El horizonte tecnológico de 2026 se vislumbra con un despliegue acelerado de la inteligencia artificial (IA). Sin embargo, este auge vendrá acompañado de importantes desafíos, incluyendo un incremento notable en los costos operativos, cuellos de botella estructurales y riesgos que podrían encarecer significativamente su adopción a nivel global.
Según un reciente análisis de Moody’s Ratings, titulado Inteligencia artificial – Global: Perspectiva 2026, la compleja interconexión de factores como la escasez de chips de última generación, la intensa presión sobre los centros de datos y la creciente fragmentación geopolítica, están impulsando al alza el precio de operar con IA a escala mundial.
A pesar de la velocidad vertiginosa con la que los modelos de IA continúan perfeccionándose y la proliferación de aplicaciones empresariales, el ciclo actual de inversión en esta tecnología se enfrenta a tensiones cada vez mayores. La demanda de capacidad de cómputo excede ampliamente la oferta disponible, los costos energéticos experimentan un alza constante y la productividad derivada de la IA todavía no logra compensar la magnitud del capital invertido. Esto anticipa un escenario de uso más costoso y selectivo para estas tecnologías a partir del próximo año.
Avances Exponenciales y una Competencia Feroz
El informe subraya que las capacidades de la IA siguen progresando a un ritmo impresionante, particularmente en lo referente a modelos multimodales y sistemas con funciones agénticas, los cuales son capaces de ejecutar tareas complejas de manera autónoma. Entre las innovaciones recientes más destacadas se encuentran GPT-5 de OpenAI, Claude 4 y Sonnet 4.5 de Anthropic, y Gemini 3 de Google DeepMind. Cada uno de estos modelos presenta mejoras sustanciales en razonamiento, capacidad para utilizar herramientas externas y una notable reducción en la tasa de errores.
En paralelo, los modelos de código abierto están acortando distancias de forma significativa con las soluciones propietarias. Propuestas como Qwen 3 de Alibaba, ERNIE de Baidu, Hunyuan de Tencent o DeepSeek V3-2 demuestran rendimientos altamente competitivos. Fuera de China, alternativas abiertas como Llama de Meta o los modelos desarrollados por Mistral también ganan terreno. Esta intensa competencia, como advierte Moody’s, presiona los márgenes de beneficio de las empresas que desarrollan modelos cerrados y dificulta la monetización directa. Esto las impulsa a reorientar sus estrategias hacia la oferta de soluciones integrales y servicios empresariales de mayor valor agregado.
Adopción en Ascenso, Beneficios Desiguales
Las empresas están transitando de la fase de experimentación a la implementación práctica de la IA, con un enfoque particular en áreas como la atención al cliente, el análisis de datos y la automatización de procesos documentales. No obstante, los beneficios tangibles en productividad siguen siendo limitados y notablemente desiguales entre los distintos sectores. La necesidad de modernizar infraestructuras existentes, rediseñar flujos de trabajo completos y los elevados costos asociados a la integración actúan como frenos para alcanzar el impacto esperado.
Moody’s señala que las compañías de tamaño mediano, aquellas con balances financieros más débiles o una fuerte dependencia del trabajo cognitivo rutinario, son las más vulnerables a las disrupciones que trae consigo la IA. En contraste, las grandes corporaciones multinacionales, especialmente en el sector de consumo y las entidades financieras con una sólida capacidad tecnológica, ya están logrando eficiencias significativas en áreas como la logística, el mantenimiento predictivo y la detección de fraudes.
Centros de Datos y Energía: El Gran Embudo de la IA
Uno de los factores más determinantes en el encarecimiento de la IA en 2026 será la infraestructura. Los principales proveedores de servicios en la nube están impulsando la construcción de centros de datos de gran envergadura, con capacidades que oscilan entre 1 y 5 gigavatios, y cuyos costos de desarrollo pueden alcanzar la asombrosa cifra de 50.000 millones de dólares por proyecto. A pesar de estos esfuerzos masivos, se estima que la demanda de recursos de cómputo continuará superando la oferta disponible al menos hasta 2027 o 2028. Esto inevitablemente elevará los precios del acceso a recursos de alta gama y forzará a las empresas a firmar contratos a largo plazo con compromisos de pago anticipado.
A esta compleja ecuación se suma la creciente presión sobre el suministro energético. En Estados Unidos, por ejemplo, se proyecta que la IA podría representar cerca del 9% del consumo eléctrico total para el año 2030, mientras que las demoras en la conexión a la red eléctrica complican la expansión necesaria de la infraestructura. En regiones como Medio Oriente y China, el apoyo estatal facilita el suministro energético, pero esto a su vez introduce nuevas dependencias geopolíticas.
Escasez de Chips y Desafíos Globales
La escasez de chips avanzados sigue siendo un factor crítico que impacta directamente en la cadena de suministro de la IA. Nvidia mantiene una posición de liderazgo indiscutible en la fabricación de GPUs esenciales para el entrenamiento de modelos de IA, consolidando su poder de fijación de precios gracias a la altísima demanda. Las restricciones comerciales vigentes entre Estados Unidos y China profundizan la fragmentación tecnológica, obligando a las empresas a operar sistemas de IA de forma separada según la región geográfica, lo que se traduce en un aumento general de los costos operativos.
El informe de Moody’s también lanza una alerta sobre la emergencia de nuevos riesgos en ciberseguridad y gobernanza, incluyendo ataques dirigidos a los modelos de IA, la manipulación de agentes autónomos y una mayor exposición a escrutinio regulatorio. La falta de marcos regulatorios estandarizados a nivel global obliga a las compañías internacionales a adaptarse a normativas dispares en cada mercado, lo que inevitablemente reduce la eficiencia operativa.
Fuente: Infobae