Desde la expansión del poder de cómputo en IA hasta la generación de ingresos en aplicaciones: Goldman Sachs analiza la nueva etapa de inversión en IA — ¿Quién puede convertir Tokens en flujo de caja?
El foco de la competencia en el área de aplicaciones de IA se está desplazando hacia la implementación práctica en empresas; las plataformas de software que logren transformar las capacidades de los modelos en resultados empresariales fiables, de manera eficiente y precisa, tendrán nuevas oportunidades de crecimiento.
Según informa Noticias Financieras Inteligentes, en la esperada Conferencia Communacopia+ de Goldman Sachs, los principales ejecutivos del sector de software enfocados en aplicaciones de IA tanto para el segmento B2B como B2C compartieron sus últimas perspectivas sobre el crecimiento futuro de la industria. Un resumen reciente publicado por analistas de Goldman Sachs revela que Ali Ghodsi, CEO de Databricks, empresa especializada en análisis de big data e ingeniería de proyectos de inteligencia artificial, afirmó que la competencia en el campo del software de aplicaciones de IA se está desplazando hacia la implementación real en empresas; las plataformas de software capaces de convertir la capacidad de los modelos en resultados empresariales confiables de manera eficiente y precisa tendrán nuevas oportunidades de crecimiento.
Databricks utiliza Genie para abordar las demandas de análisis empresarial, y adopta Unity Catalog para la gestión unificada de la inteligencia artificial empresarial, la gobernanza digital, la seguridad y la gestión de costes, expandiéndose además hacia la plataforma de datos para clientes, el análisis de seguridad, la observabilidad y las bases de datos transaccionales. En base a esto, Goldman Sachs enfatiza que, para evaluar las perspectivas de crecimiento de la cuota de mercado de las empresas de software relacionadas con aplicaciones de IA durante los próximos tres años, se debe hacer hincapié en la propiedad intelectual tecnológica, la velocidad de innovación y una arquitectura abierta. Según Goldman Sachs, a nivel de inversión, las plataformas de software con bases de datos enormes y exclusivas, y una sólida ventaja en flujos de trabajo, tienen posibilidades de recibir una nueva revaluación en el mercado.
Los analistas de Goldman Sachs también señalaron que, a medida que los fondos globales se desplazan de la Fase 1 de inversión en IA asociada a infraestructura (limitaciones de hardware central como GPU/HBM/centros de datos de IA) hacia una Fase 2, en la que los ganadores en la capa de aplicaciones pueden convertir los tokens en productividad, ingresos y flujo de efectivo empresarial más robustos, la diferenciación de valoraciones podría intensificarse: las empresas de software con datos exclusivos, ventajas en flujos de trabajo complejos para empresas y usuarios individuales, ejecución cerrada de flujos de trabajo mediante agentes inteligentes y ROI claro serán revaluadas, mientras que el SaaS tradicional, fácilmente comoditizable por modelos base de una sola función, podría seguir bajo presión.
La IA comienza a “entregar resultados” con alta eficiencia: los datos y la gobernanza de la empresa determinan la capacidad de implementación
En la Conferencia Communacopia+ de tecnología, Genie mostró el camino de Databricks para acceder a la IA en las empresas: a través de la tecnología de indexación de datos propietaria OntoRank y ontologías de negocio, organiza los datos empresariales en información interpretable, calculable y utilizable por los modelos, haciendo que el producto cumpla el rol de “analista inteligente de IA”.
La dirección de Databricks afirmó que Genie ya se usa ampliamente en ventas internas, marketing y finanzas de la empresa, y ha cambiado significativamente la operación interna durante los últimos 6-12 meses. Su importancia radica en que el despliegue empresarial de agentes inteligentes requiere una comprensión unificada de clientes, pedidos, ingresos y otros objetos de negocio, y la integración de los resultados del análisis en los procesos diarios; incluso con mejoras en el rendimiento del modelo, estos fundamentos de gestión de datos siguen siendo decisivos para cumplir las tareas correctamente. La dirección también ve espacio de colaboración con Palantir en proyectos de ingeniería de datos complejos.
Unity Catalog responde a las necesidades de gobernanza derivadas del despliegue a escala de agentes inteligentes. El equipo de analistas de Goldman Sachs apunta que la rápida iteración de modelos ha incrementado la complejidad de la selección y el despliegue, el mayor consumo de tokens ha reforzado la vigilancia sobre costes y retorno de inversión por parte de las empresas, mientras que la visibilidad sobre la operación específica de los agentes, el acceso a datos y los riesgos de seguridad sigue siendo insuficiente. Por lo tanto, la gobernanza de datos, los permisos de acceso, la seguridad y la semántica de negocio deben integrarse estrechamente con el entorno de ejecución de la IA.
El último análisis de Goldman Sachs sobre la capa de aplicaciones de IA es que el valor comercial de estas plataformas radica en permitir a las empresas ampliar sus implementaciones con confianza: dejar claro qué pueden acceder y ejecutar los agentes, y poder rastrear los costes y resultados de las tareas. Así, la fidelidad del cliente dependería más de la continua creación de valor comercial, lo cual está alineado con el énfasis de Goldman Sachs en capacidades técnicas, velocidad de innovación y arquitectura abierta.
