Santiago, septiembre de 2024-. El quinto Informe Anual de Tecnología Global de Bain & Company dio a conocer las nuevas olas de crecimiento en el sector, como resultado de las rápidas disrupciones provocadas por los avances en Inteligencia Artificial (IA). Uno de los principales hallazgos del estudio, revela que el mercado de hardware y software relacionados con la IA crecerá entre un 40% y un 55% anual, alcanzando los 780 mil millones y 990 mil millones de dólares para 2027.

El reporte detalla que existen tres áreas de oportunidades que podrían permitir que este mercado se acerque a una industria de un billón de dólares en los próximos tres años: modelos y centros de datos más grandes, iniciativas de IA empresarial y soberana, y la eficiencia y capacidades del software.

“La IA generativa es el motor principal de la ola de cambio actual, pero se ve complicada por los cambios postglobalización y la necesidad de adaptar los procesos comerciales para ofrecer valor. Las empresas están pasando de la fase de experimentación y comenzando a escalar la IA generativa en toda la compañía”, asegura Marcial Rapela, socio y responsable de Bain & Company en Santiago. Agrega que “los CIO deberán mantener soluciones de IA a nivel de producción que permitan a las empresas adaptarse a un panorama que cambia rápidamente. Esencialmente, necesitan adoptar un enfoque de 'IA en todas partes'”.

Posible escasez de chips

El informe indica que, a medida que la IA escala, también lo harán los centros de datos, por lo que la industria podría enfrentar la próxima ola de escasez de chips. En este escenario, según Bain, se estima que las cargas de trabajo de tecnología crecerán entre un 25% y un 35% por año hasta 2027.

Además, la firma asegura que la IA impulsará el crecimiento en los centros de datos, pasando de los actuales 50-200 megavatios a más de un gigavatio. “Esto significa que, si los grandes centros de datos cuestan entre 1 mil millones y 4 mil millones de dólares hoy, podrían costar entre 10 mil millones y 25 mil millones en cinco años”, asegura Rapela.

Agrega que “se espera que estos cambios tengan enormes implicaciones en los ecosistemas que respaldan los centros de datos, incluidos la ingeniería de infraestructura, la producción de energía y la refrigeración, así como la presión en las cadenas de suministro”.

Además de la necesidad de más centros de datos, el auge impulsado por la IA en el interés de compra de unidades de procesamiento gráfico (GPU) podría aumentar la demanda total de ciertos componentes upstream en un 30% o más para 2026, según Bain.

Al igual que la pandemia creó un aumento en la demanda de PCs, el alza en la necesidad de potencia informática para IA presionará las cadenas de suministro de chips para centros de datos, computadoras personales y smartphones. “Estas tendencias, junto con las tensiones geopolíticas, podrían desencadenar la próxima escasez de semiconductores”, advierte Rapela.

“Si la demanda de GPU de los centros de datos de última generación se duplicara para 2026, no solo los proveedores de componentes clave necesitarían aumentar su producción, sino que los fabricantes de empaques de chips necesitarían casi triplicar su capacidad de producción para satisfacer la demanda”, asegura.

Desafíos y oportunidades de la IA "soberana"

Otra área que podría ser compleja para las empresas tecnológicas es la aparición de bloques de IA "soberana". El movimiento postglobalización en la tecnología se está extendiendo desde la escasez de chips hasta las preocupaciones actuales sobre datos, seguridad y privacidad. Gobiernos de todo el mundo, incluidos Canadá, Francia, India, Japón y Emiratos Árabes Unidos, están gastando miles de millones de dólares para subsidiar la IA soberana.

“Están invirtiendo en infraestructura informática doméstica y en modelos de IA desarrollados dentro de sus fronteras y entrenados con datos locales. A medida que el impulso por la IA soberana gana fuerza, quienes se destaquen como líderes dependerán de varios factores determinantes”, destaca Rapela.

Agrega que “establecer ecosistemas exitosos de IA soberana será un proceso largo y extremadamente costoso. Aunque en algunos aspectos es menos complejo que construir fábricas de semiconductores, estos proyectos requieren más que asegurar subsidios locales. Los hiperescalares y otras grandes empresas tecnológicas pueden continuar invirtiendo en operaciones de IA localizadas que asegurarán ventajas competitivas significativas".

Aumento en fusiones y adquisiciones

La investigación de Bain muestra que los obstáculos regulatorios persistentes han llevado a las empresas tecnológicas a cambiar su actividad de fusiones y adquisiciones (M&A) de acuerdos destinados a capturar escala hacia aquellos destinados a adquirir acceso a nuevas capacidades, productos o mercados, lo que Bain denomina "acuerdos de alcance".

Desde 2015 hasta 2018, el porcentaje de acuerdos de alcance en la industria tecnológica aumentó del 50% al 80%, manteniéndose estable desde entonces. En los últimos seis años, los acuerdos de alcance han representado casi el 80% de todas las M&A en la industria tecnológica. Esa es una mayor proporción que en la mayoría de las otras industrias.

La investigación de Bain muestra que el sector tecnológico sigue bajo un fuerte escrutinio y no hay indicios de que la popularidad de los acuerdos de alcance en tecnología ceda ante el retorno de los acuerdos masivos de escala en el corto plazo.