[Instrucciones del operador] Nuestra primera pregunta es de Amit Daryanani, de Evercore ISI.

Un placer saludarte, Amit. Y como podrás imaginar, esa es la pregunta que nos ocupa, que de hecho ocupa a nuestros clientes y sé que ocupa la mente de muchos inversores. Permíteme, primero, estructurar la respuesta según las dimensiones que has planteado. Si pienso en infraestructura frente a aplicaciones, si no me equivoco, el 4% de nuestro portafolio, siendo generoso, podría considerarse aplicaciones. Específicamente, creo que la única parte de nuestro portafolio que son aplicaciones sería [ Maximo ], e incluso eso, que se centra en el mantenimiento y las operaciones de gestión de activos, dado que mucha gente no lo llamaría realmente una aplicación, ya que es el sistema de registro donde las empresas de servicios públicos y otras con infraestructuras muy costosas mantienen sus registros de mantenimiento, incluyendo el origen de una pieza de hace 30 años.

¿Por qué digo esto? Si observas el portafolio de Red Hat, se trata de sistemas operativos, software basado en contenedores, automatización y software de runbook. Creo que lo llamaríamos correctamente software habilitador. Hace 30 años, el término habría sido middleware, pero esa palabra prácticamente ha desaparecido. Si miro nuestro portafolio de datos, es la base de datos, tanto relacional como no relacional, luego está el movimiento de datos y, por último, la habilitación de la IA. Pero el movimiento de datos es Confluent. Y en cuanto a la IA, es el portafolio de Watson. En automatización, todo consiste en ayudar a las personas a eliminar la complejidad de la gestión de su infraestructura de TI, ya sea con Turbonomic, Apptio o HashiCorp. Y luego está el software de mainframe, que es muy similar a los tres primeros que mencioné, pero para mainframe. Si analizas todo esto, creo que, usando tus palabras, yo lo llamaría infraestructura, pero yo lo llamaría más bien software habilitador.

La segunda parte de su pregunta era sobre suscripción frente a consumo. Creo que toda nuestra cartera está muy ligada al consumo. A veces utilizamos la palabra capacidad porque nuestro mainframe es cuestión de capacidad, pero la capacidad es igual al consumo. Son literalmente los MIPs que la gente utiliza. No se trata realmente de la capacidad instalada de la máquina, y en el mundo distribuido del mainframe, ya sea en la nube o on-premise, gran parte está a veces ligada a la cantidad de capacidad de cómputo en la que se ejecuta el software. Eso es consumo en muchos sentidos. Nadie va a utilizar procesadores si no se están consumiendo realmente. Y esa es la gran mayoría de nuestra cartera de software. Por lo tanto, está muy ligada a eso.

Pero creo que la pregunta implícita que plantea es: ¿por qué eso recibiría un viento a favor de la IA en lugar de un viento en contra? Cuando la gente se toma en serio la IA —porque cuando empiezan a experimentar, pueden tomar un poco de datos, hacer una copia, ponerla en una nube pública, ejecutarla en algún modelo de frontera público, obtener algunos resultados, y eso les resulta emocionante—, al escalar, tendrán que utilizar los datos de sus sistemas internos. Si utilizan datos de los sistemas internos, muchas partes de nuestra cartera, ya sea Red Hat o Confluent, se consumirán cada vez más. A medida que ese consumo aumenta, la parte de automatización de la cartera también se consume más. A medida que la gente realiza cada vez más protección contra el fraude, no mediante un muestreo de 1 de cada 10 transacciones en el mainframe, sino en cada una de ellas, eso hace que el consumo del mainframe aumente. Y, por cierto, podemos ver eso en las cifras del mainframe que publicamos en el primer trimestre.

Así que, a medida que avanzamos en todo esto, creo que esto es un viento a favor debido al modelo que hemos elegido. Y, por cierto, señalaré que este no es un modelo fruto de la casualidad histórica. Durante los últimos 7 años, hemos impulsado la cartera hacia esto de forma muy consciente porque seguimos convencidos de que hay valor en las capas de datos subyacentes. Hay valor en la lógica de negocio y luego está la capa de interacción. El valor va a disminuir en esa capa de interacción porque, a medida que los agentes sustituyan a las personas en cierta medida —podemos debatir cuánto de las interacciones—, la capa de interacción por sí sola no es recurrente. Los agentes van a interactuar mucho más con los datos subyacentes y la lógica de negocio. Y ya lo veíamos venir hace 6 o 7 años, y por eso elegimos la cartera que elegimos. Creo que eso, espero, le da la sensación, y podemos verlo en nuestras cifras, de que la IA está aumentando estructuralmente la demanda de la cartera; pero esa es también la razón por la que tanto los productos orgánicos que estamos desarrollando, por ejemplo, en desarrollo de software, como algunos de los objetivos de adquisición que hemos tenido, buscan aprovechar los vientos a favor de la demanda de la IA.

