¿Crisis o pago? IA, modelos de negocio y el nuevo contrato social en la era de los sistemas inteligentes

Durante décadas, la historia de los medios y de la tecnología ha estado atravesada por una promesa que se repite con la obstinación de un mito moderno: la democratización del acceso. Cada infraestructura emergente (la imprenta, la radio, la televisión, internet) fue presentada como un umbral civilizatorio capaz de ampliar derechos, redistribuir saberes y reducir desigualdades. Sin embargo, la experiencia histórica demuestra que ninguna tecnología nace como derecho; todas atraviesan primero un periodo de disputa económica, política y simbólica. La inteligencia artificial no solo confirma esta regla: la radicaliza.

En los últimos años hemos asistido a una expansión vertiginosa de los sistemas de inteligencia artificial generativa. Lo que comenzó como asistentes conversacionales capaces de responder preguntas o redactar textos ha evolucionado hacia arquitecturas agénticas capaces de ejecutar tareas complejas, coordinar procesos, evaluar resultados y aprender de manera continua. Estas capacidades, lejos de permanecer encapsuladas en aplicaciones específicas, han comenzado a integrarse de manera estructural en navegadores, plataformas de productividad y entornos de búsqueda, alterando de forma profunda nuestra relación con la información.

Ya no “consultamos” internet: delegamos la exploración, la jerarquización, la síntesis y, en muchos casos, la toma de decisiones a sistemas inteligentes. Este desplazamiento no es menor. Supone un cambio antropológico en la manera en que el sujeto se relaciona con el conocimiento, con el tiempo y con la responsabilidad de elegir.

Hoy, el siguiente umbral es evidente: la integración profunda de la inteligencia artificial en los sistemas operativos y, de manera progresiva, su despliegue en el mundo físico a través de robots, vehículos autónomos, drones y objetos conectados. Estamos transitando de la IA en la pantalla a la IA como infraestructura invisible de la vida cotidiana. Una inteligencia ambiental que no se observa, pero organiza.

El costo material de la inteligencia

Este despliegue, sin embargo, está lejos de ser etéreo. La inteligencia artificial posee una materialidad contundente que suele permanecer fuera del encuadre mediático. Sostener modelos de gran escala implica centros de datos hiperdimensionados, consumo intensivo de electricidad, uso masivo de agua para enfriamiento, extracción de minerales estratégicos y una huella de carbono creciente.

De acuerdo con la Agencia Internacional de Energía (IEA), los centros de datos, las criptomonedas y los sistemas de IA representan ya cerca del 2% del consumo eléctrico global, y podrían duplicar esa cifra antes de 2030 si se mantiene la tendencia actual. Investigaciones recientes estiman que entrenar un solo modelo de lenguaje de gran escala puede consumir millones de litros de agua y emitir cientos de toneladas de CO₂ equivalente.

La llamada “nube” no flota: se ancla en territorios concretos, tensiona ecosistemas y redistribuye impactos ambientales de forma desigual. La inteligencia artificial, en este sentido, no solo reconfigura la economía del conocimiento, sino también la geopolítica de la energía y de los recursos naturales.

Bajo este escenario, resulta ingenuo imaginar que los grandes proveedores de IA puedan sostener indefinidamente modelos de acceso universal y gratuito. De ahí la proliferación de esquemas híbridos de monetización: suscripciones escalonadas, versiones freemium, planes educativos, licenciamiento corporativo y, cada vez con mayor claridad, la incorporación de publicidad.

Publicidad: ¿último recurso o núcleo del modelo?

Cuando algunos líderes tecnológicos, como Sam Altman, CEO de OpenAI, han señalado que la publicidad sería “el último recurso”, la historia de los medios invita a una lectura más crítica. Plataformas como YouTube, Spotify o incluso Facebook siguieron trayectorias similares: acceso abierto inicial, normalización de la publicidad y, finalmente, presión simbólica hacia el pago como vía para preservar una experiencia “limpia”.

La publicidad no solo financia; modela conductas. Introduce fricciones calculadas, segmenta usuarios y opera como una pedagogía silenciosa del consumo. En este sentido, pagar no siempre responde a una necesidad económica, sino a un capital simbólico: evitar interrupciones, sostener una estética de eficiencia, no exhibir precariedad digital.

