Category: Inteligencia Artificial

ChatGPT mostrará anuncios la semana próxima en su versión gratuita – La Vanguardia

La monetización de ChatGPT llega a Europa: qué cambia para los usuarios gratuitos

OpenAI ha anunciado que introducirá publicidad en ChatGPT a partir de la próxima semana en treinta y uno países europeos, entre ellos España. Se trata de la expansión de un modelo que la empresa ya está aplicando en Estados Unidos desde hace seis meses. Los usuarios de las versiones de pago —Plus, Pro, Business, Enterprise y Education— seguirán sin ver anuncios.

Este movimiento llega después de que la Unión Europea haya completado los trámites regulatorios necesarios. La UE cuenta con marcos legales más restrictivos que otras regiones respecto a servicios digitales, lo que explica por qué la publicidad tarda más tiempo en desplegarse aquí que en otros mercados.

Cómo funcionará la publicidad

Según OpenAI, los anuncios aparecerán claramente identificados como patrocinados y separados visualmente de las respuestas que generalmente recibirías. La empresa sostiene que la publicidad no influye en el contenido de las respuestas ni compromete la calidad de la información que reciben los usuarios sin suscripción.

El sistema de selección de anuncios se basa en tu historial de consultas, aunque OpenAI afirma que no venderá tus datos a los anunciantes ni compartirá tus conversaciones con ellos. Tendrás opciones para:

• Descartar anuncios específicos
• Proporcionar comentarios sobre la publicidad que ves
• Entender por qué se te muestra un anuncio determinado
• Borrar tus datos de anuncios
• Gestionar el nivel de personalización

Lo que debes considerar desde el punto de vista legal y práctico

Este cambio plantea algunas cuestiones que vale la pena que tengas presente. Primero, la diferencia entre privacidad de datos y uso de datos para fines publicitarios. OpenAI señala que no venderá información, pero sí la utilizará internamente para elegir qué anuncios te resulten más relevantes. Esa es una distinción importante pero no siempre clara en la práctica.

Segundo, aunque la empresa ofrece controles sobre personalización, estos sistemas suelen ser complejos de gestionar realmente. Muchos usuarios desconocen exactamente qué datos están siendo utilizados o cómo desactivar funciones de personalización de forma efectiva.

Tercero, si dependes de ChatGPT gratuitamente para trabajo o consultas profesionales, es momento de evaluar si una suscripción de pago te compensa, especialmente si los anuncios pueden resultar distractivos o si prefieres certeza total sobre cómo se manejan tus datos.

OpenAI justifica esta medida como forma de financiar el acceso gratuito y mantener su promesa de democratizar la IA. La lógica es comprensible, pero como usuario tienes derecho a entender exactamente qué cambios implica para tu experiencia y, sobre todo, qué datos están siendo procesados y por qué.

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Spotify desenmascara a la Inteligencia Artificial – 100% Pop Español

Cómo Spotify intenta frenar el fraude masivo de canciones generadas por IA

A partir de septiembre, Spotify etiquetará y segregará todo el contenido creado mediante inteligencia artificial. No se trata de una simple advertencia al oyente: la plataforma eliminará esas canciones de su motor de recomendaciones, de las listas editoriales y de los algoritmos que sugieren música relacionada. Solo aparecerán si las buscas directamente o sigues el perfil del artista.

La medida responde a cifras alarmantes. Las plataformas reciben alrededor de 75.000 canciones generadas por IA cada día, lo que supone casi la mitad de todo lo que se sube. Pero el problema real no es la cantidad, sino el fraude asociado: Spotify estima que el 85% de las reproducciones de esa música procede de bots diseñados para generar ingresos artificiales.

El impacto económico es descomunal. En 2025, la monetización del contenido fraudulento alcanzó casi 2.000 millones de euros, lo que significa que una cuarta parte de los ingresos distribuidos va a parar a «artistas» que no existen.

Proyectos que han saltado a la palestra

• Breaking Rust llegó al número uno de la lista country de Billboard con «Walk My Walk»
• Cain Walker acumuló decenas de millones de reproducciones
• Xania Monet logró colocarse en emisoras de radio convencionales
• Nyla Stone alcanzó un millón de oyentes mensuales en dos meses

Algunos creadores han sido transparentes sobre el uso de herramientas de IA; otros han tenido que admitirlo tras ser cuestionados públicamente. Lo que antes era detectar voces robóticas es hoy casi imposible: la tecnología mejora tan rápido que distinguir una canción artificial de una real requiere análisis técnico.

