IBM apostó miles de millones por los modelos fundacionales de IA un año antes de ChatGPT: la acción se ha duplicado

Cuando Arvind Krishna asumió como consejero delegado en abril de 2020, IBM había cedido el mercado de los PC, había visto defraudar las expectativas de su IA Watson y apenas conservaba la mitad de los ingresos de su máximo histórico de 2011; Fortune señala que era la única de 17 empresas tecnológicas estadounidenses valoradas en 100.000 millones de dólares o más que había perdido valor de mercado en los ocho años anteriores. Krishna, el primer consejero delegado de IBM con formación en investigación e ingeniería tras 35 años dentro de la compañía, no quería preservar lo que consideraba un legado polvoriento.

La apuesta llegó en noviembre de 2021, en la sesión informativa Global Technology Outlook de IBM, un año entero antes de ChatGPT: el responsable de investigación en IA, Sriram Raghavan, presentó modelos de lenguaje de gran tamaño preentrenados con conjuntos de datos masivos. Krishna, ingeniero con doctorado, comprendió de inmediato su importancia («No estoy seguro de que todos nuestros responsables de negocio lo entendieran en ese momento», recuerda) y dio de inmediato luz verde a su equipo directivo para orientar miles de millones de I+D hacia los modelos fundacionales de IA y la infraestructura que los sustenta, junto con actualizaciones de la plataforma de nube híbrida que había defendido al frente de la división de nube de IBM.

La estrategia se apoyaba en tres pilares —IA, computación en la nube y una apuesta a varias décadas por la computación cuántica— y apuntaba donde los rivales no lo hacían: el buque insignia Watsonx está optimizado para funciones empresariales de nicho como los servicios financieros, la optimización de la cadena de suministro y las operaciones de TI, integrado en la infraestructura del cliente, en lugar de perseguir modelos generales orientados al consumidor como los que buscaban OpenAI, Meta y Google.

La empresa que financió la apuesta llevaba una década encogiéndose: alrededor de 100.000 empleados menos a finales de 2024 que en 2015, con líneas de negocio no esenciales abandonadas o escindidas. Para junio de 2025, Wall Street se había convencido: el precio de la acción se había duplicado desde que Krishna asumió el cargo, con una serie de máximos históricos desde agosto de 2024, las reservas de IA generativa habían alcanzado los 6000 millones de dólares desde junio de 2023, y el negocio de software simplificado crecía con rapidez.

El precio de la acción se duplicó desde que Krishna asumió el cargo, con máximos históricos desde agosto de 2024; las reservas de IA generativa alcanzaron los 6000 millones de dólares desde junio de 2023 sobre unos ingresos de 63.000 millones de dólares en 2024.

La formación en ingeniería de Krishna permitió a IBM leer la señal técnica pronto: comprendió la importancia de la presentación sobre los LLM un año antes de que ChatGPT hiciera famosa la IA generativa.

La apuesta apuntaba donde IBM ya tenía distribución empresarial —servicios financieros, cadena de suministro, operaciones de TI— en lugar de a una carrera de consumo contra OpenAI, Meta y Google.

Una década de poda financió el giro: aproximadamente 100.000 empleados menos que en 2015 y la desinversión en líneas no esenciales liberaron recursos para I+D.

La computación cuántica recibió un horizonte explícito de varias décadas, lo que señalaba la paciencia necesaria para las apuestas de investigación en lugar de la rentabilidad trimestre a trimestre.

La profundidad investigadora se convierte en estrategia solo cuando un consejero delegado sabe leerla y actúa pronto: IBM vio la ola de los LLM un año antes de ChatGPT y la orientó hacia la infraestructura empresarial, no hacia el hype de consumo.

En el momento del artículo de junio de 2025, la estrategia contaba con validación de mercado —un precio de la acción duplicado y 6000 millones de dólares en reservas de IA generativa—, pero Fortune señala que IBM aún no había adoptado plenamente el espíritu de Silicon Valley de moverse rápido y romper cosas, y sus ingresos seguían muy por debajo del máximo de 2011. El propio título del artículo deja la pregunta abierta: aún no está resuelto si Krishna puede devolver a IBM su antigua gloria.