El canal de distribución tecnológico se encuentra en una encrucijada. La inteligencia artificial promete transformar negocios, pero la realidad es que muchos proyectos se quedan en fase de prueba. ¿Estamos ante una burbuja o ante una oportunidad mal gestionada? Analizamos las voces del sector para entender cómo se está monetizando realmente la IA y qué deben cambiar los partners para no quedarse atrás.

El abismo entre el piloto y la producción

Fernando Maldonado, analista principal de Foundry España, señala un problema recurrente: muchos proyectos de IA nacen como pilotos técnicos, no como soluciones operativas. “Una explicación frecuente es que gran parte de esas iniciativas nacieron para probar capacidad técnica, no para sostener un proceso operativo”, explica. Durante la fase piloto, los datos se corrigen manualmente, hay equipos dedicados y las fricciones organizativas se absorben con esfuerzo humano. Pero cuando esas condiciones desaparecen, aparecen inconsistencias, problemas de gobierno del dato y costes de mantenimiento no previstos.

Para el canal, esto altera la lógica comercial tradicional: antes de vender tecnología, hay que vender preparación. “Un contrato que evita la auditoría previa puede cerrar más rápido, pero tiene más probabilidades de terminar en un proyecto que nadie renueva”, advierte Maldonado. No todos los casos requieren una transformación profunda; automatizaciones acotadas o procesos bien definidos tienen umbrales más bajos. El problema surge cuando el sistema deja de ser una prueba y se convierte en infraestructura operativa.

Tres velocidades en la adopción de IA

Moisés Camarero, CEO de Compusof, describe un panorama heterogéneo. “Estamos en una fase mucho más exploratoria de lo que cuentan los titulares”, afirma. Observa tres velocidades: una primera capa de licenciamiento (Copilot para M365) con buena aceptación pero márgenes ajustados; una segunda de servicios profesionales (assesments, gobierno del dato, formación) donde el margen es sano porque el cliente necesita acompañamiento; y una tercera capa de proyectos a medida con modelos generativos o agentes, donde hay ruido mediático pero facturación modesta. “Nuestros clientes nos comentan que hay muchísimas pruebas de concepto que no terminan pasando a producción, y eso es algo que el canal todavía no se atreve a decir en voz alta”, confiesa.

Alejandro Soto, director general de Ventas en Arrow Enterprise Computing Solutions Spain, coincide en que la monetización es heterogénea. “Hay proyectos muy rentables y bien ejecutados, pero también una parte significativa de iniciativas de IA empresarial que se estancan antes de alcanzar su verdadero potencial”. El problema no es tecnológico, sino estratégico: “Algunas empresas se han dejado llevar por la ola y han invertido en pilotos sin un plan sólido, lo que genera escepticismo donde debería haber confianza”.

¿Quién monetiza realmente la IA?

Ismael Benito, ingeniero de Ventas en Applivery, sostiene que la monetización real no está en vender IA, sino en usarla para vender mejor. Los partners que de verdad monetizan son los que usan la IA internamente para generar propuestas técnicas en minutos, crear scripts de automatización personalizados o producir contenido adaptado a cada vertical. “Gracias a la IA, un partner puede generar respuestas a RFP complejos en minutos, cuando antes tardaban horas. Eso permite licitar en 3X más proyectos con el mismo equipo. Esa es la monetización real: más facturación con los mismos recursos”.

Benito identifica tres frenos principales: el desconocimiento de cómo aplicar la IA a problemas concretos (las empresas ven demos impresionantes pero no saben aplicarlos a su realidad); el miedo a la curva de aprendizaje (piensan que requiere formación intensiva, cuando cualquier responsable IT puede empezar preguntando a la IA sobre un mensaje de error); y la percepción de que es solo para grandes empresas (no entienden que una pyme puede usar IA para generar informes de seguridad en minutos). La solución: evangelizar con casos de uso microconcretos, no con visiones macroestratégicas.

Servicios de IA más demandados

IDC pronostica que la IA generará un valor económico global acumulado de 22,5 billones de dólares para 2031. Santiago Méndez, director general de Soluciones Avanzadas de TD SYNNEX Iberia, señala que la mayor demanda proviene de soluciones de IA aplicadas al negocio: copilotos, asistentes generativos, analítica predictiva y casos de uso en sectores regulados. También crece el interés por servicios que permitan industrializar la IA: preventa especializada, validación de arquitectura, acompañamiento en despliegue, integración con cloud y soporte. “El mercado está pidiendo partners capaces de combinar tecnología, consultoría y operación, no solo de revender hardware o software”.

Oliver Crespo, responsable de Estrategia de Proveedores y Canal para Iberia y Latinoamérica en Zaltor, destaca soluciones de automatización de soporte y operaciones TI (AIOps), monitorización inteligente, mantenimiento predictivo, IA aplicada a ciberseguridad, asistentes inteligentes y automatización documental. “También vemos mucho interés en integrar IA dentro de plataformas ya existentes, en lugar de desplegar proyectos completamente nuevos. Las empresas buscan simplificar operaciones sin incrementar estructura ni complejidad”. En el entorno MSP, la IA se convierte en un multiplicador operativo que permite gestionar más clientes y ofrecer servicios más proactivos.