Qué debes saber como interesado en el sector

Esta situación tiene implicaciones legales y comerciales que van más allá del entretenimiento. Si inviertes, colaboras o tienes derechos sobre catálogos musicales, necesitas entender que plataformas como Spotify, Deezer y Tidal están reaccionando de forma coordinada. Otras como Apple Music ya desmonetiza reproducciones fraudulentas retroactivamente.

Uno de los errores más frecuentes es asumir que la regulación llegará primero. Los tribunales todavía están procesando qué significa «autor» o «compositor» cuando interviene la IA. Las plataformas, presionadas por ingresos fraudulentos y reclamaciones de artistas reales, se adelantan aplicando criterios propios.

Si tu negocio depende de derechos de autor, distribución musical o monetización de contenidos, tienes que revisar cómo están clasificadas tus obras y asegurarte de que tus contratos con terceros incluyen cláusulas sobre inteligencia artificial y autenticidad de contenido.

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«La Inteligencia Artificial ha venido a salvar a la Realidad Aumentada: sacar siempre el móvil es un paso que no querremos dar»

Gafas inteligentes y asistentes de IA: el fin del móvil siempre en la mano

La Realidad Aumentada llevaba años buscando su momento. Parecía una tecnología fascinante pero sin aplicaciones claras, condenada a ser una curiosidad más en las ferias de innovación. Hoy esa situación ha cambiado radicalmente, y lo ha hecho gracias a la irrupción de los asistentes de Inteligencia Artificial con los que millones de personas ya interactúan a diario.

La clave está en el dispositivo. Los cascos voluminosos están dando paso a gafas convencionales, transparentes, que funcionan como ventanas hacia capas digitales de información. Imagina unas gafas normales, pero que muestran datos directamente en el cristal. No necesitas apartar la vista del mundo real para acceder a esa información. El caso más obvio sería una navegación GPS integrada: ves las indicaciones del recorrido superpuestas en la calle misma, sin bajar la mirada al móvil.

Lo interesante es cómo la IA crea la razón de ser que estas gafas necesitaban. Cuando la gente ya habla naturalmente con un asistente inteligente, sacar el móvil del bolsillo empieza a sentirse como un paso innecesario. Un paso más. Es entonces cuando unas gafas con cámara integrada y capacidad para captar tu contexto visual adquieren valor real: tu asistente puede ver lo que ves, entender tu situación y responderte sin que tengas que describir nada.

Para quienes trabajan en el sector inmobiliario o jurídico, esto tiene implicaciones concretas. Las herramientas de visualización en 3D, los recorridos virtuales de propiedades, la documentación superpuesta sobre un bien inmueble, todo ello cobra una dimensión completamente diferente cuando no requiere que el usuario esté pegado a una pantalla. La experiencia se vuelve más fluida, más natural.

Pero hay un detalle importante que a menudo se pasa por alto: estos dispositivos requieren infraestructuras de software robustas. El motor gráfico que dibuja en tiempo real esa realidad aumentada, los sistemas operativos especializados, la sincronización con los agentes de IA, todo debe funcionar de forma invisible al usuario. No puede haber lag, ni errores, ni desconexiones. Es mucho más exigente que lo que estamos acostumbrados.

Además, antes de que estas gafas se generalicen, habrá que resolver cuestiones sobre privacidad, seguridad de datos y regulación. Una gafas con cámara que captura constantemente el entorno plantea dudas legales obvias: ¿qué se graba?, ¿quién accede a esos datos?, ¿cómo se protegen?

Lo que está claro es que el cambio viene. No porque sea ciencia ficción, sino porque responde a una necesidad real: hacer la tecnología menos intrusiva, menos exigente en términos de atención. El móvil que siempre sacamos será, eventualmente, algo que ni necesitamos sacar.

