Cuerpo S de IA en TI en India: Evaluando la apuesta por la infraestructura

La transformación tecnológica ya ha comenzado. Para la industria de la informática en India, la inteligencia artificial ya no es un proyecto secundario o una herramienta para ahorrar costos. Está convirtiéndose rápidamente en el componente central de la infraestructura tecnológica, cambiando por completo las normas del sector. Este es el inicio de una nueva tendencia económica, donde la escala de implementación, la velocidad de adopción y la profundidad del cambio indican que se trata de un cambio único en toda una generación.

La escala de la incorporación es ya profunda. En todas las empresas tecnológicas en la India,Más del 40% del trabajo relacionado con el desarrollo de software ahora está a cargo de la inteligencia artificial.Esto no es un experimento de nicho; es una realidad operacional de gran envergadura. El informe de NASSCOM y Indeed muestra que el alcance de la IA se extiende más allá del código, con el 20-40% de trabajo en recursos humanos, TI y administración ya automatizado. El compromiso del jugador más importante de la industria es asombroso.Tata Consultancy Services ahora tiene 217,000 empleados con "competencias de IA de alto orden", en comparación con apenas 180,000 hace un mesNo es solo un entrenamiento; es una reespecialización forzada de gran escala de una fuerza de trabajo de más de 600,000, lo que indica que la fluidez en IA es ahora un requisito básico para la supervivencia.

Esta velocidad de adopción es característica de un cambio de paradigma. La industria está pasando de un modelo basado en personas y procesos, a uno impulsado por la inteligencia y los datos. Como señala una de las analizas…El modelo basado en las necesidades del personal y los procesos, que caracterizaba al outsourcing tradicional, está siendo reescrito por medio de la automatización, la inteligencia artificial y los flujos de trabajo basados en datos.La interrupción puede que sea generacional, porque ataca la propuesta de valor más importante: la hora facturada. AI automatiza las tareas que solían hacer los humanos, comprimiendo los plazos y las ganancias de los proyectos. El resultado es un nuevo escenario competitivo en el que nuevos casos de uso de IA emergen con soluciones más inteligentes y rápidas, desafiando el dominio de décadas de los que ya existían.

En resumen, la IA es la nueva infraestructura. Es la capa fundamental sobre la cual se construirán todos los servicios de TI en el futuro. La trayectoria del sector es clara: casi todos (97%) esperan que los trabajos se realicen por equipos formados por humanos y AI para el año 2027. Esto no es solo un escenario futuro, sino una exigencia operativa inmediata. Para los inversores, esto significa que deben mirar más allá de las márgenes de servicio actuales y concentrarse en las empresas que están construyendo las bases para este nuevo paradigma. La curva S ya ha comenzado.

El “gap de monetización”: desde los proyectos piloto hasta la producción real

La industria construyó las vías. Ahora debe aprender a conducir el tren. La incertidumbre central para el sector de la tecnología de la información de la India ya no se trata de la capacidad, sino de la monetización. A pesar de la profunda integración de la IA en las operaciones, la conversión en una rentabilidad escalable y mensurable sigue siendo el vínculo crítico. Este es el vacío entre la curva S de la adopción y la curva S de la ganancia.

La comprometida asignación presupuestaria nos da una imagen clara de la situación. Existe un paradojo sorprendente en esto:95% de las compañías de India gasta menos del 20% de su presupuesto de TI en IAIncluso el 47% de las personas utiliza múltiples aplicaciones de IA diariamente. Esto no significa una falta de confianza en estas tecnologías; es simplemente un enfoque pragmático y cauteloso. Los ejecutivos priorizan la velocidad y los resultados tangibles, en lugar de realizar inversiones a largo plazo. Optan por logros rápidos mediante API y herramientas incrementales, en lugar de inversiones masivas a largo plazo. Es una respuesta racional a la necesidad de obtener resultados inmediatos, pero también limita el potencial de crecimiento exponencial.

