Desde el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022, la Inteligencia Artificial (IA) ha dejado de ser una fantasía de ciencia ficción para incorporarse a la vida cotidiana de millones de personas en el mundo. Desde entonces, detrás del uso diario de servicios como Claude, Grok, Copilot, Gemini, Meta AI, etc., se ejecuta una férrea competencia entre las grandes compañías tecnológicas por ver cuál puede crear la IA capaz de resolver los males del sistema económico en decadencia. Esta lluvia de promesas implica un gasto exorbitante de recursos naturales y económicos que afectan, como siempre, a los más desprotegidos.

Para los gigantes de la industria, como Sam Altman, CEO de OpenAI (empresa desarrolladora de ChatGPT), Dario Amodei, de Anthropic, y Elon Musk, de XAI, la finalidad del desarrollo tecnológico consiste en alcanzar lo que, desde la década de 1950, está anunciándose como una “IA General” (IAG). Ésta representa un sistema hipotético capaz de superar, incluso sustituir el pensamiento humano; inteligencia que podría realizar al mismo tiempo múltiples tareas, de manera totalmente autónoma y sin necesidad de intervención o trabajo humano.

El propio Altman afirmó en 2025: “estamos empezando a orientar nuestro objetivo más allá, hacia la superinteligencia en el verdadero sentido de la palabra. Con ella podremos hacer cualquier otra cosa. Las herramientas super inteligentes podrían acelerar enormemente el descubrimiento científico y la innovación mucho más allá de lo que somos capaces de hacer por nuestra cuenta. Creemos que, en 2025, podremos ver a los primeros agentes de IA unirse a la fuerza laboral y cambiar materialmente la producción de las empresas”. Otros desarrolladores de IA, como Elon Musk, incluso se han aventurado a proponer una fecha concreta para la llegada de esta “superinteligencia” y la sitúan entre 2026 y 2030.

Como cara visible de estas promesas, formuladas ante inversores y gurús de la tecnología y punto de partida de este proceso, se encuentra la IA comercial. Servicios como ChatGPT actúan como chatbots, es decir, programas informáticos que simulan conversaciones con los usuarios, pero reforzados y “entrenados” con cantidades masivas de información. Gracias a ello, son capaces de comprender, resumir y generar lenguaje humano de forma natural y en tiempo real.

Según la propia OpenAI, para funcionar, este servicio debió ser alimentado con billones de datos de diversas fuentes: información disponible públicamente en Internet (incluidos datos personales); obtenida mediante asociaciones con terceros (como los medios de comunicación); y proporcionada o generada por los propios usuarios con el uso diario.

Esto significa que la única manera en que la IA puede aprender y mejorar es con la recopilación de datos que le enseñen cómo responder adecuadamente a cada estímulo o situación, por compleja o específica que ésta sea. Tal sector, como consecuencia, se ha convertido en un negocio en sí mismo: el negocio de los datos (Big Data) una industria especializada en recopilar, analizar y “monetizar” grandes volúmenes de información.

Recursos ilimitados en un mundo limitado

En la tarea de construir la IA perfecta, cada empresa del sector, por ser autosuficiente y superar rápidamente a sus competidores, ha iniciado ya la instalación masiva de centros de datos (Data Centers) físicos que concentran miles de equipos informáticos de alta gama, capaces de organizar y procesar los millones de datos requeridos por sus programas. Tal infraestructura ha alarmado a los ambientalistas del mundo, ya que su consumo puede superar, incluso, los recursos energéticos de ciudades enteras en tan solo unas pocas horas.

Según la empresa Cargoson, hasta noviembre de 2025, existían alrededor de 12 mil centros de datos operando en el mundo, de los cuales cinco mil 427 (45 por ciento) se concentran en Estados Unidos (EE. UU.). El segundo lugar lo ocupa Alemania, con 529; le siguen Reino Unido, con 523; y China, con 449. En América Latina, Brasil y México dominan este mercado, con 197 y 173 centros de datos respectivamente. Solamente en estos centros, propiedad de Amazon, Microsoft, Google y Meta, la inversión se estima entre 371 y 379 mil millones de dólares (mdd), con la perspectiva de incrementarse a 446 mil mdd durante 2026.

