En apenas cuatro años, la inteligencia artificial se ha presentado al mundo y lo ha cambiado. En otoño de 2022, ChatGPT se hizo viral: cometía errores divertidos y, aun así, dejaba la sensación de algo trascendente. Las máquinas ya podían hablar y entender tus órdenes. Sus límites están por conocer, pero su impacto es evidente en la economía y en nuestro día a día. Los siguientes gráficos recorren su despegue.
Los modelos son cada vez mejores
Los chatbots de OpenAI, Anthropic o Google mejoran con cada lanzamiento. Para medirlo, la industria diseña pruebas de competencia, los llamados benchmarks, y esas pruebas atestiguan mejoras continuadas.
En 2023, el mejor modelo del momento (GPT-4) acertaba el 36% del test GPQA, que evalúa conocimiento científico de nivel de doctorado; todavía lejos de los propios doctores, que rondan el 65% en su especialidad. Hoy los mejores modelos rozan el 95% y han saturado la prueba. La trayectoria se repite en pruebas de programación o matemáticas. Por eso continuamente se estrenan exámenes nuevos, como las variantes ARC-AGI, diseñadas para plantear problemas difíciles para las máquinas y fáciles para los humanos. Y continuamente las IA acaban por resolverlos.
La penetración ha sido brutal: usan IA cientos de millones de personas
La IA generativa es seguramente la tecnología de masas más rápidamente adoptada de la historia. El ordenador personal necesitó más de una década para llegar a la mitad de los estadounidenses. Internet tardó seis años; el teléfono inteligente, cinco. Chatbots como ChatGPT o Gemini lo han hecho en poco más de dos. En España, el 55% de los internautas dice usar ya herramientas de IA generativa, según el ONTSI.
Esta velocidad habla también de un mundo cada vez más digitalizado y, por tanto, más veloz. Para tener internet había que instalar un módem y para tener móvil había que pasar por una tienda. Los modelos de IA, en cambio, son solo software: basta un clic para que lleguen a tu casa. Muchas tecnologías que vengan detrás se difundirán así de rápido.
Igual o más importante es la adopción en las empresas. Según el índice de Ramp —que procesa los pagos de decenas de miles de empresas de EE UU—, más de la mitad de las empresas ya pagan por usar IA de algún proveedor. El 43% paga por Claude, de Anthropic, que en entornos profesionales superó hace unos meses a ChatGPT, de OpenAI (40%). En España, el proceso es similar: según el ONTSI, en 2025 usaron IA el 20% de las empresas medianas y el 58% de las grandes.
Las empresas de IA han disparado sus expectativas… y su valor en bolsa
Las cinco empresas más grandes del mundo son tecnológicas —Nvidia, Apple, Alphabet, Microsoft y Amazon— y todas tienen intereses en inteligencia artificial. Desde la salida de ChatGPT, a finales de 2022, Microsoft ha doblado su valor en el mercado, Amazon lo ha multiplicado por tres y Alphabet casi por cuatro.
Por encima de todas está Nvidia, que pasó de hacer tarjetas gráficas para videojuegos a mover el cómputo de estos modelos con un hardware y un software casi monopolistas: su valor se ha multiplicado por 15 desde finales de 2022. Su ascenso es difícil de imaginar: si en enero de 2010 tenías 1.000 euros invertidos en la compañía, hoy tendrías más de 600.000. No extraña que miles de sus empleados sean hoy millonarios.
El resto de la cadena del silicio ha vivido subidas también espectaculares. Broadcom, que diseña chips a medida, vale seis veces más que a finales de 2021. SK Hynix y Micron, que fabrican la memoria que llevan pegada los chips de IA, valen diez veces más. Y la holandesa ASML, que construye unas máquinas clave para fabricar chips avanzados, el doble.