El papel del canal se transforma

Alberto Pascual, director ejecutivo de Ingram Micro España, afirma que la IA impulsa la evolución del canal hacia un modelo más consultivo y orientado a servicios. “El valor ya no está en distribuir tecnología, sino en acompañar al cliente para usarla de forma segura y eficiente”. Los partners asumen un papel estratégico, mientras los mayoristas amplían su propuesta con formación, soporte técnico y servicios de acompañamiento. “Todos evolucionamos hacia modelos más flexibles, personalizados y escalables”.

Moisés Camarero es directo: “El mayorista tradicional, que vivía de la logística y el crédito, tiene un problema estructural si no se adapta”. La IA se consume como servicio, no hay cajas que mover. Los mayoristas que lo entienden se convierten en habilitadores técnicos con centros de competencia, formación y preventa especializada. Para el integrador, el cambio es aún más profundo: “Hemos pasado de vender e implantar producto a tener que entender el negocio del cliente con un nivel de detalle que antes no era prioritario”. Un proyecto de Copilot no fracasa por la tecnología, sino porque nadie rediseña los procesos. “Eso nos acerca a las consultoras y nos aleja del perfil puramente técnico”. La IA exige perfiles como gestión del cambio, analistas funcionales y profesionales del dato.

Obstáculos que frenan la adopción real

Santiago Méndez señala como principal freno la falta de talento especializado para diseñar y operar proyectos de IA con garantías. A ello se suman la complejidad de la integración con entornos existentes, la dificultad para demostrar retorno y la necesidad de alinear seguridad, cumplimiento y gobierno del dato desde el inicio. También observa una madurez desigual en el canal: muchos partners necesitan apoyo para pasar de la venta de producto a la construcción de servicios de alto valor.

Oliver Crespo añade la dificultad para convertir el interés en proyectos con impacto real y retorno claro. “Muchas empresas no tienen definido dónde aplicar la IA, cómo integrarla o cómo medir su valor a largo plazo”. A esto se suma la falta de talento, la complejidad tecnológica, las dudas sobre privacidad y regulación, y el exceso de expectativas. El mercado entra ahora en una etapa más madura, donde se priorizan soluciones prácticas y resultados tangibles.

Más allá de la IA: otros motores de cambio

Alejandro Soto recuerda que la IA no es el único motor de cambio. “La transformación lleva tiempo en marcha impulsada por cómo ha cambiado la forma en que se licencia y consume la tecnología: el auge de los modelos XaaS, la proliferación de marketplaces de hiperescalares y las nuevas dinámicas de comercialización”. La IA actúa como acelerador, no como punto de partida. Los distribuidores de valor añadido son ahora orquestadores de un ecosistema complejo: desarrolladores de negocio, gestores de negocio en la nube, gestores de soluciones financieras y proveedores de servicios técnicos especializados. “Son roles que hace unos años no existían y hoy son parte central de nuestra propuesta”.

El valor de los partners ya no reside en desplegar infraestructura, sino en entender el problema de negocio del cliente, diseñar la estrategia de adopción y acompañar la implantación. “La integración, y no la tecnología en sí misma, es donde se genera el valor y donde se construye la fidelización del cliente”.

Capacidades que el canal debe desarrollar

Alberto Pascual enumera las capacidades clave para los próximos años. Primero, “dejar de pensarse como vendedor de tecnología y empezar a pensarse como transformador de procesos con tecnología”. Esto implica capacidad real en gobierno del dato, con arquitectos de información, no solo de infraestructura. Segundo, ingeniería de IA aplicada: profesionales que sepan diseñar agentes, orquestar modelos, evaluar resultados y monitorizar derivas. “No basta con saber llamar a una API, hay que saber industrializar la solución y mantenerla en producción de forma fiable y económica”. Tercero, especialización vertical: la IA genérica se comoditiza rápido; el valor estará en resolver problemas concretos de sectores como administración pública, sanidad, energía o banca. Cuarto, consultoría y gestión del cambio: “Esto es lo que más nos cuesta al canal técnico tradicional, y es donde más valor pide el cliente. Quien no incorpore ese músculo quedará relegado a tareas de implantación de bajo margen”. Por último, una cultura interna de uso real de la IA: “Predicar con el ejemplo importa. Un integrador que no usa IA en su propio desarrollo, soporte o preventa no es creíble vendiéndola”.

Pascual concluye que los próximos dos años separarán el grano de la paja en el canal, no por la tecnología en sí, sino por la capacidad de cada uno de transformar su propio modelo de negocio mientras ayuda al cliente a transformar el suyo.

Iván Rodrigo, arquitecto de Soluciones en Westcon-Comstor, resume: “La IA no va a quitarle importancia al canal. Más bien al contrario. Pero va a exigir más nivel. El canal que sepa unir negocio, dato, cloud, seguridad, integración y adopción va a tener mucho recorrido. El que se quede solo en vender licencias o en decir ‘esto lleva IA’ lo va a tener bastante más difícil”.

Para profundizar en cómo la IA está transformando otros ámbitos tecnológicos, te recomendamos leer nuestro análisis sobre Snowflake y la gobernanza de agentes de IA, así como el debate sobre la falta de acuerdo entre modelos de IA. Además, la gestión de infraestructuras críticas como Kubernetes y la seguridad en redes son complementos esenciales para cualquier estrategia de IA empresarial.

Fuente original: ComputerWorld. Análisis y adaptación por ForgeNEX.