Para la segunda mitad de 2026, observe la capa de datos. Esta es la sección de la pila de software encima del almacenamiento y debajo de las aplicaciones donde los datos se limpian, formatean y organizan para que puedan ser utilizados por la inteligencia artificial. Y aquí es donde el principal analista Heath Terry, jefe de investigación de inversiones en IA de Citigroup, cree que surgirá el próximo grupo de empresas exitosas en la carrera de la IA. «Las ganadoras son las empresas que están expuestas al consumo. La IA está impulsando un crecimiento masivo en el consumo, particularmente a nivel de datos. Los Snowflakes, los MongoDB, los Datadogs, incluso compañías como Elastic que están expuestas a modelos de negocios impulsados por el consumo, ahí es donde uno quiere estar», dijo Terry en el programa «Squawk on the Street» de CNBC el martes. En el nivel de las aplicaciones de IA en sí, los mejores modelos como Anthropic y OpenAI están luchando por mantenerse por delante de las ofertas públicas esperadas, y ambos enfrentan una serie de modelos de código abierto que ofrecen casi la misma funcionalidad general a una fracción del costo. Pero todos estos modelos requieren acceso a cantidades cada vez mayores de datos maniobrables, y las empresas de software que puedan satisfacer esta necesidad serán un engranaje crucial en el sistema. La confianza de los inversores en esta demanda está dando lugar a una visión más matizada y positiva del sector del software en su conjunto después de que sufrió una devaluación general a principios de este año, denominada informalmente Saas-mageddon. «Estamos llegando a un lugar mejor en la industria del software y volviendo a elegir ganadores y perdedores», dijo Terry. Algunas empresas ya están mostrando los primeros signos de éxito. Snowflake se disparó a finales de mayo después de informar un crecimiento de ventas interanual del 33%. Las acciones se cotizan a 112 veces las ganancias durante los próximos 12 meses y la empresa tiene un valor empresarial de más de 14 veces las ventas, según datos de FactSet. NIEVE Hasta la fecha Copo de nieve de montaña desde principios de año. Datadog tomó una medida similar a principios de mayo después de que la compañía informara un crecimiento anual de los ingresos del 25%. La empresa tiene una relación precio-beneficio anticipada de 98 y un múltiplo EV/ventas de alrededor de 19. La actual fase “agencial” del desarrollo de la IA –es decir, muchas pequeñas piezas de software o “agentes” trabajando juntas- ha contribuido a diseños de sistemas de chips a nivel de hardware que enfatizan la coordinación entre diferentes unidades de procesamiento. El término para esto es orquestación. La orquestación tiene un análogo a nivel de aplicación: un proceso llamado enrutamiento de modelos, que coordina diferentes modelos de usuario final para diferentes tareas. Heath Terry, de Citigroup, también considera que este es un sector que crea valor. «La razón por la que la capa de enrutamiento es importante es porque optimizar qué modelo es más eficiente para la carga de trabajo específica que tiene será una parte importante de cómo las empresas realmente adoptan e implementan la IA», dijo. Los enrutadores modelo como Not Diamond, Martian y OpenRouter son empresas privadas centradas en lograr ahorros de costos para los clientes empresariales de IA al dividir las tareas entre modelos. El costo se ha convertido en una preocupación creciente durante la expansión de la IA, ya que algunas empresas renuncian al uso de la potencia informática de la IA, que comúnmente se mide en unidades llamadas tokens.