Nuestra siguiente pregunta es de Wamsi Mohan, de Bank of America.

Gracias, Wamsi, por la pregunta. Te lo agradezco. Analicemos nuestro portafolio de software en general. En primer lugar, cerramos el primer trimestre con mucha confianza en nuestro portafolio de software, en su valor de innovación y en su propuesta de valor. Y creo que eso va al núcleo de la pregunta de Amit y de cómo Arvind la respondió sobre cómo estamos siendo fundamentales en la tesis de la convergencia entre el software empresarial y la IA, algo que siempre se ha basado en nuestra estrategia de innovación, nuestra estrategia de inversión de capital y nuestra estrategia de M&A. Y creo que lo que se observa en el primer trimestre es un reflejo de la diversificación de nuestro portafolio y de la durabilidad de nuestro modelo de software al finalizar el primer trimestre.

Pero si retrocedemos 90 días, ¿qué dijimos Arvind y yo al entrar en 2026? Nos sentíamos muy seguros respecto al reposicionamiento estratégico del software. ¿Por qué? Primero, el cambio de portafolio hacia mercados finales de mayor crecimiento; segundo, una sólida base de anualidades que hemos estado construyendo tanto de forma orgánica como inorgánica. Por cierto, cerramos el primer trimestre acercándonos a los $25 billion, con un crecimiento del 10%, [ininteligible] nueva innovación y realización de GenAI, y podríamos hablar de ello, sinergias de crecimiento por M&A. Y ahora estamos en el segundo año de una oportunidad de monetización de TP muy alentadora.

Pero para el año completo, ¿cómo va a evolucionar? Hablamos de entrar al año con un crecimiento del 10%. Ahora vemos que crece a más del 10%, acelerándose. En Data empezamos con una fuerza extrema, creciendo un 16%. Estamos elevando las previsiones de Data para el año. Sí, cerramos Confluent antes, digamos un par de meses en total, cerrando a finales de marzo. Estábamos asumiendo algo hacia mediados de mayo, al final del segundo trimestre. Ahora vemos a Data en el rango de algo más del 20%. Eso va a aportar 5 puntos de crecimiento en software. Eso es representativo de la nueva innovación en GenAI, el valor de nuestro modelo centrado en plataformas y las alianzas estratégicas, y también la contribución de M&A de Confluent, que debería ser algo superior a 15 puntos de ese crecimiento total del 20% al 25% para el año.

Así que el crecimiento orgánico es muy sólido. En Hybrid cloud, Red Hat comenzó el año, nos aceleramos, cumplimos según lo previsto y registramos un crecimiento del 10%. Por debajo de eso, contribuyó con 2.5 puntos a IBM para el año, y estamos bien posicionados para ello. Nuestro negocio de suscripción se aceleró. Obtuvimos ingresos bajo contrato de dos dígitos, Red Hat OpenShift se aceleró con $2 billion ARR, la virtualización ahora supera los [ininteligible] y el modelo de consumo volvió a cumplir con las expectativas.

Estamos monitorizando RHEL. RHEL sí se desaceleró. Creo que es una función de la falta de firmas por parte del gobierno debido al cierre gubernamental en el cuarto trimestre, lo cual tuvo repercusiones, pero también de un mercado de la cadena de suministro de hardware muy deslocalizado.

El modelo de automatización está aportando más de 2 puntos de crecimiento. El primer año de Hashi ha sido fantástico, con cifras récord de firmas; generamos más de $200 million en nuevo ARR incremental que debería posicionarnos bien para 2026, gracias a la nueva innovación, las sinergias de crecimiento por M&A y [ininteligible], un crecimiento continuo y un comienzo tremendo, con un inicio récord en nuestro nuevo z17. Así que, de hecho, nos sentimos muy bien y más optimistas que hace 90 días respecto al software.

