La subcontratación de TI al límite: por qué la IA no acabará con los gigantes indios (por ahora)

Durante décadas, el modelo de negocio de las mayores corporaciones de TI se basó en un principio sencillo: encontrar a miles de personas listas, formarlas y vender su tiempo a clientes occidentales. El esquema funcionó a la perfección hasta que los grandes modelos de lenguaje aprendieron a escribir código más rápido y barato que un desarrollador junior medio tras tres tazas de café. Cuando alguien del calibre de C P Gurnani, que durante muchos años dirigió la multimillonaria Tech Mahindra, se lanza por su cuenta a crear una plataforma AI-native, suena a necrológica oficial del viejo método de hacer negocios.

En una entrevista con Bloomberg, Gurnani afirma sin rodeos que la industria afronta el mayor desafío de su historia, pero eso no significa que mañana todos los programadores indios se queden sin trabajo.

El contexto importa aquí más que los titulares. El sector indio de TI, de 250.000 millones de dólares, es una enorme máquina con mucha inercia.

El problema no es que las redes neuronales escriban código, sino que los antiguos flujos de trabajo (workflows) se han vuelto demasiado farragosos. Gurnani subraya que los sistemas corporativos actuales se parecen a las catedrales antiguas: majestuosas, pero imposibles de reconstruir con rapidez para las necesidades de la era de la IA. Ahí radica la oportunidad de transformación.

En lugar de limitarse a añadir un chatbot a una interfaz existente, las empresas deben reconstruir los procesos desde cero y hacer de la IA los cimientos, no un adorno. Eso exige inversiones colosales en infraestructura, que los actores veteranos pueden permitirse mejor que las startups audaces pero pobres.

Gurnani presta especial atención a la seguridad de los datos y la soberanía. No se puede conectar sin más ChatGPT al núcleo bancario principal y esperar que todo salga bien. El dinero real está ahora en crear «tuberías» protegidas que permitan a la IA corporativa trabajar con información sensible sin infringir leyes ni permitir filtraciones. Los gigantes indios tienen una ventaja única: llevan décadas estudiando cómo funcionan por dentro las corporaciones globales. Esa experiencia acumulada y el conocimiento de las particularidades del negocio son su principal foso defensivo, que las redes neuronales todavía no pueden cruzar con una simple búsqueda por fuerza bruta de tokens.

Por supuesto, el periodo de transición será doloroso. A corto plazo, los márgenes caerán, porque las empresas tendrán que gastar enormes sumas en comprar GPU y en reciclar a cientos de miles de empleados. Sin embargo, quienes sobrevivan a esta mutación digital dejarán de vender el tiempo de sus empleados. Empezarán a vender resultados. Es un cambio fundamental del modelo de «pago por proceso» al de «pago por valor». Gurnani demuestra con su ejemplo que los veteranos del sector no piensan jubilarse; simplemente se suben a máquinas más rápidas antes de que las viejas se calen.

Lo esencial: los gigantes indios de TI sobrevivirán solo si dejan de ser agencias de personal y se convierten en laboratorios tecnológicos. ¿Lograrán cambiar su ADN más rápido de lo que la IA aprenda a entender la lógica de negocio sin intermediarios?