ARC-AGI<\/a>, dise\u00f1adas para plantear problemas dif\u00edciles para las m\u00e1quinas y f\u00e1ciles para los humanos. Y continuamente las IA acaban por resolverlos.<\/p>\nLa penetraci\u00f3n ha sido brutal: usan IA cientos de millones de personas<\/p>\n
La IA generativa es seguramente la tecnolog\u00eda de masas m\u00e1s r\u00e1pidamente adoptada de la historia. El ordenador personal necesit\u00f3 m\u00e1s de una d\u00e9cada para llegar a la mitad de los estadounidenses. Internet tard\u00f3 seis a\u00f1os; el tel\u00e9fono inteligente, cinco. Chatbots como ChatGPT o Gemini lo han hecho en poco m\u00e1s de dos. En Espa\u00f1a, el 55% de los internautas dice usar ya herramientas de IA generativa, seg\u00fan el ONTSI.<\/p>\n
Esta velocidad habla tambi\u00e9n de un mundo cada vez m\u00e1s digitalizado y, por tanto, m\u00e1s veloz. Para tener internet hab\u00eda que instalar un m\u00f3dem y para tener m\u00f3vil hab\u00eda que pasar por una tienda. Los modelos de IA, en cambio, son solo software: basta un clic para que lleguen a tu casa. Muchas tecnolog\u00edas que vengan detr\u00e1s se difundir\u00e1n as\u00ed de r\u00e1pido.<\/p>\n
Igual o m\u00e1s importante es la adopci\u00f3n en las empresas. Seg\u00fan el \u00edndice de Ramp \u2014que procesa los pagos de decenas de miles de empresas de EE UU\u2014, m\u00e1s de la mitad de las empresas ya pagan por usar IA de alg\u00fan proveedor. El 43% paga por Claude, de Anthropic, que en entornos profesionales super\u00f3 hace unos meses a ChatGPT, de OpenAI (40%). En Espa\u00f1a, el proceso es similar: seg\u00fan el ONTSI, en 2025 usaron IA el 20% de las empresas medianas y el 58% de las grandes.<\/p>\n
Las empresas de IA han disparado sus expectativas\u2026 y su valor en bolsa<\/p>\n
Las cinco empresas m\u00e1s grandes del mundo son tecnol\u00f3gicas \u2014Nvidia, Apple, Alphabet, Microsoft y Amazon\u2014 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.<\/p>\n
Por encima de todas est\u00e1 Nvidia, que pas\u00f3 de hacer tarjetas gr\u00e1ficas para videojuegos a mover el c\u00f3mputo 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 dif\u00edcil de imaginar: si en enero de 2010 ten\u00edas 1.000 euros invertidos en la compa\u00f1\u00eda, hoy tendr\u00edas m\u00e1s de 600.000. No extra\u00f1a que miles de sus empleados sean hoy millonarios.<\/p>\n
El resto de la cadena del silicio ha vivido subidas tambi\u00e9n espectaculares. Broadcom, que dise\u00f1a chips a medida, vale seis veces m\u00e1s que a finales de 2021. SK Hynix y Micron, que fabrican la memoria que llevan pegada los chips de IA, valen diez veces m\u00e1s. Y la holandesa ASML, que construye unas m\u00e1quinas clave para fabricar chips avanzados, el doble.<\/p>\n
Los gigantes tecnol\u00f3gicos invierten como nunca<\/p>\n
Esta explosi\u00f3n burs\u00e1til despierta un temor natural: que se est\u00e9 inflando una burbuja. Aunque una tecnolog\u00eda resulte fruct\u00edfera, las empresas que apuestan por ella pueden quebrar si llegan demasiado pronto o eligen mal la direcci\u00f3n exacta de su apuesta. Es la ense\u00f1anza de la burbuja puntocom y de otras anteriores. Esa discusi\u00f3n sigue abierta, pero los gigantes tecnol\u00f3gicos no han dejado de invertir: la inversi\u00f3n en capital de Amazon, Microsoft, Alphabet y Meta, tomada en conjunto, se ha multiplicado por cuatro desde 2023.<\/p>\n
El \u2018boom\u2019 se nota en las ofertas de empleo<\/p>\n
Muchos efectos de la IA sobre el mercado de trabajo son todav\u00eda desconocidos: \u00bfse automatizar\u00e1n empleos?, \u00bfcu\u00e1nto se transformar\u00e1n y de qu\u00e9 manera?, \u00bflos perjudicados ser\u00e1n los j\u00f3venes o los trabajadores del conocimiento? Todo eso es hoy objeto de discusi\u00f3n. Pero un efecto poco sorprendente ya es evidente: las ofertas de trabajo que mencionan la palabra \u201cIA\u201d se han multiplicado en EE UU, Alemania o Reino Unido.<\/p>\n
La nube es m\u00e1s f\u00edsica de lo que parece<\/p>\n