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Google Pixel 11 Pro, análisis: la cámara con inteligencia artificial que lleva la fotografía móvil hasta los 120 aumentos

La cámara como protagonista del nuevo Pixel 11 Pro

Google sigue sin pretender revolucionar el mercado de los móviles de gama alta. Su Pixel 11 Pro, que llega a partir del 20 de agosto por 1.199 euros, apunta hacia otra dirección: llevar al extremo aquello que ya funciona bien. La fotografía, la integración entre componentes y las herramientas inteligentes son el núcleo del dispositivo. Lo interesante es que lo hace sin buscar sorprender mediante funciones llamativas, sino proporcionando ayuda en el momento preciso.

La pantalla de 6,3 pulgadas es uno de los cambios más notables. Se trata de un panel LTPO OLED Super Actua capaz de ajustar su frecuencia de refresco entre 1 y 120 Hz. Esto significa fluidez cuando la necesitas y ahorro de batería cuando todo permanece estático. El brillo llega a 3.600 nits, lo que facilita leer en plena luz del sol sin perder contraste. Google ha añadido un revestimiento antirrayaduras que promete el doble de resistencia frente a daños superficiales respecto a generaciones anteriores.

Donde de verdad Google invierte esfuerzo es en la fotografía. El sistema trasero combina tres cámaras: una principal de 50 megapíxeles con sensor de 1/1,3 pulgadas y apertura ƒ/1,68, una ultra gran angular de 48 megapíxeles con 123 grados de campo visual, y un teleobjetivo de 48 megapíxeles. Este último es donde se concentra la innovación más agresiva. Mantiene zoom óptico de cinco aumentos pero añade un Zoom Pro que alcanza hasta 120 aumentos. Ten en cuenta que esta cifra máxima no funciona en todos los modos ni resoluciones, y depende mucho de la luz y la estabilidad de la escena.

El sensor del teleobjetivo capta un 30% más de luz que el de la generación anterior. Eso permite trabajar con más margen en condiciones de poca iluminación. El modo Retrato ahora también llega a los cinco aumentos, útil si necesitas distancia para retratos espontáneos sin incomodar al sujeto.

La Visión Nocturna Instantánea es otro punto fuerte. Captura imágenes en oscuridad 4,5 veces más rápido que antes. Aquí la ventaja no es solo iluminar lo oscuro, sino reducir el tiempo que debes mantener el teléfono inmóvil y disminuir el riesgo de que el movimiento arruine la foto.

En vídeo, el dispositivo graba en 8K a 24 o 30 fotogramas por segundo, además de 4K en múltiples velocidades. El procesador Tensor G6 realiza un trabajo considerable de procesamiento en tiempo real.

Físicamente, el Pixel 11 Pro mide 15,2 centímetros de alto, 7,1 de ancho y 0,8 de grosor, con 204 gramos. Está disponible en cuatro colores: Arenisca, Verde oliva, Gris niebla y Obsidiana mate. Tiene certificación IP68 contra polvo y agua, aunque no es sumergible y los daños por líquidos no están garantizados.

Lo importante que debes considerar: este tipo de especificaciones de zoom extremo funcionan mejor con buena luz. Si fotografías frecuentemente en condiciones difíciles o confías mucho en los aumentos máximos, comprueba previamente cómo se comporta en tu contexto habitual. La continuidad estética entre distintas focales es interesante para vídeo, pero el resultado final dependerá del procesamiento que Google aplique en cada momento.

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Análisis de Pictet: Inteligencia Artificial, mercado laboral y paradoja de Jevons | RankiaPro

Cuando la tecnología destruye empleos pero crea otros: la paradoja económica que no ves

Que la inteligencia artificial automatiza tareas es obvio. Menos evidente es lo que sucede después. Cuando una máquina realiza el trabajo de diez personas, no necesariamente pierden empleo diez trabajadores. La economía funciona de forma más compleja, y entender ese mecanismo te ayuda a interpretar mejor qué está ocurriendo realmente en el mercado laboral.

El efecto rebote, conocido también como paradoja de Jevons, explica cómo la tecnología que reduce costes termina generando más demanda, no menos. Cuando bajó el precio de la energía mecánica gracias al vapor, se consumió más, no menos. Lo mismo ocurre ahora: la IA abarata servicios, esto atrae a más clientes y genera nuevas necesidades que antes eran inviables comercialmente.

