Mike Sicilia, CEO de Oracle: "El mayor riesgo sería no invertir en inteligencia artificial"

Mike Sicilia se convirtió en el nuevo CEO de Oracle en septiembre de 2025, justo en un momento en el que la compañía ya no puede esconderse detrás de su legado histórico. Durante décadas, la compañía fundada por Larry Ellison ostentó un dominio absoluto de las bases de datos relacionales, más tarde entró con fuerza en el lucrativo negocio del software empresarial, después un actor tardío -y quizás subestimado- en la nube.

Hoy juega en otra liga: la de las infraestructuras de inteligencia artificial de escala casi estatal.

Sicilia no es un paracaidista ni un gurú llamado a encarnar esta nueva era, sino un producto orgánico de la propia compañía. Ingeniero formado en Filadelfia, comenzó su carrera en Primavera Systems, firma especializada en software para gestión de proyectos que Oracle adquirió en 2008, en plena antesala de la crisis financiera global. Tras la integración, nuestro protagonista fue ascendiendo dentro del grupo, liderando numerosas unidades de negocio y comandando la milmillonaria integración de Cerner, hasta llegar a la silla desde donde se toman todas las decisiones.

Albert Triola (Oracle), entre la omnipresencia de la inteligencia artificial y la consolidación de la nube

Si Mike Sicilia es continuista por su origen, no lo es por el perfil al que reemplaza: Safra Catz, máxima responsable financiera. Toda una recalibración de estrategia en la que el producto y la tecnología recobran su papel predominante frente a los parámetros contables.

Y quizás eso tenga mucho que ver con el contexto macro en el que se mueve Oracle en estos momentos. La compañía ya compite de tú a tú con los grandes proveedores de nube, ha apostado fuerte por infraestructura para IA -con centros de datos que requieren inversiones casi industriales-, acumula deuda para financiar esa expansión y tiene una alianza icónica con OpenAI que la sitúa en el núcleo de esta nueva revolución tecnológica.

Pero detrás del entusiasmo se esconden muchas preguntas: ¿Cuánto de todo esto se traducirá en negocio real y sostenible? ¿Cuánto es expectativa inflada? Sicilia no rehúye el debate (aunque sí a los fotógrafos de este periódico) y, tras tomarse un café solo, encara estos temas en entrevista exclusiva con DISRUPTORES - EL ESPAÑOL. Lo hace con una particular mezcla de confianza en la escala que están construyendo y convencimiento de que la demanda por IA no es una moda pasajera, sino un cambio estructural que llegó para quedarse.

Pregunta: Para un ingeniero de Filadelfia, que pasó muchos años en roles técnicos en Primavera y que fue creciendo dentro de un coloso como Oracle hasta convertirse en su CEO, ¿qué piensa al echar la vista atrás a su carrera?

Mike Sicilia: Las cosas están cambiando tan rápido ahora mismo con la inteligencia artificial que no dedico demasiado tiempo a pensar en el pasado, porque si lo hiciera probablemente me perdería algo importante. Efectivamente, empecé mi carrera como ingeniero de software. De hecho, incluso antes de eso, fui analista de calidad, porque antes de dejarme tocar el código, tuve que pasar una serie de pruebas para poder hacerlo.

Eso fue en una empresa llamada Primavera Systems, que fue adquirida por Oracle a finales de 2008. De hecho, cerramos la operación el día antes de la crisis financiera de 2008. El timing y la suerte ayudan mucho en la vida.

Así fue como llegué a Oracle y llevo casi 18 años en la compañía. Yo venía de una empresa de la que era CTO, una empresa que hacía un buen trabajo y tenía muchos clientes en todo el mundo, pero nunca llegamos realmente a tener escala global; nunca tuvimos un sistema que pudiera funcionar para las empresas más grandes del mundo sin perder asistencia o soporte.

Cuando nos unimos a Oracle, una de las primeras cosas que hicimos fue unir toda esa propiedad intelectual a la oferta de Oracle, lo que en aquel momento se llamaban Engineered Systems. Mucho de lo que estamos haciendo hoy, y creo que gran parte de nuestro éxito futuro en Oracle, es en esencia lo mismo. La tecnología ha cambiado, las apuestas son distintas y la inteligencia artificial ha entrado en juego, pero sigue siendo ese stack diseñado para funcionar como un todo: la base de datos, ahora la infraestructura, la base de datos y las aplicaciones, todo diseñado para trabajar conjuntamente. Eso es lo que nos dio una gran capacidad de escala.