Permíteme abordar la pregunta sobre M&A, Wamsi, muy rápidamente. Sí, las valoraciones que hay actualmente son muy atractivas. Eso no significa siempre que los vendedores estén dispuestos a aceptar estos valores; puede que les tome unos meses reconocer que este es el nuevo nivel de referencia. Así que, si ese es el caso, reconozco que estas son valoraciones muy atractivas.

Ahora bien, hemos sido un adquirente muy disciplinado; primero, permitamos asegurar que integramos plenamente y obtenemos todos los beneficios de Confluent. Eso va a llevar unos meses. A medida que superemos eso y dado que los mercados están en estos niveles de valoración, esto podría aumentar nuestro apetito más de lo que lo haría en un año normal, pero pasarán unos meses antes de que podamos confirmar si eso va a suceder o no. Y ahí es donde quería darles un poco más de contexto.

Por tanto, en la segunda mitad del año, si las cosas se mantienen como están y si las valoraciones permanecen en esos niveles, tal vez podamos hacer algo en el segundo semestre a medida que aumentemos nuestros saldos de efectivo; estamos 100% seguros de que Confluent ha tenido un comienzo sólido.

Nuestra siguiente pregunta es de Ben Reitzes, de Melius Research.

Perfecto. Ben, permíteme empezar describiendo un poco el entorno macro y lo que hemos visto como evidencia, y por qué estamos siendo algo prudentes. Después, Jim responderá a todas tus preguntas sobre el guidance específico.

Permíteme empezar con Oriente Medio. Hemos tenido el crecimiento más sólido que hemos visto en décadas, no en años, en décadas en Oriente Medio. Eso te da una idea de que no estamos viendo nada; no hay señales. Te diría que espero que el segundo trimestre evolucione de forma similar al primero en Oriente Medio. Nuestros clientes allí, ya sean grandes empresas o gobiernos, tienen claro que necesitan utilizar y aprovechar la tecnología para mejorar sus propios negocios.

En el primer trimestre, Europa también mostró solidez. Se puede observar en los materiales complementarios que hemos proporcionado. Por tanto, no hay nada en lo que... en lo que ya ha transcurrido. No ha habido una desaceleración; de hecho, los acuerdos de RN han avanzado al ritmo y la velocidad que deseábamos.

Si analizo la cartera de proyectos y las señales de demanda del segundo trimestre, no estamos viendo ninguna de estas desaceleraciones. El único comentario macroeconómico que hacemos es que, si los estrechos permanecen cerrados otras semanas, sabemos que podría haber impactos energéticos en Europa, pero eso es especulativo. No es lo que estamos viendo. Y espero que, de hecho, podamos absorber parte de eso y mantener nuestra aceleración. Solo ocurriría si supera cierto nivel. Por eso estamos haciendo este comentario prudente, dado que solo han transcurrido 3 meses del año. ¿Jim?

Sí, Ben, gracias por la pregunta. Retrocedamos un momento y pongamos esto en perspectiva, porque creo que lo has planteado extremadamente bien. Llevo 9 años en este cargo y Arvind lleva 6 o 7 años. No creo que hayamos elevado nunca el guidance en el primer trimestre. Pero hablemos de la mentalidad. Hemos trabajado mucho en el reposicionamiento estratégico de nuestra cartera, de nuestro modelo operativo de negocio y de la competitividad estructural de esta empresa. Parte de ello consistía en cómo íbamos a generar disciplina en la ejecución de la compañía. Y esa mentalidad de ejecución consistía, al fin y al cabo, en una mentalidad de [ superar las expectativas ] constante.

Las cifras del primer trimestre hablan por sí solas. El crecimiento de ingresos en el primer trimestre más fuerte que hemos tenido en más de una década. Arvind ha hablado del entorno macroeconómico. Podría decirse que sí, operamos en un mundo dinámico. Y hay más incertidumbre que hace 90 días, como todos sabemos. Pero, bajo nuestra óptica de análisis, estamos ejecutando extremadamente bien en nuestras áreas de software de innovación de alto valor, infraestructura y consultoría, que muestran signos de progreso.

Más allá de eso, observen lo que está ocurriendo con los fundamentales de nuestro negocio: nuestros márgenes operativos han subido 140 puntos básicos, nuestros beneficios han crecido casi un 20% y los beneficios netos un 23%. Es un comienzo de año extremadamente sólido.

