f3n, no optimiza: simplemente espera.<\/p>\n 1. El problema de los incentivos:<\/strong> Los equipos de desarrollo se miden por la velocidad de entrega de funcionalidades (Feature-Velocity<\/em>), no por la eficiencia en el uso de recursos. Quien provisiona una instancia una unidad m\u00e1s peque\u00f1a no recibe reconocimiento alguno. Quien provoca una incidencia en producci\u00f3n por disponer de recursos demasiado ajustados s\u00ed recibe una revisi\u00f3n de incidentes (Incident-Review<\/em>). El resultado: la sobreprovisi\u00f3n es la decisi\u00f3n racional a nivel de equipo, incluso cuando genera un 29 por ciento de despilfarro a nivel corporativo.<\/p>\n McKinsey estima el potencial de ahorro derivado de una implementaci\u00f3n rigurosa de FinOps en un 20 a un 30 por ciento de los gastos en la nube. Para una empresa con un presupuesto anual de 10 millones de euros en la nube, esto supone entre 2 y 3 millones de euros al a\u00f1o. El c\u00e1lculo es sencillo. No obstante, la implementaci\u00f3n sigue fracasando a pesar de las mismas barreras organizativas identificadas ya en 2023. Adem\u00e1s, con el crecimiento exponencial de los costes de la IA, la brecha entre el potencial y la realidad se ampl\u00eda, no se reduce.<\/p>\n 2. El problema organizativo:<\/strong> El 78 por ciento de los equipos FinOps reportan al CTO o al CIO. Esto parece indicar una asignaci\u00f3n de responsabilidades resuelta. Pero no lo es. Los equipos que generan los gastos (desarrollo, ciencia de datos, ingenier\u00eda de ML) pertenecen a otras l\u00edneas jer\u00e1rquicas. FinOps puede crear transparencia, pero no puede recortar presupuestos. Sin consecuencias vinculantes, el panel de control sigue siendo meramente ilustrativo.<\/p>\n 3. El problema de la complejidad:<\/strong> Entornos multi-nube, cargas de trabajo de IA con consumo variable de tokens<\/em>, instancias spot<\/em>, descuentos por uso comprometido (Committed Use Discounts<\/em>) con distintos plazos de vigencia: los modelos de precios de los proveedores hyperscaler<\/em> son intencionadamente complejos. Cuantos m\u00e1s servicios utiliza una empresa, m\u00e1s dif\u00edcil resulta la optimizaci\u00f3n. Y con cada nuevo servicio de IA, la complejidad crece m\u00e1s r\u00e1pidamente que la madurez FinOps.<\/p>\n La postura contraria: FinOps funciona – pero no de forma simult\u00e1nea en todas partes. El 14 por ciento de las organizaciones en nivel \u00abRun\u00bb demuestra que es posible. Normalmente comparten una caracter\u00edstica com\u00fan: m\u00e9tricas FinOps integradas en los OKR de ingenier\u00eda y pol\u00edticas automatizadas de redimensionamiento (Rightsizing<\/em>) que se aplican sin necesidad de aprobaci\u00f3n manual. La diferencia no radica en la herramienta, sino en el anclaje organizativo.<\/p>\n Automatizaci\u00f3n en lugar de informes:<\/strong> Las organizaciones maduras automatizan el redimensionamiento (Rightsizing<\/em>), las pol\u00edticas de apagado (Shutdown-Policies<\/em>) y las decisiones sobre compromisos (Commitment-Entscheidungen<\/em>). El equipo FinOps no produce informes que alguien deba leer, sino que define reglas que se aplican autom\u00e1ticamente. La diferencia es clara: los informes informan; la automatizaci\u00f3n act\u00faa.<\/p>\n Integraci\u00f3n con ingenier\u00eda:<\/strong> Las m\u00e9tricas FinOps forman parte de las revisiones de sprint<\/em> y de los OKR de ingenier\u00eda. La eficiencia de costes no es una reflexi\u00f3n posterior, sino un criterio de dise\u00f1o. Esto solo funciona si el CIO la incorpora a la cultura de ingenier\u00eda – no como una medida de austeridad, sino como un est\u00e1ndar de profesionalidad.<\/p>\n Gastos en IA como categor\u00eda independiente:<\/strong> Los equipos maduros trataron los gastos en IA desde el principio como una categor\u00eda de costes separada, con presupuestos propios, umbrales espec\u00edficos y gobernanza diferenciada. Quien solo hace visibles los gastos en IA cuando llega la factura, ya ha perdido el control.<\/p>\n Un 29 por ciento de despilfarro sobre 100 000 millones de d\u00f3lares estadounidenses en gastos globales en la nube. FinOps lleva a\u00f1os existiendo, pero solo el 14 por ciento ha alcanzado el nivel de madurez en el que realmente surte efecto. El problema es conocido, las herramientas est\u00e1n disponibles y los equipos est\u00e1n constituidos. Lo que falta es la consecuencia organizativa: pol\u00edticas automatizadas en lugar de paneles de control, OKR de ingenier\u00eda en lugar de informes trimestrales y una respuesta sincera a la pregunta de por qu\u00e9 la tasa de despilfarro no ha descendido desde 2023. El 40 por ciento menos de despilfarro registrado por las organizaciones maduras demuestra que es posible. Pero solo lo es con un anclaje real en la organizaci\u00f3n – no con una nueva herramienta.