P: Sorprendió en cierto modo su perfil como reemplazo de Safra Catz al frente de la multinacional, de una financiera a alguien tan ligado a la tecnología... ¿Quizás un reenfoque en la ingeniería como base de lo que se está construyendo?

M.S.: No creo que estemos cambiando nada en ese sentido. He trabajado muy estrechamente con Safra durante prácticamente 18 años en Oracle. Ella sigue siendo vicepresidenta del consejo y sigo en contacto con ella. He aprendido muchísimo sobre la gestión financiera y la disciplina financiera de un negocio trabajando aquí. Y antes de Safra también trabajé con Mark Hurd [exCEO de Oracle, fallecido] y aprendí mucho durante esa etapa.

Durante muchos años he sido responsable de una unidad de negocio global en Oracle y también he sido responsable de todas nuestras unidades de negocio. Así que he sido un operador financiero dentro de Oracle durante bastante tiempo. Mi formación es ingeniería, pero he aprendido mucho sobre la disciplina financiera aquí en Oracle. Siempre digo que ha sido el mejor MBA en finanzas que podría haber imaginado en mi vida... y además el más barato.

P: Si no hay metamorfosis en esos roles, sí que es innegable que la hay en la apuesta y en cómo se definiría Oracle con el paso de las décadas. Ha pasado de ser el rey de las bases de datos a entrar en el negocio del software empresarial, luego entrar -tarde, dicho sea- en la nube y, ahora, pugnar por el mercado de la inteligencia artificial...

M.S.: Siempre me gusta decir que en la nube hemos tenido una ventaja por haber llegado más tarde. Llegar más tarde nos enseñó muchas lecciones sobre lo que a los clientes les gustaba y lo que no les gustaba de las primeras implementaciones. La forma en que diseñamos e implementamos Oracle Cloud Infrastructure fue muy diferente, incluso a nivel de red, muy distinta a la de nuestros competidores. Eso nos permitió tener un factor de forma diferente, que hoy es clave.

"Llegar tarde a la nube nos permitió aprender lo que no gustaba en las primeras implementaciones"

Ese pequeño factor de forma y la capacidad de escalar hacia arriba o hacia abajo según sea necesario nos ha colocado en una posición bastante única. Además, hemos construido una infraestructura que es muy fungible, que puede escalar fácilmente, pero que también es extremadamente escalable. Creemos que nuestro índice de coste-rendimiento para ejecutar cargas de trabajo muy grandes es muy especial. Somos un proveedor de bajo coste, con alta fiabilidad y alta seguridad.

P: Cuando una empresa abarca tantos dominios, es difícil ser número uno en todos ellos. En nube pública, Oracle es número cuatro, en ERP número dos... ¿Qué se puede hacer para dominar todos estos segmentos, en algunos de los cuales ha habido auténticas batallas entre compañías?

M.S.: Depende de a quién le preguntes. Si miras el ERP, hay una enorme base instalada de sistemas legacy que tendrá que modernizarse en algún momento si las empresas quieren extraer valor real de la inteligencia artificial. La enorme cantidad de personalizaciones históricas ha frenado a muchos clientes incluso a la hora de migrar a la nube, y mucho más a la hora de adoptar IA. Creemos que eso va a desaparecer. Los proveedores que ofrezcan plataformas más estandarizadas y que puedan entregar valor rápidamente serán los que ganen.

Nuestra apuesta siempre ha sido el stack completo. Creemos que el tiempo necesario para obtener valor real de la IA va a ser un factor crítico para la paciencia tanto de las empresas como de los gobiernos. Si solo estás presente en una capa, obligas al cliente a coser soluciones de distintos proveedores. Eso introduce complejidad, fricción y retrasos.

Mike Sicilia, CEO de Oracle, en fotografía cedida por la empresa.

Además, nuestras aplicaciones fortalecen nuestra estrategia de inteligencia artificial: nos permiten identificar necesidades reales en Oracle Cloud Infrastructure. Al mismo tiempo, nuestra infraestructura acelera el desarrollo de aplicaciones y de agentes. Todo se retroalimenta y cada capa mejora a la siguiente. A partir de ahí, podemos optimizar la infraestructura para soportar casos de uso concretos.

