Infografías | El carácter binario de la Inteligencia Artificial: luces y sombras
La aspiración de recrear y amplificar las capacidades humanas en una entidad mecánica automatizada con la que poder interactuar se perpetúa a lo largo de la historia y alrededor del mundo. Recientemente, la Inteligencia Artificial se presenta como una de sus iteraciones más conseguidas. Sin embargo, da lugar a grandes interrogantes: ¿cumplirá con las expectativas depositadas? ¿Quién liderará su desarrollo y con qué implicaciones? ¿Qué repercusiones tendrá para la economía del futuro? ¿Cuáles son las implicaciones éticas?
LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL MEJORA DÍA A DÍA (RENDIMIENTO DE LOS PRINCIPALES MODELOS DE PROCESAMIENTO LINGÜÍSTICO MASIVO (LLMS) DE CHINA Y EEUU (2025))
Según el informe de referencia sobre IA, el Artificial Intelligence Index Report 2025, de la Universidad de Stanford, los modelos de IA cada vez más se acercan a algunos umbrales de desarrollo humano, superándolos incluso en áreas del procesamiento visual, lingüístico o matemático. No obstante, todos presentan carencias importantes en cuanto al razonamiento lógico, y una cierta tendencia a la alucinación, que la hace poco fiable en tareas muy complejas o de alto riesgo.
CHINA Y EEUU SE DISPUTAN EL LIDERAZGO EN ESTE TERRENO (RENDIMIENTO DE LOS PRINCIPALES MODELOS DE LENGUAJE DE GRAN ESCALA (LLMS) DE CHINA Y EEUU (2025) )
Aunque EEUU sigue a la cabeza de la innovación y desarrollo de la IA, China avanza a pasos de gigante y, con inversiones mucho menores, consigue resultados similares. El caso paradigmático fue el lanzamiento en enero de 2025 de Deepseek, un Gran Modelo de Lenguaje (LLM) que según la compañía, costó solamente 6 millones de dólares entrenar (muy por debajo de los 100 millones que costó ChatGPT-4 en 2023).
EL USO DE LA IA SE ESTÁ EXTENDIENDO EN NUESTRA VIDA COTIDIANA. CAMBIO EN EL USO DE LA IA POR REGIONES DEL MUNDO (2023 VS. 2024)
Según datos publicados por OpenAI en diciembre de 2024, ChatGPT recibía ya 1.000 millones de peticiones diarias, y era la quinta página web más visitada del mundo. También se producían 78 millones de imágenes al día, como las ilustraciones inspiradas en las del estudio Ghibli o la caracterización como muñecas Barbie, cuyo valor añadido es muy cuestionable. No obstante, la IA se integra crecientemente en todo tipo de dispositivos (desde teléfonos inteligentes a aplicaciones o servicios de atención al cliente).
¿ES UN MODELO RENTABLE? COSTE ESTIMADO DE ENTRENAR A LOS DIVERSOS MODELOS DE IA (2017-24, MILLONES DE DÓLARES)
Debido a la opacidad de las compañías, los pocos datos disponibles son inferidos por investigadores. En cuanto a la rentabilidad actual de negocio, esta tecnología es altamente deficitaria (véase Zitron, 2025) y hay quien afirma que sigue un patrón de burbuja (similar al de las subprime). También consume recursos, energéticos y de investigación, con un reducido retorno social. En 2024, OpenAI gastaba 2,35 dólares por cada dólar ingresado. Sus versiones de pago y las licencias de uso a terceros determinarán su futuro, ya que solo el 3% de sus usuarios habituales opta por la opción de pago, y su penetración en el tejido empresarial es reducida. Para ser rentable, OpenAI debería triplicar sus ingresos a finales de 2025.
¿ES UNA INDUSTRIA SOSTENIBLE AMBIENTALMENTE?
Actualmente no es posible acceder a cifras reales de consumo energético, ya que las compañías son opacas. Esto obliga a un cálculo inverso, basado en inferencias, que se complica de nuevo, por el secretismo de las empresas implicadas. No todos los procesos (texto, imagen, vídeo HR, generación o inferencia) ni los diversos modelos consumen lo mismo, ni lo hacen los centros de datos que procesan las peticiones. A modo de ejemplo, las emisiones de una misma consulta realizada en California o en Virginia generan casi el doble de emisiones de carbono a la atmósfera, ya que Virginia, precisamente el estado de EEUU que acoge más data centers, genera más de la mitad de su electricidad a partir de gas natural. No obstante, diversos proyectos de investigación en marcha han estimado posibles consumos. Y los cálculos apuntan a que los 3.000 centros de datos existentes en EEUU consumieron en 2024 la misma electricidad que Tailandia ese mismo año (200 terawatt/hora) y se espera que consuman el 12% de la electricidad en EEUU en 2028.
Si trasladamos un potencial consumo medio (1.080 Joules) asignado a una consulta típica a ChatGPT-4, y lo multiplicamos por los 1.000 millones de consultas de texto diarias (excluyendo imágenes), el consumo equivale a 10.400 hogares de EEUU en un año. Y los cálculos prevén que en 2028, sea el equivalente al 22% de los hogares estadounidenses. La solución que plantean Meta, Amazon y Google es triplicar la capacidad de generar energía nuclear en el mundo en 2050. Además de los altos ejecutivos retribuidos con salarios de seis cifras en Silicon Valley, la fuerza laboral detrás de la digitalización la componen millones de pequeños asalariados que realizan tareas repetitivas y estresantes de moderación de contenido, almacenamiento y distribución de paquetería o etiquetaje de datos, con magros derechos laborales y una exigencia elevada por objetivos, que llega a incluir el registro biométrico de datos vitales.