Un ejemplo práctico: los cajeros automáticos redujeron el personal necesario por sucursal bancaria, pero los menores costes permitieron abrir más oficinas. El empleo en banca continuó creciendo durante años. Solo cayó cuando la banca digital y móvil sustituyó completamente la sucursal como modelo, no antes.

Los datos actuales no muestran una crisis de empleo causada por IA. En Estados Unidos, el ajuste de plantillas tecnológicas tiene más que ver con la normalización excesiva de contrataciones tras la pandemia que con la adopción de inteligencia artificial. Los estudios de campo son reveladores: desarrolladores de software completaron tareas 26% más rápido. Consultores con acceso a ChatGPT-4 trabajaron 25% más eficientemente. Esos aumentos de productividad abren mercados nuevos y crean empleos diferentes.

Donde sí hay riesgo real es en ocupaciones específicas: tareas administrativas rutinarias, procesamiento de datos puro, trabajo cognitivo codificable. Son trabajos donde la máquina no complementa al humano, sino que lo sustituye directamente. Ahí sí la IA puede desplazar trabajadores de forma sostenida.

Lo que cambia es la naturaleza del trabajo. La IA elimina lo repetitivo y empuja hacia la creatividad, la negociación, la interacción con clientes. Eso requiere trabajadores diferentes, con otras habilidades. Aquí está el punto crítico: la brecha entre lo que la tecnología puede hacer y lo que la organización está preparada para adoptar. Muchas empresas automatizan tareas pero no reorganizan flujos de trabajo ni invierten en formación. Entonces la productividad teórica no se materializa.

Para que el empleo no se contraiga, necesitan ocurrir tres cosas simultáneamente. Primero, que aparezcan nuevos sectores y servicios complementarios. Segundo, que empresas nuevas con bajos costes de entrada usen la IA para entrar en mercados. Tercero, que los trabajadores desplazados encuentren acceso al capital y a formación para reinventarse. Sin eso, la IA genera desigualdad: unos prosperan, otros quedan atrás.

El mercado laboral se reordena, no desaparece. Pero ese reordenamiento no es automático ni indoloro. Requiere política industrial activa, educación y capital disponible para quienes quedan fuera. Sin eso, tienes automatización sin beneficio social distribuido.

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Los anuncios llegan a ChatGPT en Europa: OpenAI adopta el modelo de Meta y Google para disparar sus ingresos

La publicidad llega a ChatGPT en Europa: cómo cambia el negocio de OpenAI

OpenAI ha comenzado a desplegar anuncios en ChatGPT en Europa, seis meses después de que iniciara las pruebas en Estados Unidos. Se trata de un giro importante en el modelo de negocio de la plataforma, que hasta ahora se sostenía principalmente en suscripciones de pago y acceso empresarial.

Las campañas publicitarias se gestionarán a través de grandes agencias intermediarias: Publicis, WPP, Omnicom, MediaPlus, Havas y Dentsu. Esto significa que los anunciantes no tratan directamente con OpenAI, sino que canalizan sus inversiones a través de estos intermediarios especializados en compra y gestión de espacios publicitarios.

La compañía ha querido dejar clara su posición sobre cómo funcionará la publicidad dentro de la plataforma. Los anuncios estarán diferenciados visualmente de las respuestas normales, no interferirán en la calidad o contenido de lo que ChatGPT te devuelve, y —aspecto crucial— los anunciantes jamás tendrán acceso a tus conversaciones. Mantiene el control sobre qué ve cada usuario.

Este movimiento alinea el modelo de OpenAI con el de Meta y Google, empresas cuya rentabilidad descansa fundamentalmente en la publicidad dirigida. Con más de 1.000 millones de usuarios activos a nivel mundial desde julio, OpenAI enfrenta una realidad económica que la obliga a diversificar ingresos. El desarrollo y el mantenimiento de la infraestructura de inteligencia artificial es extraordinariamente costoso, y los modelos gratuitos financiados solo con suscripciones premium tienen un techo claro.

Qué debes considerar como usuario

• Privacidad de tus conversaciones: aunque OpenAI lo deja escrito, verifica siempre las políticas de privacidad específicas cuando comiences a ver anuncios. La separación entre publicidad y datos no siempre es tan clara en otras plataformas.
• Posible degradación de experiencia: aunque prometan que no influirá en el contenido, la presencia de publicidad modifica invariablemente cómo usamos una herramienta. Ten conciencia de ello.
• Diferencia entre servicio gratuito y de pago: es probable que la versión de suscripción premium quede libre de anuncios. Evalúa si ese diferencial justifica el coste para ti.