Esto nos permite avanzar mucho más rápido que si cada capa estuviera separada. No dependemos de terceros para entender cómo se usan realmente las aplicaciones ni para optimizar el rendimiento de la infraestructura. Todo forma parte del mismo diseño. Por eso creemos que la integración vertical no es una desventaja, sino una ventaja competitiva clara en la era de la inteligencia artificial.

P: Sobre el negocio 'cloud', en Oracle está presente esa apuesta por ubicar los servicios allá donde el cliente tenga sus datos. Pero en lo que atañe a nube pública, Oracle se ha hecho un hueco donde otros no pudieron, pero sigue lejos de los tres primeros hiperescalares...

M.S.: No nos obsesiona si somos el número uno, dos o cuatro en una clasificación concreta. Lo que nos importa es resolver problemas reales de nuestros clientes. Dicho esto, Oracle Cloud Infrastructure ha crecido muy rápido porque responde a necesidades que otros proveedores no estaban cubriendo bien. Hay clientes que no pueden mover todos sus datos a una nube pública tradicional. Hay clientes que necesitan soberanía, despliegues dedicados o modelos híbridos muy específicos. Ahí es donde nuestra arquitectura marca la diferencia.

"No nos obsesiona ser el número uno en una clasificación, sino cubrir las necesidades que nuestros rivales no están haciendo bien"

Además, nuestro enfoque en coste-rendimiento es muy fuerte. No somos más baratos porque bajemos precios artificialmente, sino porque nuestra infraestructura es más rápida y más eficiente para determinados tipos de cargas de trabajo. Eso se traduce en menos coste total para el cliente.

Los 'caseros de la inteligencia artificial'

La apuesta por la inteligencia artificial introduce, sin embargo, una escala inédita de inversión y riesgo. Proyectos como Stargate, la aceleración del despliegue de centros de datos y la financiación de infraestructuras que Sicilia compara abiertamente con servicios esenciales colocan a Oracle en una lógica casi industrial. Energía, suelo, permisos, financiación y resiliencia de red pasan a formar parte del núcleo estratégico de una compañía que durante décadas fue, ante todo, una empresa de software.

En ese contexto, la narrativa de la demanda infinita convive con la necesidad de justificar ante mercados e inversores una exposición creciente a deuda y a clientes de enorme tamaño. En esa transición, Oracle juega una partida compleja: aprovechar su posición como custodio de datos críticos para habilitar inferencia privada y automatización real, sin convertir esa ventaja en una nueva forma de dependencia estructural para clientes y gobiernos.

P: Hablemos ya del elefante en la habitación: la inteligencia artificial. Oracle está convirtiéndose en el 'casero' de muchos de los grandes modelos de IA, formando parte de proyectos como Stargate y con acuerdos estratégicos con OpenAI por valor de 300.000 millones de dólares en cinco años que elevan a 523.000 millones los ingresos comprometidos a futuro. Pero también atesora 108.000 millones de deuda, y el mercado está dando muestras de dudas sobre este nivel de apalancamiento y riesgo...

M.S.: Toda gran oportunidad conlleva riesgo. Pero, desde nuestro punto de vista, el mayor riesgo sería no hacer lo que estamos haciendo. Creemos que la inteligencia artificial va a ser la mayor transformación que verán las empresas y los ciudadanos en nuestra generación, especialmente en sectores como la sanidad y los servicios públicos.

Nos sentimos cómodos con el nivel de riesgo que estamos asumiendo. Los compromisos financieros son importantes, pero están alineados con una oportunidad igualmente grande. Anunciamos hace unas semanas un plan muy claro para financiar todo el ejercicio fiscal y, con ese plan, no esperamos volver a los mercados de capitales durante este año.

Además, algunos de nuestros mayores clientes también han anunciado planes de financiación muy bien estructurados. Es mucho dinero, sí, pero si lo pones en contexto con el tamaño del PIB mundial, no es una cantidad desproporcionada. No estamos hablando de añadir pequeñas funcionalidades a productos existentes, sino de cambiar de forma profunda cómo trabajan las organizaciones y cómo la humanidad se beneficia de la tecnología. Somos muy conscientes de nuestra responsabilidad de gestionar bien el capital.

P: En cambio, las acciones de Oracle siguen con un comportamiento volátil y las dudas sobre la dependencia de OpenAI continúan. ¿Cuál es el 'plan B' en caso de que OpenAI no cumpliera con sus compromisos de compra?

