La IA no elimina los servicios de TI. Redefine quién es valioso en un M&A
Tiempo de lectura
8 minutos
Fecha
Aug 20, 2026
Autor
Rafael Frugis — Sócio, IT & Professional Services, igc Partners
Por eso, la pregunta sobre si la inteligencia artificial es un riesgo o una oportunidad para las empresas de tecnología no tiene una respuesta única. El impacto dependerá del tipo de servicio ofrecido, de la complejidad de las entregas, de la relación construida con los clientes y, principalmente, de la capacidad de transformar la tecnología en resultados concretos, pero una cosa es un hecho: todas las empresas deben profundizar en el tema y usar la Inteligencia Artificial a su favor.
Quien vende apenas una herramienta, un software o una capacidad fácilmente replicable puede ver su modelo de negocio presionado. Quien combina profundidad técnica, conocimiento del negocio, proximidad con el cliente y capacidad real de implementación puede salir aún más fuerte de este movimiento.
Esa diferencia ya empieza a aparecer en la forma en que compradores e inversores analizan empresas del sector.
En empresas de software y productos de tecnología, la inteligencia artificial puede reducir significativamente el tiempo y el costo de desarrollo de nuevas soluciones. Funcionalidades que antes exigían equipos numerosos y largos ciclos de construcción pueden ser desarrolladas con más velocidad.
Esto tiende a disminuir algunas barreras de entrada y permitir el surgimiento de nuevos competidores. También puede volver más difícil sostener precios elevados cuando una parte relevante de la solución puede ser reproducida o incorporada a plataformas mayores.
No significa que todas las empresas de software perderán valor. Las compañías con datos propietarios, distribución relevante, fuerte integración con los procesos de los clientes y productos críticos para la operación seguirán ocupando posiciones estratégicas. Sin embargo, los productos poco diferenciados o basados apenas en funcionalidades pueden enfrentar una competencia más intensa.
En el segmento de servicios de tecnología, el análisis es diferente.
La tecnología utilizada en la ejecución es apenas una parte de la propuesta de valor. En muchos proyectos, lo que realmente diferencia a una empresa es su capacidad de comprender el problema del cliente, diseñar la solución adecuada, integrarla a los sistemas existentes y conducir la transformación dentro de la operación.
Esos elementos son más difíciles de replicar que una herramienta aislada. Dependen de confianza, historial de ejecución, equipos calificados y conocimiento acumulado sobre los procesos críticos de cada industria.
Esto no significa que todas las empresas de servicios estarán protegidas de la disrupción provocada por la inteligencia artificial.
Los servicios muy estandarizados, repetitivos y dependientes exclusivamente de la asignación de profesionales tienden a sentir mayor presión. Si la inteligencia artificial permite ejecutar una actividad en menos tiempo o con un equipo menor, el cliente naturalmente pasa a cuestionar modelos de contratación basados apenas en cantidad de horas.
Una forma de entender esta transformación es separar inteligencia de juicio. Buena parte del trabajo de programación puede describirse como inteligencia: involucra reglas que pueden ser extremadamente complejas, pero que siguen siendo reglas y, justamente por eso, pueden ser aprendidas, aceleradas y, en algunos casos, replicadas por la inteligencia artificial.
El trabajo de las empresas de IT Services, sin embargo, no se limita a esa capa. En las actividades de mayor valor agregado, combina inteligencia con juicio: la capacidad de tomar decisiones en situaciones en las cuales no existe una respuesta objetiva, evaluar trade-offs, interpretar diferentes variables y definir el mejor camino a partir del contexto específico de cada cliente.
Ese juicio no es fácilmente codificable. Se construye a lo largo de años de práctica, de la experiencia acumulada en diferentes proyectos y, principalmente, de un conocimiento profundo sobre el negocio, los procesos y las prioridades del cliente.
Es por eso que los servicios que involucran decisiones complejas, integración entre diferentes sistemas, conocimiento sectorial y responsabilidad sobre resultados tienden a ser más defendibles. La inteligencia artificial puede acelerar la ejecución y ampliar la capacidad técnica de los equipos, pero aún es necesario decidir qué problema debe resolverse, qué riesgos deben considerarse y cómo debe aplicarse la tecnología para generar impacto real en el negocio.
Por otro lado, cuando una empresa vende esencialmente esfuerzo, ejecuta actividades fácilmente replicables y no posee una especialización clara, el riesgo de estandarización aumenta. La eficiencia proporcionada por la tecnología puede ser absorbida por el cliente, mientras el proveedor enfrenta mayor presión sobre precios y márgenes.
La inteligencia artificial, por lo tanto, no elimina el trabajo de las empresas de IT Services. Cambia dónde está el valor de ese trabajo: menos en la ejecución de tareas que pueden transformarse en reglas y más en la capacidad de aplicar conocimiento, contexto y juicio para resolver problemas complejos.
En ese nuevo modelo, la división del trabajo también cambia. Las empresas ganadoras serán aquellas que discuten estrategia con el cliente, entendiendo el problema de negocio, las prioridades y los riesgos involucrados, y utilizan la inteligencia artificial para acelerar y escalar la ejecución. La conversación estratégica sigue siendo humana; la entrega gana velocidad y precisión con la tecnología.
En vez de utilizar la tecnología apenas para reducir costos, esas compañías pueden aplicarla para analizar más información, anticipar problemas, acelerar decisiones y ofrecer soluciones más completas. La eficiencia deja de ser apenas una ventaja interna y pasa a formar parte del valor entregado al cliente.