Para empresas que usen ChatGPT en sus procesos internos, este cambio apenas tiene impacto. Pero si tu negocio depende de mantener control sobre dónde y cómo aparece tu contenido en plataformas digitales, es un punto que conviene monitorizar, especialmente si considerabas ChatGPT como canal de comunicación hacia tus clientes.

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Un experto afirma que la inteligencia artificial atraviesa un «estancamiento» en su evolución fundamental

Los límites reales de la inteligencia artificial que nadie te cuenta

Cuando escuchas hablar de inteligencia artificial, probablemente oyes promesas de revolución tecnológica. Pero hay un detalle que conviene que tengas claro: según especialistas del sector, la IA lleva un tiempo sin avanzar en lo fundamental. Los algoritmos que mueven GPT y sus competidores mantienen la misma arquitectura sin cambios significativos, lo que plantea una pregunta incómoda sobre si realmente estamos ante una transformación o ante un espejismo tecnológico.

El problema económico es brutal. Las grandes empresas que ofrecen estos servicios operan con pérdidas, incluso cuando cobran suscripciones. El gasto energético supera los ingresos. Eso es insostenible. Y cuando algunas compañías decidieron reemplazar a programadores por sistemas de IA, descubrieron que la factura era más cara que pagar salarios. Además, aquellos sistemas requieren supervisión humana constante porque cometen errores. Mantener equipos especializados solo para corregir lo que la máquina falla tampoco sale a cuenta.

Hay otro problema de fondo. La arquitectura actual, basada en algoritmos autoregresivos, tiene límites técnicos que impedirán avances reales mientras se mantenga ese modelo. No es un problema que la inversión o las nuevas leyes vayan a resolver. Un castillo de naipes sigue siendo frágil aunque le des más dinero.

Lo que debes mirar si trabajas con tecnología

• Los sistemas de IA necesitan datos para funcionar. Muchos casos legales e impugnaciones giran precisamente alrededor de cómo se obtienen, se usan y se protegen esos datos.
• La fiabilidad actual es limitada. Si tu negocio depende de que un sistema de IA funcione sin errores, vas a necesitar personas que validen su trabajo. Eso debe estar previsto en tu presupuesto y en tus procesos.
• El marco regulatorio en Europa es más restrictivo que en otras regiones. Eso puede ralentizar la adopción, pero también protege. Conoce qué dice la ley antes de implementar cualquier solución.

El debate sobre la sostenibilidad de la IA no es teórico. Afecta a decisiones reales: si invertir en automatización con IA, cómo organizar equipos, qué riesgos legales asumir. Entender que la tecnología tiene límites técnicos y económicos reales, no solo promesas, es el primer paso para usarla con criterio.

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Sadeco se apoyará en la inteligencia artificial para mejorar la recogida de basura, rutas y ubicación de contenedores

Cómo la inteligencia artificial rediseña la gestión de residuos urbanos

Las ciudades producen volúmenes crecientes de basura, y la gestión tradicional de contenedores se enfrenta a un problema recurrente: no siempre coinciden el lugar donde los pones, su capacidad y la frecuencia de vaciado con la realidad del terreno. Un proyecto europeo busca resolver esto mediante datos y algoritmos.

El proyecto Dicore, coordinado por Sadeco en Córdoba, aplica análisis de datos e inteligencia artificial para que las administraciones tomen decisiones más precisas sobre dónde situar contenedores, cuánta capacidad necesitan y cuándo vaciados. La herramienta tiene en cuenta variables como la cantidad de población en cada zona, la actividad empresarial, el urbanismo y los patrones reales de generación de residuos que los propios ciudadanos generan.

¿Por qué importa esto desde el punto de vista jurídico y empresarial? Porque optimizar la recogida de basura tiene implicaciones directas en varios ámbitos:

• Reduce costes operacionales innecesarios derivados de vaciados prematuros o rutas ineficientes.
• Mejora la calidad de vida urbana al evitar contenedores desbordados o atrasos en la limpieza.
• Facilita el cumplimiento de normativas europeas sobre gestión de residuos.

