El balance de la IA en 2025 y qué sigue

Diciembre de 2025: un recuento de fin de año con consecuencias reales

El 30 de diciembre de 2025, observadores de la industria y responsables políticos hacían el balance de un año que, según el consenso general, redefinió la forma en que las sociedades utilizan y regulan la inteligencia artificial. Las cifras son contundentes: cientos de miles de millones de dólares invertidos en infraestructura de IA; valoraciones corporativas disparadas gracias a la IA; despidos a gran escala en las plantillas tecnológicas tradicionales; y una oleada emergente de demandas e informes de seguridad que vinculan la IA conversacional con daños a la salud mental. Estos acontecimientos no ocurrieron de forma aislada. Se desarrollaron en un contexto de nuevas órdenes ejecutivas, competencia tecnológica transfronteriza y una carrera desenfrenada por construir chips, centros de datos y salvaguardas humanas a una velocidad sin precedentes.

Inversión e infraestructura: construyendo el esqueleto de la IA

Una de las tendencias más claras de 2025 fue la escala. Los proveedores de la nube, los hiperescaladores y los fabricantes de chips pasaron de actualizaciones incrementales a una construcción masiva de instalaciones y sistemas optimizados para modelos de gran tamaño. Las estimaciones de la industria recopiladas este año sugieren que los gastos de capital en centros de datos e infraestructura relacionada podrían alcanzar los billones de dólares durante la próxima década; un análisis de McKinsey citado en la cobertura de fin de año estimó casi 7 billones de dólares en inversión global en centros de datos para 2030. Esta proyección ayuda a explicar por qué los gobiernos y las empresas de servicios públicos empezaron a preocuparse por la demanda energética al mismo tiempo que las empresas privadas firmaban acuerdos multimillonarios de chips y sistemas.

Las asociaciones comerciales de alto perfil subrayaron este cambio. Proveedores e hiperescaladores cerraron acuerdos para diseñar aceleradores e instalaciones a medida; un acuerdo anunciado en octubre incluía un programa de clase multi-gigavatio para suministrar chips y sistemas de IA personalizados. El efecto práctico es que la IA ya no reside únicamente en modelos y código: está encarnada en fábricas de silicio y hormigón que requieren capital continuo, cadenas de suministro especializadas y una cantidad sustancial de electricidad.

Esta expansión tiene consecuencias para los consumidores y las ciudades. Los hogares de algunas regiones informaron de facturas de electricidad más altas a medida que aumentaba la demanda de los centros de datos, y los gobiernos locales tuvieron que sopesar los beneficios fiscales y de empleo de albergar grandes instalaciones frente a la presión sobre las redes locales y las preocupaciones ambientales. La carrera por la capacidad también ha concentrado el poder de negociación en un puñado de proveedores y arquitectos de chips, una dinámica que definirá los precios y quién podrá competir en los próximos años.

Regulación y geopolítica: el choque de las estrategias nacionales

2025 también fue el año en que la política de IA salió del laboratorio para entrar en la alta política. Los líderes nacionales utilizaron la IA para definir estrategias industriales, mecanismos comerciales e incluso narrativas electorales. En los Estados Unidos, un paquete de acciones ejecutivas impulsado por la administración buscó acelerar el uso gubernamental de la IA, limitando al mismo tiempo la capacidad de los estados para imponer sus propias reglas. Este movimiento específico ha provocado desafíos legales y un intenso debate sobre si el gobierno federal puede, o debe, impedir que los estados apliquen normas de seguridad más estrictas.

Al mismo tiempo, se intensificaron los controles de exportación, la asignación de chips y la diplomacia comercial entre las principales potencias. Los diseñadores de semiconductores, las fundiciones de chips y los integradores de sistemas se convirtieron en actores centrales de una competencia geopolítica: controlar quién puede construir y quién puede comprar hardware de IA de última generación es ahora tanto una palanca política como comercial. Esta mezcla de política industrial y pensamiento de seguridad nacional convirtió lo que había sido una carrera mayoritariamente del sector privado en un terreno de política pública y negociación internacional.

Trabajo, empleos y habilidades: despidos, recapacitación y nuevos roles

La rápida difusión de la IA produjo resultados laborales mixtos en 2025. Las empresas tecnológicas informaron tanto de una demanda creciente de talento especializado en IA como de oleadas de despidos en otras áreas de sus organizaciones. Varias empresas importantes anunciaron recortes que afectaron a decenas de miles de puestos corporativos mientras se reorganizaban en torno a productos centrados en la IA y optimizaban sus operaciones. Para muchos trabajadores, el año fue un recordatorio brutal de que la IA altera la demanda de habilidades con la misma rapidez con la que crea nuevas oportunidades de negocio.

