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Informe Estratégico de CPGNNews SR-001/2026 | Autor: Yvon Bonhomme | Octubre de 2026.

CPGNNews — Medio Internacional Independiente de Interés Público | Investigación • Análisis • Periodismo.

¡Nacidos en el Caribe, abiertos al mundo!

LA ERA DE LA INTELIGENCIA DESATADA

La humanidad ante una encrucijada de posibilidades: la inteligencia artificial, el futuro del trabajo y la nueva arquitectura del poder mundial.

En determinados momentos de su historia, la humanidad desarrolla una tecnología que no se limita a transformar sus herramientas, sino que modifica profundamente su manera de vivir, trabajar, producir, comunicarse y comprender el mundo. La imprenta amplió las fronteras del conocimiento. La máquina de vapor aceleró la transformación industrial. La electricidad modificó profundamente las sociedades, mientras que la informática e Internet acercaron los continentes, multiplicaron los intercambios y redefinieron las relaciones entre las personas, las empresas y los Estados. Hoy se perfila una nueva ruptura, potencialmente aún más profunda, porque afecta no solo a los medios de los que dispone la humanidad, sino también a determinadas capacidades intelectuales, a sus sistemas de toma de decisiones y a los fundamentos mismos de su organización económica y social. Esta transformación tiene un nombre: inteligencia artificial.

Por primera vez a una escala semejante, los sistemas diseñados por el ser humano pueden analizar enormes volúmenes de información, generar textos, imágenes y contenidos audiovisuales, traducir idiomas, apoyar la investigación científica, detectar determinadas anomalías, escribir código, optimizar procesos industriales y contribuir a decisiones que antes estaban reservadas a profesionales altamente especializados. En laboratorios, hospitales, universidades, administraciones públicas, empresas, explotaciones agrícolas y hogares, sus aplicaciones se multiplican a una velocidad que a menudo supera la capacidad de las instituciones para comprender todas sus implicaciones. Lo que hasta hace poco pertenecía principalmente al ámbito de la investigación experimental se está convirtiendo progresivamente en un componente de la vida cotidiana, de la competencia económica y de las estrategias de las grandes potencias.

Sin embargo, la importancia histórica de esta transformación no reside únicamente en el rendimiento de las máquinas. También radica en la posible redistribución de las capacidades, la riqueza y el poder. La inteligencia artificial puede permitir que una pequeña empresa acceda a herramientas antes reservadas a las grandes organizaciones, que un investigador avance con mayor rapidez en determinadas etapas de su trabajo, que un docente diversifique sus métodos pedagógicos, que un agricultor gestione mejor sus recursos o que una comunidad aislada se beneficie de servicios cuyo acceso resultaba hasta ahora difícil. También puede reforzar la posición de las empresas que controlan los datos, los procesadores, los centros de cómputo, las plataformas y el capital necesarios para su desarrollo. Puede ampliar el acceso al conocimiento y, al mismo tiempo, concentrar los medios para producirlo y distribuirlo. Puede favorecer la autonomía de las personas y generar nuevas formas de dependencia. Puede abrir perspectivas inéditas para las economías menos avanzadas, pero también profundizar su marginación si carecen de las infraestructuras, las competencias y las inversiones indispensables.

En esta contradicción se encuentra uno de los grandes desafíos de nuestra época. La inteligencia artificial no constituye, por naturaleza, ni una promesa universal de prosperidad ni una amenaza inevitable para la humanidad. Sus consecuencias dependerán de las decisiones científicas, económicas, políticas y éticas que orienten su desarrollo, de las instituciones encargadas de regularla y de la capacidad de las sociedades para compartir los beneficios de sus avances. Una tecnología capaz de aumentar considerablemente la productividad no garantiza que los trabajadores reciban automáticamente mayores ingresos. Una economía capaz de generar más riqueza no garantiza que esta se distribuya de manera más equitativa. Una sociedad dotada de herramientas de información más potentes no necesariamente estará mejor informada. Del mismo modo, un mundo tecnológicamente más conectado no se vuelve de manera espontánea más justo, más pacífico o más solidario.

La cuestión central, por tanto, no consiste simplemente en determinar hasta dónde podrán avanzar las máquinas. Consiste en establecer qué futuro construirán con ellas las sociedades humanas, quién tendrá la autoridad para tomar decisiones, quién se beneficiará de los aumentos de productividad, quién asumirá los costes de la transición y quién corre el riesgo de quedar al margen. Detrás de cada modelo computacional, cada inversión industrial, cada proceso de automatización y cada nueva aplicación existen decisiones que afectan directamente a los intereses humanos. Estas decisiones conciernen a la dignidad del trabajo, la libertad de pensamiento, el acceso a la educación, la protección de los datos personales, la soberanía de los pueblos, la responsabilidad de las instituciones y el lugar que las sociedades desean reservar a la persona humana en un entorno cada vez más automatizado.

El trabajo es uno de los ámbitos en los que estas interrogantes adquieren mayor concreción. Para millones de personas representa mucho más que una fuente de ingresos. Organiza la vida cotidiana, contribuye a la identidad individual, favorece las relaciones sociales, permite transmitir competencias y ofrece a cada persona la posibilidad de participar en la vida colectiva. En numerosas familias, el empleo sigue siendo la principal barrera frente a la pobreza y uno de los pocos medios para alcanzar cierta seguridad material. En las economías frágiles, puede representar una vía para salir de la precariedad; en las sociedades envejecidas, contribuye a financiar los sistemas de protección social; en los países en desarrollo, constituye un factor decisivo para la estabilidad, la cohesión y la confianza en el futuro.

Cuando los sistemas automatizados comienzan a realizar tareas que antes desempeñaban las personas, la transformación va mucho más allá de una cuestión de eficiencia. Algunas actividades pueden desaparecer, otras reducirse, mientras surgen nuevas ocupaciones y las profesiones existentes se reorganizan. Algunos trabajadores pueden liberarse de tareas repetitivas o peligrosas, mientras que otros pueden perder parte de su autonomía, ver devaluadas sus competencias o verse obligados a adquirir nuevas cualificaciones en condiciones difíciles. Los efectos variarán según los sectores, los países, los niveles de cualificación, las políticas públicas y la capacidad de las empresas para acompañar las transiciones. Sería tan imprudente predecir la desaparición generalizada del trabajo como prometer que todas las personas encontrarán de manera natural su lugar en la nueva economía. El desafío consiste en comprender las transformaciones reales, distinguir las posibilidades de las certezas y preparar a las sociedades antes de que los costes humanos se vuelvan insostenibles.

Esta transición plantea también una cuestión de justicia intergeneracional. Los niños que ingresan hoy en la escuela probablemente ejercerán, a lo largo de su vida profesional, ocupaciones cuyos perfiles todavía no están plenamente definidos. Los estudiantes tendrán que aprender a trabajar con herramientas capaces de producir respuestas con rapidez, sin renunciar al desarrollo del juicio propio, la creatividad, el pensamiento crítico y la capacidad de distinguir la información fiable de las afirmaciones engañosas. Los docentes deberán replantearse determinados métodos de aprendizaje. Los responsables políticos tendrán que anticipar las consecuencias para el empleo, la fiscalidad, la formación y la protección social. Las empresas deberán determinar cómo integrar estas tecnologías sin tratar a los trabajadores como simples variables de ajuste. Por su parte, las familias tendrán que acompañar cambios que afectan simultáneamente a la educación, las perspectivas profesionales y la manera en que los jóvenes se preparan para el futuro.

Sin embargo, ninguna de estas cuestiones puede resolverse observando únicamente a las grandes economías industriales. El futuro de la inteligencia artificial también se está configurando en países que disponen de recursos financieros limitados, infraestructuras digitales incompletas o acceso insuficiente a un suministro energético fiable. Se configura en las zonas rurales donde la conectividad sigue siendo frágil, en las escuelas que carecen de equipamiento, en las lenguas con escasos recursos digitales, en las pequeñas empresas que no pueden financiar por sí solas su transformación y en las comunidades cuyas necesidades permanecen alejadas de las prioridades de los grandes mercados tecnológicos. También se configura en sociedades que afrontan la pobreza, los desastres naturales, las crisis institucionales y los desplazamientos de población, donde las promesas tecnológicas no pueden convertirse en realidad sin inversiones fundamentales en servicios públicos y capacidades humanas.

África, el Caribe, América Latina, parte de Asia y muchas otras regiones cuentan, sin embargo, con recursos humanos, conocimientos locales, capacidades empresariales y tradiciones culturales que pueden contribuir significativamente a esta transformación. Su futuro no debe quedar reducido al papel de consumidores de tecnologías diseñadas en otros lugares, ni al de proveedores de datos, materias primas o mano de obra. Estas sociedades deben poder participar en la investigación, el diseño de herramientas, la definición de normas y la creación de valor. Deben tener la posibilidad de desarrollar aplicaciones adaptadas a sus lenguas, sus economías y sus prioridades sociales. También necesitan disponer de los medios para proteger sus datos, formar a sus poblaciones y negociar alianzas tecnológicas sin renunciar a sus intereses fundamentales. La brecha digital ya no se limita a la diferencia entre quienes tienen conexión a Internet y quienes carecen de ella. Abarca ahora la capacidad de producir tecnología, comprenderla, adaptarla y participar en las decisiones que determinan su utilización.

La dimensión geopolítica de esta revolución es igualmente decisiva. Los Estados que controlan las infraestructuras de cómputo, las cadenas de suministro de semiconductores, el capital, las redes de telecomunicaciones y las tecnologías más avanzadas adquieren importantes ventajas económicas y estratégicas. Las rivalidades entre las grandes potencias ya no se circunscriben a los territorios, los recursos naturales o las capacidades militares tradicionales. Se extienden al control de los datos, los estándares técnicos, la ciberseguridad, los sistemas satelitales, la energía y las condiciones de acceso a las infraestructuras digitales. En este contexto, la dependencia tecnológica puede convertirse en una vulnerabilidad económica, un instrumento de presión diplomática o un factor de fragilidad durante una crisis. La soberanía no significa necesariamente producirlo todo dentro de las propias fronteras; exige, no obstante, comprender las dependencias existentes, diversificar los socios, proteger los intereses esenciales y preservar una capacidad efectiva de decisión.

Esta competencia no se desarrolla en un espacio inmaterial. La inteligencia artificial depende de equipos, minas, fábricas, cables submarinos, centros de datos, redes eléctricas, agua, suelo y cadenas logísticas mundiales. Las infraestructuras que hacen posibles los servicios digitales tienen una huella energética y ambiental que sería irresponsable ignorar. A medida que aumentan las necesidades de cómputo, las sociedades tendrán que encontrar un equilibrio entre la expansión de las capacidades tecnológicas, la disponibilidad de electricidad, la gestión de los recursos hídricos, la reducción de emisiones y las demás necesidades esenciales de la población. Una innovación no puede evaluarse únicamente por su potencia computacional o su rentabilidad financiera. También debe valorarse en función de sus costes materiales, sus consecuencias sociales y su contribución efectiva al bienestar humano.

A estos desafíos se suman las cuestiones de la verdad, la confianza y la responsabilidad. Los sistemas de inteligencia artificial pueden facilitar el acceso a la información y ayudar a analizar asuntos complejos. También pueden generar errores convincentes, reproducir sesgos, amplificar contenidos engañosos y dificultar la identificación del origen de un documento, una imagen o una grabación. En un entorno donde la información influye en las elecciones, los mercados, las relaciones internacionales y la percepción de los conflictos, la capacidad de verificar los hechos se convierte en una condición esencial de la libertad colectiva. La potencia de estas herramientas no exime de responsabilidad a quienes las diseñan, comercializan, utilizan o difunden sus resultados. Por el contrario, hace indispensable una cultura de verificación, transparencia y discernimiento.

No obstante, sería reduccionista contemplar esta revolución únicamente como una sucesión de riesgos. La inteligencia artificial puede contribuir a acelerar determinados descubrimientos científicos, mejorar la detección de enfermedades, apoyar la investigación de nuevos materiales, optimizar el consumo energético, facilitar el aprendizaje y reforzar las capacidades de prevención frente a ciertos desastres. Puede ayudar a las administraciones públicas a organizar mejor sus servicios, permitir a los emprendedores probar ideas a menor coste y ofrecer a las personas con discapacidad nuevas posibilidades de acceso a la información y la comunicación. Estas perspectivas no son automáticas ni están disponibles de manera uniforme para todos. Sin embargo, demuestran que la cuestión no consiste en elegir entre el progreso y su rechazo, sino en determinar las condiciones en las que el progreso puede resultar útil, responsable y compartido.