M.S.: Si miras el mercado, la volatilidad es algo habitual cuando hay transformaciones de esta magnitud. En cuanto a la dependencia de grandes clientes, nuestra visión es muy clara: la demanda de capacidad para inteligencia artificial supera con creces la oferta disponible en el mercado. Nuestro 'plan B' es la propia carrera de la inteligencia artificial.

"Nuestro 'plan B' [si OpenAI cae] es la cola de clientes que está esperando esas capacidades"

Si un cliente grande decidiera reducir su consumo o desapareciera, hay literalmente una cola de clientes esperando esa capacidad. Hay que pensar en estos centros de datos casi como infraestructuras nacionales, como plantas eléctricas a escala país. No veo un escenario, al menos en el corto o medio plazo, en el que no exista demanda para esta capacidad.

Tenemos clientes muy grandes, pero también una base de clientes muy amplia. Apostar contra uno de estos grandes clientes sería, en la práctica, apostar contra la carrera global de la inteligencia artificial, y yo soy muy optimista respecto a esa carrera.

P: En las últimas semanas hemos conocido varios rumores sobre posibles reestructuraciones de personal e incluso de ventas como la de Cerner [proveedor de soluciones para sanidad cuya compra lideró el propio Mike Sicilia] con el fin de financiar los esfuerzos en centros de datos para IA, que incluyen 147 CPD operativos y otros 64 en construcción. ¿Qué hay de cierto en ellos?

M.S.: La sanidad es una misión central para Oracle. No estamos en conversaciones para vender Cerner. Seguimos completamente comprometidos con ese negocio y con el impacto que puede tener la tecnología en el sistema sanitario.

En cuanto a costes, como cualquier empresa de nuestro tamaño, evaluamos continuamente dónde podemos ser más eficientes. Eso es una responsabilidad básica de gestión. Pero no voy a especular sobre rumores. Mi foco está en crear valor real para nuestros clientes y en ejecutar nuestra estrategia a largo plazo.

P: Comparabas los centros de datos para IA con las plantas eléctricas, ese (el de la energía) es otro de los cuellos de botella que podrían afectar a esta carrera...

M.S.: Cuando hablamos de infraestructuras de esta escala, es inevitable compararlas con servicios esenciales. Estamos comprometidos a ser buenos gestores de la energía y a pagar nuestra parte. En países como España, por ejemplo, existen regulaciones que exigen que cualquier nueva capacidad vaya acompañada de nueva generación de energía renovable.

Hoy en día, la disponibilidad de energía es el principal factor limitante a nivel global para la expansión de la inteligencia artificial. Por eso muchos proveedores, incluido Oracle, están invirtiendo en autogeneración de energía. Esta expansión de infraestructuras también representa una oportunidad para construir redes eléctricas más resilientes y más modernas.

De la promesa al despliegue soberano

Hay un desfase evidente entre la retórica de la inteligencia artificial y su aterrizaje real en las organizaciones. Es en ese punto, en la fricción entre expectativa y materialización, donde se sitúa una de las preguntas clave para cualquier enseña de la talla de Oracle: ¿estamos ante una revolución productiva real o todavía en una fase inflada de experimentación corporativa?

Para Mike Sicilia, la respuesta no admite ambigüedades. Frente a la narrativa del piloto perpetuo, reivindica integración frente a parcheo, oferta completa frente a capa aislada, y producción frente a prototipo. El máximo directivo de esta compañía desplaza asimismo el foco desde el modelo fundacional hacia la inferencia privada sobre datos críticos y bajo control regulatorio.

P: Te muestras optimista del enorme cambio que vamos a ver en la sociedad y la empresa con el avenimiento de la inteligencia artificial, pero parece que en estos momentos aún no conseguimos materializarlos. El año pasado se publicaba un informe del MIT según el cual el 95% de los proyectos de IA generativa estaban fracasando y cuando hablas con CIOS suelen aludir a proyectos piloto, no en producción o a escala...

M.S.: He visto muchos de esos informes que hablan de tasas de fracaso muy elevadas en proyectos de inteligencia artificial, pero sinceramente no sé con quién están hablando esos informes. Nuestra experiencia es muy distinta. Por ejemplo, en el ámbito de la sanidad lanzamos nuestro agente clínico sobre el historial médico electrónico y alcanzamos 300 clientes en producción en un periodo de tiempo muy corto. El despliegue más largo duró tres semanas y no fue necesario ningún tipo de mano de obra externa.

