Oracle no suele ser la primera compañía que viene a la mente cuando se habla de gasto disciplinado y gestión de caja, pero en los últimos meses ha sorprendido a varios observadores. Ante contratos gigantescos que exigían expansión de capacidad, la dirección se negó a seguir adelante hasta confirmar la veracidad de dichos acuerdos. Esa prudencia ahora parece trasladarse a su respuesta ante la revolución de la inteligencia artificial generativa y las disrupciones laborales que ha provocado en muchas empresas.

La mayoría de los intentos de despido impulsados por genAI carecen de un plan de negocio realista y se basan en la creencia simplista de que sustituir personas por software siempre será beneficioso a largo plazo. Oracle, según analistas, podría haber encontrado una razón legítima para reducir personal en áreas muy concretas: los equipos que desarrollan mejoras y funcionalidades específicas por vertical, geografía o cliente. En lugar de mantener esos desarrollos internamente, Oracle pretende habilitar a los clientes para que creen o activen temporalmente esas capacidades por sí mismos mediante herramientas agentic IA, de modo que la empresa pueda recortar roles sin mermar la oferta funcional para el cliente.

La idea es que un cliente utilice plataformas de inteligencia artificial de Oracle para construir aplicaciones personalizadas o añadir funcionalidades puntuales a aplicaciones existentes. Esa capacidad permitiría activar funciones solo durante el tiempo que resulten coste-efectivas y desactivarlas cuando ya no sean necesarias, transferiendo parte del poder de adaptación al propio cliente o a sus socios.

Aunque Oracle aún no habría alcanzado la madurez completa en esa propuesta, el planteamiento abre posibilidades interesantes. Por ejemplo, en el ecosistema de Microsoft se ha visto cómo Copilot facilita el uso de Office al automatizar tareas que antes exigían conocimiento técnico. Si, además de facilitar el uso, las plataformas permitieran a los clientes dotar a Word o Excel de lógica personalizada que conecte con fuentes externas para verificar nombres, validar cifras o pedir comprobaciones contextuales, el valor para las empresas aumentaría considerablemente.

Este modelo plantea, eso sí, un riesgo para los ingresos tradicionales del software. Los grandes proveedores llevan décadas cobrando por upgrades y nuevas capacidades. Si los clientes pueden añadir funciones por sí mismos, incluso temporalmente, ¿por qué aceptar actualizaciones pagadas o aumentos de licencia que no aporten novedades reales? ¿Cómo reaccionarán los fabricantes con ajustes de precios o con modelos de licencia más estrictos? Los ecosistemas como el de iOS o Android, acostumbrados a añadir funciones gratuitas, podrían verse obligados a repensar sus estrategias.

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En resumen, los recortes vinculados a genAI pueden ser legítimos cuando van acompañados de una estrategia que preserve o incluso aumente la capacidad del cliente para innovar. La clave estará en diseñar plataformas agentic que permitan a las empresas adaptar funcionalidades, controlar costes y mantener la seguridad, mientras proveedores y desarrolladores redefinen modelos de negocio en la era de la inteligencia artificial.