Herramientas de inteligencia artificial de Amazon desatan caída del 23% en acciones de software desde inicio de año

Amazon Web Services, la división de computación en la nube de Amazon, está desarrollando un agente de inteligencia artificial para automatizar funciones en áreas de ventas, desarrollo de negocios y otros departamentos afectados por los recortes masivos de empleo del gigante tecnológico, según publicó The Information. El nuevo agente gestiona parte de la carga de trabajo de miles de especialistas técnicos en áreas como ciberseguridad y redes de servidores.

La revelación desató una reacción inmediata en los mercados bursátiles. UiPath y HubSpot sufrieron caídas superiores al 9%, según reportó Cinco Días. Atlassian, propietaria de Trello, cayó hasta un 9,5%. Salesforce se hundió más de un 5%, pese a haber puesto en marcha hace pocas semanas un plan de recompra de acciones cercano a 50.000 millones de dólares, para el cual colocó deuda por 25.000 millones. Adobe se dejó más de un 3,5%, mientras Intuit perdió un 5% y Microsoft un 3%.

La empresa de Redmond pierde casi un 23% desde principios de año, situando su capitalización bursátil en 2,77 billones de dólares, muy lejos de los cuatro billones alcanzados en otoño de 2025, según datos de Cinco Días. En Europa, SAP cayó más de un 4% y acumula un retroceso cercano al 30% desde principios de año. La cotización del grupo germano se vio penalizada por la rebaja en la recomendación desde sobreponderar a neutral, debido a la ralentización del crecimiento de su cartera de pedidos en la nube y la incertidumbre de los nuevos cambios estratégicos.

El índice iShares Expanded Tech-Software Sector ETF cayó hasta un 4,4% el martes, la mayor caída en un mes, según reportó Ainvest. El sector atraviesa su peor trimestre desde 2008, con el ETF bajando un 23% desde finales de 2025.

La amenaza de los agentes autónomos de inteligencia artificial

La caída del sector refleja un cambio fundamental en el paradigma de la inteligencia artificial. La era de los chatbots reactivos está dando paso a sistemas agentes proactivos, según el análisis de Ainvest. Esta transición quedó ejemplificada cuando Anthropic, que cerró recientemente una ronda de financiación de 30.000 millones de dólares, anunció esta misma semana que su chatbot Claude ya puede controlar el ordenador del usuario para realizar tareas como navegar por un navegador y rellenar hojas de cálculo.

Este movimiento de la conversación a la acción autónoma representa una amenaza directa al modelo tradicional de software, donde usuarios humanos operan manualmente aplicaciones para lograr objetivos. Los modelos de negocio de las empresas establecidas se construyeron sobre la venta de interfaces y flujos de trabajo; la inteligencia artificial agente evita esas interfaces por completo, realizando las tareas subyacentes directamente.

Amazon Web Services ha lanzado un enfoque de consultoría centrado en agentes, incorporando agentes de inteligencia artificial a lo largo del ciclo de vida de consultoría, según reportó Ainvest. El objetivo es comprimir los plazos de desarrollo de meses a semanas, o de semanas a días, sin sacrificar calidad. La compañía ofrece un conjunto completo de herramientas, desde agentes frontera que trabajan de forma autónoma durante horas a escala masiva, hasta agentes especializados para desarrollo de software y seguridad.

La estrategia de infraestructura de Amazon y su costo

Amazon planea gastar 200.000 millones de dólares este año en centros de datos, chips e infraestructura relacionada, según reportó Ainvest. Esta inversión masiva está diseñada para expandir la capacidad de computación a una escala que coincida con el aumento anticipado en la demanda de inteligencia artificial. La compañía ha realizado compromisos importantes como la inversión de 50.000 millones de dólares en OpenAI.