La diferencia fundamental es que nuestra inteligencia artificial está integrada desde el principio. No es algo que se añada por encima: corre sobre nuestra infraestructura, nuestra base de datos, nuestra analítica y nuestras aplicaciones. La IA aparece como una funcionalidad lista para usar dentro del flujo de trabajo del cliente.

Eso marca la diferencia entre generar valor real y quedarse en prototipos que nunca llegan a nada. Nosotros no estamos en el negocio del prototipo. Estamos en el negocio de soluciones empaquetadas que funcionan a escala.

P: Presentes en todas las capas del negocio de la inteligencia artificial, menos en el desarrollo de vuestros propios modelos fundacionales.

M.S.:No competimos en la capa de los modelos fundacionales porque tenemos mucho que hacer en nuestro propio stack. Ser agnósticos en cuanto a modelos nos funciona muy bien. Además, creemos que el mayor valor económico no va a estar en el entrenamiento de modelos, sino en la inferencia. Somos custodios de una parte muy significativa de los datos críticos del mundo, y es ahí donde la inferencia privada va a generar el mayor impacto.

P: Los custodios del dato y los 'caseros' de la IA entonces...

M.S.: Para nosotros esto es una posición que asumimos con mucha humildad. La inteligencia artificial entrenada únicamente con datos públicos no genera un impacto real en las organizaciones. El verdadero valor está en los datos privados.

Los gobiernos y las empresas no van a entregar sus datos más sensibles a modelos externos sin control. Lo que nosotros ofrecemos es inferencia privada: el cliente elige el modelo que quiere utilizar y nosotros nos encargamos de unir ese modelo con los datos del cliente, de forma segura, y de entregar valor en el punto donde se produce la interacción.

P: Esto está bien alineado con la demanda de mayor soberanía del dato y de autonomía estratégica que estamos viviendo en estos momentos, especialmente en regiones como Europa. Se ha reunido esta semana con el ministro Óscar López y también con el Rey Felipe VI, ¿han tocado estos temas?

M.S.: Sí, es uno de los temas recurrentes, no sólo con el ministro López sino que en toda Europa, y específicamente con la Comisión Europea y con los Estados miembros, trabajamos para ofrecer soluciones que cumplan de verdad con los requisitos de soberanía. Y cuando digo soberanía, no me refiero solo a dónde residen los datos, sino a quién controla la infraestructura, quién tiene acceso a ella y bajo qué marco legal se opera.

"No estamos intentando forzar modelos que no encajen con la regulación europea"

Podemos desplegar nuestra infraestructura incluso dentro de la nube de nuestros competidores. Llevamos décadas trabajando en entornos de misión crítica: sanidad, defensa, banca, sector público. Estamos muy acostumbrados a operar bajo marcos regulatorios estrictos y a colaborar con gobiernos. Nuestros factores de forma pequeños ayudan mucho en este sentido. Una región soberana puede empezar con tres racks. Son físicos, visibles, aislables. Puedes verlos, tocarlos, desconectarlos si es necesario. Esto facilita no solo el cumplimiento técnico, sino también la confianza institucional.

P: La apuesta por la soberanía digital es sobresaliente sobre el papel, pero hay muchos que todavía mantienen recelos al ser Oracle una empresa estadounidense y cercana al gobierno de ese país. ¿Hay posibles fricciones en ese sentido con la regulación o los intereses europeos?

M.S.: No vemos fricciones. Trabajamos con gobiernos y con reguladores desde hace muchos años. Evidentemente ahora hay más sensibilidad en torno a los datos y a la inteligencia artificial, pero para nosotros es un terreno conocido. No estamos intentando forzar modelos que no encajen con la regulación europea. Al contrario, diseñamos nuestras soluciones teniendo en cuenta esos requisitos desde el principio, tanto a nivel tecnológico como legal.

P: Con todo lo que estamos viviendo y lo que usted anticipa, ¿cómo le gustaría que fuera recordado Oracle en diez años, como el pionero de las bases de datos, los reinventores de la IA o todo lo anterior?

M.S.:No quiero ser recordado; quiero ser relevante. Dentro de diez años espero que Oracle siga sintiéndose como una startup muy enérgica, aunque tengamos cincuenta años y alrededor de 160.000 empleados en todo el mundo. Ese es el objetivo.