Entrenar y ejecutar los modelos exige un volumen incre\u00edble de c\u00f3mputo: centros de c\u00e1lculo con millones de procesadores para las etapas de aprendizaje (primero) y para responder las peticiones de cada usuario (despu\u00e9s). La previsi\u00f3n es que ese c\u00f3mputo siga multiplic\u00e1ndose incluso si los modelos se vuelven m\u00e1s eficientes. Y eso tiene una creciente factura f\u00edsica: hace falta suelo para construir centros de datos, silicio para sus chips, f\u00e1bricas para sus componentes y electricidad que alimente las m\u00e1quinas d\u00eda y noche. Seg\u00fan la Agencia Internacional de la Energ\u00eda, el consumo el\u00e9ctrico de los centros de datos se duplicar\u00e1 con creces de aqu\u00ed a 2030, de 415 a 945 teravatios-hora, hasta rozar el 3% de la electricidad mundial. Ser\u00eda m\u00e1s electricidad de la que consume Jap\u00f3n en un a\u00f1o.<\/p>\n
La vanguardia sigue siendo estadounidense, pero China se mantiene a pocos meses<\/p>\n
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 \u00edndice 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 asi\u00e1tico est\u00e1 ahora al nivel del mejor modelo estadounidense de febrero de este a\u00f1o. Europa est\u00e1 m\u00e1s atr\u00e1s: 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 m\u00e1quinas para computar.<\/p>\n
Usar IA es cada vez m\u00e1s barato<\/p>\n
Las mejoras de los modelos vienen acompa\u00f1adas de un abaratamiento muy r\u00e1pido. Usar el modelo del ChatGPT original costaba 20 d\u00f3lares por mill\u00f3n de tokens (fragmentos de texto); dos a\u00f1os despu\u00e9s, igualar esa capacidad con Llama, un modelo abierto de Meta, costaba diez c\u00e9ntimos. Doscientas veces menos. Seg\u00fan los c\u00e1lculos de Epoch AI, alcanzar una cierta capacidad se abarata diez y hasta mil veces cada a\u00f1o que pasa. Es otra raz\u00f3n para el despegue: lo que hoy es de pago y exclusivo ser\u00e1 barato y ubicuo.<\/p>\n
\u00bfQu\u00e9 pensamos de la IA? Entre el entusiasmo y los nervios<\/p>\n
La llegada de la IA tendr\u00e1 consecuencias sociales en m\u00faltiples planos. Se discuten sus efectos sobre la educaci\u00f3n, la econom\u00eda de la atenci\u00f3n, la creaci\u00f3n art\u00edstica o la ciberseguridad. Una encuesta de Ipsos pregunt\u00f3 esta primavera a miles de personas de una treintena de pa\u00edses si los productos con inteligencia artificial \u201cle entusiasman\u201d y si \u201cle ponen nervioso\u201d. Los espa\u00f1oles sienten ambas cosas: al 47% le entusiasman y al 52% le ponen nervioso.<\/p>\n
En la encuesta asoma una brecha cultural: aunque en todos los pa\u00edses conviven nerviosos y entusiasmados \u2014muchas veces en la misma persona\u2014, 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. Ser\u00e1 interesante volver a esta pregunta en tres, cinco o veinticinco a\u00f1os.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"En apenas cuatro a\u00f1os, la inteligencia artificial se ha presentado al mundo y lo ha cambiado. En oto\u00f1o…\n","protected":false},"author":2,"featured_media":726259,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[81],"tags":[11404,912,1275,119,123,124,102831,77046,5005,5509,2308,25,24,129474,136,138,10070,12223,5004,117,121,122,23,118,120],"class_list":["post-726258","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-ciencia-y-tecnologia","tag-alphabet","tag-amazon","tag-chatgpt","tag-ciencia","tag-ciencia-y-tecnologia","tag-cienciaytecnologia","tag-claude-anthropic","tag-consumo-electricidad","tag-deepseek","tag-empleo","tag-empresas","tag-es","tag-espana","tag-gemini-consulting","tag-inteligencia-artificial","tag-meta","tag-microsoft","tag-nvidia-corporation","tag-openai","tag-science","tag-science-and-technology","tag-scienceandtechnology","tag-spain","tag-technology","tag-tecnologia"],"share_on_mastodon":{"url":"https:\/\/pubeurope.com\/@es\/117142939946497662","error":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/726258","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=726258"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/726258\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/726259"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=726258"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=726258"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=726258"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}