Oracle y Salesforce recuperan el control sobre la narrativa relacionada con la inteligencia artificial: convierten la disrupción en una oportunidad para el crecimiento basado en datos.

La cuestión fundamental relacionada con la inversión es muy importante: ¿es la revolución de la inteligencia artificial una amenaza para el declive tecnológico, o, por el contrario, un catalizador para un crecimiento sin precedentes? La reacción del mercado reciente indica que existe un profundo miedo. El 24 de marzo de 2026, las acciones de empresas de software sufrieron un fuerte impacto negativo; el fondo de inversión iShares Expanded Tech-Software Sector cayó significativamente.4.3%Se trató de una venta masiva en un solo día. Este fenómeno estuvo directamente relacionado con la nueva versión de Anthropic, que amplió las capacidades del agente de IA Claude, permitiendo que este utilice el ordenador del usuario para completar tareas. La implicación es clara y disruptiva: si un agente de IA puede interactuar directamente con el sistema del usuario, esto podría significar que se pueden evitar las aplicaciones de software tradicionales, lo que aumentaría la presión sobre los precios a largo plazo.

La amenaza específica es real y tangible. Herramientas como el Claude Code de Anthropic han ganado en capacidad, lo que permite desarrollar software complejo en cuestión de minutos o días. Esto plantea la posibilidad de que en el futuro sea necesario menos tiempo para utilizar software tradicional, especialmente para tareas rutinarias o que puedan automatizarse. La rápida reacción del mercado, después de una disminución del 14.6% en enero y otro 9.7% en febrero, demuestra cuán rápidamente los sentimientos del mercado pueden cambiar debido a tales temores.

Sin embargo, surge un poderoso contraargumento proveniente de los directores ejecutivos de las propias empresas que se encuentran bajo presión. Mike Sicilia, de Oracle, ha sido muy contundente en sus declaraciones. En una reciente reunión, afirmó que las herramientas de IA son una amenaza solo si no se adoptan. Su conclusión es la siguiente:“En absoluto estoy de acuerdo con eso. Creo que las herramientas de IA y sus capacidades de programación podrían ser una amenaza si no las adoptáramos. Pero lo estamos haciendo, y lo hacemos muy rápidamente.”Ese es el punto clave de la refutación. La narrativa que describe esta situación supone que las empresas son algo pasivas, pero la realidad es que las empresas se adaptan rápidamente a los cambios. Compañías como Oracle y Salesforce no se presentan como víctimas, sino como plataformas para la era de la inteligencia artificial. Utilizan su propia inteligencia artificial para desarrollar nuevos productos y automatizar procesos.

Esta tensión constituye el marco en el que se basa la tesis de inversión. La necesidad fundamental de contar con datos fiables y bien organizados, ya sea para entrenar modelos de aprendizaje, gestionar agentes de IA o alimentar sistemas empresariales, crea un mercado ampliable en el que las empresas que ofrecen servicios relacionados con los datos pueden ocupar una posición única para obtener beneficios. El miedo a la obsolescencia es real, pero la tendencia hacia la adopción e integración sugiere un resultado más equilibrado. Los ganadores serán aquellos que utilicen la IA para escalar sus servicios relacionados con los datos, convirtiendo así una amenaza potencial en un motor de crecimiento.

El potencial de escalabilidad en cuanto al TAM y el poder de captura de mercado

La enorme cantidad de datos que se crean establece las condiciones para un mercado masivo y duradero. Se proyecta que la creación de datos a nivel mundial llegará a un nivel considerable.175 zetabytes al añoNo se trata simplemente de una historia de crecimiento; se trata de un cambio fundamental en el panorama económico, donde los datos son la nueva materia prima. Para las empresas establecidas en el sector de servicios de datos, esto significa que existe un mercado totalmente viable y en constante expansión.