Precisamente por ello, la inteligencia artificial debe entenderse como una cuestión de civilización. Interpela el significado que las sociedades atribuyen al desarrollo, el lugar que conceden al conocimiento, su concepción de la justicia y su capacidad para organizar una prosperidad que no se mida exclusivamente por la acumulación de riqueza. Si los aumentos de productividad permiten producir más con menos recursos humanos en determinadas tareas, las sociedades tendrán que decidir cómo distribuir esos beneficios, cómo financiar la formación, cómo proteger a las personas afectadas por las transiciones y cómo reconocer las contribuciones que no se reducen a su rendimiento económico. Si las máquinas pueden asumir una proporción creciente del trabajo intelectual, el valor del ser humano no puede reducirse a las tareas que realiza con mayor rapidez o a menor coste que un sistema automatizado. La dignidad humana no depende de la competencia con las máquinas.

Por qué CPGNNews ha elegido examinar esta transformación

CPGNNews ha decidido dedicar un estudio exhaustivo a la inteligencia artificial porque esta transformación se encuentra en la intersección de casi todas las grandes cuestiones que determinan actualmente el futuro de las sociedades humanas. Afecta simultáneamente a la economía, el trabajo, la educación, la ciencia, la cultura, los medios de comunicación, la gobernanza, la seguridad, las relaciones internacionales y la soberanía de los Estados. Modifica las condiciones en las que se produce la riqueza, se adquiere el conocimiento, se toman decisiones y se configuran las relaciones de poder. Por ello, ningún medio de comunicación internacional que aspire a comprender las transformaciones de su tiempo puede tratar la inteligencia artificial como un asunto periférico o como una simple sucesión de innovaciones tecnológicas. Debe examinarla como una fuerza transformadora cuyas consecuencias trascienden ampliamente el sector digital y afectan, en distintos grados, al conjunto de la humanidad.

Para CPGNNews, esta decisión responde también a una responsabilidad editorial concreta: ayudar al público a comprender lo que está en juego detrás de los anuncios espectaculares, las inversiones colosales y las promesas comerciales. El rendimiento de un nuevo modelo, los proyectos industriales de las grandes empresas y las estrategias tecnológicas de las potencias mundiales solo adquieren su verdadero significado cuando se sitúan en su contexto económico, social, humano y geopolítico. ¿Quién controla las infraestructuras indispensables para esta revolución? ¿Quién posee las capacidades de investigación y producción? ¿Quién puede financiar la adaptación de su economía? ¿Qué profesiones se transformarán, qué competencias serán esenciales y qué poblaciones corren el riesgo de quedar al margen? ¿Cómo se distribuirán los beneficios de la productividad? ¿Qué garantías permitirán proteger los derechos, la dignidad y la autonomía de las personas? Son estas preguntas, mucho más que la fascinación por la propia tecnología, las que justifican una investigación periodística rigurosa y sostenida.

Este enfoque reviste una importancia particular para un medio de comunicación nacido en Haití, arraigado en el Caribe y abierto al mundo. La región no puede permitirse descubrir demasiado tarde las consecuencias de una transformación que influirá en las competencias demandadas, las inversiones, los intercambios internacionales, los sistemas educativos y las perspectivas de desarrollo de las próximas décadas. Los países que cuentan con recursos financieros e infraestructuras avanzadas ya buscan reforzar sus capacidades tecnológicas. Las sociedades con recursos más limitados también deben poder comprender las opciones que tienen ante sí, identificar los riesgos de dependencia y preparar a sus poblaciones para los cambios venideros. Para Haití, al igual que para las demás sociedades caribeñas, el desafío no consiste en reproducir mecánicamente los modelos de las grandes potencias, sino en determinar cómo las nuevas capacidades tecnológicas podrían contribuir a la educación, la formación profesional, el emprendimiento, la agricultura, la salud, la resiliencia institucional y la creación de oportunidades económicas adaptadas a las realidades locales.

La perspectiva caribeña no constituye, por tanto, una limitación geográfica de este estudio. Por el contrario, refuerza su alcance universal. Examinar la inteligencia artificial desde una región expuesta a las desigualdades de desarrollo, las vulnerabilidades económicas, las restricciones energéticas y las dificultades de acceso a las infraestructuras permite plantear una pregunta que los discursos centrados en las grandes potencias a veces dejan en segundo plano: ¿en qué condiciones podrá esta revolución beneficiar a quienes todavía no disponen de los medios para dirigirla? Una innovación solo se convierte verdaderamente en progreso compartido cuando sus posibilidades pueden comprenderse, adaptarse y utilizarse más allá de los centros que concentran el capital y las capacidades de decisión. El mundo no puede construir de manera sostenible su futuro tecnológico mientras mantiene a una parte de la humanidad en una situación de dependencia permanente.

Al elegir este tema, CPGNNews pretende cumplir su misión: informar más allá de la actualidad inmediata, analizar más allá de los anuncios y conectar las decisiones adoptadas en los principales centros de poder con las realidades que viven las poblaciones. No se trata de celebrar la inteligencia artificial sin reservas ni de alimentar temores desproporcionados. Se trata de someter sus promesas al examen de los hechos, evaluar sus riesgos con rigor, distinguir las proyecciones de los resultados demostrados y hacer comprensibles las decisiones que determinarán su utilización. La independencia editorial exige precisamente esta distancia crítica: no confundir innovación con progreso, poder con justicia, crecimiento con bienestar ni capacidad técnica con responsabilidad humana.

Este estudio parte, finalmente, de una convicción fundamental: las grandes transformaciones tecnológicas no deben analizarse únicamente desde lo que las máquinas pueden hacer, sino también desde aquello que las sociedades deciden preservar, desarrollar y compartir. CPGNNews considera que el debate sobre la inteligencia artificial concierne a todos los pueblos, todas las generaciones y todas las personas, incluso cuando sus mecanismos parecen lejanos o difíciles de comprender. Afecta al trabajador que se pregunta por el futuro de su profesión, al estudiante que se prepara para una carrera en transformación, al docente que adapta sus métodos, al emprendedor que busca innovar, al responsable público que debe tomar decisiones fundamentadas y al ciudadano que desea comprender las fuerzas que influyen en su futuro.

Por eso CPGNNews ha decidido dedicar este informe a la era de la inteligencia artificial: no para seguir una tendencia, sino para esclarecer una transformación que compromete el destino económico, social y político de la humanidad. Nacido en el Caribe, el medio asume aquí su vocación internacional a partir de una convicción sencilla: comprender el mundo que está surgiendo es una condición indispensable para que los pueblos puedan ocupar su lugar en él, defender su dignidad y participar en las decisiones que configurarán su futuro.

Una responsabilidad colectiva ante una nueva forma de poder

El desafío es doble. Por una parte, es necesario comprender con rigor las transformaciones tecnológicas, económicas y geopolíticas en curso, sin ceder a pronósticos espectaculares ni minimizar los cambios que ya pueden observarse. Por otra, debemos plantear la cuestión política y moral que atraviesa todas estas transformaciones: ¿al servicio de quién se organizará esta nueva forma de poder? Una tecnología de alcance tan transversal no puede quedar sometida exclusivamente a las decisiones del mercado, del mismo modo que tampoco puede gobernarse eficazmente mediante el miedo, la improvisación o prohibiciones desvinculadas de la realidad. Exige cooperación entre investigadores, empresas, trabajadores, educadores, gobiernos, medios de comunicación, organizaciones de la sociedad civil y ciudadanos. Requiere instituciones capaces de actuar en distintos niveles, desde el ámbito local hasta los foros internacionales, respetando al mismo tiempo los derechos fundamentales, la diversidad de las sociedades y la necesidad de establecer responsabilidades claramente definidas.

Este informe parte de la convicción de que el futuro de la inteligencia artificial no estará determinado únicamente por quienes construyan las máquinas más potentes, sino también por la capacidad de las sociedades para definir objetivos centrados en las personas, compartir conocimientos e impedir que los beneficios de esta revolución se conviertan en un privilegio exclusivo de una minoría. Examina las relaciones de poder que se configuran en torno a las infraestructuras y las grandes empresas, las posibles transformaciones del trabajo, las promesas de productividad, los riesgos de concentración económica, las brechas digitales, las opciones de soberanía y las condiciones necesarias para que los países menos favorecidos puedan participar en esta nueva etapa de la historia. No se trata de celebrar incondicionalmente cada innovación ni de anunciar un futuro condenado de antemano. Se trata de comprender qué está cambiando, qué sigue siendo incierto y qué pueden significar las decisiones adoptadas hoy para las generaciones futuras.

Porque detrás de los miles de millones invertidos, los centros de datos, los procesadores, los algoritmos y las rivalidades entre potencias existe una realidad que el lenguaje de la tecnología a veces corre el riesgo de ocultar: seres humanos que aspiran a vivir con dignidad, aprender, trabajar, proteger a sus seres queridos, participar en la sociedad y transmitir a sus hijos un futuro mejor. La pregunta fundamental no es, por tanto, si la inteligencia artificial llegará a ser más poderosa, sino si la humanidad será capaz de actuar con mayor responsabilidad a medida que ese poder crezca. El progreso solo merece plenamente su nombre cuando amplía las posibilidades humanas sin sacrificar la dignidad, genera riqueza sin abandonar a los más vulnerables y acerca a los pueblos en lugar de convertir sus diferencias en nuevas líneas de exclusión.

El gran desafío de nuestro siglo consiste en lograr que la inteligencia artificial no sea únicamente una revolución del poder, sino también un avance de la civilización; que no represente una riqueza producida por unos pocos para beneficio de unos pocos, sino una nueva capacidad puesta al servicio de toda la humanidad. Porque la tecnología puede redibujar el mundo, pero corresponde a la humanidad decidir qué mundo desea habitar.

LOS AMOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1. El nuevo poder mundial ya no reside únicamente en los territorios

Durante mucho tiempo, la historia de las grandes potencias se ha narrado en función de la posesión de territorios, el control de las rutas comerciales, el acceso a los recursos naturales y la superioridad militar. La Revolución Industrial incorporó a esta ecuación el dominio de las máquinas, la energía y la capacidad productiva. Posteriormente, el siglo XX consagró la importancia de la investigación científica, la electrónica, la aeronáutica, las telecomunicaciones y las armas nucleares. En el siglo XXI está en marcha otra transformación: el poder depende cada vez más de la capacidad para diseñar, entrenar, desplegar y controlar sistemas de inteligencia artificial capaces de intervenir en la producción económica, la circulación de la información, la investigación científica, las decisiones administrativas y las operaciones militares. Esta evolución no vuelve obsoletos los territorios, los recursos ni los ejércitos. Más bien, modifica las condiciones en las que pueden movilizarse estos instrumentos tradicionales.

La inteligencia artificial no constituye un sector aislado que pueda evaluarse únicamente en función de la calidad de un programa informático o del rendimiento de un modelo conversacional. Forma parte de un sistema industrial y estratégico que integra semiconductores, centros de datos, infraestructuras de computación, servicios en la nube, redes de telecomunicaciones, electricidad, sistemas de refrigeración, datos, capital y competencias humanas. A esta arquitectura material se suman los modelos matemáticos, los algoritmos, los programas especializados, las normas de gobernanza y los mecanismos comerciales que determinan quién puede acceder a las capacidades disponibles y en qué condiciones. Un país puede contar con investigadores de excelencia sin disponer de los medios industriales necesarios para fabricar los chips más avanzados. Una empresa puede desarrollar un modelo de alto rendimiento sin controlar los centros de datos que lo alojan. Un gobierno puede anunciar una estrategia ambiciosa sin disponer de la red eléctrica, los recursos financieros o las competencias profesionales que permitirían llevarla a la práctica.

Es precisamente en la brecha entre la capacidad teórica y el dominio efectivo de las infraestructuras donde se configura una parte esencial de la nueva jerarquía mundial. El poder ya no consiste únicamente en inventar una tecnología, sino también en controlar suficientes elementos de su cadena de valor para poder utilizarla, mejorarla, financiarla y ponerla a disposición de otros sin depender por completo de decisiones tomadas en otros lugares. La cuestión también afecta a la continuidad del servicio: una empresa o un Estado que depende de un único proveedor puede descubrir, cuando sobreviene una crisis, que su autonomía era más contractual que real. La inteligencia artificial se convierte así en un revelador de las dependencias económicas y estratégicas que ya existían, al tiempo que genera otras nuevas.

2. Estados Unidos y la arquitectura de un ecosistema dominante

Estados Unidos ocupa una posición central en la economía mundial de la inteligencia artificial porque reúne varias ventajas que se refuerzan mutuamente. El país cuenta con grandes empresas tecnológicas, mercados financieros capaces de respaldar inversiones considerables, universidades y laboratorios de investigación de primer nivel, un importante mercado interno y una capacidad de atracción de investigadores y emprendedores procedentes de numerosos países. Esta concentración de recursos facilita la creación de un ecosistema en el que las innovaciones científicas pueden convertirse rápidamente en productos comerciales e incorporarse después a servicios utilizados a escala internacional. Por tanto, el predominio estadounidense no se sustenta en un único actor, sino en la interconexión entre los desarrolladores de modelos, los proveedores de hardware, los operadores de centros de datos, los desarrolladores de software, las empresas de ciberseguridad y las redes de distribución digital.