Los gigantes tecnológicos invierten como nunca
Esta explosión bursátil despierta un temor natural: que se esté inflando una burbuja. Aunque una tecnología resulte fructífera, las empresas que apuestan por ella pueden quebrar si llegan demasiado pronto o eligen mal la dirección exacta de su apuesta. Es la enseñanza de la burbuja puntocom y de otras anteriores. Esa discusión sigue abierta, pero los gigantes tecnológicos no han dejado de invertir: la inversión en capital de Amazon, Microsoft, Alphabet y Meta, tomada en conjunto, se ha multiplicado por cuatro desde 2023.
El ‘boom’ se nota en las ofertas de empleo
Muchos efectos de la IA sobre el mercado de trabajo son todavía desconocidos: ¿se automatizarán empleos?, ¿cuánto se transformarán y de qué manera?, ¿los perjudicados serán los jóvenes o los trabajadores del conocimiento? Todo eso es hoy objeto de discusión. Pero un efecto poco sorprendente ya es evidente: las ofertas de trabajo que mencionan la palabra “IA” se han multiplicado en EE UU, Alemania o Reino Unido.
La nube es más física de lo que parece
Entrenar y ejecutar los modelos exige un volumen increíble de cómputo: centros de cálculo con millones de procesadores para las etapas de aprendizaje (primero) y para responder las peticiones de cada usuario (después). La previsión es que ese cómputo siga multiplicándose incluso si los modelos se vuelven más eficientes. Y eso tiene una creciente factura física: hace falta suelo para construir centros de datos, silicio para sus chips, fábricas para sus componentes y electricidad que alimente las máquinas día y noche. Según la Agencia Internacional de la Energía, el consumo eléctrico de los centros de datos se duplicará con creces de aquí a 2030, de 415 a 945 teravatios-hora, hasta rozar el 3% de la electricidad mundial. Sería más electricidad de la que consume Japón en un año.
La vanguardia sigue siendo estadounidense, pero China se mantiene a pocos meses
Los mejores modelos siguen saliendo de laboratorios de EE UU, como OpenAI y Anthropic. Pero la distancia con China se mantiene constante: igualan sus modelos con solo unos meses de diferencia. En el índice de capacidades que elabora Epoch AI, el mejor modelo estadounidense obtiene 162 puntos (Claude Fable 5) y el mejor chino (Moonshot) ya alcanza 157. Es decir, el mejor modelo asiático está ahora al nivel del mejor modelo estadounidense de febrero de este año. Europa está más atrás: el mejor modelo de la francesa Mistral se queda en 143 puntos. Esta carrera esconde otra brecha: muchos modelos chinos son abiertos, se pueden descargar y ejecutar por cualquiera que tenga máquinas para computar.
Usar IA es cada vez más barato
Las mejoras de los modelos vienen acompañadas de un abaratamiento muy rápido. Usar el modelo del ChatGPT original costaba 20 dólares por millón de tokens (fragmentos de texto); dos años después, igualar esa capacidad con Llama, un modelo abierto de Meta, costaba diez céntimos. Doscientas veces menos. Según los cálculos de Epoch AI, alcanzar una cierta capacidad se abarata diez y hasta mil veces cada año que pasa. Es otra razón para el despegue: lo que hoy es de pago y exclusivo será barato y ubicuo.
¿Qué pensamos de la IA? Entre el entusiasmo y los nervios
La llegada de la IA tendrá consecuencias sociales en múltiples planos. Se discuten sus efectos sobre la educación, la economía de la atención, la creación artística o la ciberseguridad. Una encuesta de Ipsos preguntó esta primavera a miles de personas de una treintena de países si los productos con inteligencia artificial “le entusiasman” y si “le ponen nervioso”. Los españoles sienten ambas cosas: al 47% le entusiasman y al 52% le ponen nervioso.
En la encuesta asoma una brecha cultural: aunque en todos los países conviven nerviosos y entusiasmados —muchas veces en la misma persona—, en Occidente domina el nerviosismo y en Asia el entusiasmo. Se dice entusiasmado el 83% de los chinos y el 79% de los indios, frente al 26% de los canadienses y el 33% de los estadounidenses. Será interesante volver a esta pregunta en tres, cinco o veinticinco años.