En el caso de la inteligencia artificial, esta lógica adquiere una dimensión inédita. No se trata únicamente de anuncios visibles, sino de recomendaciones integradas, sugerencias contextuales y presencias comerciales incrustadas en interfaces conversacionales, sistemas operativos y entornos inteligentes. La frontera entre asistencia y persuasión se vuelve cada vez más difusa.

La pregunta ya no es si la publicidad formará parte del ecosistema de la IA, sino cómo se naturalizará su presencia en cada capa de la experiencia tecnológica, desde el trabajo hasta la vida doméstica.

IA como mediación estructural y poder algorítmico

Cuando la inteligencia artificial se integre plenamente en los sistemas operativos, dejará de ser una herramienta para convertirse en una mediación estructural. Gestionará permisos, priorizará tareas, anticipará decisiones y organizará flujos de vida. En ese momento, la IA dejará de ser interfaz para convertirse en entorno.

Este desplazamiento tiene implicaciones políticas profundas. Así como hoy el control de los sistemas operativos se concentra en unos pocos actores globales, la hegemonía de las capas de inteligencia artificial puede consolidar nuevas formas de poder algorítmico, capaces de influir en mercados, imaginarios y comportamientos colectivos.

Como advierte Shoshana Zuboff, el problema no es solo tecnológico, sino civilizatorio: quién diseña los sistemas, con qué fines y bajo qué lógicas de extracción de valor.

América Latina: entre promesa y brecha

Este debate adquiere una urgencia particular en el contexto latinoamericano. Según datos de la CEPAL, América Latina concentra alrededor del 6.6% del PIB mundial, pero recibe apenas poco más del 1% de la inversión global en inteligencia artificial. En 2023, la región destinó aproximadamente 2,600 millones de dólares a IA, frente a inversiones que superan los 120 mil millones en Estados Unidos y China.

México destaca como uno de los países con mayor inversión regional (alrededor de 650 millones de dólares) y con proyectos estratégicos de centros de datos y supercómputo. Sin embargo, esta inversión convive con una realidad estructural: más del 50% de la fuerza laboral carece de formación en habilidades relacionadas con IA, lo que limita su apropiación social.

Si la inteligencia artificial se consolida como infraestructura clave para la educación, el trabajo y la participación cívica, el riesgo es evidente: una nueva brecha cognitiva, donde quienes acceden a modelos avanzados, sin publicidad y con mayor capacidad de personalización acumulen ventajas estructurales frente a quienes solo acceden a versiones limitadas.

¿Mercancía o bien social?

Este escenario nos obliga a replantear una pregunta de fondo: ¿Debe la inteligencia artificial ser tratada exclusivamente como mercancía o como bien social? La historia de internet ofrece una lección clara. Su expansión no habría sido posible sin políticas públicas, subsidios, universidades y marcos regulatorios. Pensar la IA como infraestructura crítica implica reconocer que su acceso no puede quedar únicamente en manos del mercado.

Aquí se abre un horizonte posible: alianzas entre plataformas, gobiernos y sistemas educativos; licencias institucionales; acceso subsidiado para estudiantes y docentes; integración en políticas de alfabetización digital crítica. No se trata de frenar la innovación, sino de redistribuir sus beneficios.

La inteligencia artificial, al optimizarlo todo, corre el riesgo de erosionar la responsabilidad humana, profundizar la dependencia tecnológica y reforzar una cultura del rendimiento permanente. De ahí la urgencia de una ética del acompañamiento: una alfabetización que no solo enseñe a usar la IA, sino a comprender sus límites, sus intereses económicos y sus implicaciones sociales.

¿Estamos ante una crisis financiera de las plataformas de IA o frente a una estrategia sofisticada de presión comercial? Probablemente ambas cosas. Pero reducir el debate a esa dicotomía sería insuficiente.

Lo que está en juego es el tipo de ecosistema digital que estamos dispuestos a construir. Un mundo donde cada interacción esté mediada por suscripciones, anuncios y algoritmos opacos, o un entorno donde la inteligencia artificial funcione como infraestructura ética, inclusiva y orientada al bien común.

La inteligencia artificial no es solo una tecnología. Es una decisión civilizatoria. Y toda decisión de este calibre exige algo más que pago o consumo: exige conciencia, corresponsabilidad y acción colectiva.