La acelerada adopción de la inteligencia artificial (IA) está transformando las prioridades de inversión de las empresas a nivel mundial. Si hasta hace poco el foco estaba puesto en la adquisición de software y herramientas digitales, ahora el presupuesto comienza a trasladarse hacia la infraestructura necesaria para ejecutar modelos de IA, un cambio que ya impacta en los resultados financieros de grandes compañías tecnológicas.
Uno de los casos más recientes es el de IBM, que advirtió que varios de sus clientes decidieron retrasar la compra de software empresarial para destinar esos recursos a la adquisición de servidores, almacenamiento y memoria, componentes considerados esenciales para sostener las crecientes cargas de trabajo vinculadas con la inteligencia artificial.
La compañía reconoció que no había previsto la magnitud de este cambio en las decisiones de inversión de sus clientes. Como consecuencia, estimó ingresos para el segundo trimestre por debajo de las expectativas del mercado, una noticia que tuvo repercusiones inmediatas en Wall Street.
IBM detecta un cambio en las prioridades de inversión
En una carta dirigida a los inversores, el director ejecutivo de IBM, Arvind Krishna, explicó que durante las últimas semanas de junio numerosas empresas optaron por redirigir parte de su gasto de capital hacia infraestructura física para IA.
Según detalló el ejecutivo, la expectativa de posibles aumentos de precios y las restricciones en la oferta de componentes para centros de datos aceleraron la decisión de muchas organizaciones de asegurar la compra de servidores, sistemas de almacenamiento y memoria antes que cerrar contratos de software.
“Anticipábamos cierto impacto derivado de la cadena de suministro, pero no previmos la magnitud de la reasignación del gasto de capital”, señaló Krishna, al reconocer que IBM no logró adaptarse con la rapidez suficiente a este nuevo escenario.
La reacción del mercado fue inmediata. De acuerdo con información publicada por Reuters, las acciones de IBM llegaron a caer cerca del 25% en las operaciones previas a la apertura bursátil. Otras compañías del sector tecnológico, entre ellas Microsoft, Salesforce y ServiceNow, también registraron retrocesos de entre el 3% y el 5%, reflejando la preocupación de los inversores sobre el impacto que esta tendencia podría tener en el negocio del software empresarial.
La infraestructura se convierte en la nueva prioridad de la IA
El fenómeno responde a una realidad cada vez más evidente: implementar inteligencia artificial requiere una infraestructura mucho más costosa que la necesaria para aplicaciones tradicionales.
Los modelos de IA generativa demandan una enorme capacidad de procesamiento, grandes volúmenes de almacenamiento y memorias de alto rendimiento, además de centros de datos preparados para soportar estas cargas de trabajo de forma continua.
En este contexto, muchas organizaciones optan por invertir primero en la infraestructura que permitirá ejecutar sus proyectos de IA, dejando para una etapa posterior la contratación o actualización de plataformas de software.
Esta tendencia también fue identificada por el informe anual Wasabi Global Cloud Storage Index, que reveló que, aunque apenas el 32% de los proyectos de inteligencia artificial generan actualmente un retorno positivo sobre la inversión, las empresas continúan acelerando el gasto en infraestructura para no quedar rezagadas frente al avance tecnológico.
La carrera por los centros de datos continúa
El caso de IBM coincide con una etapa de fuerte expansión de la infraestructura tecnológica impulsada por las principales compañías del sector.
Analistas de Morgan Stanley sostienen que gigantes como Amazon, Meta y Alphabet continuarán incrementando significativamente sus inversiones en centros de datos durante los próximos años para responder a la creciente demanda de capacidad de cómputo requerida por la inteligencia artificial.
La disponibilidad de hardware especializado se convirtió en un factor estratégico. La alta demanda por servidores optimizados para IA, junto con la limitada oferta de algunos componentes críticos, está impulsando a muchas empresas a adelantar compras antes de que aumenten los precios o se agraven los problemas de abastecimiento.
El costo oculto de adoptar inteligencia artificial
Más allá de los beneficios que promete la IA en términos de productividad, automatización y generación de nuevos negocios, las empresas comienzan a enfrentar un desafío menos visible: el incremento de los costos tecnológicos asociados a su implementación.
En el caso de IBM, el principal impacto no proviene del uso de modelos de inteligencia artificial, sino del enorme gasto necesario para desplegar la infraestructura que los hace posibles.
A este fenómeno se suma un segundo factor: el aumento de las inversiones en ciberseguridad. La aparición de modelos de IA cada vez más sofisticados también incrementa la necesidad de proteger datos, aplicaciones e infraestructuras críticas frente a nuevas amenazas, absorbiendo parte del presupuesto tecnológico que anteriormente se destinaba exclusivamente al software empresarial.
Las empresas buscan controlar el gasto en IA
El incremento de los costos asociados a la inteligencia artificial ya comienza a modificar las políticas internas de varias organizaciones.
Empresas como Uber, Microsoft, Meta y Salesforce han empezado a establecer presupuestos específicos y límites de consumo para las herramientas de IA utilizadas por sus empleados, con el objetivo de evitar un crecimiento descontrolado de los costos operativos.
Sin embargo, el desafío que enfrenta IBM es diferente. En este caso, el problema no radica en cuánto utilizan los empleados las aplicaciones de IA, sino en la inversión previa que exige la infraestructura tecnológica necesaria para ponerlas en funcionamiento.
Los analistas consideran que aún es temprano para determinar si esta redistribución del gasto será temporal o marcará un cambio estructural dentro del mercado tecnológico. Chris Beauchamp, analista jefe de mercado de IG Group, señaló que si el traslado de presupuesto hacia infraestructura se limita a unos pocos meses, el impacto podría ser manejable. Pero advirtió que, si la tendencia se prolonga, podrían surgir dudas más profundas sobre el crecimiento futuro del negocio del software.
Mientras tanto, la inteligencia artificial continúa redefiniendo las estrategias de inversión corporativa. La carrera ya no consiste únicamente en desarrollar mejores modelos, sino también en contar con la infraestructura capaz de sostenerlos. Y ese cambio comienza a modificar el equilibrio del mercado tecnológico: el presupuesto que antes impulsaba nuevas licencias de software ahora se dirige, cada vez más, hacia servidores, centros de datos y capacidad de procesamiento, revelando uno de los costos ocultos más importantes de la revolución de la IA.
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