Empresas como Microsoft, OpenAI, Google, Amazon y Meta ocupan posiciones diferentes, pero complementarias, dentro de esta arquitectura. Microsoft combina los servicios en la nube de Azure y sus herramientas profesionales con sus alianzas en el ámbito de la inteligencia artificial. OpenAI desarrolla modelos y productos destinados tanto al público general como a las organizaciones. Google dispone de capacidades de investigación, infraestructuras propias de computación, servicios digitales y sus modelos Gemini. Amazon combina una importante actividad de alojamiento en la nube con inversiones en chips y sistemas de inteligencia artificial. Meta invierte en sus propios modelos y en enfoques abiertos que pueden facilitar la adopción de determinadas tecnologías por parte de los desarrolladores. Apple sigue una estrategia diferente, centrada en mayor medida en integrar la inteligencia artificial en sus dispositivos, programas y sistemas de procesamiento de datos. Estas estrategias no son idénticas y las empresas compiten realmente entre sí, pero todas ilustran una misma realidad: el valor se construye mediante la combinación de software, hardware, infraestructuras, datos, distribución y relación con el usuario.

La cooperación entre Microsoft y OpenAI también ilustra la evolución de las relaciones de poder dentro de este ecosistema. Una alianza estratégica puede proporcionar capacidad de computación, financiación y oportunidades comerciales a un laboratorio, al tiempo que genera una dependencia considerable respecto de su socio industrial. Los cambios anunciados en abril de 2026 en su relación muestran que estos acuerdos no son inmutables y que las partes buscan preservar su margen de maniobra a medida que se expanden sus actividades. La cuestión va más allá de las condiciones de un contrato: afecta al acceso a las infraestructuras, la propiedad intelectual, la distribución de los productos y la posibilidad de trabajar con varios proveedores. En una industria que exige inversiones particularmente elevadas, la autonomía tecnológica suele negociarse mediante alianzas complejas, en lugar de alcanzarse a través de una independencia absoluta.

Sin embargo, la concentración de capacidades también presenta limitaciones. Los gastos necesarios para entrenar los modelos más avanzados, el acceso a chips especializados y la disponibilidad de electricidad pueden reforzar las ventajas de las empresas ya consolidadas. Las pequeñas empresas, las universidades y los países con recursos limitados corren entonces el riesgo de depender de servicios que no pueden reproducir ni controlar plenamente. Los modelos abiertos pueden reducir determinadas barreras de acceso y permitir que los desarrolladores modifiquen sistemas existentes, pero no eliminan automáticamente las necesidades de potencia de cálculo, competencias, financiación e infraestructura. Por ello, es necesario distinguir entre la apertura de un modelo y la autonomía del ecosistema que permite utilizarlo.

3. Los semiconductores, fundamento material de la inteligencia artificial

Detrás de las interfaces accesibles al público existe una industria mucho más compleja: la de los semiconductores. Los procesadores especializados en inteligencia artificial permiten ejecutar a gran velocidad las operaciones matemáticas necesarias para entrenar y utilizar los modelos. Su diseño, fabricación e integración requieren equipos industriales extremadamente costosos, materiales de gran pureza, conocimientos científicos especializados y cadenas de suministro de precisión extraordinaria. El valor estratégico de los chips no depende únicamente de su potencia de procesamiento, sino también de su eficiencia energética, su capacidad para comunicarse entre sí, su memoria y su aptitud para funcionar dentro de sistemas de gran escala.

NVIDIA se ha convertido en un actor central de este entorno gracias a sus procesadores y a su ecosistema de software, que facilitan el desarrollo y la ejecución de numerosas aplicaciones de inteligencia artificial. Otras empresas desarrollan sus propios chips para reducir costes, mejorar el rendimiento o disminuir su dependencia de un proveedor determinado. Amazon, por ejemplo, invierte en procesadores diseñados para sus propias infraestructuras. Esta diversificación no significa que desaparezcan los obstáculos industriales: diseñar un chip potente no garantiza que pueda fabricarse a gran escala, a un coste competitivo y con un rendimiento industrial satisfactorio. El sector se basa en una especialización internacional en la que las capacidades de diseño, los equipos de litografía, la fabricación avanzada y el ensamblaje se distribuyen entre distintos actores.

Taiwán ocupa una posición decisiva en esta organización, especialmente gracias a Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, conocida como TSMC, que fabrica chips avanzados para numerosos diseñadores internacionales. Esta posición convierte a la isla en un centro industrial esencial para la economía digital mundial. También hace que la cadena de suministro sea vulnerable ante cualquier crisis importante en el estrecho de Taiwán. Una interrupción prolongada podría afectar a los fabricantes de equipos electrónicos, los centros de datos, las telecomunicaciones, la industria automotriz y varios sectores de la defensa. Las reservas, las capacidades de producción ubicadas en otros lugares y las estrategias de diversificación pueden atenuar determinados riesgos, pero no necesariamente permiten sustituir con rapidez todas las capacidades más avanzadas.

Por su parte, ASML, empresa neerlandesa especializada en sistemas avanzados de litografía, ocupa una posición estratégica en la fabricación de los chips más sofisticados. Su papel demuestra que la soberanía tecnológica no se reduce a poseer fábricas o a considerar la nacionalidad de las empresas. Depende de un conjunto de conocimientos, equipos y proveedores cuyo dominio integral no está necesariamente en manos de un solo actor. Estados Unidos, Europa, Taiwán, Corea del Sur, Japón y otras economías participan en distintas etapas de esta cadena. Por ello, las restricciones a la exportación, las políticas industriales y los acuerdos de seguridad se han convertido en instrumentos de la competencia tecnológica. Pueden proteger determinadas ventajas estratégicas, pero también generar costes económicos, acelerar las estrategias de sustitución y fragmentar los mercados.

4. Terafab: el intento de integrar más eslabones de la cadena industrial

El proyecto Terafab, anunciado en agosto de 2026 por Elon Musk en asociación con Tesla y SpaceX, ilustra una ambición particularmente reveladora de esta nueva competencia. Presentado como un complejo industrial en el condado de Grimes, Texas, el proyecto pretende reunir varias operaciones que normalmente se distribuyen entre empresas diferentes, entre ellas la fabricación de circuitos lógicos y chips de memoria, el ensamblaje, el encapsulado y las pruebas. Entre las aplicaciones previstas figuran los sistemas de inferencia integrados, los robots Optimus, los vehículos autónomos y determinadas infraestructuras de computación vinculadas a las actividades espaciales. SpaceX ha señalado que la demanda conjunta de chips y capacidad de computación de Tesla y SpaceX podría superar un teravatio de computación. Esta cifra describe la demanda prevista por ambas empresas y no una capacidad de producción anual anunciada para Terafab. Se trata de una proyección formulada por los promotores del proyecto, no de una capacidad ya operativa ni de una producción industrial demostrada.

El proyecto responde a una preocupación estratégica: las empresas que desean desplegar masivamente robots, vehículos autónomos e infraestructuras de computación pueden considerar que el acceso a los chips constituye un factor limitante. Al invertir en capacidad industrial propia, buscarían coordinar mejor el diseño del hardware, las necesidades del software, los volúmenes de producción y los calendarios de despliegue. Una integración vertical exitosa podría proporcionarles un mayor control sobre los costes y la disponibilidad de los componentes. También podría reducir determinadas dependencias de fabricantes externos. Sin embargo, una estrategia de este tipo exige resolver enormes desafíos industriales: dominar los procesos de fabricación, garantizar la disponibilidad de equipos especializados, contratar profesionales con competencias escasas, alcanzar rendimientos adecuados en las líneas de producción, mantener la calidad de los componentes y realizar inversiones continuas en las siguientes generaciones tecnológicas.

Los detalles publicados en octubre de 2026 indican que Tesla y SpaceX tienen la intención de construir y operar el proyecto. Elon Musk también ha precisado que TSMC podría arrendar parte de las instalaciones sin convertirse por ello en su operador. Esta distinción es importante, porque un anuncio industrial, incluso cuando va acompañado de un calendario y de inversiones iniciales, no demuestra que sus promotores vayan a dominar las tecnologías de fabricación más avanzadas a la escala prevista. Anunciar una fábrica integrada no basta para establecer que sus procesos podrán funcionar de inmediato con los rendimientos, los costes y los niveles de calidad necesarios. La experiencia industrial, los equipos, los procesos y los rendimientos se desarrollan a lo largo del tiempo. Terafab debe analizarse, por tanto, como un intento ambicioso de modificar la organización de la producción de semiconductores, y no como una prueba de que las limitaciones actuales ya se han superado.

El proyecto también pone de manifiesto una evolución más amplia del capitalismo tecnológico. Las grandes empresas ya no quieren limitarse a comprar componentes en un mercado especializado; en ocasiones, buscan asegurarse directamente capacidades industriales que consideran esenciales para sus estrategias. Esta tendencia puede favorecer la innovación y la coordinación entre hardware y software, pero también entraña riesgos financieros y operativos. Cuanto más profunda es la integración, mayores son las responsabilidades que la empresa debe asumir en actividades que antes correspondían a proveedores especializados. Por tanto, Terafab será juzgado menos por la magnitud de sus anuncios que por su capacidad para producir componentes fiables y competitivos en cantidades suficientes.

LOS AMOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

5. La rivalidad entre Washington y Pekín y el papel de Taiwán

La competencia entre Estados Unidos y China constituye uno de los principales ejes geopolíticos de la inteligencia artificial. Abarca los modelos, los procesadores, las infraestructuras de computación, las telecomunicaciones, las aplicaciones industriales, las normas técnicas y la capacidad para atraer talento. Washington busca preservar sus ventajas en varias tecnologías críticas, mientras que Pekín invierte en el desarrollo de capacidades nacionales para reducir su dependencia de los proveedores extranjeros. China dispone de un amplio mercado interno, una importante base industrial, abundantes recursos humanos científicos y grandes empresas digitales. Sin embargo, afronta limitaciones específicas en determinados segmentos de los semiconductores avanzados, debido, entre otros factores, a las restricciones comerciales y a la dificultad de reproducir rápidamente todos los equipos y procesos de fabricación más sofisticados.

No obstante, sería erróneo reducir la estrategia china a un simple intento de imitación. Las empresas y las instituciones chinas desarrollan sus propios modelos, infraestructuras y aplicaciones adaptadas a su entorno económico. Las restricciones estadounidenses pueden ralentizar determinadas actividades, pero también incentivan las inversiones en soluciones nacionales y cadenas de suministro alternativas. El resultado dependerá de la capacidad de China para mejorar el rendimiento, los costes, los rendimientos industriales y el acceso a la energía, así como de la eficacia de sus políticas de investigación y formación. Del mismo modo, Estados Unidos no puede considerar que su ventaja está definitivamente asegurada: la competencia evoluciona con rapidez y las ventajas tecnológicas pueden reducirse cuando un competidor descubre métodos más eficientes o adopta una arquitectura diferente.

Taiwán se encuentra en el centro de esta ecuación debido a su importancia industrial y a su situación política. La isla cuenta con sus propias instituciones y su propio sistema de gobierno, mientras que la República Popular China la reclama y no ha renunciado a la posibilidad de recurrir a la fuerza. Estados Unidos mantiene relaciones no oficiales con Taiwán y le presta un apoyo importante, especialmente en materia de defensa, dentro de su marco jurídico y de su política respecto al estrecho. Esta configuración genera un complejo escenario de disuasión en el que interactúan las decisiones militares, las señales diplomáticas, las alianzas y los cálculos económicos. Una crisis no constituiría únicamente un enfrentamiento regional: podría provocar una conmoción mundial en la producción electrónica, los mercados financieros, el comercio y las infraestructuras digitales.

La centralidad de Taiwán genera así una contradicción estratégica. Las economías que dependen de sus capacidades industriales tienen interés en preservar la estabilidad del estrecho, pero las políticas de seguridad y las disputas sobre la soberanía pueden intensificar las tensiones. La diversificación geográfica de las capacidades de fabricación puede reducir ciertas vulnerabilidades, sin eliminar rápidamente la importancia del ecosistema taiwanés. El desafío consiste, por tanto, en construir cadenas de suministro más resilientes y, al mismo tiempo, evitar que la competencia tecnológica transforme una dependencia económica compartida en un instrumento de escalada política.

6. Las redes satelitales y la transformación de la guerra

El poder tecnológico no se limita a los centros de datos terrestres. También depende de la capacidad para transmitir información, mantener las comunicaciones en entornos degradados y conectar regiones alejadas. Las constelaciones de satélites en órbita terrestre baja han transformado las posibilidades de acceso a Internet, especialmente en las zonas insuficientemente atendidas por las redes tradicionales. Pueden complementar las infraestructuras terrestres, acelerar la recuperación de las comunicaciones después de una catástrofe y proporcionar conectividad útil en zonas rurales o aisladas. Su importancia se ha hecho especialmente visible en los conflictos armados, donde las redes de comunicación constituyen infraestructuras esenciales para coordinar las operaciones y mantener el funcionamiento de los servicios civiles.