El proyecto cuenta con financiación del programa Interreg VI-A España-Portugal (Poctep) para el período 2021-2027, complementada con fondos Feder. El presupuesto total asciende a 829.014 euros y la duración prevista es de 30 meses. Sadeco lidera los trabajos, coordina a socios españoles y portugueses, y desarrolla la prueba piloto en terreno.

Un error común en la administración pública es asumir que los modelos de gestión de residuos son estáticos. En realidad, los hábitos de consumo y generación de basura varían según la época del año, el tipo de barrio, la proximidad a comercios o zonas residenciales, e incluso cambios demográficos. Las soluciones que funcionaban hace cinco años pueden ser ineficientes hoy. Por eso la aproximación data-driven tiene potencial: permite ajustes dinámicos basados en información real.

Si eres responsable de una administración local o una empresa de servicios urbanos, esta iniciativa refleja una tendencia clara: la transformación digital de la gestión municipal. Los sistemas de inteligencia artificial no son una moda, sino una herramienta práctica para reducir costes, mejorar la prestación del servicio y cumplir con regulaciones cada vez más exigentes sobre sostenibilidad y eficiencia.

En el contexto normativo español y europeo, donde la directiva de economía circular y los objetivos de sostenibilidad medioambiental son cada vez más vinculantes, proyectos como este anticipan lo que probablemente será obligatorio en los próximos años: demostrar que la gestión de residuos es eficiente, auditable y basada en criterios objetivos, no en estimaciones.

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ChatGPT lanza anuncios en España: así decidirá OpenAI qué publicidad mostrarte

La publicidad llega a ChatGPT en España: qué debes saber sobre cómo te afectará

A partir del 24 de agosto, ChatGPT mostrará anuncios en España como parte de su expansión a 31 mercados europeos. No es algo nuevo globalmente —OpenAI ya lleva aproximadamente medio año con este modelo en otros territorios—, pero marca un cambio importante en cómo funciona la plataforma aquí.

La publicidad no llegará a todos los usuarios. Solo verán anuncios quienes tengan los planes gratuito (Free) y Go. Si prefieres evitarlos, existen planes de pago más caros donde no aparecerán. Esto es relevante: según OpenAI, esos dos niveles representan más del 90% de la base total de usuarios.

¿Cuándo verás un anuncio? Solo cuando hagas una pregunta que sugiera intención comercial directa. OpenAI estima que aproximadamente un 20% de las consultas que recibe tienen este perfil: cuando alguien está investigando un producto o servicio y se acerca el momento de la compra. El anuncio aparecerá después de que ChatGPT haya respondido tu pregunta, separado claramente del contenido generado por la inteligencia artificial mediante una línea gris. Nunca dentro de la respuesta.

Lo que OpenAI promete: tres principios clave

• Independencia de la respuesta. OpenAI sostiene que dispone de dos sistemas separados: uno para generar respuestas orgánicas y otro para publicidad. Que una marca pague para anunciarse no influye en lo que ChatGPT te contesta. La respuesta que recibes es la misma con o sin anuncios después.
• Privacidad de las conversaciones. En la UE, OpenAI dice que solo muestra publicidad basada en tu pregunta actual, no en tu historial completo. Y asegura que nunca comparte detalles de tus conversaciones con los anunciantes.
• Elección y control. Puedes evitar toda publicidad contratando un plan de suscripción de mayor precio.

El contexto importa. ChatGPT recibe preguntas mucho más detalladas que un buscador tradicional. Mientras que en Google escribes tres o cinco palabras (por ejemplo, «mejor teléfono»), en ChatGPT típicamente formulas entre 10 y 40 palabras. Esa diferencia es crucial para OpenAI: cuanta más información proporciones sobre tu presupuesto, necesidades y circunstancias, mejor puede ajustar el anuncio que aparecerá después de su respuesta.

Desde el punto de vista jurídico y de protección de datos, esto merece atención. La promesa de que solo se usa la consulta actual y que no se comparten detalles con anunciantes es importante verificar en la práctica. Cualquier usuario interesado debería revisar cuidadosamente los términos de servicio y la política de privacidad cuando esta función esté activa.

