Un informe de Bain & Company revela que el valor del mercado de hardware y software relacionado con la inteligencia artificial (IA) crecerá rápidamente hasta alcanzar entre 780.000 millones y 990.000 millones de dólares para 2027.
Esta expansión será impulsada por el aumento de los centros de datos y el creciente uso de IA generativa en el ámbito empresarial.
El estudio también estima que las tareas laborales impulsadas por IA crecerán entre un 25% y un 35% anual hasta 2027, lo que generará una demanda de mayor capacidad de procesamiento de los ordenadores.
Por este motivo, el coste de los centros de datos–que actualmente oscila entre 1.000 y 4.000 millones de dólares– podría aumentar significativamente en los próximos cinco años, alcanzando cifras de entre 10.000 y 25.000 millones de dólares.
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El valor de la IA y demanda de centros de datos
Los grandes centros de datos, que actualmente operan con potencias de entre 50 y 200 megavatios, podrían expandirse a 1 gigavatio o más, lo que impactaría en la infraestructura, la producción de energía y las valoraciones del mercado.
Los centros de datos más pequeños también se verán influenciados por estos cambios.
Al mismo tiempo, el edge computing evolucionará con modelos específicos para dominios, optimizados para respuestas rápidas y menor latencia.
Las tareas laborales impulsadas por IA crecerán entre un 25% y un 35% anual hasta 2027
Esta transformación afectará al consumo de energía, a la sostenibilidad ambiental y a las cadenas de suministro industriales.
Las demandas de energía para estos centros competirán con otros sectores como los vehículos eléctricos, lo que ejercerá presión sobre la red eléctrica.
Una nueva escasez de chips
Asimismo, el aumento de la demanda de unidades de procesamiento gráfico (GPU) podría, a su vez, incrementar la demanda de algunos componentes clave en un 30% o más para 2026.
Si la demanda de GPU se duplicara para entonces, los proveedores tendrían que aumentar considerablemente su capacidad de producción.
Esta situación no solo generaría tensiones en las cadenas de suministro, sino que también podría desencadenar una nueva escasez de chips, similar a la crisis vivida durante la pandemia, afectando a productos como los smartphones y ordenadores.
Oportunidades para las empresas
Las empresas pioneras ya están comenzando a ver mejoras en el rendimiento de hasta un 20% de las ganancias en tan solo 18 a 36 meses.
Estos primeros éxitos están llevando a una mayor inversión: el número de grandes empresas que invierten más de 100 millones de dólares en la implementación de IA se ha más que duplicado en el último año.
Estas inversiones están impulsando a las empresas a experimentar en cientos de casos de uso diferentes.
El número de grandes empresas que invierten más de 100 millones de dólares en la implementación de IA se ha más que duplicado en el último año.
En este sentido, el informe de Bain & Company revela que la mayor parte del valor generado en las empresas gracias a la IA se encuentra en cinco áreas clave: desarrollo de software, soporte al cliente, ventas y marketing, desarrollo o mejora de productos, y operaciones internas.
A medida que las compañías pasan de la experimentación a la implementación a gran escala de soluciones de IA, los directores de tecnología (CIO) deberán integrar la IA en todos los aspectos de sus operaciones para seguir siendo competitivos.
La IA generativa impulsa esta transformación, pero para capturar valor y adaptarse a un entorno en constante cambio, las empresas necesitan ajustar sus procesos operativos de manera efectiva.
Alberto Requena, socio de Bain & Company, comenta que “en el caso de España, varias empresas están considerando movimientos importantes relacionados con la IA y están haciendo pruebas de concepto, pero solo algunas han convertido a esta tecnología en una prioridad clave con planes y KPI específicos para medir su progreso”.
También apunta que las áreas donde se empiezan a ver resultados son el coding (donde se observa un ahorro de hasta el 50% del tiempo de desarrollo de código, impulsado por los mismos empleados), la gestión del conocimiento interno y áreas de servicio al cliente.