En Ucrania, Starlink, el servicio satelital de SpaceX, ha desempeñado un papel importante en el mantenimiento de determinadas comunicaciones tras la invasión rusa a gran escala. Esta experiencia ha demostrado que las infraestructuras digitales privadas pueden adquirir, en ciertas circunstancias, una importancia estratégica comparable a la de los equipos tradicionalmente controlados por los Estados. También ha puesto de manifiesto una cuestión institucional fundamental: cuando una capacidad privada se vuelve indispensable para las operaciones militares o para garantizar la continuidad de las comunicaciones de un país, las decisiones comerciales y técnicas de su operador pueden tener consecuencias que van mucho más allá de sus clientes habituales. La cuestión no se limita, por tanto, al rendimiento de la red. También afecta a las condiciones de acceso, las restricciones de uso, las responsabilidades contractuales, los mecanismos de coordinación con los gobiernos y las soluciones alternativas en caso de interrupción.

Rusia intenta desarrollar capacidades satelitales alternativas. En particular, informaciones publicadas en junio de 2026 dieron cuenta de un proyecto ruso destinado a poner en marcha, en 2027, un servicio de banda ancha por satélite de menor alcance que Starlink. Este anuncio refleja una intención estratégica, pero no demuestra que ya exista una red equivalente en funcionamiento ni que pueda ofrecer una cobertura, una capacidad y una resiliencia comparables. La construcción de una constelación requiere satélites, lanzamientos periódicos, terminales, estaciones terrestres, recursos financieros y una cadena industrial capaz de mantener el sistema a largo plazo. La eficacia de una red no se mide únicamente por el número de satélites anunciados, sino también por su disponibilidad, velocidad de transmisión, latencia, cobertura y resistencia a las perturbaciones.

Las preocupaciones europeas comunicadas en octubre de 2026 sobre actividades satelitales rusas cerca de sistemas comerciales utilizados por socios occidentales ilustran también la creciente importancia de la vigilancia espacial. Estas informaciones deben atribuirse a los responsables que las formularon y no deben presentarse, sin pruebas adicionales, como constatación de un ataque confirmado. No obstante, reflejan el aumento de las inquietudes relacionadas con los satélites comerciales, la recopilación de inteligencia y la seguridad de las infraestructuras orbitales. El espacio se está convirtiendo progresivamente en un ámbito en el que confluyen los intereses militares, las comunicaciones civiles, la observación de la Tierra y las actividades económicas.

La conclusión es clara: la soberanía digital no depende únicamente de la capacidad de almacenar datos en el propio territorio o de disponer de una red terrestre. También exige comprender las dependencias respecto de las infraestructuras orbitales, los proveedores extranjeros y los operadores privados. Para los pequeños Estados y los territorios insulares, los satélites pueden ofrecer oportunidades considerables, especialmente en materia de conectividad y resiliencia después de las catástrofes. Sin embargo, su utilización debe integrarse en una política de diversificación y continuidad de los servicios, en lugar de generar una dependencia exclusiva de una infraestructura cuyas decisiones escapan por completo al control de las autoridades locales.

7. Europa ante el desafío de la soberanía tecnológica

La Unión Europea dispone de importantes recursos científicos, industriales y financieros. Cuenta con universidades de reconocido prestigio, empresas de alta tecnología, competencias en equipamiento industrial e instituciones capaces de respaldar políticas de investigación a gran escala. El papel de ASML en la fabricación de semiconductores avanzados demuestra que Europa puede ocupar una posición esencial en una cadena tecnológica mundial. Empresas como Mistral AI también participan en el esfuerzo por desarrollar modelos y capacidades europeas. Por tanto, el problema no es la ausencia de competencias o de proyectos, sino la dificultad para transformar estas fortalezas en un ecosistema suficientemente integrado, financiado y desplegado como para competir a escala mundial con las grandes plataformas estadounidenses y las capacidades industriales chinas.

La soberanía tecnológica europea se enfrenta a varias limitaciones. Los mercados siguen fragmentados por las diferencias lingüísticas, los marcos regulatorios, las políticas nacionales y las disparidades en materia de financiación. Las empresas innovadoras pueden encontrar dificultades cuando intentan pasar de la investigación al despliegue industrial y, posteriormente, a la comercialización mundial. Europa también debe conciliar sus ambiciones digitales con unos costes energéticos que afectan a determinadas actividades industriales, unas necesidades de inversión considerables y la necesidad de equilibrar la competitividad, la protección social y la transición climática. Los debates sobre la inmigración, la identidad, el desempleo, los servicios públicos y la distribución de los costes de la transición pueden dificultar la construcción de un consenso político duradero. Sin embargo, sería reduccionista presentar estas tensiones como una prueba de parálisis total: las instituciones europeas y los Estados miembros siguen desarrollando políticas industriales, asociaciones e iniciativas de seguridad económica, con resultados variables según los ámbitos.

La dimensión militar añade complejidad a esta situación. Los países europeos cuentan con fuerzas armadas, industrias de defensa y capacidades nacionales que no deben ignorarse. No obstante, siguen dependiendo de Estados Unidos para determinadas capacidades esenciales de la arquitectura de seguridad transatlántica, especialmente en ámbitos como la inteligencia, la vigilancia, el transporte estratégico, ciertas funciones de mando y varios sistemas de defensa. Esta dependencia no significa que Europa carezca de medios, sino que quizá no podría sustituir de inmediato todas las capacidades estadounidenses si las condiciones políticas o militares cambiaran profundamente. La declaración de la cumbre de la OTAN celebrada en Ankara en julio de 2026 subraya precisamente la creciente importancia del reparto de responsabilidades entre los aliados europeos, Canadá y Estados Unidos, al tiempo que mantiene la lógica de la alianza transatlántica.

Esta situación tiene consecuencias directas para la inteligencia artificial. Las tecnologías utilizadas en la defensa, los servicios de inteligencia, la ciberseguridad y las comunicaciones dependen cada vez más de las mismas infraestructuras industriales que el sector civil. La capacidad de proteger los datos, mantener los sistemas operativos y desarrollar soluciones adaptadas a las necesidades militares se convierte en un componente de la soberanía. Europa debe, por tanto, articular varios objetivos: preservar sus alianzas, desarrollar sus propias capacidades, evitar duplicaciones ineficientes y mantener el acceso a tecnologías cuya cadena de producción todavía no controla por completo. La soberanía no se reduce a la autarquía; consiste en disponer de opciones viables, reducir las dependencias críticas y poder negociar sin quedar completamente expuesta a las decisiones de un único socio.

8. Oriente Medio: transformar los recursos financieros en poder tecnológico

Varios países del Golfo, en particular los Emiratos Árabes Unidos y Arabia Saudita, están invirtiendo en infraestructuras digitales, centros de datos, inteligencia artificial y alianzas tecnológicas internacionales. Sus recursos financieros, su capacidad para movilizar capital con rapidez y su acceso a fuentes de energía les permiten plantearse proyectos de gran envergadura. Estas inversiones se inscriben en estrategias de diversificación económica que buscan reducir la dependencia de los hidrocarburos y desarrollar sectores de mayor valor añadido. También reflejan la voluntad de convertir lo digital en un instrumento de influencia diplomática, modernización administrativa y desarrollo industrial.

Sin embargo, la disponibilidad de capital y energía no garantiza una autonomía tecnológica completa. Un país puede financiar un centro de datos sin dominar la fabricación de los procesadores que lo equipan, los programas informáticos que lo hacen funcionar o las competencias necesarias para su evolución. También puede firmar acuerdos con grandes empresas sin disponer de todas las herramientas necesarias para negociar las condiciones de acceso, la localización de los datos, los usos autorizados o la continuidad de los servicios. El desafío consiste, por tanto, en transformar las inversiones en competencias nacionales, investigación, capacidades de mantenimiento, empresas locales y valor económico duradero. El éxito dependerá tanto de la calidad de la gobernanza y de la formación como del volumen de capital movilizado.

También es necesario evitar considerar Oriente Medio como un conjunto homogéneo. Los recursos, las instituciones, las prioridades económicas, las situaciones políticas y las capacidades científicas varían considerablemente de un país a otro. Las estrategias de inteligencia artificial pueden mejorar determinados servicios públicos y respaldar sectores industriales, pero también plantean cuestiones relacionadas con la vigilancia, la protección de datos, el empleo y la distribución de los beneficios. La experiencia del Golfo resulta, por tanto, de interés para otras economías que buscan acelerar su transformación digital: la inversión es necesaria, pero su valor estratégico depende de la capacidad para integrarla en una política de desarrollo humano y de control institucional.

9. Los países del Sur y los pequeños Estados: no confundir acceso con soberanía

Los países en desarrollo afrontan la revolución de la inteligencia artificial desde situaciones muy diferentes. Algunos cuentan con universidades, empresas tecnológicas y mercados digitales en expansión; otros siguen enfrentándose a importantes déficits de electricidad, conectividad, financiación y formación. Incluso cuando las aplicaciones están disponibles gratuitamente o a bajo coste, su utilización productiva requiere dispositivos adecuados, una conexión fiable, competencias digitales y procedimientos que permitan verificar los resultados. Una administración puede utilizar una herramienta de inteligencia artificial para mejorar la redacción o el procesamiento de documentos sin disponer, por ello, de una estrategia de gobernanza de datos, seguridad informática o control de las decisiones automatizadas. El acceso a una herramienta constituye, por tanto, un primer paso, pero no debe confundirse con la capacidad de elegirla, adaptarla, controlarla y mantenerla.

Sin embargo, las necesidades de los países del Sur son considerables. En la agricultura, el análisis de imágenes y datos meteorológicos puede ayudar a detectar determinadas enfermedades, planificar mejor los cultivos o mejorar el uso del agua. En la educación, los sistemas de asistencia pueden complementar el trabajo del profesorado, facilitar el aprendizaje de idiomas y ofrecer ejercicios adaptados a distintos niveles. En la salud, las herramientas de apoyo a la toma de decisiones pueden contribuir a la clasificación de pacientes o a la organización de la información, siempre que se respeten los límites médicos y se mantenga la supervisión profesional. Las administraciones también pueden utilizar estas tecnologías para mejorar el acceso a la información, traducir documentos, detectar incoherencias y acelerar determinadas tareas repetitivas. Estas posibilidades no sustituyen a las instituciones, los profesionales ni las inversiones básicas; sin embargo, pueden reforzar las capacidades existentes cuando su implementación responde a una necesidad claramente identificada.

Los pequeños Estados insulares en desarrollo afrontan limitaciones adicionales. Su aislamiento geográfico, su exposición a los desastres naturales, el reducido tamaño de sus mercados y su dependencia de importaciones esenciales pueden incrementar los costes de las infraestructuras digitales. Los huracanes, las inundaciones, los terremotos y las interrupciones de las redes pueden comprometer la continuidad de los servicios precisamente cuando las necesidades de comunicación se vuelven más urgentes. La inteligencia artificial puede contribuir a la cartografía de riesgos, al análisis de datos meteorológicos, a la preparación de las operaciones de emergencia y a la difusión de información útil, pero su eficacia depende de la calidad de los datos, del mantenimiento de los equipos y de la existencia de protocolos institucionales consolidados. Una tecnología avanzada no compensa una infraestructura frágil; debe integrarse en una política más amplia de resiliencia.

La soberanía digital de estos países no debe entenderse como la obligación de producir por sí mismos cada componente tecnológico. Tal exigencia sería financieramente irrealista para muchos de ellos y podría conducir a duplicaciones ineficientes. Se trata, más bien, de disponer de capacidad de elección: comparar proveedores, evitar una dependencia excesiva de un solo actor, proteger los datos sensibles, formar a los usuarios, negociar contratos transparentes y mantener soluciones alternativas que garanticen la continuidad de los servicios. La cooperación regional puede desempeñar un papel decisivo mediante la puesta en común de programas de formación, infraestructuras de investigación, capacidades de ciberseguridad, recursos lingüísticos y herramientas adaptadas a las necesidades locales. Para las economías pequeñas, compartir recursos puede ofrecer una autonomía real mayor que intentar reproducir de manera aislada toda la cadena industrial mundial.

10. Haití y el Caribe: convertir la tecnología en un instrumento de desarrollo

Haití y los países del Caribe no pueden permitirse abordar la inteligencia artificial únicamente como un fenómeno externo cuyas consecuencias se limitan a observar. La región afronta dificultades estructurales que restringen su capacidad para convertir rápidamente las innovaciones en aumentos de productividad: acceso desigual a la electricidad, conectividad a veces costosa o inestable, debilidades en determinados servicios públicos, importantes necesidades de formación, vulnerabilidad ante los desastres y acceso limitado a capital a largo plazo. A estas limitaciones se añade una dificultad lingüística: los recursos digitales no siempre reflejan adecuadamente las realidades, los idiomas y los contextos sociales de la región. Estos obstáculos son importantes, pero no hacen imposible la innovación. Más bien indican que las decisiones tecnológicas deben guiarse por prioridades concretas y por una evaluación realista de las condiciones necesarias para su implementación.