Y ahora llegamos al flujo de caja libre, que sé que es una medida de valoración, ya que he pasado mucho tiempo con nuestros inversores hablando de nuestra narrativa estratégica y de nuestra tesis de inversión financiera; sí, la generación de flujo de caja libre es el múltiplo por el que la gente valora cada vez más a IBM, y estoy totalmente de acuerdo con ello. Hemos comenzado con la posición de flujo de caja libre más sólida en más de una década y el margen de flujo de caja libre más alto, situándose en el rango de los dos dígitos medios. Pongamos esto en perspectiva: es menos del 15% de lo requerido para el año. Tenemos mucho trabajo por delante.

Pero pongámoslo también en perspectiva, retrocediendo un año, en esta misma llamada, con la misma pregunta. Observen cómo ejecutamos esa mentalidad que Arvind ha estado intentando impulsar en esta compañía. Tuvimos esa misma discusión. Ejecutamos bien. Incrementamos el flujo de caja libre durante todo el año y luego lo agotamos en el cuarto trimestre. Y les digo que, al salir del primer trimestre, no hay una mentalidad diferente a la que tenemos hoy.

Los fundamentos subyacentes son el EBITDA ajustado; por cierto, todo esto es de alta calidad, sostenible y de alta realización de valor en general. Ese es nuestro motor de flujo de caja libre, ese efecto volante que nos proporciona una tremenda flexibilidad de inversión para seguir invirtiendo e impulsando una ventaja competitiva sostenible a largo plazo, y no vemos ninguna diferencia al salir del primer trimestre. Pero, de nuevo, al inicio del primer trimestre, estamos a 90 días de un año extremadamente importante. Y nuestra visión es que debemos ser prudentes.

Su siguiente pregunta es de Fatima Boolani, de Citigroup.

Excelente. Gracias por la pregunta, Fatima. Permíteme abordar la primera parte de tu pregunta y luego le daré la palabra a Jim para que aborde parte de la cuantificación de esas cargas de trabajo.

Si damos un paso atrás y lo analizamos a lo largo de los últimos 60 años, el mainframe ha impulsado dos grandes formas de monetización. Una ha sido lo que llamamos el MIPS clásico, que son los parámetros de computación subyacentes que impulsan las cargas de trabajo transaccionales, las cuales son ideales para el mainframe. Mucha gente en realidad no se da cuenta, pero también existen lo que llamamos Linux MIPs asociados al mainframe que la gente ha estado utilizando con gran eficacia. Pero debo reconocer que son cargas de trabajo Linux más dispersas en comparación con las cargas de trabajo Linux altamente intensivas.

La IA está añadiendo un tercer tipo de capacidad de cómputo al mainframe. Para simplificarlo: hoy en día, si se realiza una autorización de pago, casi todas las compañías de tarjetas de crédito del mundo utilizan el mainframe para sus autorizaciones. Si quieren detectar fraude, pueden ejecutar algunas reglas en ese motor, pero luego toman una muestra de las transacciones, digamos el 10% de la plataforma, porque la latencia que introduce sacarlas de la plataforma es tal que no pueden sacarlas todas, ya que ralentizarían todo el sistema. Eso es lo que hacen fuera. ¿Qué pasaría si pudieras ejecutar un modelo de 20.000 o 30.000 millones de parámetros directamente en el mainframe? De repente, al tratarse de apenas milisegundos de latencia, podrías hacerlo con cada una de las transacciones. Así que, si puedes reducir tu tasa de fraude de 50 puntos básicos a 40, ya puedes calcular el impacto de eso. Todos están viendo esa tendencia.

Al hacerlo, creo que podemos aplicarlo a las autorizaciones de tarjetas de crédito. Podemos hacerlo para transacciones de banca minorista. Podemos hacerlo para otras operaciones de pago. Podemos hacerlo para fines de reclamaciones y facturación. Esas son las cargas de trabajo que están surgiendo ahora.

Así que, efectivamente, se trata de una nueva capacidad del mainframe que anteriormente era muy pequeña pero estaba fuera del mainframe, o que se ejecutaba en sistemas que llamaríamos infraestructura distribuida. Creemos que esto va a dar sus frutos. Vemos que una gran mayoría de nuestros clientes solicitan esta capacidad. Y actualmente, creo que tenemos un sistema con la capacidad completa; podemos realizar unos 450 billion de inferencias al día en el mainframe. Eso les da una idea de la magnitud.