La clave para capturar este TAM radica en la protección inherente que ofrecen los datos. Las empresas que poseen datos propios de alta calidad difícilmente los revelarán. No se trata de una ventaja teórica; es una realidad comercial. Como señala un análisis:Los modelos de negocio basados en datos confidenciales y propios probablemente serán difíciles de reemplazar.El valor no radica en los datos en sí, sino en la calidad de la gestión, integración y fiabilidad que ofrecen estos proveedores existentes. Este “moat” actúa como una barrera natural para la entrada de nuevos competidores, asegurando que, incluso con el desarrollo de las herramientas de IA, la demanda de datos verificados y útiles permanezca fielmente vinculada a los proveedores establecidos.

Esta demanda también es amplia y está muy arraigada en diversas industrias. El modelo de datos como servicio (DaaS) demuestra su versatilidad. Los casos de uso abarcan desde…Precios de venta al por menor y logística de viajesSe trata de análisis financiero y capacitación en términos de ventas. Esta aplicabilidad intersectorial significa que las oportunidades de crecimiento no se limitan a un solo sector. Se trata de una necesidad sistémica de contar con información más precisa para tomar decisiones adecuadas, desde la optimización de las cadenas de suministro hasta la personalización de las experiencias del cliente.

En resumen, se trata de una combinación poderosa: un mercado de tamaño sin precedentes, protegido por ventajas competitivas duraderas, y aplicable en todo el espectro económico. Para un inversor que busca crecimiento, esta situación es ideal. Esto indica que las empresas establecidas en el sector de servicios de datos no solo logran sobrevivir a los cambios, sino que también pueden expandir sus fuentes de ingresos a medida que la cantidad de datos en el mundo sigue aumentando. El TAM no solo es grande; además, es probable que sea controlado por aquellos que cuenten con los activos y redes de distribución adecuados.

Trayectoria de crecimiento financiero y ventajas competitivas

Los beneficios financieros para las empresas de servicios de datos se deben a la construcción continua e integral de la infraestructura de inteligencia artificial a lo largo de varios años. Las estimaciones sugieren que los gastos de capital en el sector de la inteligencia artificial para el año 2025 serán significativos. Sin embargo, la tendencia general ha sido una subestimación constante de este gasto. Esto indica que existe un ciclo de gastos poderoso y duradero que se transmitirá a los proveedores de datos. La divergencia en el rendimiento de las acciones reciente muestra que los inversores son cada vez más selectivos, prefiriendo apartarse de las empresas de infraestructura, donde el crecimiento está sujeto a presiones y los gastos están financiados con deuda. Los ganadores serán aquellos que demuestren una clara relación entre estos grandes gastos y el crecimiento de sus propios ingresos. Esta dinámica favorece a las plataformas de servicios de datos ya establecidas.

El reciente logro de Palantir, al alcanzar su primer millardo en ingresos trimestrales, es un ejemplo clásico de escalabilidad. Esto demuestra que las plataformas basadas en datos no solo pueden captar una parte de ese gasto, sino también escalar sus propias finanzas a un ritmo extraordinario. No se trata simplemente de vender más datos; se trata de integrar los servicios de datos en los procesos centrales del desarrollo y despliegue de sistemas de inteligencia artificial. El modelo de ingresos recurrentes que caracteriza a muchas de estas ofertas de servicios de datos proporciona una base financiera predecible. Cuando se combina con la capacidad de integrar la inteligencia artificial para mejorar la gestión de datos, optimizar el análisis predictivo o permitir la toma de decisiones en tiempo real, el resultado es un ciclo virtuoso de mejora de las márgenes y aumento de la fidelidad de los clientes.

En resumen, se trata de una trayectoria financiera muy interesante. Las empresas de servicios de datos se posicionan como beneficiarias esenciales de la productividad en el ámbito de la inteligencia artificial. No buscan invertir en gastos de capital por sí mismos, sino que aprovechan el valor que genera esa tecnología. A medida que los agentes de inteligencia artificial se vuelven más sofisticados y las empresas dependen cada vez más de decisiones basadas en datos, la demanda de datos fiables y bien seleccionados aumentará. Para un inversor que busca crecimiento, este modelo ofrece caminos hacia fuentes de ingresos recurrentes con altos márgenes de ganancia, además de ser escalables y protegidas por una base de datos sólida. Los beneficios financieros no son meras especulaciones; están siendo validados por las propias empresas líderes en el campo de la inteligencia artificial.