Esta precaución ha definido el pasado reciente.El año 2025 fue otro año de avances graduales y logros menores para la mayoría de las empresas del sector. No hubo una monetización a escala empresarial.El énfasis se ha centrado en demostrar conceptos y valor a escala pequeña, no en construir los modelos de negocio orientados a resultados, que impulsarán ingresos futuros. La industria se encuentra atascada en la etapa inicial y lenta de la curva de adopción, en la que la promesa es clarísima, pero el beneficio aún no es sistemático.

La escala de la monetización actual destaca el gran desafío que representa esta situación. Incluso para el líder, los números son todavía modestos.Euros de facturación por servicios de inteligencia artificial anual de Tata Consultancy ServicesAunque esto representa un crecimiento trimestral del 17.3%, y es una prioridad estratégica clara, se trata de una proporción muy pequeña en comparación con los 264 mil millones de dólares que representa el volumen total de negocios de la industria. Para toda la industria en su conjunto, el camino desde este comienzo prometedor hasta convertirse en una fuente importante de ingresos sigue siendo incierto.

El punto sobresaliente es que está construyéndose la infraestructura, pero el motor monetario no funciona a pleno giro todavía. Lo que supone la principal incertidumbre de la industria es ahora operativo: tiene el talento, las herramientas y la visión. La nueva fase consiste en la ejecución a gran escala, pasando de los pilotos a los servicios integrados, que actúan a través de una plataforma y capturaran el valor completo del paradigma de IA. Hasta que eso ocurra, la historia de crecimiento exponencial sigue en estado de espera.

Construyendo las nuevas vías: alianzas estratégicas y talento

La apuesta de la industria por la infraestructura de IA se está construyendo ahora con alianzas concretas y un reexamen fundamental de su fuerza de trabajo. Esta es la capa estratégica que se requiere para pasar de la fase de prueba a la fase de producción en gran escala. Los desplazamientos de los jugadores más poderosos se concentran en asegurar la infraestructura de cálculo y el capital humano que impulsarán el próximo paradigma.

Un ejemplo clásico de esto es la nueva alianza entre Tata Consultancy Services y AMD. No se trata simplemente de un acuerdo entre proveedores; se trata de una colaboración para desarrollar soluciones de inteligencia artificial específicas para el sector industrial.TCS y AMD se comprometen con el desarrollo conjunto de soluciones de IA y GenAI específicas del sectorEl objetivo es dirigirse a sectores como las ciencias de la vida y la fabricación. El objetivo es crear plataformas y enfoques especializados que ayuden a los clientes a ir más allá de la fase de experimentación. Lo más importante es que esta alianza incluye una inversión conjunta en talento, con el fin de desarrollar un grupo de expertos capaces de colaborar en la innovación y desarrollar soluciones de IA de próxima generación. Se trata de construir una infraestructura integral: combinando la capacidad de integración global de TCS con el hardware de computación de alto rendimiento de AMD, para crear una nueva estructura integrada para el uso de la IA en las empresas.

Esta asociación refleja un cambio más amplio en el modelo de talento. La contratación se está desplazando de un enfoque centrado en las habilidades específicas de hoy a identificar el potencial a largo plazo y la agilidad en el aprendizaje.La mayor cambio que veremos en la adquisición de talento será el paso de contratar personas con habilidades actuales, hacia la contratación de personas que tengan potencial a largo plazo.Habilidades blandas como el resolver problemas y la adaptabilidad están pasando a la nueva norma, debido a que las plataformas impulsadas por IA hacen que la reciclación laboral sea más accesible. Se trata de una adaptación crucial en un campo en donde las especificidades técnicas evolucionarán rápidamente. La estrategia consiste en crear un grupo de trabajadores que se capacite continuamente, garantizando que el capital humano de la compañía evolucione de acuerdo al ritmo exponencial del avance de la IA.

