La Inteligencia Artificial ya está cambiando el mundo

Mientras en México seguimos atrapados en las mismas discusiones sobre soberanía energética desde hace décadas —y luego nos preguntamos por qué no crecemos— el resto del mundo avanza a pasos agigantados.

A inicios de este año existían dudas legítimas sobre si la inversión estratosférica en centros de datos para entrenamiento e inferencia de modelos de IA que estaban haciendo las grandes empresas de tecnología era una burbuja. Se cuestionaba si los retornos y los aumentos en productividad llegarían a justificar inversiones de centenas de miles de millones de dólares. Hoy la duda es la contraria: si lo que se está invirtiendo será suficiente.

La razón es clara. En 2025 el capex combinado de Amazon, Google, Meta y Microsoft rondó los 388 mil millones de dólares. Para 2026 anunciaron planes de entre 600 y 700 mil millones: Amazon cerca de 200, Google hasta 185, Meta hasta 135 y Microsoft unos 120. Casi el doble en un año. 

Más reveladora aún es la demanda. Los backlogs —ingresos ya contratados, pero aún no entregados— de AWS y Google Cloud rondan los 240 mil millones cada uno. No se construye por si acaso: hay contratos firmados esperando capacidad que aún no existe. El cuello de botella ya no es financiero; es de energía y permisos.

La prueba más contundente de que la adopción empresarial es real está en los ingresos. Anthropic, creadora del modelo Claude, pasó de 9 mil millones de dólares de ingresos anualizados al cierre del año pasado a 30 mil millones en abril: triplicar el run-rate en cuatro meses no tiene precedente; a Salesforce le tomó dos décadas llegar ahí. Más de mil clientes empresariales ya le pagan más de un millón de dólares anuales, cifra que se duplicó en meses, y ocho de las diez empresas más grandes del Fortune 10 son clientes. Además, el 80% de sus ingresos viene de empresas, no de consumidores. La productividad también aparece en los datos. Goldman Sachs reporta ahorros de 40 a 60 minutos diarios por empleado con acceso a estas herramientas. McKinsey documenta ganancias de 20 a 40% en el primer año de despliegue serio.

Para dimensionar el momento conviene recordar el marco que Jensen Huang, CEO de Nvidia, presentó en Davos en enero. Describió a la IA como el mayor despliegue de infraestructura en la historia humana y lo resumió en cinco capas: energía, chips, centros de datos, modelos y, en la cima, aplicaciones. Su frase clave fue que "la capa que más tiene que triunfar es la de las aplicaciones", porque ahí se captura el beneficio económico. El resultado es claro. Los grandes ganadores no serán solo quienes venden las palas —Nvidia, los hyperscalers o los laboratorios de modelos—, sino las empresas de banca, salud, manufactura o servicios que integren la IA a sus procesos. Cada dólar invertido en las capas inferiores ya tiene demanda contratada desde arriba.

La pregunta ya no es si estas inversiones se justifican, sino si el mundo podrá construir lo suficientemente rápido para satisfacer la demanda. Y ahí el contraste con México duele. Más allá de atraer centros de datos —algo que hoy ni siquiera podemos hacer por falta de energía y reglas claras—, el problema de fondo es que el resto del mundo compite por construir esta infraestructura mientras México sigue atorado en lo más elemental: cómo generar suficiente energía, cómo destrabar permisos y cómo dar certidumbre a la inversión. Mientras el mundo avanza a la próxima ola de productividad, México sigue atrapado en las discusiones de hace cuatro sexenios.