En el sector agrícola, las herramientas de análisis pueden contribuir a la vigilancia de los cultivos, la gestión de los recursos hídricos, la difusión de recomendaciones y la mejora de la planificación. En la educación, las aplicaciones debidamente supervisadas pueden apoyar al profesorado, reforzar el aprendizaje del criollo haitiano, el francés, el inglés y el español, y facilitar el acceso a recursos pedagógicos. En la gestión de riesgos, el análisis de los datos disponibles puede ayudar a cartografiar las zonas vulnerables, organizar la información relativa a los desastres y mejorar las comunicaciones de emergencia. En la administración pública, determinadas herramientas pueden simplificar la búsqueda documental, la traducción, la clasificación de expedientes y la elaboración de informes. Sin embargo, ninguna de estas aplicaciones puede sustituir la inversión en escuelas, redes eléctricas, telecomunicaciones, formación profesional e instituciones responsables de la calidad de los servicios.

La lengua constituye una cuestión especialmente importante. Si las herramientas se diseñan y evalúan principalmente en idiomas que cuentan con grandes corpus digitales, los usuarios de lenguas menos representadas pueden recibir resultados de calidad desigual. El criollo haitiano no debe considerarse una simple cuestión de traducción: ocupa un lugar central en el acceso a la información, la educación, la participación ciudadana y la capacidad de las instituciones para comunicarse con la población. Desarrollar recursos lingüísticos fiables, corpus de calidad y herramientas adaptadas al contexto local puede contribuir a reducir determinadas formas de exclusión digital. Esta aspiración exige, sin embargo, respetar los derechos de las personas cuyos datos se utilizan, verificar los contenidos generados y evitar confundir la fluidez de una respuesta con su fiabilidad.

El Caribe también puede aprovechar la cooperación regional y sus redes de la diáspora. Las universidades, las organizaciones profesionales, los medios de comunicación, las empresas y las instituciones públicas podrían compartir programas de formación, recursos lingüísticos, herramientas de gestión de riesgos y métodos de verificación de la información. Los países de la región no necesitan reproducir por separado las infraestructuras más costosas para desarrollar una capacidad colectiva de utilización y gobernanza. Deben identificar, más bien, los ámbitos en los que una acción conjunta produciría resultados tangibles y reforzaría su poder de negociación frente a los proveedores internacionales.

En este contexto, CPGNNews puede contribuir a la comprensión pública de la transformación tecnológica mediante el análisis de las decisiones industriales, las estrategias de las grandes potencias, las consecuencias sociales y las oportunidades de desarrollo regional. Su vocación como medio internacional de interés público, nacido en el Caribe y abierto al mundo, implica no limitar su cobertura a los centros tradicionales de poder. El Caribe es nuestro punto de origen, no nuestro límite. Esta perspectiva permite examinar cómo repercuten las transformaciones mundiales en las sociedades insulares y, al mismo tiempo, dar a estas sociedades un lugar en los debates sobre las decisiones tecnológicas y económicas del futuro.

11. La energía, el agua y los límites materiales de la expansión digital

La expansión de la inteligencia artificial se apoya en infraestructuras físicas cuyos costes son cada vez más visibles. Los centros de datos consumen electricidad para alimentar los servidores, los sistemas de almacenamiento y los equipos de red. También deben evacuar el calor generado por los procesadores, lo que requiere sistemas de refrigeración cuyas necesidades varían según el diseño de las instalaciones, el clima y las tecnologías utilizadas. La construcción de nuevas capacidades de cálculo puede ejercer presión sobre las redes eléctricas, los recursos hídricos y los equipos industriales. La magnitud de esta presión depende en gran medida de los usos, la eficiencia de las infraestructuras, la fuente de energía y la velocidad a la que aumenta la demanda.

Sin embargo, sería inexacto concluir que todo uso de la inteligencia artificial genera automáticamente un desperdicio energético superior al de los métodos tradicionales. Algunas aplicaciones pueden reducir los desplazamientos, mejorar la planificación industrial u optimizar operaciones que anteriormente consumían más recursos. La evaluación debe abarcar todo el ciclo de vida, teniendo en cuenta la fabricación de los equipos, su utilización, su vida útil y su sustitución. También es necesario considerar el efecto rebote: cuando una tecnología se vuelve menos costosa o más fácil de utilizar, la demanda puede aumentar lo suficiente como para reducir parte del ahorro previsto. La eficiencia técnica sigue siendo esencial, pero por sí sola no garantiza una disminución del consumo total.

Los materiales y las cadenas industriales plantean otras cuestiones. Los equipos electrónicos requieren metales, productos químicos y procesos de fabricación exigentes. Su rápida renovación puede incrementar el volumen de residuos electrónicos y complicar el reciclaje. Por ello, los Estados y las empresas deben considerar la durabilidad de los equipos, su reparabilidad, la gestión de residuos y la diversificación de los suministros como componentes de su estrategia digital. Los países que importan la mayor parte de sus equipos están particularmente expuestos a las fluctuaciones de precios, las interrupciones logísticas y las decisiones de los proveedores.

Para Haití y otras economías vulnerables, estas limitaciones obligan a priorizar soluciones proporcionadas a las necesidades. Puede ser más pertinente reforzar la fiabilidad del suministro eléctrico, la conectividad de las escuelas y los centros de formación, o la seguridad de los sistemas administrativos, en lugar de poner en marcha de inmediato grandes proyectos de cálculo cuyos costes operativos serían difíciles de sostener. Las inversiones digitales deben evaluarse según sus beneficios sociales, su sostenibilidad financiera y su compatibilidad con las infraestructuras disponibles. La modernización no se mide por el tamaño de los equipos anunciados, sino por la capacidad de producir resultados duraderos para la población.

12. ¿Quién controlará el valor creado por la inteligencia artificial?

La competencia tecnológica no se refiere únicamente a la creación de valor, sino también a su distribución. Si la inteligencia artificial permite a una empresa producir más con menos recursos, los beneficios pueden traducirse en mayores ganancias, precios más bajos, nuevos productos, mejores salarios o reducciones de plantilla. Nada garantiza que estos efectos se distribuyan automáticamente de manera equilibrada. Las empresas que controlan las infraestructuras, los modelos, los datos y los canales de distribución pueden disponer de un mayor poder de negociación que los trabajadores, las pequeñas empresas y los proveedores locales. La cuestión central pasa entonces a ser política y económica: ¿quién se beneficia de las ganancias de productividad, quién asume los costes de adaptación y qué mecanismos permiten que la transformación sea aceptable y sostenible?

Las respuestas dependen de los mercados, las instituciones y las decisiones públicas. Una competencia efectiva puede limitar determinadas rentas, mientras que la interoperabilidad y los estándares abiertos pueden facilitar el cambio de proveedor y reducir los costes de dependencia. Las normas de protección de datos pueden limitar los usos abusivos, siempre que sean aplicables y proporcionadas. La fiscalidad, las políticas de formación, el diálogo social y los mecanismos de protección de los trabajadores pueden contribuir a distribuir los costes de la transición. En los países donde las capacidades administrativas son limitadas, aplicar estas políticas puede resultar difícil, lo que hace aún más necesaria una gobernanza clara de los proyectos y la cooperación entre las instituciones públicas, las empresas y las organizaciones de la sociedad civil.

La cuestión también afecta a los medios de comunicación y a la circulación de la información. Los sistemas generativos pueden ayudar a buscar documentos, comparar datos, traducir contenidos y automatizar determinadas tareas de producción. También pueden producir errores verosímiles, reproducir sesgos presentes en sus datos de entrenamiento o facilitar la difusión de contenidos engañosos. Las organizaciones que los utilizan deben, por tanto, mantener procedimientos de verificación, proteger sus fuentes y definir claramente las responsabilidades editoriales. En el periodismo de interés público, estas herramientas pueden reforzar el trabajo de investigación, pero no sustituyen el criterio editorial, la verificación independiente ni la responsabilidad humana frente a los lectores.

La verdadera cuestión no es, por tanto, si se utilizará la inteligencia artificial, pues su adopción ya está en marcha en numerosos sectores. Lo que hay que determinar es en qué condiciones se utilizará, con qué garantías y en beneficio de quién. Las decisiones tecnológicas tienen consecuencias sobre el empleo, la competencia, la soberanía, las libertades públicas y las oportunidades de desarrollo. Una sociedad que se limita a adoptar herramientas sin definir sus prioridades corre el riesgo de profundizar sus dependencias. En cambio, una sociedad que invierte en competencias, transparencia, infraestructuras y capacidad de negociación puede transformar esta revolución en un instrumento de progreso.

LAS VERDADES DETRÁS DE LAS CIFRAS

13. Medir la exposición no significa predecir la desaparición de empleos

Los debates sobre la inteligencia artificial y el trabajo suelen estar dominados por cifras espectaculares. Se afirma que cientos de millones de empleos estarán expuestos a la automatización, que millones de trabajadores tendrán que cambiar de profesión y que enormes aumentos de productividad podrían transformar la economía mundial. Estas estimaciones son importantes, pero no todas miden la misma realidad. Algunas calculan la proporción de tareas que un sistema de inteligencia artificial puede realizar o facilitar; otras modelizan la posible desaparición de determinadas actividades, las transformaciones profesionales o la creación de nuevos empleos. También difieren los períodos de referencia, las poblaciones estudiadas, los supuestos tecnológicos y los métodos de cálculo. Comparar estas cifras sin examinar sus definiciones conduce a confundir escenarios económicos con predicciones ciertas.

El informe publicado en mayo de 2025 por la Organización Internacional del Trabajo y NASK, el instituto nacional de investigación de Polonia, estima que aproximadamente uno de cada cuatro empleos del mundo presenta algún grado de exposición a la inteligencia artificial generativa. La proporción alcanza alrededor del 34% en los países de ingresos altos, frente al 11% en los países de ingresos bajos. El estudio estima, además, que la categoría mundial con el mayor grado de exposición representa aproximadamente el 3,3% del empleo total. En esta categoría, las mujeres están más representadas que los hombres, con un 4,7% frente a un 2,4% a escala mundial. En las economías de ingresos altos, la diferencia es más pronunciada: el 9,6% de las mujeres frente al 3,5% de los hombres. Estas diferencias reflejan, entre otros factores, la estructura de los mercados laborales y la distribución de las profesiones administrativas, informativas y cognitivas en las que estos sistemas pueden prestar asistencia.

Sin embargo, el informe subraya que, en muchos casos, la transformación de las tareas es más probable que la eliminación completa de las profesiones. Un empleo puede estar expuesto porque algunas de sus actividades son susceptibles de automatización, mientras que otras siguen requiriendo experiencia, criterio, interacción humana, responsabilidad profesional o presencia física. La exposición constituye, por tanto, un indicador de transformación potencial, no una medida directa del número de puestos de trabajo que desaparecerán.

Esta distinción es esencial para interpretar los efectos sobre los trabajadores. Un contable puede utilizar herramientas generativas para preparar documentos o analizar datos sin que su profesión desaparezca. Un docente puede disponer de un asistente para preparar ejercicios, pero su trabajo sigue vinculado a la pedagogía, la orientación y la comprensión de sus alumnos. Un periodista puede automatizar determinadas etapas de búsqueda o procesamiento de datos y, al mismo tiempo, seguir siendo responsable de la verificación, la jerarquización de la información y las decisiones editoriales. Por el contrario, cuando las tareas de un puesto están muy estandarizadas y las ganancias potenciales de automatización son elevadas, los empleadores pueden reducir sus plantillas, modificar las cualificaciones que buscan o reorganizar profundamente el trabajo. Los efectos varían, por tanto, según las profesiones, las empresas, los países y las decisiones de gestión.

El informe de la OIT y NASK también pone de manifiesto diferencias según el nivel de ingresos de los países y la distribución de las profesiones entre mujeres y hombres. En las economías de ingresos altos, los empleos administrativos y determinadas ocupaciones de oficina, en las que las mujeres suelen tener una presencia importante, presentan una elevada exposición. Por tanto, las categorías más expuestas no se distribuyen uniformemente entre los grupos sociales. Sin embargo, las consecuencias finales también dependerán del acceso a la formación, de la capacidad de las empresas para reorganizar sus actividades, de la demanda de nuevos servicios y de las políticas de protección social. Las cifras de exposición deben servir para preparar la transición e identificar las necesidades de formación, no para anunciar la desaparición inevitable del trabajo humano.