Sin embargo, esta estrategia de desarrollo enfrenta un problema importante: una grave escasez de talento. Se proyecta que la demanda de habilidades relacionadas con la inteligencia artificial se duplicará con creces para el año 2027.de 600,000 a 650,000 a más de 1,250,000Esto crea una clara competencia entre la capacidad de la industria para fabricar los rieles y la oferta de trabajadores calificados que puedan operarlos. La colaboración con AMD y el enfoque en las posibilidades futuras son respuestas directas a este problema. El objetivo es crear una cadena de expertos más rápido de lo que el mercado puede proporcionar.

En última instancia, la industria de TI india estima el rumbo del paradigma de inteligencia artificial. Alianzas estratégicas como TCS-AMD están desarrollando hardware y software. El modelo de talento está siendo reconfigurado para que la adaptabilidad sea prioridad sobre el conocimiento estático. Pero la historia del crecimiento exponencial está en cerrar la brecha de demanda y oferta cada vez más amplio. Para ahora, la industria está invirtiendo mucho en su infraestructura, pero el componente final y más crítico-capital humano para servirlo al máximo- sigue siendo la variable más incierta.

Catalizadores y riesgos: El camino hacia el crecimiento exponencial

La industria se encuentra en un punto crítico. No existe garantía de que el camino hacia el crecimiento exponencial esté allí; ello se determinará por algunos puntos críticos en el próximo año. El catalizador es claro: un cambio fundamental en la forma de presentar y establecer precios para los trabajos. La industria debe ir más allá de incorporar la IA a los procesos existentes y, en vez de ello, reestablecer su modelo de entrega completo basado en“Cajas” de IA y humanosdesarrollado especialmente para medir el impacto económico. Este es el motor operativo para la nueva curva S. También requiere una rica toma de conciencia en el nivel de ese antepensamiento y la reconstrucción en torno a los equipos híbridos, un movimiento que puede desbloquear ganancias de productividad de hasta el 40% en la IT y del 80% en los roles de BPM. La transferencia paralela a modelos orientados al resultado y a la tarifación agente es igualmente vital. La tarifación debe evolucionar desde los plazos y los materiales a compromisos vinculados a los resultados de negocios, lo que a menudo reduce los costes en un 30-50%. Este es el salto monetario desde las pilotos hacia la producción.

El principal riesgo de esta trayectoria es el surgimiento de empresas que se basan en la inteligencia artificial como herramienta principal para su desarrollo. Estas startups ágiles no están limitadas por estructuras obsoletas, y pueden…Recrear los servicios de herencia con soluciones más inteligentes, más rápidas y más adaptativasEstán creando nuevos modelos de negocio desde cero: servicios basados en AI, servicios desarrollados específicamente para AI, y plataformas que se basan exclusivamente en el software. Estos modelos pueden superar a los modelos tradicionales en términos de velocidad, calidad y costos. Los grandes competidores cuentan con un extenso grupo de talentos y la confianza de sus clientes; pero eso no es suficiente si la ejecución del proyecto es lenta. El riesgo es que los nuevos entrantes puedan ganar cuota de mercado al ofrecer valores basados en plataformas, algo que los gigantes todavía están experimentando.

Ahora es el momento crucial. El año 2026 debería ser el año en que la industria cambia su trayectoria, pasando del espacio piloto a la monetización a nivel empresarial. Los analistas advierten que cerca del 25% de la inversión global planeada en IA podría verse afectada si los proveedores no demuestran un ROI tangible. El tiempo está cada vez más agotándose. La industria ha invertido el año pasado en la construcción de los transpuestos. En 2026, debe demostrar que puede conducir el tren. El éxito de la asociación TCS-AMD, la escalabilidad de los modulos IA-pc, y la adopción de tarifas basadas en resultados serán los indicadores que determinen si la IT indiana puede lograr un crecimiento exponencial o quedar rezagada en el antiguo ciclo de S. El inflexión es inminente.