{"id":3696,"date":"2026-07-18T04:09:06","date_gmt":"2026-07-18T04:09:06","guid":{"rendered":"https:\/\/tucumandevelopers.com\/index.php\/2026\/07\/18\/el-gasto-oculto-de-la-ia-empresas-desvian-su-presupuesto-de-software-hacia-centros-de-datos-e-infraestructura\/"},"modified":"2026-07-18T04:09:06","modified_gmt":"2026-07-18T04:09:06","slug":"el-gasto-oculto-de-la-ia-empresas-desvian-su-presupuesto-de-software-hacia-centros-de-datos-e-infraestructura","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tucumandevelopers.com\/index.php\/2026\/07\/18\/el-gasto-oculto-de-la-ia-empresas-desvian-su-presupuesto-de-software-hacia-centros-de-datos-e-infraestructura\/","title":{"rendered":"El gasto oculto de la IA: empresas desv\u00edan su presupuesto de software hacia centros de datos e infraestructura"},"content":{"rendered":"
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La acelerada adopci\u00f3n de la inteligencia artificial (IA) est\u00e1 transformando las prioridades de inversi\u00f3n de las empresas a nivel mundial. Si hasta hace poco el foco estaba puesto en la adquisici\u00f3n 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 compa\u00f1\u00edas tecnol\u00f3gicas.<\/p>\n

Uno de los casos m\u00e1s recientes es el de IBM, que advirti\u00f3 que varios de sus clientes decidieron retrasar la compra de software empresarial para destinar esos recursos a la adquisici\u00f3n de servidores, almacenamiento y memoria, componentes considerados esenciales para sostener las crecientes cargas de trabajo vinculadas con la inteligencia artificial.<\/p>\n

La compa\u00f1\u00eda reconoci\u00f3 que no hab\u00eda previsto la magnitud de este cambio en las decisiones de inversi\u00f3n de sus clientes. Como consecuencia, estim\u00f3 ingresos para el segundo trimestre por debajo de las expectativas del mercado, una noticia que tuvo repercusiones inmediatas en Wall Street.<\/p>\n

IBM detecta un cambio en las prioridades de inversi\u00f3n<\/span><\/h2>\n

En una carta dirigida a los inversores, el director ejecutivo de IBM, Arvind Krishna, explic\u00f3 que durante las \u00faltimas semanas de junio numerosas empresas optaron por redirigir parte de su gasto de capital hacia infraestructura f\u00edsica para IA.<\/p>\n

Seg\u00fan detall\u00f3 el ejecutivo, la expectativa de posibles aumentos de precios y las restricciones en la oferta de componentes para centros de datos aceleraron la decisi\u00f3n de muchas organizaciones de asegurar la compra de servidores, sistemas de almacenamiento y memoria antes que cerrar contratos de software.<\/p>\n

\u201cAnticip\u00e1bamos cierto impacto derivado de la cadena de suministro, pero no previmos la magnitud de la reasignaci\u00f3n del gasto de capital\u201d<\/em>, se\u00f1al\u00f3 Krishna, al reconocer que IBM no logr\u00f3 adaptarse con la rapidez suficiente a este nuevo escenario.<\/p>\n

La reacci\u00f3n del mercado fue inmediata. De acuerdo con informaci\u00f3n publicada por Reuters, las acciones de IBM llegaron a caer cerca del 25% en las operaciones previas a la apertura burs\u00e1til. Otras compa\u00f1\u00edas del sector tecnol\u00f3gico, entre ellas Microsoft, Salesforce y ServiceNow, tambi\u00e9n registraron retrocesos de entre el 3% y el 5%, reflejando la preocupaci\u00f3n de los inversores sobre el impacto que esta tendencia podr\u00eda tener en el negocio del software empresarial.<\/p>\n

La expansi\u00f3n de la IA est\u00e1 impulsando inversiones r\u00e9cord en infraestructura de c\u00f3mputo, modificando las prioridades de gasto de las organizaciones.<\/figcaption><\/figure>\n

La infraestructura se convierte en la nueva prioridad de la IA<\/span><\/h2>\n

El fen\u00f3meno responde a una realidad cada vez m\u00e1s evidente: implementar inteligencia artificial requiere una infraestructura mucho m\u00e1s costosa que la necesaria para aplicaciones tradicionales.<\/p>\n

Los modelos de IA generativa demandan una enorme capacidad de procesamiento, grandes vol\u00famenes de almacenamiento y memorias de alto rendimiento, adem\u00e1s de centros de datos preparados para soportar estas cargas de trabajo de forma continua.<\/p>\n

