El mapa de la IA para los próximos 24 meses

Trazando el mapa

Esta semana, una síntesis de cuatro ensayos ampliamente leída presentó una visión única y cohesionada de lo que determinará la trayectoria de la IA durante los próximos 18 a 24 meses. El documento aborda el periodo venidero como una ajustada ventana de pruebas: ¿convertirán las empresas los proyectos piloto en valor a escala? ¿Podrán las redes eléctricas y las cadenas de suministro mantener el ritmo del apetito de cómputo? ¿Podrán los mercados y los gobiernos adaptarse al cambio exponencial?

La respuesta, por ahora, es mixta. La pila tecnológica está explotando en diversidad —grandes modelos de frontera, pesos abiertos con licencias permisivas, modelos pequeños diseñados para teléfonos y robots—, mientras que los sistemas físicos e institucionales que permiten a empresas y países desplegar la IA a escala se encuentran bajo una presión aguda. Esas tensiones definirán a los probables ganadores y perdedores de 2026.

Adopción empresarial y la inflexión de la productividad

La adopción ya está generalizada: las encuestas muestran que una gran mayoría de las organizaciones utilizan la IA en al menos una función. Sin embargo, solo una minoría reporta hoy una creación de valor clara y medible. El patrón se asemeja al de tecnologías de propósito general anteriores: un puñado de líderes tempranos —bancos, plataformas de software y algunas empresas nativas de la nube— capturan primero grandes ganancias, mientras la mayoría reconfigura procesos, gobernanza y habilidades.

Lo que hace que los próximos 12 a 18 meses sean críticos es la forma de esa difusión. Varias grandes empresas publican ahora rendimientos concretos de programas plurianuales: reorganizaron el acceso a los datos, crearon plataformas internas y realizaron el arduo trabajo de integración antes de cosechar beneficios. Si estos casos de estudio se multiplican, en 2026 podría llegar una clásica inflexión de adopción, desplazando a la IA de la fase piloto hacia un crecimiento generalizado de la productividad.

Pero existen dinámicas contrapuestas. Los empleados ya recurren a la IA de consumo en sus dispositivos personales; el uso informal puede acelerar la adopción, pero también crea brechas de gobernanza y seguridad. Las juntas directivas están apostando fuerte —la mayoría de las empresas aumentaron los presupuestos de IA en el último año y planean nuevos incrementos—, lo que significa que las expectativas de un ROI visible serán altas y la presión política sobre los CIO será intensa.

Ingresos, uso y la economía de los tokens

Los ingresos comerciales de la IA generativa se han disparado. Las estimaciones sitúan al sector en decenas de miles de millones de dólares, creciendo a ritmos comparables a los de la adopción temprana de la nube. Los servicios impulsados por API son el segmento más rápido: las empresas pagan por el acceso al cómputo y a los modelos, y el auge de los flujos de trabajo agénticos y de múltiples pasos ha elevado el consumo de tokens por usuario muy por encima de las simples interacciones de chat.

Esa combinación —una adopción cada vez más amplia y cargas de trabajo más pesadas— puede elevar los ingresos incluso cuando la mayoría de las empresas apenas están empezando a operacionalizar las capacidades. Las empresas gestionarán cada vez más los costes mediante el enrutamiento de modelos y arquitecturas híbridas, pero los proveedores que posean la ruta de inferencia de alta capacidad serán quienes capturen el mayor valor.

La energía y el muro del escalado físico

Entre las limitaciones señaladas con más énfasis se encuentra la energía. Construir un centro de datos es rápido en comparación con los plazos de entrega de más de una década que requieren muchos proyectos de red e interconexión. En varios mercados importantes, las colas de interconexión se prolongan durante años, lo que obliga a los constructores de centros de datos a considerar la generación detrás del contador, plantas de gas o hidrógeno dedicadas, o nuevos proyectos de energía solar con almacenamiento.

La consecuencia práctica es que la capacidad de cómputo perseguirá cada vez más la energía disponible y resiliente, en lugar de buscar simplemente la baja latencia para los clientes. Las regiones que puedan ampliar su capacidad rápidamente —utilizando energías renovables aisladas o de despliegue rápido— atraerán grandes clústeres. Las regiones con reformas de red lentas corren el riesgo de perder la oportunidad. El resultado es una geografía física del cómputo más que un mercado abstracto: la disponibilidad de energía determinará dónde se ubicarán las instalaciones de IA más grandes.

Las guerras del hardware y la cuestión de las GPU

La historia del suministro de chips vuelve a ser relevante. La competencia entre los actores establecidos y los aspirantes en el ámbito de los aceleradores de IA se está agudizando: las nuevas familias de GPU y los aceleradores de diseño específico son fundamentales para las ofertas en la nube y las estrategias soberanas. Un competidor importante ha lanzado nuevos aceleradores que presionan al líder del mercado en precio y rendimiento, y los grandes clientes de la nube ya están diversificando sus apuestas entre varios proveedores.