Catalizadores, riesgos y lo que hay que tener en cuenta

La tesis de inversión se basa en una clara diferenciación en el sector de la inteligencia artificial. El factor catalítico a corto plazo es la rotación del mercado en sí. A medida que los inversores se vuelven más selectivos, la atención se dirige hacia aquellas empresas que demuestren una relación directa y escalable entre el gasto en tecnologías de IA y los incrementos en su productividad. Esta rotación ya está en marcha. Las últimas cifras muestran que el capital se desvía de las empresas dedicadas a la infraestructura de IA, donde el crecimiento de las ganancias es limitado y el endeudamiento es alto.Beneficiarios de la productividadEn cuanto a los servicios de datos, la validación ocurrirá cuando esta tendencia se acelere. Esto beneficiará a aquellos que incorporan la inteligencia artificial en sus productos, en lugar de simplemente vender herramientas.

El primer punto clave es la evidencia de que los agentes de IA se utilizan para…Mejorar/RefinarLos flujos de trabajo con datos no deben ser reemplazados por otros sistemas. El objetivo no es simplemente automatizar la entrada de datos, sino crear procesos inteligentes para manejarlos. Imagínense un agente de IA que no solo transfiere datos, sino que también comprende su contexto, detecta anomalías en tiempo real y incluso sugiere nuevas formas de integrar los datos para mejorar la precisión del modelo. Este es el próximo paso hacia el futuro. La propuesta de valor cambia de “tenemos los datos” a “tenemos la tecnología de IA que hace que los datos funcionen mejor”. El mercado recompensará esta integración. Por otro lado, si los agentes de IA permanecen como herramientas de programación o ejecutores de tareas, sin una integración profunda con los flujos de trabajo, el crecimiento de los servicios relacionados con los datos podría ralentizarse.

La segunda métrica crítica es la propia divergencia en el rendimiento de las empresas relacionadas con servicios de datos, en comparación con aquellas que se especializan en infraestructuras de IA. Si las empresas relacionadas con servicios de datos logran un rendimiento superior, especialmente durante períodos de volatilidad en el mercado, eso indica que los inversores ven una mejor perspectiva para la monetización y el aumento de las ganancias.Disminución del 4.3% en el valor del software ETF.El miedo a la obsolescencia demuestra cuán frágiles pueden ser los sentimientos humanos. El sector de los servicios de datos necesita demostrar su capacidad de resiliencia y una trayectoria de crecimiento clara para poder mantenerse en el mercado.

El riesgo más importante es ese salto tecnológico que podría socavar los datos propietarios. Si los agentes de IA logran una verdadera autonomía y pueden aprender por sí mismos a partir de vastos conjuntos de datos públicos, el valor de los datos gestionados y licenciados podría disminuir significativamente. No se trata de una situación futurista lejana; es el miedo real que ha motivado la venta de software. Lo que nos protege son la calidad y la especificidad de los datos. Los datos públicos son poco precisos y no están organizados de manera estructurada. Lo verdaderamente importante son los conjuntos de datos limpios, contextuales y, a menudo, propietarios, que son la base para tomar decisiones empresariales. Las empresas que posean estos recursos y puedan demostrar su valor único en el logro de resultados comerciales, estarán en una posición ventajosa.

Las perspectivas de inversión son las de una oportunidad selectiva. El auge de la productividad gracias a la inteligencia artificial es real, pero sus beneficios no se distribuyen de manera equitativa entre todos los actores. Los ganadores serán aquellas empresas que logren utilizar la inteligencia artificial para expandir sus plataformas, convirtiendo así una amenaza potencial en un motor de crecimiento. Por ahora, las condiciones favorecen a aquellos que tienen una clara relación entre su gasto en tecnologías de inteligencia artificial y su propia rentabilidad financiera. Los catalizadores están presentes, los riesgos están definidos, y el camino hacia adelante consiste en la integración y ejecución de estrategias adecuadas.