El gasto oculto de la IA: empresas desvían su presupuesto de software a centros de datos

El director ejecutivo de IBM, Arvind Krishna, explicó en una carta a inversionistas que durante las últimas semanas de junio, varios clientes reorientaron su gasto de capital para asegurar la compra de servidores, almacenamiento y memoria por la expectativa de la elevación de precios y restricciones de oferta en infraestructura para IA. Este hecho provocó que varios contratos de software no se concretaran en el trimestre.

“Anticipábamos cierto impacto derivado de la cadena de suministro pero no previmos la magnitud de la reasignación del gasto de capital”, escribió Krishna, pues reconoció que IBM no se adaptó con la suficiente rapidez a ese cambio.

El acontecimiento con IBM llegó en un momento en el que las grandes tecnológicas aceleran la construcción de infraestructura para la inteligencia artificial. De hecho, analistas de Morgan Stanley han dicho que Amazon, Meta y Alphabet seguirán elevando sus inversiones en centros de datos debido a la demanda en la capacidad de cómputo.

Chris Beauchamp, quien es analista en jefe de marketing de IG Group, la duda se encuentra en cuánto tiempo se redistribuirá el gasto. “Unos cuantos meses podrían ser manejables, pero si se prolonga más tiempo surgirán dudas serias sobre las acciones del software”, dijo.

Además del gasto en infraestructura para la IA, IBM señaló que muchas empresas también están incrementando sus inversiones en ciberseguridad por el avance de modelos de IA cada vez más sofisticados y esto absorbe parte del presupuesto tecnológico que antes era para el software. Por otro lado, la advertencia coincide con una tendencia que ya empezó a observarse en otras áreas del mercado de la inteligencia artificial. El creciente uso de modelos generativos también está elevando los costos operativos de las empresas. Uber, Microsoft, Meta y Salesforce, por ejemplo, ya empezaron a establecer presupuestos y límites para el consumo de herramientas de IA por empleado.

En el caso de IBM, el problema no está en el consumo de modelos de IA, sino en la infraestructura necesaria para ejecutarlos. La empresa explicó que varios clientes decidieron priorizar comprar servidores desplazando el software empresarial, lo que deja ver que la IA no solo es una apuesta de innovación sino que conlleva a un reto financiero, otras ya redistribuyen su presupuesto hacia centros de datos y capacidad de cómputo.