<\/p>\n Seg\u00fan el informe Flexera State of the Cloud 2026, las empresas desperdician, de media, el 29 por ciento de sus gastos en IaaS y PaaS. Los principales causantes son el Idle Compute<\/em> (35 por ciento del despilfarro), las instancias sobredimensionadas (25 por ciento) y los descuentos por compromiso no utilizados. A ello se suman entornos de prueba olvidados, vol\u00famenes de almacenamiento abandonados y licencias no utilizadas en carteras de SaaS.<\/p>\n<\/details>\n Los tres niveles de madurez definidos por la FinOps Foundation: Crawl<\/em> significa primera visibilidad – la empresa sabe qu\u00e9 est\u00e1 gastando. Walk<\/em> significa optimizaci\u00f3n activa – los equipos identifican ahorros y los aplican manualmente. Run<\/em> significa gobernanza automatizada – las pol\u00edticas se aplican autom\u00e1ticamente y la eficiencia de costes est\u00e1 integrada en los procesos de ingenier\u00eda. Seg\u00fan el State of FinOps 2026, el 14,2 por ciento se encuentra en Run<\/em>, y el 51,4 por ciento en Walk<\/em>.<\/p>\n<\/details>\n La gesti\u00f3n de los costes de la IA requiere un seguimiento granular a nivel de tokens<\/em>, solicitudes y uso de GPU. Las mayores dificultades, seg\u00fan el State of FinOps 2026, son la falta de visibilidad sobre los costes reales por caso de uso, la asignaci\u00f3n compleja a \u00e1reas de negocio y la incertidumbre sobre el ROI. Las organizaciones maduras tratan los gastos en IA como una categor\u00eda de costes independiente, con presupuestos y umbrales propios.<\/p>\n<\/details>\n A partir de unos gastos anuales en la nube de aproximadamente 100 000 euros, FinOps resulta econ\u00f3micamente viable. Con un despilfarro medio del 29 por ciento, esto representa al menos 29 000 euros de potencial de ahorro. El esfuerzo requerido para una evaluaci\u00f3n inicial de costes en la nube suele oscilar entre 2 y 4 semanas. Para las pymes, normalmente basta con un ingeniero FinOps dedicado, en lugar de un equipo completo.<\/p>\n<\/details>\n Seg\u00fan el State of FinOps 2026, el 78 por ciento de los equipos FinOps reportan al CTO o al CIO – un aumento de 18 puntos porcentuales respecto a 2023. Esto tiene sentido: la optimizaci\u00f3n en la nube requiere comprensi\u00f3n t\u00e9cnica de las cargas de trabajo. El CFO fija los marcos presupuestarios, pero la gesti\u00f3n operativa corresponde al equipo tecnol\u00f3gico. Lo decisivo no es la l\u00ednea de reporte, sino si el equipo FinOps posee la autoridad para aplicar medidas de optimizaci\u00f3n.<\/p>\n<\/details>\n Fuente de imagen: Pexels \/ kaboompics (px:5899079)<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" 7 min de lectura El 29 por ciento de los gastos en la nube constituye un despilfarro. A escala mundial, esto representa m\u00e1s de 100 000 millones de d\u00f3lares estadounidenses al a\u00f1o que se pierden en recursos sin utilizar, instancias sobredimensionadas y suscripciones olvidadas. El movimiento FinOps deber\u00eda cambiar esta situaci\u00f3n. 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El 29 por ciento: la cifra que no ha bajado en tres a\u00f1os<\/h2>\n
El 14 por ciento ha llegado a la meta: \u00bfpor qu\u00e9 la curva de madurez se estanca?<\/h2>\n
Gastos en IA: del 31 al 98 por ciento en dos a\u00f1os<\/h2>\n
Tres razones por las que FinOps no escala<\/h2>\n
Qu\u00e9 hacen distinto las 14 por ciento<\/h2>\n
Conclusi\u00f3n<\/h2>\n
Preguntas frecuentes<\/h2>\n
\u00bfQu\u00e9 exactamente representa el 29 por ciento de despilfarro en la nube?<\/strong><\/summary>\n
\u00bfQu\u00e9 diferencia a los niveles Crawl, Walk y Run en FinOps?<\/strong><\/summary>\n
\u00bfC\u00f3mo se gestionan los costes de la IA con FinOps?<\/strong><\/summary>\n
\u00bfEs rentable FinOps para las pymes?<\/strong><\/summary>\n
\u00bfQui\u00e9n es responsable de FinOps: el CIO o el CFO?<\/strong><\/summary>\n
Lecturas recomendadas por la redacci\u00f3n<\/h2>\n
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M\u00e1s contenido de la red MBF Media<\/h2>\n
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