14. El Foro Económico Mundial: creación, desplazamiento y recomposición del empleo

El Future of Jobs Report 2025 del Foro Económico Mundial estima que las grandes transformaciones económicas y tecnológicas podrían contribuir, de aquí a 2030, a la creación de aproximadamente 170 millones de empleos y al desplazamiento de otros 92 millones, lo que arrojaría un saldo positivo de 78 millones en su escenario global. Estas cifras proceden de una encuesta realizada a 1.043 empleadores de 55 economías y 22 sectores de actividad, y se basan en sus expectativas sobre la evolución de sus operaciones y de los mercados laborales. No constituyen un recuento de puestos de trabajo ya creados o eliminados. La encuesta ofrece información útil sobre las intenciones de los empleadores consultados, pero no representa exhaustivamente a todas las pequeñas empresas, el empleo informal ni las realidades laborales de las economías donde los datos son menos completos. Se trata de una proyección condicionada por los supuestos adoptados y por las decisiones que empresas, gobiernos y trabajadores tomarán en los próximos años.

También es importante señalar que el Foro Económico Mundial no atribuye estas transformaciones exclusivamente a la inteligencia artificial. Los cambios demográficos, la transición energética, las tensiones geoeconómicas, la evolución del coste de la vida, las necesidades de atención y cuidados, las transformaciones de las cadenas de suministro y la adopción de otras tecnologías también contribuyen a la recomposición de las profesiones. Los empleos relacionados con la salud, la educación, la construcción, la logística y diversos servicios esenciales pueden crecer por razones que no dependen directamente de la inteligencia artificial. Por el contrario, determinadas funciones administrativas o repetitivas pueden verse afectadas por la automatización, la digitalización de los procedimientos o la reorganización de las empresas. La inteligencia artificial es, por tanto, un factor importante, pero actúa dentro de una transformación económica más amplia.

El saldo global anunciado por el informe no significa que todos los países, todas las regiones o todas las categorías de trabajadores vayan a beneficiarse de una evolución positiva. Un empleo creado en un sector no sustituye automáticamente a otro eliminado en un sector diferente. Los nuevos puestos pueden exigir competencias, formación o una ubicación geográfica distintas de las que poseen las personas desplazadas. Un trabajador cuyo empleo desaparece puede tener dificultades para acceder a los puestos que se están creando, aunque aumente el número total de empleos. Así, los saldos positivos a escala mundial pueden coexistir con crisis locales, períodos de desempleo, pérdidas de ingresos o un aumento de las desigualdades.

15. Goldman Sachs y el potencial macroeconómico de la inteligencia artificial

En abril de 2023, Goldman Sachs Research estimó que la inteligencia artificial generativa podría aumentar el producto interior bruto mundial en aproximadamente un 7% durante un período de unos diez años, lo que representaría un potencial de varios billones de dólares adicionales en producción económica. El mismo análisis señalaba que la exposición podría afectar al equivalente de unos 300 millones de empleos a tiempo completo. Estas cifras contribuyeron ampliamente a popularizar la idea de una transformación económica de magnitud excepcional. Sin embargo, deben interpretarse por lo que son: estimaciones basadas en supuestos sobre la adopción de las tecnologías, la proporción de tareas automatizables y la manera en que las ganancias de productividad se difundirían por los distintos sectores.

La exposición de un empleo a la inteligencia artificial no significa que el puesto vaya a desaparecer, ni siquiera que se automatice la totalidad del tiempo de trabajo correspondiente. Una profesión puede incluir tareas a las que un sistema generativo presta asistencia con facilidad y otras que siguen siendo difíciles de automatizar. La adopción también puede verse frenada por los costes de integración, las obligaciones regulatorias, los riesgos de error, las necesidades de supervisión y las resistencias organizativas. Las ganancias de productividad pueden materializarse gradualmente, a medida que las empresas adaptan sus procedimientos e invierten en las competencias necesarias. Los efectos macroeconómicos dependen, por tanto, tanto de las capacidades técnicas como de la organización del trabajo y de las condiciones institucionales.

Incluso cuando se consigue un aumento real de la productividad, sus consecuencias para el empleo y los salarios no están predeterminadas. Una empresa puede utilizar esas ganancias para ampliar sus actividades y crear nuevos puestos, o tratar de reducir costes disminuyendo su plantilla. También puede bajar los precios, mejorar sus productos o incrementar sus márgenes. A escala económica, el aumento de la productividad puede impulsar el crecimiento y generar nueva demanda, pero también puede concentrar los beneficios si los mercados están dominados por un número reducido de actores. Por ello, las estimaciones de Goldman Sachs deben leerse como escenarios de potencial económico, no como una promesa de crecimiento seguro ni como el anuncio de una cifra precisa de puestos de trabajo que desaparecerán.

Para los países con capacidades limitadas, la cuestión consiste en determinar cómo acceder a las ganancias de productividad sin aumentar excesivamente su dependencia. Las pequeñas empresas pueden beneficiarse de herramientas asequibles para mejorar determinadas tareas, pero también pueden quedar en desventaja si sus competidores disponen de infraestructuras, datos y competencias superiores. Las administraciones pueden mejorar sus servicios, pero solo si cuentan con una organización fiable y procedimientos de control. El crecimiento potencial no es, por tanto, una consecuencia automática de la disponibilidad de las herramientas: depende de la capacidad para integrarlas en actividades productivas y distribuir los beneficios más allá de las empresas que ya están mejor equipadas.

16. McKinsey: automatización y transiciones profesionales

El informe Jobs Lost, Jobs Gained, publicado por McKinsey Global Institute en 2017, distinguía varios escenarios de automatización para el horizonte de 2030. Según esos escenarios, entre 400 y 800 millones de personas en todo el mundo podrían verse desplazadas por la automatización y tener que encontrar un nuevo empleo. Por separado, el informe estimaba que entre 75 y 375 millones de trabajadores podrían tener que cambiar de categoría profesional y adquirir nuevas competencias, dependiendo del ritmo de adopción considerado. Estas cifras se refieren a la automatización en sentido amplio, no específicamente a la inteligencia artificial generativa, cuyo desarrollo todavía no había alcanzado la magnitud que conocemos hoy. Deben interpretarse como escenarios condicionados por hipótesis sobre la viabilidad técnica, los costes y la velocidad de difusión de las tecnologías, y no como predicciones ciertas.

El informe destacaba, en particular, la importancia de las tareas para analizar la automatización. Las profesiones no son bloques indivisibles: agrupan actividades cuya viabilidad técnica varía. Una máquina o un programa informático puede hacerse cargo de determinadas operaciones sin ser capaz de realizar el trabajo completo. Este enfoque ayuda a comprender por qué una profesión puede transformarse profundamente sin desaparecer. También explica por qué dos personas con el mismo título profesional pueden experimentar efectos diferentes: la organización de su trabajo, la naturaleza de sus responsabilidades y las herramientas de las que disponen pueden variar considerablemente.

La transición no depende únicamente de la tecnología. También está determinada por los costes de inversión, la regulación, la disponibilidad de infraestructuras, la aceptación social y los beneficios económicos esperados. Algunas empresas pueden automatizar rápidamente una función cuando los procedimientos están estandarizados y los beneficios son fáciles de medir. Otras pueden mantener una organización más tradicional porque la integración resulta demasiado costosa, los riesgos son elevados o los clientes conceden gran importancia a la intervención humana. Las previsiones a largo plazo dependen, por tanto, de los supuestos económicos y no deben interpretarse como una descripción segura de lo que sucederá en cada sector.

La enseñanza duradera de estos estudios es que las transiciones profesionales deben anticiparse antes de que el desplazamiento de empleos alcance grandes proporciones en los sectores afectados. Las políticas de formación no deberían limitarse a enseñar el uso de unas pocas aplicaciones. Deben reforzar las competencias transferibles, la comprensión de los datos, la capacidad analítica, la comunicación, la resolución de problemas y la aptitud para trabajar con sistemas automatizados. En los países donde los mecanismos de reconversión profesional son débiles, existe el riesgo de que los trabajadores asuman una parte desproporcionada de los costes de la transición, incluso cuando las ganancias económicas globales son importantes.

17. PwC: productividad, competencias y remuneraciones

El Global AI Jobs Barometer 2026 de PwC, publicado en junio de 2026, ofrece otra perspectiva sobre las relaciones entre inteligencia artificial, productividad y competencias. Según los indicadores presentados en esta edición, las empresas que operan en sectores más expuestos a la inteligencia artificial registraron un crecimiento de la productividad del 34% en 2025 con respecto a 2018, frente al 24% de las empresas que PwC clasifica entre aquellas con menor capacidad para utilizar la IA. El informe también señala un crecimiento del empleo del 52% en el primer grupo, frente al 36% en el segundo, así como un crecimiento salarial del 24% frente al 17%.

Estas comparaciones describen evoluciones observadas entre grupos de empresas y no demuestran, por sí solas, que la IA explique toda la diferencia. El informe también señala una prima salarial media del 62% asociada a las competencias en inteligencia artificial en los datos analizados, frente al 57% del año anterior. PwC indica, además, que el 20% de las empresas con mejores resultados entre las compañías altamente expuestas a la IA registró un aumento de la productividad laboral del 163% con respecto a 2018. Estas cifras deben interpretarse teniendo en cuenta la metodología y las poblaciones estudiadas por PwC. No significan que cualquier empresa que adopte una herramienta de IA vaya a obtener los mismos resultados ni que las diferencias observadas puedan atribuirse a una sola causa. Los sectores, las empresas y los trabajadores mejor posicionados para adoptar estas tecnologías pueden contar ya con ventajas estructurales.

Las cifras deben interpretarse teniendo en cuenta los métodos utilizados, las poblaciones observadas y la definición de las competencias consideradas. Una prima salarial asociada a las competencias en inteligencia artificial no significa que toda persona que complete una formación vaya a recibir automáticamente un aumento comparable. Puede reflejar una fuerte demanda de perfiles escasos, diferencias de responsabilidad o la concentración de competencias en empresas que tienen mayor capacidad para remunerar a sus empleados. Del mismo modo, el aumento de la productividad en los sectores expuestos puede resultar de una combinación de factores, entre ellos las inversiones, la organización del trabajo, la demanda y la evolución de los modelos de negocio. Las asociaciones observadas son útiles para comprender las tendencias, pero no deben convertirse en una prueba causal universal.

No obstante, el informe pone de relieve una cuestión importante: las competencias demandadas pueden evolucionar más rápidamente que los itinerarios de formación tradicionales. Las empresas pueden exigir a los nuevos empleados un dominio más avanzado de las herramientas digitales, capacidad de análisis y aptitud para verificar los resultados generados automáticamente. Algunos puestos de inicio de carrera podrían verse especialmente afectados si las tareas que antes se confiaban a los principiantes se automatizan progresivamente o se delegan en sistemas de asistencia. Esta evolución no es uniforme ni inevitable, pero plantea un interrogante para las organizaciones: ¿cómo formar a los futuros profesionales si una parte de las tareas que antes les permitían adquirir experiencia desaparece o cambia de naturaleza?

Los centros educativos, las empresas y los poderes públicos deberán diseñar itinerarios que combinen conocimientos fundamentales, experiencia práctica, acompañamiento y aprendizaje continuo. El objetivo no debería ser convertir a todos los trabajadores en especialistas en inteligencia artificial, sino permitirles comprender las herramientas pertinentes para su profesión, reconocer sus limitaciones y conservar su capacidad de juicio. Para los países en desarrollo, el acceso a estas competencias puede convertirse en una ventaja importante si la formación es accesible, responde a las necesidades locales y está vinculada a oportunidades profesionales reales. De lo contrario, las primas salariales y las ganancias de productividad corren el riesgo de concentrarse en las empresas y economías que ya cuentan con mejores recursos.

18. El Fondo Monetario Internacional: una exposición mundial distribuida de manera desigual

En enero de 2024, el Fondo Monetario Internacional estimó que aproximadamente el 40% del empleo mundial estaba expuesto a la inteligencia artificial, con una proporción cercana al 60% en las economías avanzadas, al 40% en las economías emergentes y al 26% en los países de ingresos bajos. Estas cifras se basan en un enfoque general de la exposición profesional a la inteligencia artificial y no son directamente comparables con las de la OIT y NASK, centradas en la inteligencia artificial generativa y basadas en una metodología específica. No obstante, confirman que los efectos potenciales de la tecnología se distribuyen de manera desigual según la estructura de las economías y la composición del empleo.

En las economías avanzadas, la elevada proporción de profesiones administrativas, analíticas y cognitivas puede incrementar la exposición a determinadas aplicaciones de la inteligencia artificial. Sin embargo, estas economías suelen disponer de más capital, infraestructuras y mecanismos de formación para acompañar la adopción. Los países de ingresos bajos pueden presentar una menor exposición profesional directa debido al mayor peso de determinadas actividades físicas o informales, pero eso no significa que estén protegidos de las consecuencias de la revolución tecnológica. Pueden sufrir los efectos indirectos de los cambios en el comercio, los servicios, las inversiones y los mercados laborales internacionales, al tiempo que carecen de recursos para aprovechar las nuevas herramientas.

El análisis del FMI invita, por tanto, a distinguir dos dimensiones. La primera se refiere a la vulnerabilidad de los empleos existentes frente a la automatización o la transformación de las tareas. La segunda concierne a la capacidad de las economías para beneficiarse de las ganancias de productividad, atraer inversiones y formar a sus trabajadores. Un país puede estar relativamente menos expuesto a la automatización directa y, aun así, quedar en desventaja si sus empresas no tienen acceso a las infraestructuras o competencias necesarias. A la inversa, una economía muy expuesta puede obtener importantes ganancias de productividad si consigue organizar la adopción, proteger a los trabajadores y favorecer la aparición de nuevas actividades.

Para los gobiernos, el desafío consiste, por tanto, en elaborar políticas que tengan en cuenta la estructura productiva y las capacidades institucionales de cada país. Las respuestas no pueden ser idénticas en una economía avanzada con grandes empresas tecnológicas y en un pequeño Estado insular que afronta déficits de infraestructura. Es necesario identificar los sectores donde las ganancias son más accesibles, reforzar las competencias prioritarias, mejorar el entorno empresarial y establecer mecanismos de protección adecuados. La media mundial no proporciona una estrategia nacional; más bien, pone de manifiesto la necesidad de realizar análisis específicos para cada contexto.

19. La brecha digital puede convertir la inteligencia artificial en un factor de desigualdad

El acceso a la inteligencia artificial suele presentarse como una oportunidad universal, pero sus beneficios dependen de los recursos de los que disponen los usuarios. Una empresa con acceso a datos de calidad, una conexión estable, empleados formados y capacidad de inversión puede integrar las nuevas herramientas con mayor rapidez. Una pequeña empresa que carece de estos medios puede quedar limitada a un uso ocasional, sin obtener las mismas ganancias de productividad. Las diferencias de infraestructura y competencias pueden ampliarse, incluso cuando las aplicaciones están disponibles para el público. La brecha digital ya no se refiere únicamente a la posibilidad de conectarse a Internet, sino también a la capacidad de transformar esa conexión en valor económico y social.

Los estudios sobre las diferencias de desarrollo y la inteligencia artificial, incluidas las investigaciones publicadas en 2026 por instituciones internacionales acerca de las diferencias entre tareas y las desigualdades en el acceso digital, subrayan la importancia de estas asimetrías. Sin embargo, es necesario verificar los resultados específicos de cada estudio y evitar atribuir a un informe conclusiones más amplias de las que realmente establece. El principio general es claro: las economías con recursos limitados pueden carecer de las infraestructuras, las competencias y las instituciones necesarias para convertir rápidamente las innovaciones en ganancias productivas. Esta situación puede afectar a su competitividad, a su capacidad para crear empleos cualificados y a su posición en las cadenas internacionales de valor.

La brecha lingüística constituye otra dimensión de esta desigualdad. Los idiomas que disponen de grandes corpus digitales, recursos de investigación y mercados importantes suelen estar mejor representados en las herramientas generativas. Las lenguas con menos recursos pueden recibir un apoyo de menor calidad, especialmente en ámbitos donde la precisión, las referencias culturales y el conocimiento del contexto son fundamentales. Para Haití, la calidad de los recursos en criollo haitiano constituye, por tanto, una cuestión de participación económica y soberanía cultural. Las instituciones, las universidades, los medios de comunicación y las organizaciones de la sociedad civil pueden contribuir a crear recursos lingüísticos fiables, respetando al mismo tiempo los derechos de las personas y los principios de protección de datos.

Reducir estas brechas exige una estrategia más amplia que la simple distribución de herramientas. Es necesario invertir en conectividad, electricidad, educación, competencias digitales, datos de calidad y capacidad institucional para evaluar las tecnologías. Las alianzas internacionales pueden contribuir a este esfuerzo, pero deben estructurarse de manera que refuercen las capacidades locales en lugar de generar una dependencia permanente. El objetivo no es reproducir en todas partes las mismas infraestructuras y a la misma escala, sino proporcionar a los países los medios para participar en la economía digital, negociar las condiciones de acceso y conservar una parte razonable del valor generado.

20. Lo que las estadísticas no pueden decidir por nosotros

Los informes de la OIT, el Foro Económico Mundial, Goldman Sachs, McKinsey, PwC y el FMI ofrecen información valiosa sobre las posibles transformaciones del trabajo. Sin embargo, no constituyen un veredicto único sobre el futuro del empleo. Los estudios no se centran todos en la misma tecnología, no abarcan los mismos períodos ni definen la exposición de la misma manera. Algunos evalúan las tareas susceptibles de recibir asistencia o ser automatizadas; otros modelizan la creación y el desplazamiento de empleos, mientras que otros examinan las relaciones observadas entre competencias, productividad y remuneración. Su valor reside en identificar tendencias, riesgos y escenarios, siempre que se respeten las limitaciones metodológicas de cada investigación.

También es necesario distinguir las capacidades técnicas de sus consecuencias económicas. El hecho de que un sistema pueda realizar una tarea no significa que una empresa vaya a adoptarlo inmediatamente. Los costes de integración, la calidad de los resultados, las exigencias de seguridad, las obligaciones jurídicas y la confianza de los usuarios pueden ralentizar o limitar su utilización. Incluso cuando una tarea se automatiza, el empleo correspondiente puede evolucionar en lugar de desaparecer, porque pueden surgir nuevas responsabilidades o aumentar la demanda. A la inversa, una automatización parcial puede bastar para reducir las necesidades de mano de obra de determinadas organizaciones, sobre todo cuando las actividades están estandarizadas y los márgenes financieros se encuentran bajo presión.

La distribución de las ganancias es tan importante como su volumen. Un aumento de la productividad puede mejorar los ingresos, reducir los precios y crear nuevas actividades, pero también puede incrementar los márgenes de un pequeño número de empresas o debilitar el poder de negociación de determinados trabajadores. Las consecuencias dependen de la competencia, la formación, la negociación colectiva, las políticas públicas y las oportunidades disponibles para las personas desplazadas. Una economía puede registrar un crecimiento positivo y, al mismo tiempo, experimentar un deterioro de las condiciones laborales de ciertos grupos. Por ello, el éxito de la transformación debe evaluarse mediante diversos indicadores, entre ellos la productividad, la calidad del empleo, los ingresos, el acceso a la formación, las desigualdades y la capacidad de las instituciones para acompañar el cambio.

Para los países del Sur, esta prudencia metodológica resulta especialmente importante. Las estimaciones globales suelen construirse a partir de categorías profesionales y datos que no reflejan perfectamente el peso del trabajo informal, las particularidades lingüísticas o las limitaciones de las economías pequeñas. Las decisiones nacionales deben apoyarse en los estudios internacionales y, al mismo tiempo, generar análisis adaptados a las realidades locales. Haití y el Caribe necesitan datos fiables sobre sus propios sectores, sus necesidades de formación, sus infraestructuras y sus posibilidades de adopción tecnológica. Sin este conocimiento, existe el riesgo de reproducir estrategias concebidas para economías cuyos recursos y prioridades son muy diferentes.

21. Preparar el futuro: de la adopción tecnológica a la capacidad de actuar

La inteligencia artificial no eliminará la necesidad de tomar decisiones humanas; modificará las condiciones en las que se toman. Los gobiernos deberán elegir los sectores prioritarios, definir las normas de utilización de los datos y proteger los servicios esenciales. Las empresas tendrán que evaluar los beneficios esperados, formar a sus empleados y determinar qué funciones pueden automatizarse sin deteriorar la calidad de sus productos o servicios. Los centros educativos deberán adaptar sus programas sin abandonar los conocimientos fundamentales, el pensamiento crítico y la capacidad de verificar la información. Los medios de comunicación tendrán que aprender a utilizar herramientas de investigación y análisis, preservando al mismo tiempo la verificación independiente y la responsabilidad editorial.

Esta preparación exige, ante todo, reforzar las competencias. No basta con aprender a formular consultas a un sistema generativo. Los usuarios deben comprender las limitaciones de las herramientas, reconocer los errores verosímiles, proteger la información confidencial y saber cuándo resulta indispensable la intervención humana. La formación debe adaptarse a las profesiones y a los niveles de partida, para evitar que la inteligencia artificial se convierta en un nuevo mecanismo de exclusión para quienes han tenido menos oportunidades de acceder a la educación digital. Los trabajadores con experiencia deben poder actualizar sus competencias, mientras que los jóvenes necesitan una formación suficientemente sólida para adaptarse a medida que cambien las herramientas y las prácticas.

La segunda prioridad es institucional. Las organizaciones que adopten sistemas de inteligencia artificial deben definir las responsabilidades, regular el acceso a los datos, documentar los usos y prever mecanismos de control. En las administraciones públicas, las decisiones que afecten a los derechos de las personas deben contar con una supervisión adecuada y con vías de recurso cuando sea necesario. En las empresas, los contratos con los proveedores deben evaluarse teniendo en cuenta la seguridad, la confidencialidad, los costes a largo plazo y la posibilidad de cambiar de solución. La gobernanza no es un obstáculo externo a la innovación: permite reducir los riesgos, reforzar la confianza y hacer que los beneficios sean más duraderos.

La tercera prioridad se refiere a las infraestructuras y la cooperación. Los países con recursos limitados pueden obtener mejores resultados si concentran sus inversiones en las necesidades esenciales, comparten determinadas capacidades y desarrollan alianzas que refuercen las competencias locales. Es indispensable comparar los costes reales de las soluciones, prever el mantenimiento y la formación, y comprobar que las infraestructuras necesarias están disponibles antes de multiplicar los proyectos. El acceso a una herramienta no constituye, por sí solo, una política de desarrollo. También es necesario disponer de los medios para utilizarla de forma fiable, evaluar sus resultados y adaptarla a las necesidades de la población. La cooperación regional puede respaldar la formación, la investigación, la ciberseguridad, los recursos lingüísticos y la preparación ante los desastres. Asimismo, puede mejorar la capacidad de negociación frente a los proveedores internacionales.

Por último, la transformación debe evaluarse a partir de sus efectos en la sociedad. El éxito no puede medirse únicamente por el número de modelos utilizados, la potencia de los centros de datos o el volumen de las inversiones anunciadas. También debe traducirse en mejores servicios, un acceso más equitativo a las competencias, empleos de calidad, mayor resiliencia y una capacidad superior para tomar decisiones fundamentadas. La inteligencia artificial puede contribuir a alcanzar estos objetivos, pero no los realiza automáticamente. Los resultados dependerán de las prioridades elegidas y de la voluntad de convertir la tecnología en un medio para el desarrollo, en lugar de tratarla como un fin en sí misma.

LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL, NUEVA FRONTERA DE LA SOBERANÍA

La inteligencia artificial inaugura una etapa de transformación cuyas consecuencias van mucho más allá del ámbito del software y de las innovaciones digitales. Está modificando las condiciones de producción, las relaciones entre las empresas y los trabajadores, la organización de la investigación científica, las infraestructuras de comunicación y las relaciones de poder entre los Estados. Influye progresivamente en la manera en que se crea el conocimiento, se preparan las decisiones, se movilizan los recursos y se distribuye la riqueza. En esta nueva configuración mundial, Estados Unidos se beneficia de un ecosistema tecnológico particularmente integrado, que combina capital, empresas, investigación e infraestructuras; China invierte para fortalecer sus capacidades nacionales y reducir sus dependencias estratégicas; Taiwán conserva una posición determinante en la fabricación avanzada de semiconductores; mientras que Europa busca convertir sus competencias científicas, industriales y regulatorias en una autonomía estratégica más sólida. Los grandes proyectos industriales, las inversiones en centros de datos, la carrera por desarrollar procesadores especializados y la competencia en torno a las redes satelitales reflejan una profunda transformación: el dominio de la inteligencia artificial depende cada vez más del control de las infraestructuras materiales, energéticas, financieras y humanas que hacen posible su desarrollo.

Sin embargo, esta transformación no puede comprenderse únicamente a través de la competencia entre las grandes potencias. Sus consecuencias también se manifiestan en las empresas que reorganizan sus actividades, los trabajadores que deben adaptar sus competencias, los centros educativos que replantean sus métodos y las administraciones que buscan mejorar sus servicios. Las proyecciones relativas al empleo confirman la magnitud de los cambios posibles, pero no permiten predecir un futuro uniforme. La exposición de una profesión a la inteligencia artificial no significa necesariamente que esa profesión vaya a desaparecer, del mismo modo que un aumento de la productividad no garantiza un incremento equitativo de los salarios ni una mejora general de las condiciones laborales. La creación neta de empleo a escala mundial tampoco protege automáticamente a las personas, los territorios y los sectores que se enfrentan al desplazamiento de puestos de trabajo. Los estudios internacionales constituyen instrumentos valiosos para anticipar las transformaciones, siempre que se tengan en cuenta sus metodologías, sus períodos de observación y sus hipótesis. Su verdadera utilidad consiste en orientar las decisiones y preparar las transiciones, no en presentar escenarios como si fueran destinos inevitables.