Un aspecto que conviene no pasar por alto: el modelo de selección de anuncios. OpenAI maneja «muchos millones de anuncios» y debe decidir cuál encaja mejor con tu pregunta. Esto implica un análisis automatizado de lo que preguntaste. El riesgo habitual en estos sistemas es que la precisión del emparejamiento mejore con el tiempo mientras se recopilan más datos sobre patrones de consultas.

Si tu plan es seguir usando ChatGPT gratis o con el plan Go, estate preparado para ver publicidad contextualizada a partir de finales de agosto. Si eso no es algo que quieras aceptar, es el momento de revisar si una suscripción de pago tiene sentido para tu uso.

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¿Se le ha acabado la cuerda a la inteligencia artificial? Morgan Stanley es optimista

El mercado desconfía de la IA, pero los números sugieren otra cosa

En las últimas semanas, las acciones vinculadas a inteligencia artificial han perdido valor. Aunque las grandes tecnológicas mantienen resultados sólidos, los inversores cuestionan cada vez más si estas empresas conseguirán rentabilizar el dineral que están gastando en desarrollar y desplegar esta tecnología. Es un movimiento comprensible: cuando inviertes miles de millones, alguien quiere ver retorno.

Pero Morgan Stanley Research sostiene que lo que está pasando responde más a comportamientos especulativos a corto plazo que a un verdadero problema de viabilidad del sector. Según el análisis de la firma, la demanda de capacidad computacional para IA superará notablemente a la oferta disponible durante los próximos años. Además, las capacidades de esta tecnología deberían mejorar a un ritmo acelerado, lo que reforzaría el valor de toda la infraestructura que sustenta el ecosistema.

Stephen Byrd, responsable de Investigación Temática en Morgan Stanley, dibuja una analogía interesante: describe esta infraestructura como una «autopista de la inteligencia» que acabará generando beneficios económicos significativos a escala global. Y añade algo importante: ahora mismo, tras la corrección de precios reciente, ve una oportunidad de compra inusualmente atractiva.

Las preocupaciones que más ruido hacen

Los inversores tienen varias dudas sobre la mesa. La más visible es que las empresas empiecen a limitar el consumo de «tokens» —unidades básicas de procesamiento de IA— por empleado para controlar costes. Esto desalentaría el «tokenmaxxing», es decir, gastar recursos en IA sin generar resultados empresariales reales. Morgan Stanley responde que los datos indican que el consumo medio de tokens por trabajador es actualmente bajo, con amplio margen para crecer.

Otra inquietud es la competencia de modelos chinos más económicos. Es cierto que algunas empresas emergentes chinas han desarrollado sistemas comparables a los estadounidenses con costes de desarrollo significativamente inferiores. Pero aquí entra en juego la paradoja de Jevons: cuando mejoras la eficiencia, reduces costes y acaba aumentando la demanda total. Eso beneficia a quien proporcione la capacidad computacional.

También preocupa la velocidad de construcción de infraestructura. Los centros de datos enfrentan obstáculos reales: falta de trabajadores especializados, limitaciones energéticas y resistencia política en algunos estados estadounidenses. Morgan Stanley lo reconoce como una preocupación válida, pero lo ve más como un obstáculo temporal que como un freno definitivo.

Por qué el dinero sigue fluyendo

Las grandes tecnológicas —Microsoft, Amazon, Meta, Alphabet y otras— están invirtiendo cantidades sin precedentes. Morgan Stanley estima que gastarán entre 1,2 y 1,4 billones de dólares en 2027 y 2028. Estos números no son aleatorios: reflejan la confianza de estas compañías en que los retornos futuros justificarán el desembolso actual.

Mientras ese flujo de inversión continúe, habrá demanda constante de productos, servicios y materias primas asociadas. Desde aquí, la recomendación apunta hacia empresas capaces de resolver los cuellos de botella principales: proveedores de energía limpia, fabricantes de infraestructura para centros de datos o especialistas en solucionar la escasez de mano de obra cualificada.

Como lector, la lección práctica es que las correcciones de precio en tecnología suelen obedecer más al comportamiento emocional del mercado que a cambios fundamentales en la viabilidad de largo plazo. Cuando esto sucede, conviene distinguir entre el ruido de corto plazo y las tendencias estructurales que seguirán alimentando inversión durante años.

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