Monetizamos esto tanto a través del hardware adicional que se vende, como mediante el software de soporte para todas las inferencias de IA que se ejecutan en esa capacidad incrementada. Con esto, espero haber aportado algo de contexto sobre lo que está ocurriendo. Le cedo la palabra a Jim.

Sí. Gracias por la pregunta. En general, la modernización del mainframe aumenta la importancia estratégica de IBM z, como mencionó Arvind. ¿Por qué? Porque la fuente de valor es arquitectónica. Es la plataforma. No es el lenguaje. Es una integración estrecha de software, hardware, base de datos, seguridad, tiempo de ejecución y resiliencia. Y como mencionó Arvind, esta es una oportunidad de monetización totalmente nueva para nosotros en esa pila de plataforma.

¿Cuál es el motor del crecimiento? Sí, 450 billion de inferencias de IA con un tiempo de respuesta de 1 milisegundo, 25 billion de cifrados y transacciones al día, hasta ocho nueves de disponibilidad, cifrado seguro para la era cuántica y una ventaja de TCO al ejecutarlo en el mainframe, on-prem, frente a la nube, que varía entre 3 y 15x dependiendo del tamaño y la complejidad de dicha plataforma. Por eso el mainframe procesa el 73% de los volúmenes de transacciones mundiales en términos de valor, 45 de los 50 principales bancos, 9 de los 10 principales minoristas, 4 o 5 de las principales aerolíneas, etcétera.

Pasamos ahora a su segunda pregunta sobre cómo monetizamos ese valor. Una vía es la monetización de la plataforma de hardware de la que habló Arvind, los MIPS de IA. La segunda es ese multiplicador económico de la pila tecnológica. Históricamente, hemos tenido un multiplicador de la pila de entre 3x y 4x por cada dólar de hardware que colocamos.

Permítanme darles un dato. Acabamos de cumplir el primer año completo de z17. Ese primer año completo es z17 frente al programa anterior, el primer año completo de z16, que, por cierto, era el mejor registrado hasta ese momento. Hemos incrementado el valor de la colocación de hardware en más de $1 billion. Ahora, si tomamos ese $1 billion y pensamos en la oportunidad de monetización futura que obtenemos, ese es el multiplicador de 3 a 4x que se materializará con el tiempo. Una gran parte de ello vendrá de nuestro software TP, pero también de nuestra venta vinculada de almacenamiento, nuestro negocio de mantenimiento y nuestro negocio de financiación.

Monetizamos ese valor en función de cuántos MIPS se envían al mercado y, durante 4 trimestres consecutivos, en el Z17, hemos registrado un crecimiento de más del 100% en el envío de nuevos MIPS al mercado, incluyendo el primer trimestre. ¿Por qué es esto importante? Una mayor capacidad supone una mayor oportunidad de monetización, una mayor oportunidad de precios y una mayor oportunidad de creación de valor. Por tanto, nos sentimos bastante optimistas respecto a esa futura modernización y al efecto multiplicador a medida que avanzamos hacia 2026 y 2027.

Nuestra siguiente pregunta es de Brent Thill, de Jefferies.

Sí, Brent, muchas gracias por la pregunta. En general, me lo esperaba perfectamente porque, si solo se mira en los medios, la prensa escrita y el comunicado de prensa, en el cuarto trimestre registramos un crecimiento de algo más del 11%. Este trimestre, registramos un crecimiento del 8%. ¿A qué se debe esto? ¿Sigue sintiendo solidez en su cartera, en su negocio, en sus inversiones o en su nueva innovación? Creo que ha dado en el clavo desde el principio.

Primero, entender nuestro negocio, nuestra cartera de software de ingresos recurrentes de alto valor —que representa cerca del 80% de nuestro negocio anual, unos $30 billion o más en los últimos 12 meses—, el 80% de eso es negocio basado en anualidades de alto valor, aunque debajo hay un motor transaccional. Es un componente importante de nuestro modelo de licencias perpetuas, pero también es un componente de nuestro modelo de suscripción, etcétera.

