¿El mercado lo subestima? El "punto de inflexión del modelo" impulsa el auge de los agentes de IA, desbloqueando rápidamente escenarios de aplicación empresarial

La ola de IA está atravesando un punto de inflexión clave; el rápido salto en las capacidades de los modelos está acelerando el paso de los proyectos piloto empresariales del año pasado a la fase de despliegue en producción, mientras que el mercado sigue subestimando sistemáticamente la profundidad y velocidad de esta transformación.

Según Hard AI, el equipo de analistas de Citi liderado por Heath Terry indicó en el último informe que las aplicaciones empresariales han pasado completamente del piloto al despliegue en producción desde el año pasado, y la velocidad de mejora de los modelos es más rápida que en cualquier momento anterior, elevando bruscamente la curva de demanda de toda la industria.

Citi ha ajustado su previsión de ingresos totales de la industria de IA para 2026—2030 de 2,8 billones de dólares a 3,3 billones; en el mismo periodo, el gasto de capital estimado pasa de 8,0 billones a 8,9 billones de dólares. Su juicio es: el mercado sigue centrado en riesgos como la dificultad de construir data centers, la presión sobre la financiación y el aumento de la competencia, pero está ignorando los altos retornos que generan estas inversiones y el hecho de que está tomando forma un ciclo de productividad impulsado por las empresas.

Para la industria del software, este es un momento más crítico de lo que la mayoría percibe. A medida que los ingresos de compañías nativas de IA aumentan de forma exponencial, los costes de cambio elevados, el fuerte poder de fijación de precios y las altas barreras de entrada que antes dependían los proveedores de software tradicionales están siendo redefinidos por la tecnología IA. Este reajuste ya se ha producido en el nivel de precios de las acciones – durante el último año, la evolución de las valoraciones de las acciones de software se ha desviado claramente de los valores relacionados con infraestructuras de IA – pero Citi considera que las previsiones de consenso de ganancias aún no reflejan el impacto final.

En la capa de infraestructuras, especialmente en memoria, almacenamiento, CPU y electricidad, Citi opina que actualmente ofrecen la mejor relación riesgo-retorno. El rendimiento rezagado de los grandes proveedores de nube a escala se ve como otra ventana de oportunidad.

Las capacidades de los modelos están aumentando con una pendiente más pronunciada

GPT-5.4, Gemini 3.1 Pro y Claude Sonnet 4.6: tres modelos principales lanzados sucesivamente en menos de tres semanas, con mejoras de capacidad que superan cualquier ciclo anterior. Usando la métrica ARC-AGI-2, Gemini 3.1 Pro ha mejorado su puntuación 1,5 veces respecto a la versión anterior de hace tres meses; GPT-5.3-Codex es el primer modelo de OpenAI que participa en la generación de su propio código – un hito difícil de pasar por alto.

Lo que merece aún más atención es que el aumento de capacidades de los modelos coincide con un incremento en la tarificación de tokens. Los modelos de inferencia emplean tecnologías como expertos mixtos (MoE) y aprendizaje por refuerzo con recompensas verificables (RLVR), lo que incrementa el consumo de tokens por respuesta. Aunque Gemini 3.1 Pro mantiene la tarifa del modelo anterior, la puntuación de inteligencia se ha duplicado.

Citi opina que la combinación de ambas tendencias implica que los proveedores de servicios IA tienen espacio estructural para aumentar los ingresos por unidad. La mejora de capacidades ya empieza a influir directamente en decisiones empresariales. Por ejemplo, en el reciente anuncio de despidos de Block se mencionó explícitamente el factor IA, una señal inicial de cómo la tecnología está pasando de la fase de desarrollo a la operativa.

La transición de las empresas del piloto al despliegue productivo es más rápida de lo previsto

Los integradores de sistemas son un motor clave de esta aceleración. Las principales consultoras están transformando su propia operativa interna y al mismo tiempo ayudando a empresas tradicionales a desplegar rápidamente soluciones de Anthropic, OpenAI y otras, actuando como la "microcirculación" en la difusión de IA. El trabajo de campo de Citi junto a CIOs, CTOs e integradores evidencia que la presión competitiva es el motor central que impulsa a las empresas a acelerar – nadie quiere quedar detrás de su competencia.

