Una presión estructural sobre los márgenes surge porque los fabricantes de IA cobran a los servicios administrados de TI por actividad de agentes, mientras que estos reciben ingresos solo por resultados resueltos. Empresas como ConnectWise y Super IT facturan según el volumen de intentos impulsados por IA, lo que genera un desacople financiero ya que los contratos con clientes solo pagan por tickets realmente solucionados y cerrados.
ConnectWise lanzó un agente RMM que automatiza diagnósticos y priorización de tickets. Según datos de la empresa, un socio logró que el 99% de más de 7,000 tickets fueran evaluados en 30 días, aunque estos indicadores reflejan actividad y horas devueltas, no resolución final. Shield Technology Partners encontró con su plataforma Forge que mayores tasas de éxito de modelos avanzados como GPT-6 incrementan el costo por ticket, y que los cálculos frecuentemente no incluyen la revisión y corrección humana necesaria tras errores de los agentes.
Otros hechos refuerzan esta tendencia. Los planes de Super IT en Norteamérica cobran por niveles de actividad de agentes, y un informe de Cloudera muestra que solo el 27% de las empresas pueden medir con precisión el gasto en IA, con apenas el 23% reportando verdadero valor neto. Las métricas de los fabricantes priorizan la actividad y el ingreso recurrente, no la entrega real de resultados, dejando a los servicios administrados de TI el impacto de los tickets no resueltos en sus márgenes.
La consecuencia operacional es que los servicios administrados de TI deben medir el costo real por ticket resuelto — incluyendo intentos fallidos y verificación humana — para fijar precios de manera precisa y proteger su rentabilidad. No considerar este costo oculto puede erosionar los márgenes y dificultar la evaluación real del impacto de la automatización. Una gobernanza eficaz requiere actualizar modelos de precios y procesos para reflejar todos los costos e inversiones relacionados con IA.