Si lo analiza, la caída de 3 puntos de un trimestre a otro se debe a los fundamentos de la composición de la cartera. En el cuarto trimestre, aproximadamente el 30% de nuestro negocio es transaccional. En el primer trimestre, es cerca del 10%. Cuando se analizan los fundamentos de la anualidad principal por sí sola, en realidad estamos acelerando ese paso del cuarto trimestre al primero.

Creo que dije antes en la llamada que nuestro ARR de anualidades al cierre del primer trimestre se acerca a los $25 billion, lo que supone un aumento del 10%. Durante el resto del año, pasaremos de un trimestre transaccional de aproximadamente el 10% al principio, y probablemente alcanzaremos el máximo en el cuarto trimestre con algo más del 30%. De media, estaremos en el 20% global. Eso acelerará el crecimiento.

Eso, sumado a las sinergias de crecimiento por M&A, nuestra cartera de GenAI, que ha tenido mucho impulso, y nuestra monetización de TP y el ciclo... yo diría que, al salir del primer trimestre, me siento bastante bien con ese crecimiento del 8%, y nos posiciona —como dijimos hace 90 días— con confianza en el 10%. Ahora decimos que sí, que cerramos Confluent antes, y ahora confiamos en acelerar eso hacia el 10% o más.

Nuestra siguiente pregunta es de Erik Woodring, de Morgan Stanley.

Sí, por supuesto. Gracias, Erik, por la pregunta en general. Conoces nuestro negocio extremadamente bien. Bajo el liderazgo de Arvind, hemos reposicionado estratégicamente este portafolio. Se ha trabajado mucho en la optimización de la cartera. Por cierto, esto consiste tanto en aprovechar la solidez de nuestro flujo de caja y nuestra flexibilidad financiera para adquirir empresas base innovadoras de alto valor en tecnologías líderes de categoría con perfiles de crecimiento estructural para ayudar a IBM, como también en la desinversión de activos del portafolio.

A lo que quiero llegar es que, hoy en día, cuando se analiza el portafolio de IBM, somos un negocio basado en capital humano e IP en un 75%, camino al 80%, por cierto; dentro de eso, el software representa el 45% y se dirige a superar el 50% en total. Nuestro negocio de hardware es extremadamente importante como generador de valor para IBM, pero en cuanto a ingresos, representa aproximadamente el 25% de nuestro negocio, y se trata de innovación de alto valor en la plataforma de mainframe en su conjunto.

Ahora, si analizamos la disrupción de la cadena de suministro, como el aumento de los costes de las materias primas, en particular en lo relativo a la memoria, el impacto para nosotros en términos generales es de minimis. Si pensamos en el mainframe en su conjunto, ¿afectará al almacenamiento y potencialmente a algunos componentes de nuestra infraestructura distribuida? Absolutamente. Pero si miramos más a fondo, somos capaces de... primero, llevamos 115 o 116 años existiendo. Sabemos cómo gestionar cadenas de suministro globales. Impulsamos la optimización de proveedores, la diversificación de la cadena de suministro y las estrategias de compras en general. Y creo que hemos sido capaces de mitigar esta disrupción de forma global.

El área que estamos vigilando es la de software, en torno a RHEL. Es decir, RHEL está vinculado a la implementación de hardware empresarial en general, y seguiremos monitorizando esa cuestión.

Pero observen nuestro desempeño en hardware: aceleramos el crecimiento al 15%, nuestra infraestructura distribuida creció al 17% a tipos actuales y al 13% a tipo de cambio constante. Por cierto, ni siquiera lo había mencionado: nuestros márgenes operativos de infraestructura han subido 720 puntos básicos. Así que sabemos cómo gestionar las cadenas de suministro globales y los costes de las materias primas dentro de la compañía y extraer valor en conjunto.

Jim, permíteme añadir un par de frases a tu declaración. Erik, Jim ha mencionado que hemos trabajado con muchos de los proveedores durante varios años y décadas. Les gusta trabajar con nosotros, en parte por las relaciones que hemos forjado con ellos a lo largo de los años, pero también porque les ayudamos a realizar pruebas de esfuerzo de nuevas capacidades, y les agrada el hecho de que nuestros sistemas tengan un rendimiento muy alto, ya que eso les otorga reputación de marca al salir al mercado general.

