“La demanda de inteligencia artificial (IA) reseteó el panorama de la tecnología”, dijo Matt Renner, presidente de Ingresos Globales de Google Cloud, durante el Google Cloud Summit 2025, que la compañía realiza en la Ciudad de México.
En la visión del ejecutivo, la elección de un proveedor de nube e inteligencia artificial ya no depende de la marca ni de la infraestructura básica, sino de quién puede acompañar a las empresas a generar valor con IA y llevar proyectos a producción.
Renner dijo en entrevista que la IA “ha reseteado parte del paisaje tecnológico”, al cambiar la manera en la que compiten los hiperescaladores. El debate dejó de ser si un proveedor puede dar cómputo o almacenamiento, y se trasladó a la calidad de los chips, la variedad de modelos disponibles y la apertura de la plataforma.
El directivo advirtió que esta dinámica “aplanó” (flattening) las decisiones tecnológicas. Con tres hiperescaladores globales viables (AWS, Microsoft Azure y Google Cloud), la competencia ya no es de marketing, sino de quién acelera mejor la adopción de inteligencia artificial.
Google Cloud apuesta por un stack de extremo a extremo, desde hardware hasta modelos, bajo un enfoque abierto. En Vertex AI, la plataforma de inteligencia artificial para empresas de la marca, conviven Gemini y más de 150 modelos de terceros como Claude y Llama, con lo que, de acuerdo con Renner, la compañía ofrece una “verdadera elección” al cliente.
Nuevas formas en la demanda
De acuerdo con el directivo, la primera ola de proyectos de IA en los últimos dos años estuvo llena de pruebas que nunca llegaron a producción. No obstante, el escenario cambió. En los últimos seis meses, los clientes buscan apoyo para evaluar proyectos, preparar datos y aterrizar casos de uso reales.
La compañía responde con menos vendedores y más ingenieros, una estrategia que, según Renner, eleva la tasa de éxito en el paso crítico entre prueba y operación.
Los clientes, que ya conocen la IA como usuarios de aplicaciones como Gemini o ChatGPT, quieren trasladar ese entendimiento al contexto de un hospital, una fábrica o un banco, y obtener resultados medibles.
Industrias con mayor adopción de IA
Los sectores que muestran mayor adopción de IA son retail, servicios financieros, salud y manufactura. En tecnología, la IA acelera la automatización de código; en medios y entretenimiento, impulsa la creación de contenido con herramientas como VEO e Imagen; y en gaming habilita desarrollos más sofisticados.
En cadenas de suministro, Renner aseguró que la IA ya se aplica al pronóstico y la reconfiguración de rutas; en salud, a diagnósticos más rápidos y a liberar tiempo de médicos para la atención directa; en banca, a decisiones de crédito y ventas más ágiles; y en servicios profesionales, a industrializar procesos.
No obstante, los ritmos de adopción dependen de cada industria. Una consultora con cientos de miles de empleados de escritorio no es lo mismo que un fabricante con 80% de su fuerza laboral en planta. Además, sectores como finanzas y salud enfrentan marcos regulatorios estrictos.
¿Burbuja de IA?
Renner reconoce que habrá menos fabricantes de modelos de inteligencia artificial que hace 18 meses, pero no porque esta tecnología sea una materia prima (commodity), sino por las enormes inversiones necesarias para su desarrollo, entrenamiento y mantenimiento.
A juicio del directivo, quedará un número reducido de jugadores globales y la verdadera competencia estará en resolver problemas de negocio con esos modelos.
“Esto es un año o dos de algo que puede durar 20, 30 o 40 años”, dijo Renner.
Con inversiones de decenas de miles de millones de dólares, Google Cloud apuesta a que la inteligencia artificial es ya el criterio principal para elegir socios tecnológicos.
Cortesía de El Economista
Dejanos un comentario: