El software empresarial mueve montañas… y trillones de euros con la Inteligencia Artificial

En la tribuna previa analizamos el sector de los “chips”, los procesadores. Y, por ende, dadas las demandas de computación de la Inteligencia Artificial (GenAI y AGI), la explosión del crecimiento de los centros de datos (data centers). Entrenar chatbots requiere aportación del Big Data de manera exponencial, para lo cual es necesario energía, mucha energía. Dejar sin electricidad grandes ciudades, para proveer de dicha energía -como ha sucedido en Estados Unidos-, a los centros de datos, ha llevado a las grandes firmas de Internet a acudir a la energía nuclear: Microsoft, Google y Amazon. En lo que va de año (tres trimestres fiscales de 2024, el gasto -capital spending, en este caso, por lo que tiene consideración de inversión, si hablamos con propiedad- de las empresas en data centers ha aumentado 34,5% en todo el mundo. Los nuevos data centers están optimizados para asumir la carga computacional adicional de la GenAI.

La segunda mayor inversión empresarial en tecnología se ha hecho en software, en estos tres primeros trimestres del año, con un aumento acumulado del 12,2%. Es parte de una tendencia que ya se hizo notar en 2023, cuando las más grandes corporaciones del mundo (las del Fortune-500, como punto de referencia) invirtieron 15.000 millones de dólares en soluciones de Inteligencia Artificial Generativa o, lo que es lo mismo, lo equivalente al 2% del mercado de software de gestión empresarial.

De nuevo: hablamos de muy grandes empresas, que pueden desplegar la implementación de dichas soluciones, tanto en cientos de filiales (empresas tecnológicas, por ejemplo), miles de oficinas (piénsese en los bancos) y franquicias o puntos de venta (la distribución, el retail, la alimentación y la moda). Hablamos aquí de las corporaciones más grandes del mundo, por su capacidad de 1) inversión y 2) escalabilidad. Es razonable dejar de lado -en este contexto- a la empresa mediana y la pyme, que, como dice el refrán, son animales de otra naturaleza.

 

Software empresarial en grandes empresas versus pyme

Tomemos, por ejemplo, el caso español. Según el Instituto Nacional de Estadística (INE), “en 2023 sólo un 2,13% de las pymes españolas usan IA en sus procesos”. Un 2,13% no parece mucho, pero si sabemos concretamente de qué estamos hablando el porcentaje es ínfimo. Según la Dirección General de Estrategia Industrial y de la Pequeña y Mediana Empresa (DGEIPYME), “el número total de empresas pequeñas y medianas asciende a 2.926.167 (0-249 asalariados) siendo la cifra de grandes empresas (250 o más asalariados) de 5.647, lo que supone un total de empresas en España de 2.931.814”, conforme publica el informe "Cifras PYME", datos de julio de 2024, hechos públicos por el Ministerio de Industria y Turismo el pasado 13 de agosto de 2024. En otras palabras: en julio de 2024 el 99,88% de empresas en España son pymes. Y, de ellas, solo el 2,13 usan la “Inteligencia Artificial en sus procesos”.

Con cifras oficiales del Ministerio de Industria y Turismo, del Instituto Nacional de Estadística (INE), de ONTSI y de Red.es, cabe preguntarse qué es lo que quieren decir algunos informes, que afirman que una gran mayoría de empresas españolas usan la inteligencia artificial. Incluso con el beneficio de la duda, los datos oficiales son los reales y, por tanto, los que tienen la razón. Se aplican al total de universo de empresas y están verificados por Bruselas a través de Eurostat.

En coherencia con lo anterior, si solo el 2,13% de las 2.926.167 pymes que hay en España, usan Inteligencia Artificial (Fuente: INE y Ministerio de Industria, julio 2024), la conclusión cae por su propio peso: hay que centrarse en la gran empresa, cuando hablamos de Inteligencia Artificial y de Software de Gestión Empresarial, tanto en España como en el resto del mundo.

 

SaaS

La pyme (la pequeña y mediana empresa) está volcada en la gran transformación que supuso el Software as a Service (SaaS). Fue una revolución para la industria del Software y para las empresas que usan Software (aquí, sí: todas) porque el consumo de software pasó de ser un coste fijo a variable aplicando el principio del pago por uso, versus el sistema de licencias, más asequibles para las grandes empresas. Empresas como MicroStrategy, Sage y Wolters Kluwer han triunfado en la provisión de SaaS a la inmensa mayoría del tejido empresarial español y en las docenas de mercados internacionales en que están presentes.

Y no es que las grandes empresas (0,12% del total o 5.647 compañías, en España, según INE) no “usen SaaS” -por supuesto que utilizan este modelo. Pero sus contratos con empresas tecnológicas grandes, abarcan muchos ámbitos y salirse de uno sin que afecte a otros es muy difícil, versus los beneficios derivados de que grandes proveedores tecnológicos presten muchos servicios a las grandes empresas (sinergias, economías de escala y ahorro de costes).

Pensemos en los bancos, las operadoras de telecomunicaciones o las empresas energéticas. Compañías tecnológicas como Microsoft (y Microsoft Azure), IBM, Amazon Web Services (AWS), Google Cloud, Salesforce, Oracle, SAP, SAS, Infosys, BMC Software… están proveyendo “Software + Cloud + IA” a grandes corporaciones en España y todo el mundo. Desde Europa, además de SAP se aporta al ecosistema empresas como Software AG, que han vivido su propia transformación digital interna y Cap Gemini, entre otras. Y está el papel de las consultoras como integradores de tecnologías y sistemas, como, esencialmente Accenture, seguida por PWC, E&Y, Deloitte y KPMG. Hay otras firmas menos conocidas como Holded, Hubspot, Trello, Asana, Slite, Odoo y Document360, entre otras muchas.

