Starbucks puso bajo revisión una de las partidas menos visibles de su estructura global. La cadena desembolsa cerca de US$ 400 millones por año en software y ahora busca reducir esa factura con herramientas propias de inteligencia artificial. El proyecto forma parte del programa de ahorro de US$ 2.000 millones que impulsa el CEO Brian Niccol.
La compañía trabaja en sistemas internos para administrar el inventario y el mantenimiento de sus locales, dos áreas que hoy dependen de soluciones provistas por Microsoft e IBM. Las pruebas iniciales ya comenzaron y algunos desarrollos podrían entrar en uso hacia fines de 2027.
El objetivo no consiste en romper todos los contratos tecnológicos. Starbucks pretende sustituir programas costosos en áreas donde las plataformas externas requieren demasiadas adaptaciones y no responden plenamente a las necesidades de la operación. Al mismo tiempo, mantendrá infraestructura y servicios de terceros difíciles de replicar.
El movimiento golpeó con rapidez a las empresas de software corporativo. Antes de la apertura del mercado, las acciones de IBM cayeron cerca de 3%, las de ServiceNow retrocedieron 3,5% y las de Salesforce perdieron 4%. Ninguna informó de la pérdida de un contrato con Starbucks, pero la reacción mostró la inquietud de los inversores ante un cambio que podría extenderse a otras grandes compañías.
Durante años, el negocio del software se apoyó en una premisa. Las empresas preferían contratar soluciones externas porque crear sistemas propios demandaba mucho tiempo, requería equipos especializados y implicaba presupuestos elevados. La inteligencia artificial generativa redujo parte de esas barreras y volvió a poner sobre la mesa una pregunta que parecía resuelta. ¿Conviene comprar tecnología o desarrollarla dentro de la compañía?
Índice de temas
La inteligencia artificial cambia la cuenta del software corporativo
El modelo tradicional rara vez entregó una solución perfecta. Muchas compañías contrataron plataformas que cubrían cerca del 70% de sus operaciones y luego destinaron más dinero a consultores, integraciones y modificaciones para resolver el 30% restante.
Starbucks detectó una oportunidad en esa diferencia. Si la empresa ya debe invertir recursos para adaptar un sistema ajeno, una herramienta propia puede ganar atractivo cuando la IA reduce los tiempos de programación y permite ajustar cada función al trabajo diario de las tiendas.
Microsoft representa un caso particular dentro de esta estrategia. Starbucks pretende reemplazar el sistema de inventario que adquirió a la tecnológica, pero utilizará la infraestructura de Azure para desarrollar parte de la nueva solución. La cadena también emplea Azure OpenAI en Green Dot Assist, el asistente creado para apoyar a sus baristas.
Esa doble relación explica por qué las acciones de Microsoft casi no reaccionaron ante la noticia. La compañía puede perder ingresos por licencias y, al mismo tiempo, obtener nuevos negocios mediante servicios en la nube, procesamiento de datos y modelos de inteligencia artificial.
El cambio obliga a los grandes proveedores a revisar su propuesta comercial. Las funciones básicas de un programa resultan cada vez más sencillas de replicar. En cambio, la seguridad, la integración entre sistemas, el cumplimiento normativo, la gestión de accesos y la disponibilidad global siguen siendo de alta dificultad.
Microsoft, IBM, Salesforce y ServiceNow tendrán que reforzar esas capacidades si más clientes deciden crear sus propias herramientas.
El riesgo que Starbucks ya conoció
La apuesta también expone a Starbucks a dificultades operativas. A comienzos de 2026, la cadena retiró un sistema de conteo de inventario basado en inteligencia artificial tras detectar resultados inexactos. Las tiendas tuvieron que volver a los recuentos manuales.
El episodio dejó una enseñanza importante. Incorporar IA a un proceso defectuoso no corrige automáticamente sus fallas. Incluso puede multiplicarlas y reducir la capacidad de respuesta de los equipos. Por esa razón, Starbucks ahora revisa primero los procedimientos de inventario y mantenimiento, diseña después las herramientas y suma la inteligencia artificial en una tercera etapa.
La estrategia también podría impulsar una nueva demanda de profesionales especializados. Las empresas requerirán equipos capaces de diseñar sistemas propios. El conocimiento del negocio tendrá tanto peso como la capacidad técnica, porque un asistente de programación puede producir código, pero no puede decidir por sí mismo cómo debe funcionar una compañía.
