La demanda de inteligencia artificial (IA) ha transformado radicalmente el panorama tecnológico, según declaraciones de Matt Renner, presidente de Ingresos Globales de Google Cloud, durante el Google Cloud Summit 2025 en la Ciudad de México. Renner enfatizó que la elección de un proveedor de nube e inteligencia artificial ya no gira en torno a la marca o a la infraestructura básica, sino a la capacidad de estos proveedores para ayudar a las empresas a generar valor y llevar proyectos a producción.
En este nuevo contexto, las empresas están cambiando su enfoque. Renner mencionó que la competencia entre los hiperescaladores, como AWS, Microsoft Azure y Google Cloud, ha dejado de ser sobre la capacidad de cómputo o almacenamiento, centrándose ahora más en la calidad de los chips, la variedad de modelos disponibles y la apertura de las plataformas. Esto ha generado un “aplanamiento” en las decisiones tecnológicas, donde lo que realmente importa es quién puede acelerar de mejor forma la adopción de la inteligencia artificial.
Google Cloud, por su parte, se está enfocando en ofrecer un stack integral, que abarca desde hardware hasta modelos de IA. Su plataforma Vertex AI integra tanto modelos propios, como Gemini, como más de 150 modelos de terceros, ofreciendo así una auténtica opción para los clientes.
En cuanto a la dinámica de la demanda, Renner indicó que la primera ola de proyectos de IA en los últimos dos años estuvo marcada por un número significativo de pruebas que no llegaron a implementarse. Sin embargo, la situación ha cambiado en los últimos seis meses: ahora, los clientes buscan apoyo para evaluar proyectos, preparar datos y establecer casos de uso reales. Este cambio ha llevado a Google Cloud a ajustar su estrategia hacia un modelo con menos vendedores y más ingenieros, lo que, según Renner, incrementa la tasa de éxito en la crucial transición de prueba a producción.
Los sectores que muestran un mayor interés en adoptar la IA incluyen retail, servicios financieros, salud y manufactura. En la tecnología, esta herramienta está acelerando la automatización de código; en los medios y entretenimiento, se traduce en la creación de contenido a través de herramientas innovadoras; y en el ámbito del gaming, permite desarrollos más sofisticados. En las cadenas de suministro, la IA ya se utiliza para pronosticar demandas y reconfigurar rutas, mientras que en salud se aplica para diagnósticos más rápidos y para liberar el tiempo de los médicos. En el sector bancario, la IA optimiza las decisiones de crédito y agiliza los procesos de venta.
Sin embargo, el ritmo de adopción de la inteligencia artificial varía según la industria. Por ejemplo, el contexto de una consultora con cientos de miles de empleados de escritorio no es comparable al de un fabricante que cuenta con un 80% de su fuerza laboral en planta. Además, sectores como finanzas y salud enfrentan estrictos marcos regulatorios que pueden ralentizar este proceso.
Renner también previó que habrá menos fabricantes de modelos de inteligencia artificial en el mercado en comparación con hace 18 meses, no porque esta tecnología se haya convertido en una materia prima, sino por las enormes inversiones necesarias para su desarrollo y mantenimiento. Se espera que, aunque haya un número reducido de jugadores globales, la verdadera competencia se centrará en cómo resolver problemas de negocio utilizando estos modelos.
“Esto es el inicio de algo que podría perdurar 20, 30 o 40 años”, concluyó Renner, subrayando que con inversiones masivas, Google Cloud se alista para que la inteligencia artificial se establezca como el criterio principal en la elección de socios tecnológicos.
Es importante notar que esta información se basa en datos hasta la fecha de publicación original, el 4 de septiembre de 2025.
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