Eso ayuda a mitigar, no por completo, pero sí en cierta medida, algunas de las restricciones de la cadena de suministro, ya que somos usuarios pioneros de las nuevas tecnologías de [ new S memory ].

Su próxima pregunta es de Jim Schneider, de Goldman Sachs.

Sí. Gracias, Jim. Como hemos comentado, cerramos el año pasado con una cartera de negocio en torno a la IA, la cual, como sabe, abordamos bajo los conceptos de consultoría y software. Creo que fue importante durante los últimos dos años porque, con la explosión de la GenAI, tuvimos que ofrecer una perspectiva sobre si estábamos ganando, capitalizando y participando en ese mercado. Cerramos el año pasado con una cartera de negocio de más de $12.5 billion.

Pero volvamos al tema, porque en enero comentamos que está integrada en toda nuestra cartera. Está integrada en el software y es la tesis central de cómo gestionamos nuestro negocio de consultoría actualmente. Está integrada en nuestro negocio de infraestructura. Y dijimos que, de cara a 2026, hablaríamos de ello más desde una base de ingresos basada en resultados y una base de contribución de valor en general.

Pero hablemos de software. La GenAI en software sigue siendo un viento a favor en términos generales. El posicionamiento de nuestra cartera ante la explosión de la IA, con aplicaciones y agentes, sumado a que somos propietarios de la capa fundacional de Linux y la contenerización, se refleja en la aceleración del negocio de Red Hat OpenShift, que ya alcanza los $2 billion y crece, creo, a un ritmo de doble dígito alto en general. En segundo lugar, la importancia de la capa de datos. Arvind habló sobre cómo Confluent nos posiciona como un conector de datos multiplataforma, automatización, la necesidad de resiliencia, observabilidad y FinOps.

Hablemos de software; en primer lugar, está acelerando nuestro perfil de crecimiento general. Pero permítanme aportar cifras en lugar de hablar solo de un volumen de negocio global. Nuestra cartera de software, basada en los ingresos anualizados de los últimos 12 meses, cerró el año pasado en $30 billion, ¿verdad? El 80% de eso, como dije antes, es ingresos recurrentes de alto valor y el 20% es transaccional. En los últimos 12 meses, realizamos unos $6 billion con una base acelerada; nuestra plataforma de agentes de IA y la orquestación de asistencia superan los $1.5 billion. Ya tiene una penetración de aproximadamente el 25% y nuestro negocio de software crece por encima del 40%. Está aportando 2 puntos de crecimiento de forma anualizada. Y algo que nos encanta es que tiene un efecto multiplicador con el tiempo. Así que hay una aceleración ahí.

Consultoría. La consultoría representa cerca del 40% de nuestras contrataciones y el 30% de nuestra cartera de pedidos (backlog) es ahora GenAI, lo que supone más del 20% de nuestros ingresos. Y desde la perspectiva de los ingresos ARR, en el primer trimestre superamos los $4 billion de ARR. Por tanto, es fundamental para nuestra forma de operar el modelo de servicios como software en su conjunto.

Y en infraestructura, tanto Arvind como yo hemos hablado de que está integrada en el chip de z17, [ininteligible] inferencia. Creo que Arvind lo mencionó en sus declaraciones preparadas: los clientes que han implementado watson Code assistant para Z están mostrando una diferencia de crecimiento y capacidad de 3x, y se puede observar que en nuestra infraestructura distribuida estamos acelerando el crecimiento.

Ahora, su segunda pregunta sobre consultoría. Estamos viendo indicadores de progreso en general. Primero, nuestro perfil de demanda; segundo, la calidad de nuestra cartera de pedidos; tercero, nuestra GenAI, de la que acabo de hablar; cuarto, nuestra oportunidad de margen de crecimiento en alianzas estratégicas; quinto, la composición de nuestra mezcla de cartera hacia áreas de mayor crecimiento; y sexto, nuestro modelo de servicios como software, en el que creemos que tenemos una posición líder en el sector con nuestra plataforma IBM Consulting Advantage.

Pero permítanme aportar algunas estadísticas. Primero, las contrataciones (signings): hemos vuelto al crecimiento. Un trimestre excelente en general, con grandes acuerdos transformacionales en torno a GenAI; la solidez y la mezcla de nuevos negocios netos y expansiones subieron 7 puntos interanual y 4 puntos respecto al trimestre anterior. Captamos 400 nuevos clientes en el primer trimestre. En cuanto a la calidad de nuestra cartera de pedidos en general, la erosión es estable. Nuestra duración sigue disminuyendo. La realización de nuestra cartera de pedidos se está acelerando a lo largo del año y el rendimiento de la cartera ha subido 4 puntos interanual, lo que demuestra la calidad y el valor que somos capaces de aportar.