En su informe de 2020, Centros de datos: Central de la Digitalización y Potencial de eficiencia energética, la Copenhagen Climate Centre (UNEP) calculó que los centros de datos representaban entre el uno y el 1.5 por ciento del total de la energía eléctrica utilizada en el mundo, lo que corresponde a unos 200 Teravatios/hora (TWh), con edificios de gran consumo energético que requieren de 10 a 100 veces más electricidad por superficie que otros tipos de estructuras comerciales. Otros estudios más recientes, como el de la empresa Sunbird DCIM, estiman que el consumo ya alcanzaría el tres por ciento mundial.

Otro gran factor negativo lo representa el enorme gasto de agua que estos centros de datos requieren; el Environmental and Energy Study Institute (EESI) en su informe Data Centers and Water Consumption (Centros de datos y consumo de agua, 2025) señala: “Un centro de datos de tamaño mediano puede consumir aproximadamente 110 millones de galones de agua (37 millones 854 mil 118 litros) por año para fines de refrigeración, equivalente al uso anual de agua de aproximadamente mil hogares. Los centros de datos más grandes pueden ´beber´ hasta cinco millones de galones (18 millones 927 mil 58 litros) diarios, equivalentes a lo que consumiría una ciudad de 10 mil a 50 mil habitantes”, en total se subraya que diariamente EE. UU. gastaría cerca de 1.7 mil millones de litros de agua por día, solamente en centros de datos.

Sam Altman ha estimado que cada una de las dos mil 500 millones de consultas diarias que se hicieron por ChatGPT en 2025 consumió alrededor de 0.34 vatios por hora y 0.00032176 litros de agua. Esto afecta principalmente a la localidad donde se encuentran instalados los centros de datos; en México, por ejemplo, Querétaro concentra 79 por ciento de los ya instalados en el país, y éstos consumen alrededor de 25 millones de litros de agua anuales por edificio (según The Guardian). La organización Bajo Tierra Museo del Agua advierte que Querétaro es el sexto estado con más estrés hídrico en México.

Apostemos todo

Los compromisos hechos por las compañías Tech, que anunciaban la llegada cada vez más inminente de la IAG, han movilizado totalmente al sistema financiero, que ve en ellas la solución a muchos de los problemas que lo aquejan y amenazan su estabilidad; además, le prometen lo que siempre ha buscado: la posibilidad, antes lejana, de prescindir completamente del trabajo manual de los obreros. Esto ha provocado que la “financiarización” de esta tecnología supere varios cientos de veces a cualquier otra que se haya visto.

Nvidia, compañía encargada de producir unidades de procesamiento gráfico (GPU), elementos indispensables para la IA, ha llegado (en mayo de 2026) a 5.5 billones de dólares (bdd) en capitalización de mercado, lo que la convierte en la empresa más valiosa de la historia de la humanidad. En términos generales, esta valoración únicamente es superada por el Producto Interno Bruto (PIB) de las dos potencias más grandes del planeta, China y EE. UU.

Para abril de 2026, Anthropic, la nueva líder en el sector de la IA, alcanzó una valoración histórica de 965 mil mdd, con Amazon, de Jeff Bezos, como su principal contribuyente; mientras que Open AI se valoró en 852 mil mdd; simplemente, en su última ronda de financiación, esta empresa recaudó 122 mil mdd en capital comprometido (según la misma empresa), con su principal inversor: el gigante Microsoft, de Bill Gates. Detrás de ellas, XAI, propiedad de Elon Musk, se estima en 250 mil mdd y está respaldada por Intel.