 

Software + Cloud + IA: ecuación del éxito

Hay una tendencia de poner el foco en los ERP (hoy cloud). Pero sería inadecuado no incluir CRM, SCM y BI, cuando menos y entre otras. La versatilidad del software hace que la segmentación de empresas vaya, desde su tamaño al sector vertical de actividad económica y, lógicamente, tanto la tecnología sobre la que se aplica y la función o departamento empresarial (Marketing, Recursos Humanos/Talento, Ventas, Operaciones, TI…). Podría argüirse que empresas -en su momento consideradas de “hardware”- han hecho una transición hacia el software y los servicios, cuya fuerte especialización es útil para el despliegue de la GenAI (Especialización e Inteligencia Artificial General, AGI “no combinan bien”). Algunos ejemplos serían HPE (Hewlett-Packard Enterprise, spin-off de la antigua HP), Cisco Systems, Red Hat, y Kyndryl (spin-off de IBM).

En otro plano de la realidad que nos ocupa, varias de las firmas tecnológicas Big Tech que están ofreciendo GenAI, tienen su propio software creado y desarrollado internamente: sería el caso, entre otras, de Microsoft (Windows), Google (Android) y Apple (iOS).

Todo lo anterior es la punta del iceberg: tan solo en los tres primeros trimestres de 2024, las empresas han invertido un trillón de dólares en Software (más o menos 1 billón de €). Si la tendencia continúa en el cuarto trimestre de 2024, la inversión empresarial en software sería equivalente al Producto Interior Bruto (PIB) de España (1,340 billones). La lucha entre fabricantes de software por llevarse lo más posible del pastel se remonta a cuatro décadas en el pasado, con Windows (Microsoft) versus iOS (Apple). Pero, hoy, con todas las empresas de software empresarial queriendo hacer triunfar sus AI chatbots, la guerra es encarnizada y de todos contra todos: Microsoft lanza sus AI Copilots para Dynamics 365 y se mete en el terreno de Salesforce con sus Agentforce AI agents, por ejemplo.

La evolución es clara: del software de gestión empresarial a la guerra de Cloud, desembocando hoy en lo anterior, MÁS la Inteligencia Artificial Generativa. Es una lucha sin cuartel, porque cada empresa quiere adelantarse a los demás con sus Chatbots y el tener software + Cloud dentro de casa otorga una formidable ventaja competitiva. Así hace Microsoft con AI Copilot; Google con Gemini, Meta con Meta.ai, o Amazon con su recién lanzado Rufus.

Si entrásemos de lleno en la Ciberseguridad estaríamos abriendo un melón que, en este artículo no podemos cerrar y habrá de ser objeto de otra reflexión. Vale la pena centrarse en los ámbitos del software útiles para el despliegue de la Inteligencia Artificial, que se están llevando la palma de la mano, de la inversión empresarial en software: 1) Enterprise Application Software; 2) Vertical-Specific Software e 3) Infrastructure Software. Infraestructure as a Service (IaaS) se saldría del mapa, con crecimientos en ventas del 23% (versus 12% de crecimiento de las ventas de software empresarial across the board), en 2024.

El futuro, según prevén firmas como McKinsey, pinta bonito: según esta consultora, la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) impulsará las ventas de software empresarial en órdenes de magnitud, para el período 2027-2030, de entre 175 billones a 250 billones de dólares, lo que contribuiría a añadir 6pp (+6%) al crecimiento del sector de software.

La guerra del software + Cloud + IA no ha hecho sino comenzar. Y habrá ganadores y perdedores, como ya vimos en el artículo/capítulo dedicado a los chips / procesadores / semiconductores. Los que estén mejor preparados se llevarán el gato al agua.

 

Oracle y el golpe de mano exitoso de Larry Ellison en IA

Este verano, las empresas tecnológicas se hundieron en bolsa dos veces (5 y 28 de agosto) por defraudar las expectativas sobre el retorno de la inversión en Inteligencia Artificial (ROI). Una empresa se salvó de la quema: Oracle, cuyas acciones subieron +14%, acompañadas de buenos resultados y buenas perspectivas. Su fundador, Larry Ellison, es el segundo hombre más rico del mundo, tras su discípulo Elon Musk (Tesla), desde entonces a hoy, y su fortuna no para de aumentar a diario, según el ranking de Forbes.

¿Qué hizo Larry Ellison para salirse del mapa? Prepararse para la presentación de resultados, que en sí mismos fueron muy buenos: Oracle, por boca de su CTO, CEO y Chairman (Larry Ellison) anunció el despliegue de inmensos data centers no solo repartidos por EE.UU. sino en Reino Unido y otros países; la alineación de sus empresas filiales de software con soluciones de Inteligencia Artificial para empresas (desde Hyperion, a NetSuite y otras 30 más) y la provisión de las CPU y las GPU por Nvidia, para del despliegue de la Inteligencia Artificial.

Es solo un ejemplo. Y que aplica solo a la GenAI… hoy.

Las BigTech han estado invirtiendo una media de 65.000 de dólares cada trimestre en los dos últimos años para desarrollar Inteligencia Artificial General (AGI). El impacto que esta inversión pudiera tener en el futuro es imprevisible. Falso: es previsible, peor no es el momento de hablar de ello.

 

Por Jorge Díaz Cardiel, socio director general de Advice Strategic Consultant