La expansión real de productos de los líderes de plataformas de aplicaciones de IA como Databricks abarca cuatro áreas: en plataformas de datos para clientes, Infinite Campaigns permite pasar del marketing segmentado al marketing hiperpersonalizado, y la dirección prevé que los modelos de código abierto mejoren aún más la viabilidad de costes; en la gestión de información y eventos de seguridad (SIEM), los nuevos datos generados por los agentes y la fusión de los roles de CIO y CISO abren oportunidades para incursionar en el análisis de seguridad desde la plataforma de datos; la observabilidad también es un área de expansión, aunque aún no se ha divulgado una fecha de lanzamiento. Lakebase es vista por la dirección como la mayor oportunidad potencial de nuevo producto: con la reducción de las barreras para el desarrollo de software gracias a la IA, las aplicaciones emergentes necesitarán bases de datos transaccionales para operaciones diarias, expandiendo así la presencia de Databricks más allá del análisis empresarial.
La dirección incluso sugiere que en los próximos ocho meses podrían crearse más productos de software que en toda la historia acumulada, aunque Goldman Sachs señala que esto es una estimación agresiva de la demanda y no puede tomarse como una predicción de la industria ya verificada.
Convertir tokens en flujo de efectivo: las oportunidades en la capa de aplicaciones se expanden y las acciones de software se diferencian más rápido
Astra, recientemente lanzada por OpenAI, se centra en mejorar de manera significativa la eficiencia en operaciones informáticas, programación y ejecución de tareas complejas a través de agentes, permitiendo que más flujos de trabajo empresariales sean automatizados. Sin embargo, la “competencia de rendimiento de modelos” y la “competencia por la implementación comercial” avanzarán en paralelo. Los modelos de cobro también se estratifican: la API de Astra sigue cobrando por tokens de entrada y salida, mientras que las empresas de software de aplicaciones de IA pueden cobrar por asiento, número de operaciones, conversaciones o resultados de negocio. Por ejemplo, Fin de Intercom cobra por resultado definido de negocio, comenzando en 0,99 dólares por tarea; Salesforce Agentforce ofrece variantes de cobro por operación, conversación o autorización de usuario.
Los proveedores de modelos base probablemente continuarán centrados en ventas API de recursos computacionales, y la capa de aplicaciones avanzadas en IA tendrá cada vez más necesidad de demostrar el valor entregado. Cobrar por resultado permite que el precio refleje directamente el beneficio del cliente, pero exige a los proveedores asumir costes por inferencias, reintentos y revisión manual; la tasa de éxito de las tareas y la rentabilidad por tarea se convierten así en indicadores clave de la calidad comercializada.
El mercado bursátil reciente ya ha mostrado que el mercado recompensa la materialización de ingresos por IA, pero también penaliza los riesgos de sustitución potencial. El 3 de septiembre, las acciones de Snowflake, uno de los competidores de Databricks, subieron un 17% tras un informe financiero sólido; sus ingresos por productos del segundo trimestre fiscal crecieron un 37% respecto al año anterior, alcanzando los 1.490 millones de dólares, y la previsión anual de ingresos por productos aumentó de 5.840 millones a 6.070 millones de dólares, evidencia operativa de que la aplicación de IA empresarial está ampliando el consumo de plataformas de datos. Sin embargo, para el 8 de septiembre, las acciones de Salesforce y de Intuit cayeron aproximadamente un 4%, ServiceNow cayó cerca de un 5% y el índice S&P 500 de software y servicios bajó un 1,4%; analistas de Wall Street atribuyen parte de la presión vendedora a que el lanzamiento de Astra ha reavivado los temores sobre la sustitución de software por grandes modelos.
La trayectoria de implementación de software de Databricks resalta cómo los beneficios de la IA se están difundiendo y acelerando a lo largo de la cadena industrial: los agentes inteligentes ejecutan más tareas, impulsando el consumo de servicios de computación, almacenamiento y datos; las plataformas con capacidad de conexión de datos empresariales, gobernanza y ventajas en procesos de negocio buscan convertir ese uso en ingresos y flujo de efectivo. Para las acciones de software, esto representa un beneficio estructural, pero la expansión de plataformas también puede reducir el espacio de mercado para ciertas herramientas independientes. Las empresas que podrán beneficiarse deberán demostrar resultados simultáneos en nuevos ingresos de IA, expansión de consumo por parte de los clientes y márgenes de ganancia; las que basan su ventaja en la interfaz o funciones individuales enfrentarán competencia más intensa.
El ancla de valuación de la ola masiva de inversión en IA iniciada a finales de 2022 está evolucionando gradualmente de la “escala del gasto en capital” a la “eficiencia del retorno del capital”, y este proceso se está acelerando: es decir, si en la primera fase de la fiebre inversora en IA toda la atención estaba en quién lideraba la asignación y obtenía beneficios de construir los mayores centros de datos GPU, la segunda fase actual pone el foco en quién puede transformar tokens en flujo de caja sostenible.
El superciclo alcista en torno a la IA está pasando de “comprar acciones de empresas de chips” a “comprar flujos de trabajo de IA”, es decir, el mercado está revalorizando la tesis de inversión en IA desde “quién se beneficia del gasto constante en capital relacionado con IA” hacia “quién convierte más rápido la capacidad computacional en ARR, margen de ganancia y flujo de caja libre”. Este reciente recambio favorece a las empresas de software centradas en aplicaciones de IA que están integradas en procesos empresariales clave y cuentan con altas tasas de renovación, barreras de datos y capacidad de monetización de agentes. La capacidad de estas empresas enfocadas en IA para adoptar modelos más potentes y económicos, y mantener su valor de negocio insustituible, será clave para su poder de fijación de precios a largo plazo.
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