Esa transformación también exige un cambio comercial.
Los modelos basados exclusivamente en horas trabajadas tienden a perder relevancia frente a propuestas vinculadas a eficiencia, productividad, automatización e impacto sobre el negocio. Cuanto más claramente una empresa consigue demostrar el resultado producido, menor tiende a ser la comparación directa por precio.
En ese contexto, la inteligencia artificial deja de ser una competidora y pasa a funcionar como una palanca. Aumenta la capacidad del equipo, amplía el número de problemas que pueden resolverse y permite que los profesionales se concentren en actividades de mayor complejidad.
Los ganadores probablemente no serán aquellos que intenten competir contra la tecnología, sino aquellos que consigan utilizarla mejor en favor del cliente.
La adquisición de BITKA Analytics por BIP, en la que igc actuó como asesora exclusiva de BITKA, ilustra bien este movimiento.
Fundada en 2020, BITKA reunía más de 140 especialistas en datos y desarrollaba soluciones que combinaban inteligencia artificial, optimización, ingeniería de software y machine learning. La compañía también había construido una fuerte especialización en el sector de minería, aplicando modelado predictivo, prescriptivo e inteligencia artificial generativa a problemas complejos de grandes empresas.
La relevancia estratégica del activo no estaba apenas en la utilización de inteligencia artificial. Estaba en la combinación entre tecnología, talento especializado, conocimiento sectorial y capacidad de aplicación práctica.
Para BIP, una consultoría global de gestión y transformación digital, la transacción amplió su red internacional de especialistas, fortaleció su actuación de punta a punta y aceleró su expansión en América Latina, especialmente en un sector estratégico como la minería. El comprador destacó justamente el talento, la expertise técnica y la experiencia sectorial de BITKA como factores centrales de la adquisición.
El caso muestra que la inteligencia artificial no reduce necesariamente el valor de las empresas de servicios. Cuando se inserta en una propuesta de valor diferenciada, puede aumentar el atractivo del activo.
El comprador no está adquiriendo apenas una tecnología. Está incorporando un equipo capaz de utilizarla, un historial de proyectos, una posición en determinada industria y relaciones que llevarían años para construirse orgánicamente.
Desde el punto de vista de M&A, compradores e inversores tienden a observar con más atención la calidad de las capacidades que están detrás del crecimiento.
Una empresa puede adoptar inteligencia artificial rápidamente. Construir equipos calificados, conocimiento sectorial y credibilidad para actuar en procesos críticos exige mucho más tiempo.
Por eso, las empresas que combinan profundidad técnica, relación cercana con los clientes, capacidad de integración e historial comprobado de ejecución tienden a ocupar una posición más defendible.
También gana importancia la capacidad de transformar conocimiento en una metodología replicable. Cuanto menos dependa el servicio de iniciativas aisladas y cuanto más consiga la empresa estructurar procesos, herramientas y modelos propios, mayor tiende a ser su capacidad de crecer sin perder calidad.
La especialización por industria es otro elemento relevante. Conocer profundamente sectores como servicios financieros, salud, retail, minería o agronegocio permite que la empresa comprenda no solo la tecnología, sino también los riesgos, los procesos y las decisiones que determinan el resultado del cliente.
Ese conocimiento reduce el tiempo de implementación y vuelve la relación comercial más estratégica. En vez de ser apenas un proveedor de tecnología, la empresa pasa a ocupar el papel de socia de transformación.
La inteligencia artificial también debe aumentar la distancia entre empresas diferenciadas y negocios poco protegidos.
Los compradores seguirán interesados en el sector, pero deben ser cada vez más criteriosos. El crecimiento de ingresos, aisladamente, puede no ser suficiente. Será necesario entender cuánto de ese crecimiento está asociado a servicios que pueden ser automatizados, cuál es la relevancia de la empresa para sus clientes y cómo la compañía pretende proteger su posición en los próximos años.
Las empresas que demuestren una estrategia clara para inteligencia artificial, acompañada de casos concretos de aplicación e impacto, tendrán una narrativa más consistente. En cambio, aquellas que utilicen el tema apenas como discurso pueden enfrentar cuestionamientos durante la due diligence.
El mercado tiende a premiar activos que utilizan tecnología para ampliar resultado, y no apenas para reproducir servicios existentes con menor costo.
Incluso en un ambiente de mayor selectividad, las compañías diferenciadas siguen siendo capaces de atraer compradores estratégicos y valuations que reconocen su posición. La tecnología puede cambiar las herramientas utilizadas, pero no elimina la importancia de conocimiento, confianza y capacidad de ejecución.
La inteligencia artificial no debe ser tratada apenas como una amenaza a evitar. Para las empresas de servicios de tecnología, representa una oportunidad de revisar el modelo de negocio, elevar la productividad y construir ofertas más relevantes.
La pregunta central no es si la inteligencia artificial sustituirá determinados servicios. Es si la empresa conseguirá utilizarla para entregar más valor que sus competidores.
Las compañías que sigan vendiendo apenas capacidad pueden enfrentar presión. Las que consigan combinar eficiencia, automatización, inteligencia aplicada, estrategia y profundo conocimiento del cliente podrán fortalecer su posición.
En el próximo ciclo de consolidación, esa diferencia será determinante. Los compradores no buscarán apenas empresas que utilizan inteligencia artificial. Buscarán organizaciones capaces de transformar esa tecnología en resultados reales, recurrentes y difíciles de replicar.
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