Resumen del contenido principal
Este artículo rompe completamente con las narrativas extremas que existen en el mercado, donde el AI es presentado como un “dios que pronto dominará el mundo” o como un fraude destinado únicamente a explotar a las personas. En cambio, analiza el AI como un negocio emergente normal, similar al comercio electrónico de hace 20 años o la energía eléctrica de hace 100 años, sin ningún misterio tecnológico. Todo se basa en una lógica industrial tangible y cuantificable: el AI ha superado la fase de invertir dinero en prototipos tecnológicos y ha entrado en una etapa de rápido crecimiento, donde se infiltra en diversos sectores y genera ingresos reales a través de la mejora de la eficiencia. Todos los costos, beneficios, riesgos y reglas son medibles. Además, ofrece una guía práctica para personas comunes, empresas e inversores, desvelando así los misterios que rodean este campo.
---
Interpretación detallada por puntos
1. Desmitiendo el mito del AI: su verdadera motivación no es “revolucionar el mundo”, sino ayudar a las empresas a ahorrar dinero
Muchas personas pensaban que el AI iba a reemplazar a los humanos o que era solo una excusa para las compañías tecnológicas para aumentar sus acciones. Sin embargo, los datos demuestran lo contrario: el 86% de las empresas están interesadas en el AI, pero solo el 12% lo adopta de manera incondicional. El 70% restante lo ve como una herramienta para mejorar la eficiencia o modificar sus procesos empresariales, sin creer en la idea absurda de que el AI pueda derribar toda una industria. La lógica detrás de la decisión de invertir en servicios de AI es simple: si invierto 1 euro y puedo ahorrar 2 euros a largo plazo, lo compraré. En esencia, el AI reemplaza tareas mentales repetitivas que tienen un costo claro; por ejemplo, lo que antes requería más de 2 horas para crear un PPT ahora se puede hacer en 45 minutos con el AI, lo que permite reducir el personal dedicado a estas tareas y aumentar los beneficios de manera tangible.
2. La lógica de ganar dinero con el AI ha cambiado: no son las empresas que crean los modelos las que ganan, sino las que los utilizan
En 2023, todas las industrias competían por desarrollar modelos grandes, pero en 2024 la tendencia ha cambiado radicalmente. Los modelos grandes ya no se consideran un recurso escaso; son como el agua mineral: se pueden comprar por poco dinero y cualquier persona puede acceder a ellos. La cadena de valor del AI se divide en tres capas: la capa superior consiste en la potencia de cálculo (chips y servidores); la capa intermedia son los modelos mismos; y la capa inferior son las aplicaciones que interactúan directamente con los clientes. Las empresas que realmente ganan dinero con el AI no se enfocan en la complejidad de sus modelos, sino en tres tipos de productos: herramientas para generar contenido en masa, equipos inteligentes (robots, vehículos autónomos) y software que automatizan procesos (sistemas de facturación). Las grandes oportunidades futuras radican en reemplazar todos los procesos relacionados con el contenido digital mediante el AI.
3. El 90% de las personas calcula mal el costo del AI: aunque los precios unitarios pueden bajar, el costo total puede aumentar
Muchos piensan que usar el AI ahorrará dinero, pero hay varios factores que deben considerarse:
- Costo de entrenamiento: crear un modelo grande es un gasto inicial que no se recupera y que seguirá aumentando. En los próximos años, se necesitará mucha más potencia de cálculo, lo que es inaccesible para las pequeñas empresas.
- Costo de uso: aunque el costo por llamada a un servicio de AI ha disminuido significativamente, el costo total puede aumentar si se utiliza de manera excesiva.
- Beneficios reales: las empresas que implementan el AI de manera efectiva pueden recuperar su inversión rápidamente, especialmente en sectores como la fabricación y la ofimática.
- Riesgos: hay riesgos asociados al uso excesivo del AI, como el aumento de los costos energéticos y la privacidad de los datos.
4. No es necesario invertir todo en el AI; es importante encontrar el lugar adecuado para uno mismo
No hay empresa que pueda ganar dinero en todo el proceso desde la creación de chips hasta la implementación de aplicaciones. Nuestro país tiene un tamaño de potencia de cálculo similar al 60% del de Estados Unidos, pero nuestras ventajas no radican en crear modelos grandes, sino en el mercado de aplicaciones, donde contamos con una cadena de suministro industrial competitiva. No es necesario que las personas comunes dejen sus trabajos para aprender algoritmos o iniciar empresas de desarrollo de modelos. Incluso aquellos que trabajan en medios pueden mejorar su eficiencia con el AI y beneficiarse de ello. Además, no creer en promesas exageradas de que el AI derribará toda una industria: los desafíos actuales (capacidad de chips insuficiente, escasez de energía y datos de calidad) no se pueden resolver con dinero. Lo más sensato es probar el AI en tareas repetitivas y expandir su uso gradualmente.
5. El impacto del AI en el consumo de energía
El AI ya representa el 3% del consumo mundial de energía y esta cifra aumentará al 15% en 2025. Estos costos no serán asumidos únicamente por las empresas de AI; también afectarán a todos los ciudadanos en términos de facturas y privacidad de datos. Es importante estar atentos a estos aspectos, ya que los costos externos del AI serán compartidos por todos.