Sin embargo, el impacto financiero de este gasto ya es visible. Aunque la inversión está impulsando el crecimiento de AWS, que registró su crecimiento trimestral más rápido en más de tres años, simultáneamente está presionando la rentabilidad a corto plazo. La magnitud del gasto de capital, junto con una perspectiva más débil de ingresos operativos, ha dominado la reacción del mercado.

Las acciones de Amazon han caído aproximadamente un 10% en lo que va del año y han sido las más débiles entre las Siete Magníficas, según datos de Ainvest. El flujo de caja libre podría volverse negativo en 524,2 millones de dólares en 2026, con una compresión del retorno sobre el capital invertido. La valoración de las acciones, cotizando a menos de 22 veces las ganancias estimadas, refleja esta incertidumbre, situándose en un descuento histórico respecto a su promedio de 20 años.

Los riesgos de la inteligencia artificial en el desarrollo de código

Mientras las herramientas de inteligencia artificial prometen desarrollo más rápido y automatización, los errores en el código generado por inteligencia artificial son comunes y arriesgan derribar sistemas críticos, eliminar años de trabajo y crear costos inesperados, según reportó Fortune.

El ingeniero Alexey Grigorev experimentó esto directamente cuando usaba Claude Code, una herramienta popular de Anthropic que ayuda a los desarrolladores a escribir y ejecutar código, para actualizar un nuevo sitio web. El sistema comenzó a destruir el entorno en vivo del sitio: la red, los servicios y, lo más crítico, la base de datos que contenía años de datos de cursos. La causa raíz fue un pequeño error de configuración en una computadora portátil nueva que confundió a la automatización sobre qué era real y qué era seguro eliminar, por lo que borró el sistema de producción real en lugar de simplemente limpiar duplicados.

Aunque Grigorev finalmente logró restaurar sus datos con ayuda del soporte de AWS, escribió posteriormente que había confiado excesivamente en el agente de inteligencia artificial y, al permitirle hacer y ejecutar los cambios de principio a fin, había eliminado las verificaciones de seguridad que deberían haber evitado la eliminación. "Los asistentes de inteligencia artificial son excelentes y ahorran mucho tiempo", dijo Grigorev a Fortune. "Pero espero que la gente aprenda de los errores que cometí e incorpore las salvaguardas en su flujo de trabajo".

La semana pasada, Amazon convocó una reunión de análisis profundo después de que una serie de interrupciones afectaran su sitio web y aplicación. Al menos una de las fallas del sistema, según informes de noticias en varias publicaciones, involucró cambios asistidos por inteligencia artificial. Un portavoz de Amazon dijo a Fortune que la reunión fue una reunión operativa semanal regular. La compañía también ha dicho públicamente que solo uno de los incidentes involucró inteligencia artificial, y que la causa no estaba relacionada con la inteligencia artificial sino que sus sistemas permitieron que un error de usuario del equipo de ingeniería tuviera un impacto más amplio del que debería haber tenido.

Sin embargo, documentos internos de Amazon vistos tanto por CNBC como por Financial Times citaron originalmente cambios asistidos por inteligencia artificial generativa como un factor en una tendencia de incidentes. La referencia al papel de la inteligencia artificial en las interrupciones fue posteriormente eliminada del documento antes de la reunión, reportó CNBC. Según Financial Times, una interrupción de diciembre en Amazon Web Services ocurrió después de que los ingenieros permitieran que la propia herramienta de codificación de inteligencia artificial de Amazon, Kiro, realizara cambios, algo que Amazon ha dicho desde entonces que fue un error de usuario.

La paradoja de la productividad

Parte del problema es el temor de los altos ejecutivos a quedarse atrás. Los ingenieros en los principales laboratorios de inteligencia artificial han estado reclamando aumentos de productividad que habrían parecido inverosímiles hace solo unos años, y las organizaciones más grandes en una variedad de industrias quieren fomentar ganancias similares.

