Microsoft ha reducido sus objetivos de ventas para algunos productos de inteligencia artificial en varias divisiones, una decisión poco habitual que responde a que un número importante de empleados de ventas no alcanzaron sus metas en el último año fiscal, que cerró en junio.
Un informe de The Information indica que la división de nube Azure, central en la estrategia de IA de la compañía y muy observada por los inversores, está entre las afectadas. Aunque Microsoft negó formalmente estos recortes tras una rectificación en CNBC, la publicación contribuyó a la reciente caída en el valor de sus acciones.
Dudas sobre la burbuja de la IA e implicaciones para el sector tecnológico
El ajuste de expectativas sobre productos de IA de Microsoft reaviva el debate sobre si la adopción de estas tecnologías será más lenta de lo previsto y sobre el riesgo de una posible burbuja alrededor de la inteligencia artificial.
Un estudio del MIT citado por el informe indica que sólo alrededor del 5% de los proyectos de IA supera la fase piloto, lo que cuestiona la viabilidad de un crecimiento acelerado en su uso.
El informe también menciona que algunos clientes corporativos, como Carlyle Group, han reducido su gasto en herramientas como Copilot Studio tras comprobar dificultades técnicas para conectar el software con datos de otras aplicaciones.
Gil Luria, analista de D.A. Davidson, señala que esto “no implica que la IA no pueda aumentar la productividad empresarial, sino que su implementación puede ser más compleja de lo previsto”.
En este contexto, grandes empresas tecnológicas como Microsoft, Google y Amazon deben mostrar resultados tangibles tras fuertes inversiones en infraestructura de IA. Sólo en el primer trimestre fiscal, Microsoft registró un gasto récord cercano a 35.000 millones de dólares, y el gasto conjunto del sector podría rondar los 400.000 millones este año.
Perspectivas y retos para el crecimiento sostenible de la IA
Aunque el fuerte gasto ha impulsado el crecimiento —Microsoft reportó un aumento del 40% en los ingresos de su unidad Azure entre julio y septiembre, por encima de las expectativas— la compañía advierte que mantendrá “capacidad limitada en IA al menos hasta el final de su actual año fiscal, en junio de 2026”.
Este contraste entre la inversión masiva y el ritmo real de adopción empresarial refleja limitaciones técnicas y desafíos en la integración de sistemas que ralentizan la implantación generalizada.
A pesar de estos frenos, la apuesta por la IA contribuyó a que Microsoft se convierta, tras Nvidia, en la segunda compañía en superar los 4 billones de dólares de valoración bursátil este año, aunque su capitalización ha retrocedido recientemente.
Qué es Microsoft Azure
Inaugurado en 2010, Microsoft Azure impulsó la transición de muchas empresas desde infraestructuras locales hacia la nube, ofreciendo acceso a una red global de centros de datos gestionados por Microsoft y reduciendo los costes y el tiempo asociados al mantenimiento de servidores propios.
Con el tiempo, la plataforma se ha extendido más allá de la mera gestión de infraestructura y ahora integra de forma unificada capacidades de inteligencia artificial, análisis de datos y aplicaciones empresariales, ofreciendo un enfoque integral para la transformación digital.
Azure proporciona una nube flexible y abierta que respalda la adopción de IA y las estrategias de transformación digital en distintas etapas de crecimiento empresarial.
Características principales de Azure:
Proporciona más de 200 productos y servicios accesibles a través de una red global de centros de datos. Cuenta con más de 400 centros de datos distribuidos en más de 70 regiones, ofreciendo la presencia regional más amplia entre los proveedores de nube y permitiendo a las empresas elegir la ubicación que mejor se adapte a sus necesidades. Integra medidas de seguridad incorporadas que protegen las cargas de trabajo desde el desarrollo hasta la implementación en producción. Azure AI Foundry reúne modelos, herramientas, controles de seguridad y capacidades de monitorización para ayudar a las organizaciones a crear y escalar aplicaciones de inteligencia artificial de forma eficiente y con control de costes.