Esto es importante porque el ciclo de depreciación y sustitución de los aceleradores determina la intensidad de capital y el calendario estratégico. Si los aceleradores de gama alta disfrutan de vidas productivas de muchos años, los ciclos de sustitución se suavizan. Si la demanda de entrenamiento e inferencia supera a la oferta, los precios y los márgenes cambian, y los actores más pequeños se ven asfixiados. El chasis de los servidores, la refrigeración y las integraciones de la cadena de suministro —consolidados recientemente mediante adquisiciones— forman ahora parte de la competencia entre plataformas, no solo de las hojas de ruta de los semiconductores.

Diversidad de modelos: abiertos, pequeños y nacionales

La oferta de modelos ya no es un juego de dos jugadores. En 2025 se lanzaron varios modelos de frontera junto con un floreciente ecosistema de pesos abiertos y una clase madura de modelos pequeños para dispositivos. El resultado práctico es la capacidad de elección: las organizaciones pueden elegir modelos de frontera cerrados y alojados en la nube; pesos abiertos alojados localmente; o modelos ligeros optimizados para latencia, privacidad y funcionamiento sin conexión.

Esta diversificación tiene tres efectos inmediatos. Primero, reduce las barreras de entrada para las empresas que necesitan inferencia local o privada. Segundo, descentraliza la innovación, permitiendo que los laboratorios académicos y los proveedores más pequeños aporten avances sin presupuestos masivos de entrenamiento. Tercero, complica la gobernanza: diferentes modelos conllevan diferentes modos de fallo, términos de licencia y asociaciones geopolíticas.

Pilas soberanas y fragmentación geopolítica

La política y el capital están reorganizando la estructura global. Las naciones y los bloques tratan cada vez más las capacidades de cómputo y de modelos como infraestructura estratégica que debe ser gestionada, no solo regulada. Los grandes Estados y los inversores subnacionales con gran capacidad económica están financiando clústeres regionales, y se están formando alianzas en torno a proveedores preferentes de hardware y software.

El resultado intermedio probable es un panorama fragmentado de pilas tecnológicas alineadas con EE. UU., alineadas con China y no alineadas. Las naciones de tamaño medio se enfrentan a una elección difícil: adoptar una pila extranjera y aceptar las dependencias, o desarrollar costosas capacidades nacionales y arriesgarse a quedar rezagadas en la adopción económica. Los fondos comunes multinacionales y los consorcios minilaterales son una mitigación plausible, pero la fricción política y los incentivos comerciales dificultarán la coordinación.

Confianza, utilidad y el pacto social

Existe una creciente tensión social: la adopción y la familiaridad aumentan incluso cuando la confianza pública se debilita. Gran parte de la población manifiesta preocupación por los efectos de la IA, a pesar de que depende de sus herramientas para programar, escribir y apoyar la toma de decisiones. Esto crea un pacto social frágil: utilidad hoy a cambio de exposición a riesgos desconocidos mañana.

La forma en que las instituciones, las plataformas y los reguladores gestionen ese pacto determinará la aceptación. La transparencia, las salvaguardas verificables y la comunicación realista sobre las capacidades y los límites influirán en si la regulación se convierte en un facilitador o en un impedimento. A falta de una gobernanza creíble, la fragmentación y el rechazo público podrían frenar la difusión y concentrar el valor en quienes puedan operar con el menor número de restricciones.

Qué vigilar en los próximos 24 meses

Varios indicadores concretos decidirán si este periodo se convierte en una inflexión o en una pausa. Primero, las señales de ROI empresarial: ¿publicará una proporción significativa de grandes empresas ganancias de productividad medibles más allá de casos de estudio aislados? Segundo, las reformas de energía e interconexión: ¿podrán los operadores de red y los regímenes de permisos reducir los plazos de entrega donde se planean clústeres? Tercero, el suministro de hardware: ¿seguirán siendo escasos los aceleradores o escalará la producción? Cuarto, la difusión de los pesos abiertos y los modelos de despliegue local: ¿desplazarán materialmente la dependencia de la nube para cargas de trabajo reguladas y sensibles a la privacidad?

Por último, los movimientos geopolíticos son importantes: nuevos proyectos de cómputo multilaterales, inversiones soberanas y controles de exportación podrían redibujar quién tiene acceso práctico a las capacidades de frontera. La interacción de la economía, la física y la política determinará si los próximos dos años consolidan unas pocas plataformas dominantes o amplían el procomún tecnológico.

En resumen, los próximos 18 a 24 meses no son simplemente otro ciclo de producto: son una prueba de si las organizaciones, las redes eléctricas y los gobiernos pueden adaptarse a los puntos de presión que el rápido progreso de la IA ya ha dejado al descubierto. Los observadores y los responsables de la toma de decisiones deben vigilar los tres sistemas vinculados —tecnología, infraestructura e instituciones—, porque el éxito requiere que los tres escalen conjuntamente.