Los datos lo demuestran: en el cuarto trimestre de 2025, los pedidos pendientes combinados de AWS, GCP, Azure y CoreWeave crecerán un 100%, mientras que el crecimiento de ingresos será sólo del 30% y el de capital expenditures del 70%.

Sobre la preocupación exterior por la calidad de los pedidos pendientes (alta concentración en clientes de laboratorios de IA), el resultado de la investigación de Citi es que el crecimiento ya está ampliamente repartido entre empresas tradicionales. Incluso el arrendador de data centers DLR afirma que el lanzamiento de Claude Opus 4.6 impulsó nueva demanda de alquiler – algo inimaginable hace apenas un año.

El mercado sigue subestimando sistemáticamente la escala del capital expenditures

En 2024 y 2025, las estimaciones de consenso para los gastos de capital de los grandes proveedores de nube han sido notablemente inferiores a la realidad. Citi prevé que esta situación continuará durante los próximos cinco años.

En 2026, los planes de inversión en capital de los grandes proveedores de nube se proyectan un 70% por encima de 2025. Citi ajustó su estimación conjunta para Amazon (AWS), Google, Meta, Microsoft (Azure) y Oracle en 2026 a 678 mil millones de dólares; el monto total de capital expenditure relativo a IA a escala global (incl. nube privada, nuevos proveedores de nube y gasto en AI soberana) se estima en 770 mil millones, y llegará alrededor de 2,9 billones de dólares para 2030, con una tasa compuesta anual de crecimiento del 47,5%.

No solo los precios del equipamiento elevan los costos – el aumento en memoria y almacenamiento es un factor importante – sino también la capitalización del suministro eléctrico. Los grandes proveedores de nube cada vez trasladan más el suministro eléctrico de gasto operativo a gasto de capital, y necesitan construir infraestructuras propias para ello. El acuerdo no vinculante “BYOPP” (Construye tu propia planta eléctrica) firmado por Google, Microsoft, Meta, Oracle, xAI, OpenAI y Amazon representa claramente este cambio estructural. Por ello, Citi aumenta en un 30% su hipótesis de capex por GW de data center en 2026–2027; la estimación común previa de unos 50 mil millones USD/GW está en riesgo de ser insuficiente.

"Nadie está usando vibe coding para SAP" — con esta frase Citi reconoce que ciertamente existe un límite en la difusión tecnológica; el aumento de productividad en el desarrollo de código no se puede extrapolar directamente a toda la empresa. Pero esto no cambia la lógica subyacente: la IA está sustituyendo, con tecnología de coste marginal cero, herramientas cuyos costes crecen linealmente con el uso — esto es una reconstrucción fundamental del modelo de negocio, no una mera iteración funcional.

Para las compañías tradicionales de software, la presión llega desde dos frentes: primero, los competidores nativos de IA (incluyendo muchos nuevos actores respaldados por VC) devoran continuamente cuota de mercado; segundo, contracción de las plazas y presión sobre precios, porque la IA permite que menos usuarios hagan más cosas.

Citi considera que la lógica que respaldaba la prima de valoración del software – altos costes de cambio, fuerte poder de precios, amplias barreras defensivas – está siendo reevaluada, pero las estimaciones de consenso de ganancias aún no reflejan plenamente este impacto final. Por la evolución de las valoraciones, el mercado ya está votando, aunque la votación no ha terminado.

Además, dentro de toda la pila tecnológica de IA, Citi considera que la mejor relación riesgo-retorno está en los puntos críticos de la capa de infraestructura: memoria y almacenamiento, interconexión óptica y redes, así como equipamiento eléctrico. Los grandes proveedores de nube recientemente por debajo del mercado también son catalogados como oportunidades a observar.