Y mencioné la GenAI; el 80% de nuestra cartera de GenAI actual proviene de la captación de clientes netos nuevos en general. Y recalcaré que esto supone más de $4 billion en ingresos ARR. Esto refuerza nuestra confianza en que este año aceleraremos nuestro crecimiento de ingresos en torno a un dígito bajo y, si las cosas van bien, ¿podemos superarlo? Obviamente, sí.

Operador, tomemos una última pregunta.

La última pregunta es de Matt Swanson, de RBC Capital Markets.

Matt, gracias por la pregunta. Tomamos la decisión hace unos 3 años de mantener una postura neutral en Suiza, al igual que con nuestro uso de frontier models. Porque creo que cuando hablamos de aplicaciones de GenAI, para mucha gente eso es sinónimo de los proveedores de frontier models; no solo los frontier models, sino todo el software circundante [ininteligible] que todos ellos ofrecen. Así que vamos a posicionarnos donde los clientes quieran ser híbridos. Los clientes quieren operar en múltiples nubes o, ya sea por soberanía, marca, privacidad o, en última instancia, por cuestiones económicas, también podrían tener una implementación privada además de lo que utilizan en la nube pública.

Así, mientras avanzamos en esa dirección, estamos desarrollando, por ejemplo, nuestro producto de IA para desarrollo de software, Project Bob. Ya está disponible, aunque optamos por no anunciarlo. No obstante, 200 personas se inscribieron para usarlo. Eso nos da la señal de que tenemos algo. Ahora bien, ¿por qué nos usarían a nosotros en lugar de simplemente uno de los modelos Codex o equivalentes? Porque también tienen mucho código que no quieren sacar al ámbito público. Además, quieren abordar todo el desarrollo de software, lo que incluye pruebas, [ parcheo ], documentación y mantenimiento; ese es el tipo de cosas que ofrecemos.

Lo mismo ocurre cuando analizamos cómo podrían querer utilizar agentes dentro de su empresa; en ese caso, utilizamos Confluent para gestionar y controlar cómo exponen los datos internos. Al analizar ese escenario, creo que tenemos algo muy claro: habrá proveedores de frontier models. Se puede debatir si serán media docena o una docena; hoy en día, se sitúan en ese rango. En realidad, ni siquiera queremos predecir cuál de ellos será el ganador final. Queremos trabajar con todos ellos.

También trabajamos con open weight models. Y producimos modelos en los que tenemos experiencia de dominio o donde los usuarios pueden preferir modelos mucho más pequeños para poder ejecutarlos on-premise o, dicho de forma eufemística, en un nodo de servidor de 1 a 4 GPUs, en lugar de un clúster muy, muy grande. Ese es nuestro posicionamiento en cuanto a modelos.

A continuación, ayudaremos a nuestros clientes a desplegar estos modelos para generar valor. Tal como hemos desbloqueado, Jim mencionó los $4.5 billion de valor interno; ¿cómo reducir sus gastos fiscales totales? ¿Cómo reducir los gastos de aprovisionamiento? ¿Cómo reducir las cuentas por pagar o el proceso de [ quote to cash ]? A medida que recorremos estos procesos, adquirimos mucho conocimiento sobre cómo integrar eso en agentes, pero no nos vamos a obsesionar con el modelo; podrán usar el que quieran. Y dondequiera que quieran ejecutarlos, les ayudaremos a hacerlo. Creemos que a la mitad del mundo le interesa ese paradigma y así es como, Matt, vamos a poder ganar en este mundo a medida que se desarrolle en el futuro.

Para concluir, el valor de la innovación que aportamos a nuestros clientes y el sólido comienzo de año refuerzan nuestra confianza en nuestra trayectoria de crecimiento. Esperamos continuar con este diálogo a medida que avance el año.

Gracias, Arvind. Operador, le devuelvo la palabra para cerrar la conferencia.

Gracias por participar en la conferencia de hoy. La sesión ha finalizado. Pueden desconectarse en este momento.