La inteligencia artificial no solo crea ganadores. También crea perdedores inesperados
Hay una razón bastante seria para que leas este artículo hasta el final. No trata de IBM en particular, aunque IBM sea el caso. Trata de algo que está cambiando cómo fluye el dinero en tecnología, y que puede afectar a muchas más empresas de las que aparecen en los titulares.
Una caída del 25% no se explica solo con malos números
Una caída bursátil del 25% en una sola jornada no ocurre simplemente porque una empresa venda un poco menos de lo previsto. Eso puede generar una corrección del 3% o del 5%. Para que el mercado castigue con esa brutalidad, tiene que haber algo más profundo: una duda sobre si el modelo de negocio sigue teniendo sentido.
Eso es exactamente lo que ocurrió con IBM.
La compañía presentó unos resultados trimestrales inferiores a lo esperado. El negocio de consultoría estaba prácticamente paralizado. El área de infraestructura había caído. El crecimiento del software era más moderado de lo esperado. Y varios contratos importantes que IBM esperaba cerrar no llegaron a firmarse a tiempo. La compañía reconoció además problemas de ejecución interna.
Por separado, cada uno de esos problemas sería manejable. Juntos, confirmaron el temor que el mercado llevaba tiempo queriendo descartar.
La gran paradoja de ser una empresa de inteligencia artificial
IBM lleva años presentándose como una de las compañías mejor posicionadas para beneficiarse del auge de la IA en las empresas. Su cartera cubre exactamente lo que se supone que las organizaciones necesitan para adoptar esta tecnología: automatización, nube híbrida, consultoría tecnológica, integración de sistemas, software corporativo y su plataforma watsonx.
En teoría, el crecimiento de la inteligencia artificial debería haber impulsado a IBM. En la práctica, está pasando lo contrario, al menos de momento.
El problema es que IBM cobra cuando las empresas ya han decidido cómo van a usar la IA dentro de su negocio. Y muchos de sus clientes todavía están en la fase anterior: comprando la infraestructura necesaria para poder llegar a esa decisión. Primero levantan el edificio. Después deciden quién lo amuebla.
El dinero está yendo a otro sitio
Las empresas tienen presupuestos tecnológicos limitados. Cuando la inteligencia artificial se convierte en prioridad absoluta, algo tiene que ceder.
Lo que están haciendo muchas organizaciones es desplazar grandes cantidades de dinero hacia chips especializados, servidores de alto rendimiento, centros de datos, capacidad de computación en la nube y sistemas de entrenamiento e inferencia de modelos. Es la infraestructura sobre la que correrá la IA, y cuesta una cantidad de dinero que, hace cinco años, habría parecido absurda.
El problema para IBM es que cada euro destinado a construir esa infraestructura es dinero que no va, al menos de momento, a contratos de consultoría, renovaciones de software o proyectos de transformación digital. No es que las empresas hayan dejado de necesitar esas cosas. Es que las están aplazando.
Y ese aplazamiento está llegando antes y con más fuerza de lo que IBM había calculado. La propia dirección de la compañía reconoció que no anticipó correctamente la velocidad con la que sus clientes estaban reorganizando sus prioridades de gasto. Algo que en el caso de Musk y los chips quedó también muy claro: quien controla la infraestructura, controla el juego.
Quién está ganando en esta primera oleada
La primera gran ola de inversión en inteligencia artificial está beneficiando, sobre todo, a las empresas que venden los materiales de construcción de la IA: fabricantes de chips, proveedores de centros de datos, grandes plataformas de computación en la nube.
IBM no es ese tipo de empresa. Su negocio está en la segunda fase, cuando las organizaciones ya tienen la infraestructura montada y necesitan software para sacarle partido, consultoras que les ayuden a integrar la tecnología y equipos externos que diseñen la estrategia.
Esa segunda fase llegará. La pregunta que el mercado se está haciendo es cuándo, y si IBM estará en posición de aprovecharla. Que otras grandes empresas tecnológicas también están viviendo sus propias turbulencias, como apuntamos al hablar de los problemas legales de OpenAI, añade incertidumbre a un sector que el mercado había valorado con mucho optimismo.
El error de confundir «empresa relacionada con la IA» con «empresa que gana con la IA»
Aquí está la lección más importante de lo que le ha pasado a IBM.
Hay una diferencia entre estar relacionado con la inteligencia artificial y estar monetizando la inteligencia artificial. IBM pertenece sin duda al primer grupo. El mercado está cuestionando si está avanzando hacia el segundo con suficiente rapidez.
Esta distinción afecta a muchas más empresas que IBM. En Fortunas relámpago en la era de la IA ya apuntamos que no todas las compañías que se presentan como empresas de inteligencia artificial están convirtiendo ese posicionamiento en ingresos reales. El caso de IBM lo confirma con dureza.
Cuando una empresa cotiza con expectativas muy altas, no basta con presentar resultados razonables. Tiene que demostrar que está creciendo al ritmo que los inversores ya habían descontado. IBM no lo consiguió, y el mercado redujo no solo sus previsiones para un trimestre, sino el valor que estaba dispuesto a pagar por su historia futura.
¿Problema temporal o algo más serio?
Hay contratos aplazados que pueden volver. Cuando las empresas terminen de montar su infraestructura de IA, necesitarán exactamente lo que IBM sabe hacer: integrar, automatizar, proteger, consultar. La compañía sigue teniendo activos reales, una gran base de clientes empresariales, décadas de experiencia en sectores regulados y Red Hat como palanca de nube híbrida.
Pero también existe un riesgo más serio. Puede ocurrir que los clientes concentren su gasto durante más tiempo del previsto en infraestructura y grandes plataformas, y que IBM encuentre más competencia de la esperada cuando llegue la segunda fase. Además, las empresas son cada vez más exigentes: ya no basta con presentar proyectos de IA. Quieren saber cuánto dinero van a ahorrar, cuánto aumentarán sus ingresos y cuánto tardarán en recuperar la inversión. Eso retrasa la firma de contratos.
La caída bursátil refleja ese temor con precisión: la inteligencia artificial está avanzando a toda velocidad, y otras empresas están capturando una parte desproporcionada del dinero que está generando. IBM puede llegar a su momento, pero el mercado ya no está dispuesto a esperar sin exigir evidencias.
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