Esta incesante inversión de capital se ve contrastada por pérdidas multimillonarias que amenazan con no detenerse, por lo menos hasta la década de 2030; según The Wall Street Journal, es previsible que el costo para el mantenimiento y desarrollo de la IA aumente cada año. En 2026, OpenAI espera perder cerca de 14 mil mdd y para 2027 proyecta gastar 121 mil mdd únicamente en mantenimiento. De este modo, en 2025, con la salida de Sora (herramienta de ChatGPT encargada de crear videos con IA), se estimaba que la empresa perdía 15 mdd por día, ante lo que Bill Peebles, director del proyecto, escribió en su cuenta de X: “la economía es en la actualidad completamente insostenible”.

Varios expertos en economía, entre ellos John Letzing, del Foro Económico Mundial, han alertado que esta opción puede generar una “burbuja de la IA”, parecida a la vivida a principios de los 2000 con la inflación de las puntocom, que desataría una crisis mundial sin precedentes: “las empresas están acumulando más deuda para mantenerse a la vanguardia de la IA. No son sólo los inversores, sino también los fondos de jubilación los que tienen mucho en juego. Incluso si el grupo de grandes empresas en el centro logra superar otra burbuja, existen capas de empresas más pequeñas, inversores y medios de vida que probablemente desaparecerían. Los centros de datos inactivos podrían convertirse en los nuevos centros comerciales abandonados”.

El cuello de botella

Ante la mortal opción del capital financiero, las consecuencias para el trabajador parecen llegar por partida doble: crisis económica global ante la explosión de la “burbuja de la IA”; o pérdida del empleo ante la llegada de la IAG alimentada con los datos proporcionados por los ciudadanos y que prevé reemplazar la mano de obra. Indicios de esto ya se han dado, según el Foro Económico Mundial en su reporte The Future of Jobs 2025 (El futuro del empleo en 2025), se prevé que, para 2030, se perderán más 92 millones de puestos laborales en el mundo.

Sin embargo, para diversos expertos, la IA que tanto se busca es prácticamente inalcanzable. Neil Thompson, investigador en Innovación en el Laboratorio de Ciencias de la Computación e IA del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), en su artículo de 2021: The computational limits of deep learning, las técnicas de corrección de errores propias del aprendizaje de la IA han llegado a su límite computacional y ya no pueden avanzar sin afrontar costos que ni siquiera las grandes compañías tecnológicas pueden asumir. Es decir, la carrera por alcanzar la IAG representa un espejismo que consumirá cada vez más recursos sin llegar nunca a su meta final.

Sin embargo, el uso de la IA, más allá de la especulación predominante en Occidente, ha demostrado generar importantes beneficios tanto económicos como sociales, algo que se comprueba en la visión adoptada por la República Popular China. Una muestra de ello fue la irrupción de la plataforma DeepSeek en el mercado internacional que, a principios de 2025, provocó una fuerte sacudida en el sector tecnológico. Su aparición contribuyó a una de las mayores caídas bursátiles vinculadas a la industria de la IA, con pérdidas que superaron el billón de dólares en valor de mercado entre las principales empresas tecnológicas como Nvidia y Microsoft.

Uno de los golpes más duros para el mercado occidental fue el hecho de que el mantenimiento de DeepSeek (según la misma empresa) es 10 veces más barato que ChatGPT; con un costo por entrenamiento de solamente 5.6 mdd, comparado con los 100 mdd utilizados para entrenar sólo una versión de ChatGPT,y con la que compite a la par. Por si fuera poco, la consultora china Shenzhen le estima una rentabilidad de 57 por ciento.

Nathan Lambert, especialista en Inteligencia Artificial, sostiene, en su blog Interconnects, que este acelerado desarrollo ha alcanzado costos significativamente menores y se debe a la visión que el gigante asiático tiene en torno a la IA: una cultura de cooperación mutua, planificación económica impulsada por el gobierno y un enfoque social de la tecnología orientado a mejorar las condiciones de vida de la población.