En el espacio de tres meses, Accenture ha experimentado su mayor caída bursátil en un solo día – menos 18% el 18 de junio – antes de iniciar una escalada que la llevaría en octubre a estar a punto de tocar su máximo desde que cotiza en bolsa hace un cuarto de siglo. No es un comportamiento predecible ni siquiera en un período alocado como el actual, pero revela el despiste de muchos inversores cuando se trata de decidir si apuestan o se abstienen ante la fiebre bursátil ede las empresas vinculadas a la inteligencia artificial. La pregunta que se hacen los accionistas es bastante simple: ¿hará la IA que los clientes puedan prescindir de servicios que desde hace años les presta la firma de consultoría e integración?

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Al principio, las neoclouds fueron recibidas como una curiosidad tecnologica. Error. Pronto se vería que toda su innovación residia en la financiación. Para comprenderlo, nada mejor que preguntarse quiénes son sus principales clientes: los hyperscalers y los laboratorios de IA. Microsoft, Meta y OpenAI arriendan capacidades de CoreWeave, la más conocida de aquellas, exactamente las mismas GPU que podrían comprar a Nvidia. La ventaja que las mueve es que en su conttabilidad la transacción aparecerá como gasto operativo (opex) sino como gasto de capital (capex). Por esto, es razoable señalar que sin esa capa del modelo de negocio, la IA no sería lo que es hoy. ¿Durará?

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Personaje reconocible a quien muchos admiran y muchos detestan, no abandona el primer plano. Tan pronto se le ve compadreando con Donald Trump como comunicando que Meta, la compañía de la que es amo y señor, se ha reincorporado a la fiesta de la inteligencia artificial, en la que se dice que había perdido el rumbo. Con Muse, su anuncio de  setiembre, parece haber encontrado la tecla para rentabilizar un producto masivo de IA orientado al consumo: a diferencia de los modelos que insisten en el formato de charbots con una mecánica instrucción/resultado, ha sido diseñado como un agente activo, capaz de tareas complejas y de múltiples pasos. Ahí radica gran parte de su interés.

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Larry Ellison, fundador de Oracle, participó por última vez en una conferencia de resultados el 10 de marzo, no así en las dos posteriores, de junio y setiembre. No sería anormal, puesto que la compañía ha encumbrado a Clay Magouyrk y Mike Sicilia, ambos compartiendo el rango de CEO Otra ausencia conspicua ha sido la de Safra Catz, legendaria CFO reemplazada por Hilary Maxson. Ahora, como  chairman y chairwoman respectivamente, se eclipsan en un cambio de guardia que ha sido sido balsámico para los inversores. Por el negocio, no deberían inquietarse: en el primer trimestre del año fiscal 2027, los ingresos aumentaron el 30% y el beneficio neto un 63%. Las sombras, que las hay, son otras.

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Para propios y extraños ha sido una sorpresa el nombramiento del nuevo CEO de Adobe. No por el relevo de Shantanu Narayen, en el cargo desde 2005, sino por la identidad del reemplazante. En lugar de apostar por David Wadhwani, quien lideraba el área que más aporta a las arcas de la compañía, el elegido ha sido Anil Chakravarthy, responsable de Customer Experience (CX). Detrás de la decisión tomada por el consejo de administración se encuentra una crítica implícita a Wadhwami por no haber sido del todo consecuente en la adaptación de la estrategia de productos creativos a la irrupción de la inteligencia artificial generativa. La consecuencia fulminante ha sido la dimisión del fallido candidato.

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Con la nueva fórmula de Copilot, Microsoft da un giro de su oferta en inteligencia artificial desde el chatbot hacia los agentes. Era inevitable y cuanto antes lo hiciera, tanto mejor. De paso, aprovecha la oportunidad para una reorganización que llevaba meses en el horno. Lamayoria de los comentarios han puesto el acento en lo primero, pero lo trascendente es la remodelación de su distribución comercial, coherente con un cambio en la filosofía del producto. El nuevo Copilot  emerge como una aplicación fortificada, que unifica funciones que el asistente desplegaba en distintos servicios. El golpe de timón apunta a las empresas, alejándose de un saturado (y poco rentable) mercado de consumo.

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Que la inteligencia artificial va a impactar profundamente en las operaciones de las compañías de telecomunicaciones es una convicción generalizada. Otra menos corriente: los modelos de IA actuales no son adecuados para las necesidades del sector. Cada operador aborda el problema a su manera. Es notorio el caso de Deutsche Telekom, que ha convocado un AI Investor Day para exponer sus planes para que – una dosis de jactancia es aceptable – “la mejor red de una teleco  se transforme en un modelo de red inteligente para el resto de las telecos”.  Cuantificado, el objetivo es lograr un ahorro de 1.100 millones de euros en 2027 y de 2.500 millones en 2030, gracias a la integración acelerada de la IA.

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En la danza de nuevos modelos que irrumpen sin pausa en el mercado de la inteligencia artificial, se busca demasiado la espectacularidad; la mayoría busca  colarse en un espacio que ha sido desbrozado y ocupado por otros. Las noticias se centran en la agitación cotidiana de OpenAI y Anthropic, mientras Google parece tomarse tiempo para responder al asalto. Aunque, a diferencia del dúo de rivales, cuenta con una presencia y una clientela masivas, además de un catálogo de aplicaciones, tanto para consumo como para empresas, en las que va inyectando  visión de la IA. La presentación de Gemini 4 Argon no ha sido una más, porque confirma su filiación entre los llamados modelos de frontera.

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El esccenario era hiperbólico, coherente con el alcance del mensaje de George Kurian, CEO de NetApp y protagonista de la conferencia Insights 2026. Estas fueron sus palabras: “estamos a años luz por delante de cualquier otro [de los competidores] que hacen lo que nosotros hacíamos diez años atrás”. O sea: la compañía no quiere limitarse a aprovechar el viento de cola de la inteligencia artificial  ; su ambición es poner el almacenamiento en sintonía con el rendimiento que ofrecen la computación y el networking a los proyectos de IA, partiendo de la premisa de que la preparación y acceso a los datos deje de ser un cuello de botella. Los anuncios de este año apuntan a esta muy oportuna finalidad.

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