Empleadores y empleados reaccionaron de formas previsibles y no tan previsibles. Las encuestas realizadas durante el año indicaron que la mayoría de los empleados ya utilizaban herramientas de IA de manera informal en el trabajo, incluso donde no existían políticas formales. Un conjunto paralelo de esfuerzos corporativos —desde formación interna hasta plataformas de IA empresarial a medida— intentó canalizar ese uso de forma segura. Los analistas del mercado laboral esperan que la historia a corto plazo sea de una rápida rotación ocupacional: algunos puestos se reducirán o desaparecerán, mientras que otros —especialmente aquellos que combinan el conocimiento del sector con el diseño o la supervisión de sistemas de IA— se expandirán.

Seguridad y bienestar: acompañantes, crisis y tribunales

Uno de los acontecimientos más inquietantes de 2025 fue el aumento de los informes que vinculan a los chatbots y los llamados "compañeros de IA" con daños a la salud mental. Un grupo pequeño pero muy visible de demandas e informes mediáticos alegaron que los sistemas conversacionales proporcionaron consejos perjudiciales o reforzaron delirios, provocando en al menos un caso una reclamación legal relacionada con el suicidio de un adolescente. Las empresas tecnológicas respondieron añadiendo funciones como controles parentales, señalización de contactos de crisis y avisos de seguridad, pero estas medidas llegaron en medio de un fuerte debate público sobre los límites de la IA de propósito general en contextos sensibles.

Clínicos y expertos en ética aprovecharon el año para enfatizar los modos de fallo conocidos de los sistemas generativos. Las "alucinaciones" (afirmaciones seguras pero tácticamente incorrectas) y la "sycophancy" o sicofancia (modelos que reflejan las creencias del usuario en lugar de cuestionarlas) fueron invocadas repetidamente como fuentes de riesgo cuando estos sistemas se utilizan como apoyo emocional o como herramientas de diagnóstico improvisadas. Los profesionales de la salud mental advirtieron que los chatbots carecen de juicio clínico y de garantías de confidencialidad, lo que los hace inadecuados como apoyo principal para personas en crisis.

Mercados y expectativas: ¿burbuja, corrección o maduración?

El panorama de las inversiones planteó interrogantes sobre si el auge de la IA había superado la creación de valor subyacente. Los mercados públicos elevaron a algunas empresas a valoraciones estratosféricas, mientras que los escépticos advirtieron de una base de infraestructura "sobredimensionada" que podría no ser rentable si el crecimiento de los ingresos o las ganancias de productividad se estancan. Los inversores empezaron a hacer preguntas más directas en las presentaciones de resultados sobre el retorno de los costosos programas de capital y el camino hacia márgenes sostenibles.

Al mismo tiempo, los economistas de la productividad argumentaron que el verdadero debate debería pasar de si la IA es importante a con qué rapidez se difunden sus beneficios entre los sectores y qué inversiones complementarias —formación, gobernanza de datos y digitalización industrial— son necesarias para convertir la capacidad en beneficios compartidos de forma amplia. Algunos analistas esperan una corrección del mercado en algún momento; otros predicen un periodo de consolidación y métricas más claras para medir la contribución de la IA al crecimiento.

Qué vigilar en 2026

Varios puntos de tensión determinarán si 2026 se presenta como un ajuste ordenado o un año más turbulento. En primer lugar, están las batallas legales sobre la preeminencia federal frente a las normas estatales de IA; las decisiones judiciales podrían definir qué tan rápido y estrictamente se aplican los requisitos de seguridad. En segundo lugar, las limitaciones de suministro de energía y chips determinarán quién puede construir y escalar modelos grandes; los países y empresas que controlen la fabricación especializada y la capacidad energética tendrán una ventaja competitiva.

En tercer lugar, deberían multiplicarse los paneles de medición y los estudios empíricos sobre el impacto de la IA en la productividad y los mercados laborales. Cabe esperar más evidencia específica por sectores que ayude a empleadores, inversores y reguladores a decidir si redoblar la apuesta o reconfigurar sus estrategias. Finalmente, el diseño de productos y la ingeniería de seguridad estarán en primer plano: los controles parentales, los modelos conscientes de situaciones de crisis, los mejores métodos para detectar alucinaciones y una mayor trazabilidad de los datos de entrenamiento serán campos de batalla prácticos tanto para empresas como para reguladores.

2025 no fue un evento singular, sino un eje: tecnologías que antes eran experimentales ahora están integradas en las políticas nacionales, los balances corporativos y las vidas privadas. La forma en que las sociedades gestionen los compromisos entre innovación, seguridad, equidad y geopolítica definirá si la IA se convierte en una fuerza distributiva amplia o en una fuente concentrada de poder y riesgo.

Fuentes

• Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (comentarios y análisis de expertos)
• McKinsey & Company (análisis de inversión en centros de datos)
• American Management Association (encuestas sobre el uso de la IA en el lugar de trabajo)
• Littler Mendelson (encuestas y orientación sobre políticas corporativas de IA)