Boris Cherny, jefe de Claude Code en Anthropic, dijo previamente que no ha escrito una línea de código en meses, confiando en cambio en el modelo de inteligencia artificial de la compañía para generarlo. Dentro del resto de Anthropic, la compañía dijo a Fortune que entre el 70% y el 90% de su código total ahora es generado por inteligencia artificial. En Spotify, el codirector ejecutivo Gustav Söderström dijo el mes pasado que los mejores desarrolladores de la compañía no habían escrito una sola línea de código desde diciembre y han lanzado más de 50 nuevas funciones en 2025 usando flujos de trabajo asistidos por inteligencia artificial.

Pero, como lo demuestran los problemas recientes de Amazon, las ganancias de productividad que son más visibles en los laboratorios de inteligencia artificial y las startups ágiles pueden ser más difíciles de replicar en grandes empresas con sistemas heredados y bases de código complejas.

Un informe de septiembre de Bain & Company encontró que aunque la programación fue una de las primeras áreas en implementar inteligencia artificial generativa, los ahorros reales han sido modestos y los resultados no han estado a la altura de las expectativas. Mientras tanto, una investigación de la firma de seguridad Apiiro mostró que los desarrolladores que usan inteligencia artificial introdujeron aproximadamente diez veces más problemas de seguridad que aquellos que no lo hicieron.

Un informe de diciembre de CodeRabbit, que analizó 470 solicitudes de extracción de GitHub de código abierto, encontró que el código escrito por inteligencia artificial contenía aproximadamente 1,7 veces más problemas en general que el código escrito por humanos, según reportó Fortune.

David Loker, vicepresidente de inteligencia artificial en CodeRabbit, dijo que las consecuencias no siempre son tan visibles como una interrupción. En un caso, un asistente de inteligencia artificial generó código que parecía perfectamente válido pero se basaba en suposiciones erróneas sobre su sistema subyacente, código que podría haber pasado una revisión rápida pero habría colapsado su base de datos en producción si lo hubieran implementado. "Si simplemente implementaras eso, habría derribado nuestra base de datos en producción", dijo.

Un ingeniero con sede en Londres en una empresa de software empresarial, que pidió permanecer en el anonimato porque no estaba autorizado para discutir asuntos de la compañía con la prensa, dijo a Fortune: "Mucho de lo que se construyó fue de bastante mala calidad, se rompió a menudo y terminó siendo más una carga. El tiempo ganado al hacer que la gente barata lo escriba se compensa con tener a alguien pagado mucho más, un senior o principal, que tiene que ir a arreglarlo cuando se rompe".

Una encuesta de Fastly de julio de 2025 encontró que los ingenieros senior envían casi 2,5 veces más código generado por inteligencia artificial que los junior, porque son mejores detectando errores antes de que se agraven. Pero casi el 30% de los seniors dijeron que arreglar la salida de inteligencia artificial consumió la mayor parte del tiempo que habían ahorrado, en comparación con el 17% de los desarrolladores junior.

Loker señaló que las empresas que implementan inteligencia artificial a escala también corren el riesgo de acumular lo que los ingenieros llaman deuda técnica: código que funciona a corto plazo pero se vuelve cada vez más costoso de mantener. "Estamos produciendo deuda técnica usando inteligencia artificial a un ritmo que ni siquiera puedo imaginar", dijo Loker. "Probablemente es de tres a cuatro veces lo que era anteriormente".

Toby Ord, investigador senior en la Iniciativa de Gobernanza de Inteligencia Artificial de Oxford Martin, dijo que las estimaciones actuales de la capacidad de codificación de la inteligencia artificial están efectivamente exagerando las cosas, y quizás por un factor significativo. Un estudio reciente de METR, una organización de evaluación de inteligencia artificial, encontró que la mitad de las soluciones de codificación de inteligencia artificial calificadas como aprobadas en una prueba prominente de la industria, que en sí misma es calificada por un modelo de inteligencia artificial, en realidad habrían sido rechazadas por revisores humanos por calidad inadecuada.