En este contexto, muchas organizaciones optan por invertir primero en la infraestructura que permitir\u00e1 ejecutar sus proyectos de IA, dejando para una etapa posterior la contrataci\u00f3n o actualizaci\u00f3n de plataformas de software.<\/p>\n

Esta tendencia tambi\u00e9n fue identificada por el informe anual Wasabi Global Cloud Storage Index<\/strong>, que revel\u00f3 que, aunque apenas el 32% de los proyectos de inteligencia artificial generan actualmente un retorno positivo sobre la inversi\u00f3n, las empresas contin\u00faan acelerando el gasto en infraestructura para no quedar rezagadas frente al avance tecnol\u00f3gico.<\/p>\n

La carrera por los centros de datos contin\u00faa<\/span><\/h2>\n

El caso de IBM coincide con una etapa de fuerte expansi\u00f3n de la infraestructura tecnol\u00f3gica impulsada por las principales compa\u00f1\u00edas del sector.<\/p>\n

Analistas de Morgan Stanley sostienen que gigantes como Amazon, Meta y Alphabet continuar\u00e1n incrementando significativamente sus inversiones en centros de datos durante los pr\u00f3ximos a\u00f1os para responder a la creciente demanda de capacidad de c\u00f3mputo requerida por la inteligencia artificial.<\/p>\n

La disponibilidad de hardware especializado se convirti\u00f3 en un factor estrat\u00e9gico. La alta demanda por servidores optimizados para IA, junto con la limitada oferta de algunos componentes cr\u00edticos, est\u00e1 impulsando a muchas empresas a adelantar compras antes de que aumenten los precios o se agraven los problemas de abastecimiento.<\/p>\n

El costo oculto de adoptar inteligencia artificial<\/span><\/h2>\n

M\u00e1s all\u00e1 de los beneficios que promete la IA en t\u00e9rminos de productividad, automatizaci\u00f3n y generaci\u00f3n de nuevos negocios, las empresas comienzan a enfrentar un desaf\u00edo menos visible: el incremento de los costos tecnol\u00f3gicos asociados a su implementaci\u00f3n.<\/p>\n

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.<\/p>\n

A este fen\u00f3meno se suma un segundo factor: el aumento de las inversiones en ciberseguridad. La aparici\u00f3n de modelos de IA cada vez m\u00e1s sofisticados tambi\u00e9n incrementa la necesidad de proteger datos, aplicaciones e infraestructuras cr\u00edticas frente a nuevas amenazas, absorbiendo parte del presupuesto tecnol\u00f3gico que anteriormente se destinaba exclusivamente al software empresarial.<\/p>\n

Las empresas buscan controlar el gasto en IA<\/span><\/h2>\n

El incremento de los costos asociados a la inteligencia artificial ya comienza a modificar las pol\u00edticas internas de varias organizaciones.<\/p>\n

Empresas como Uber, Microsoft, Meta y Salesforce han empezado a establecer presupuestos espec\u00edficos y l\u00edmites de consumo para las herramientas de IA utilizadas por sus empleados, con el objetivo de evitar un crecimiento descontrolado de los costos operativos.<\/p>\n

Sin embargo, el desaf\u00edo que enfrenta IBM es diferente. En este caso, el problema no radica en cu\u00e1nto utilizan los empleados las aplicaciones de IA, sino en la inversi\u00f3n previa que exige la infraestructura tecnol\u00f3gica necesaria para ponerlas en funcionamiento.<\/p>\n

Los analistas consideran que a\u00fan es temprano para determinar si esta redistribuci\u00f3n del gasto ser\u00e1 temporal o marcar\u00e1 un cambio estructural dentro del mercado tecnol\u00f3gico. Chris Beauchamp, analista jefe de mercado de IG Group, se\u00f1al\u00f3 que si el traslado de presupuesto hacia infraestructura se limita a unos pocos meses, el impacto podr\u00eda ser manejable. Pero advirti\u00f3 que, si la tendencia se prolonga, podr\u00edan surgir dudas m\u00e1s profundas sobre el crecimiento futuro del negocio del software.<\/p>\n

Mientras tanto, la inteligencia artificial contin\u00faa redefiniendo las estrategias de inversi\u00f3n corporativa. La carrera ya no consiste \u00fanicamente en desarrollar mejores modelos, sino tambi\u00e9n en contar con la infraestructura capaz de sostenerlos. Y ese cambio comienza a modificar el equilibrio del mercado tecnol\u00f3gico: el presupuesto que antes impulsaba nuevas licencias de software ahora se dirige, cada vez m\u00e1s, hacia servidores, centros de datos y capacidad de procesamiento, revelando uno de los costos ocultos m\u00e1s importantes de la revoluci\u00f3n de la IA.<\/p>\n

Leer m\u00e1s<\/span><\/h3>\n