Para Haití, el Caribe y los pequeños Estados, el desafío no consiste en reproducir de inmediato las capacidades industriales de las grandes potencias ni en pretender dominar todas las tecnologías disponibles. Se trata de determinar con lucidez en qué ámbitos la inteligencia artificial puede responder a necesidades prioritarias, qué infraestructuras deben reforzarse, qué competencias es necesario desarrollar y qué dependencias conviene gestionar. La educación, la agricultura, la salud, la gestión de riesgos, los servicios públicos, la investigación, los medios de comunicación y el aprovechamiento de los recursos lingüísticos son ámbitos en los que las inversiones específicas podrían contribuir a fortalecer las capacidades nacionales y mejorar las perspectivas de desarrollo. Sin embargo, estas posibilidades solo se convertirán en resultados duraderos si se sustentan en instituciones fiables, datos de calidad, infraestructuras adecuadas, una supervisión humana efectiva, una protección rigurosa de los derechos y una evaluación transparente de los costos. Sin estos fundamentos, la inteligencia artificial corre el riesgo de seguir siendo una tecnología importada, con beneficios limitados, aplicaciones insuficientemente adaptadas a las realidades locales y condiciones de acceso determinadas en gran medida por actores externos.

La soberanía digital no significa que cada país deba diseñarlo todo, fabricarlo todo y financiarlo todo dentro de su propio territorio. Tal aspiración sería a menudo poco realista, especialmente para las economías que disponen de recursos limitados. Se trata, más bien, de contar con la capacidad suficiente para comprender los sistemas utilizados, evaluar sus limitaciones, elegir a los socios, proteger los datos, formar a los ciudadanos y conservar un margen de decisión cuando cambien las circunstancias económicas o geopolíticas. En el caso de los pequeños Estados, esta autonomía puede consolidarse mediante la cooperación regional, la puesta en común de infraestructuras, las alianzas universitarias, la formación científica y la inversión en capacidades humanas. También exige examinar los contratos tecnológicos, las decisiones sobre equipamiento y las políticas de datos a la luz de sus consecuencias a largo plazo. Por tanto, la soberanía no se mide únicamente por la posesión de una tecnología, sino por la capacidad de utilizarla en beneficio del interés colectivo sin renunciar al control de las decisiones esenciales.

Esta exigencia obliga a situar al ser humano en el centro del debate. La capacidad de cálculo, la velocidad de ejecución y los aumentos de productividad no constituyen, por sí solos, indicadores suficientes de progreso. La transformación tecnológica también debe evaluarse en función de su contribución a la educación, la dignidad del trabajo, la reducción de las desigualdades, la calidad de los servicios públicos, la libertad individual y la capacidad de la población para participar en la vida económica y social. Las empresas desempeñan un papel decisivo en la creación y adopción de nuevas capacidades, pero los poderes públicos, las instituciones educativas, los medios de comunicación y la sociedad civil también deben contribuir a definir las reglas, las garantías y las prioridades colectivas. El objetivo no es impedir la innovación, sino garantizar que sus beneficios no queden reservados a quienes ya poseen el capital, las infraestructuras y los mayores medios de influencia.

La cuestión central de nuestra época no consiste, por tanto, simplemente en saber si las máquinas llegarán a ser más eficientes. Su evolución debería abrir nuevas posibilidades en numerosos ámbitos, aunque seguirá siendo desigual y estará sujeta a limitaciones científicas, industriales, energéticas y económicas. La verdadera pregunta es si las sociedades serán capaces de organizar este poder, prevenir sus abusos, acompañar las transformaciones del trabajo y distribuir de manera más equitativa los beneficios que se deriven de ellas. La inteligencia artificial puede profundizar las desigualdades o ampliar las posibilidades humanas; puede reforzar la concentración del poder o favorecer nuevas formas de cooperación; puede aumentar la dependencia de las sociedades o contribuir a su autonomía. Ninguno de estos resultados está garantizado de antemano. Dependerán de las decisiones industriales, las políticas públicas, la calidad de la educación, la solidez de las instituciones y la capacidad de los ciudadanos para participar en las decisiones que comprometen su futuro.

Para CPGNNews, esta reflexión forma parte integral de la responsabilidad de un medio internacional de interés público. Examinar la inteligencia artificial significa analizar una transformación que afecta simultáneamente a las dimensiones económicas, políticas, sociales, científicas, tecnológicas y culturales del mundo contemporáneo. También significa ir más allá de los anuncios espectaculares para examinar las relaciones de poder, verificar las afirmaciones, distinguir los hechos comprobados de las proyecciones y dar visibilidad a las sociedades cuyas realidades suelen quedar relegadas en los grandes relatos tecnológicos. Desde Haití y el Caribe, CPGNNews aspira a contribuir a esta comprensión global vinculando las decisiones adoptadas en los principales centros de poder con las consecuencias que pueden tener para los pueblos, las economías y las generaciones futuras. Born in the Caribbean, Open to the World! expresa mucho más que una identidad geográfica: esta fórmula refleja una ambición editorial que consiste en partir de una raíz regional para esclarecer cuestiones universales, sin renunciar a la diversidad de las experiencias nacionales ni a la independencia de criterio. El Caribe es nuestro punto de origen, no nuestro límite.

En última instancia, la inteligencia artificial nos enfrenta a una responsabilidad que trasciende las empresas, los gobiernos y las fronteras nacionales. Nos obliga a reflexionar sobre la sociedad que queremos construir, los valores que deseamos preservar y las oportunidades que pretendemos transmitir a las generaciones venideras. En un mundo donde el poder tecnológico se convierte en un instrumento fundamental de competitividad, seguridad e influencia, la soberanía no puede reducirse a la capacidad de producir máquinas más avanzadas. También debe significar la facultad de los pueblos para comprender las transformaciones que les afectan, participar en las decisiones que las orientan y defender sus intereses sin renunciar a la cooperación internacional. El verdadero progreso no se medirá únicamente por lo que la inteligencia artificial permita realizar, sino también por la manera en que la humanidad decida distribuir sus oportunidades, asumir las responsabilidades correspondientes y limitar sus consecuencias más perjudiciales.

El futuro no estará determinado únicamente por quienes construyan las máquinas más poderosas, sino también por quienes sepan poner ese poder al servicio de la dignidad humana, la justicia y el desarrollo compartido. En la era de la inteligencia desatada, el desafío fundamental no consiste en dotar a las máquinas de un poder cada vez mayor, sino en lograr que ese poder contribuya a hacer que la humanidad sea más libre, más responsable y esté mejor preparada para construir su destino común.

REFERENCIAS DOCUMENTALES E INSTITUCIONALES

Las siguientes referencias constituyen la base documental de este informe. Las cifras prospectivas deben interpretarse de acuerdo con las metodologías y las hipótesis propias de cada publicación. Los anuncios industriales se distinguen de las capacidades que ya están operativas, y las informaciones de prensa deben atribuirse a sus respectivas fuentes.

1. Organización Internacional del Trabajo y NASK: Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure, mayo de 2025.
   https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-jobs-refined-global-index-occupational-exposure.

2. Foro Económico Mundial: The Future of Jobs Report 2025.
   https://reports.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_Report_2025.pdf

3. Goldman Sachs Research: Generative AI Could Raise Global GDP by 7 Percent, 5 de abril de 2023.

https://www.goldmansachs.com/insights/articles/generative-ai-could-raise-global-gdp-by-7-percent.html

4. McKinsey Global Institute: Jobs Lost, Jobs Gained: What the Future of Work Will Mean for Jobs, Skills, and Wages, 2017.
   https://www.mckinsey.com/featured-insights/future-of-work/jobs-lost-jobs-gained-what-the-future-of-work-will-mean-for-jobs-skills-and-wages

5. PricewaterhouseCoopers (PwC): Global AI Jobs Barometer 2026, junio de 2026.
   https://www.pwc.com/gx/en/issues/artificial-intelligence/publications/artificial-intelligence-study.html

6. Fondo Monetario Internacional: Kristalina Georgieva, AI Will Transform the Global Economy. Let’s Make Sure It Benefits Humanity, enero de 2024.
   https://www.imf.org/en/Blogs/Articles/2024/01/14/ai-will-transform-the-global-economy-lets-make-sure-it-benefits-humanity

7. Organización Internacional del Trabajo y Banco Mundial: Disruption without dividend? How the digital divide and task differences split GenAI’s global impact, documento de trabajo conjunto, 2026. El estudio abarca 135 países y analiza cómo las brechas en infraestructura digital y la composición de las tareas pueden llevar a las economías en desarrollo a sufrir perturbaciones antes de obtener las ganancias de productividad previstas.
   https://www.ilo.org/publications/disruption-without-dividend-how-digital-divide-and-task-differences-split

8. Comisión Europea: Strengthening Europe’s Tech Sovereignty, 3 de junio de 2026. Presentación del paquete europeo relativo a los semiconductores, la inteligencia artificial, la computación en la nube, el software de código abierto y la digitalización de la energía. Se trata de un programa anunciado y de propuestas políticas, no de una prueba de que la autonomía tecnológica europea ya se haya alcanzado.
   https://commission.europa.eu/news-and-media/news/strengthening-europes-tech-sovereignty-2026-06-03_en

9. Comisión Europea: Communication on European Tech Sovereignty, accompanied by an EU Open Source Strategy, 3 de junio de 2026. Documento de política pública que detalla las iniciativas anunciadas en materia de semiconductores, infraestructuras de computación en la nube e inteligencia artificial, software de código abierto y energía.
   https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/communication-european-tech-sovereignty-accompanied-eu-open-source-strategy

10. Organización del Tratado del Atlántico Norte: The Ankara Summit Declaration, 8 de julio de 2026.
    https://www.ncia.nato.int/newsroom/news/the-ankara-summit-declaration

11. SpaceX: Breaking Ground on Terafab in Texas, anuncio del proyecto industrial, 6 de agosto de 2026. La fuente precisa que el teravatio de capacidad de cálculo corresponde a la demanda combinada prevista de Tesla y SpaceX, y no a una capacidad de producción anunciada para la planta.
    https://www.spacex.com/updates/starship-2025-report

12. Reuters: SpaceX, Tesla to initially spend $16.8 billion on Terafab chip plant in Texas, 6 de agosto de 2026. Fuente periodística complementaria sobre la inversión inicial anunciada y el proyecto de la planta.
    https://www.reuters.com/business/media-telecom/spacex-says-terafab-be-built-texas-with-initial-investment-168-billion-2026-08-06/

13. Gobierno de Texas: Anuncio relativo a la expansión de SpaceX en el condado de Grimes, 6 de agosto de 2026.
    https://gov.texas.gov/news/post/governor-abbott-announces-spacex-expansion-in-grimes-county

14. Reuters: Russia Plans to Launch Its Smaller Version of Starlink Next Year, 5 de junio de 2026.
    https://www.internazionale.it/ultime-notizie-reuters/2026/06/05/russia-plans-to-launch-its-smaller-version-of-starlink-next-year

15. Reuters: Russian Satellite Activity Raises Concerns for Starlink, German Space Commander Says, 9 de octubre de 2026.
    https://www.reuters.com/business/media-telecom/russian-satellite-activity-raises-concerns-starlink-german-space-commander-says-2026-10-09/

16. Middle East Institute: AI, the Gulf, and the US: A Primer, febrero de 2026.
    https://mei.edu/report/ai-the-gulf-and-the-us-a-primer/

17. OpenAI: The Next Phase of the Microsoft–OpenAI Partnership, 27 de abril de 2026.
    https://openai.com/index/next-phase-of-microsoft-partnership/

18. ASML: Documentación institucional sobre los sistemas de litografía utilizados en la fabricación de semiconductores. Esta fuente permite contextualizar el papel industrial de la empresa neerlandesa en la cadena de valor de los chips.
    https://www.asml.com/en

NOTA METODOLÓGICA

Las cifras prospectivas presentadas en este informe no son directamente intercambiables. Los estudios de la OIT y NASK se centran en la exposición a la inteligencia artificial generativa; las estimaciones del FMI utilizan una definición más amplia de exposición a la IA; el Foro Económico Mundial recoge las expectativas de los empleadores encuestados; Goldman Sachs y McKinsey presentan escenarios económicos basados en hipótesis explícitas; y PwC analiza asociaciones observadas entre la exposición a la IA, la productividad, el empleo y la remuneración.

Los anuncios industriales, en particular los relativos a Terafab y a las constelaciones satelitales, se presentan como proyectos o intenciones cuando su implementación completa no está acreditada. Los datos y los proyectos deberán actualizarse a medida que evolucionen las circunstancias, sin convertir las proyecciones en resultados ya alcanzados.

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Por Yvon BONHOMME
Investigador independiente, ensayista, analista geopolítico y especialista en gobernanza
Editor jefe, CPGNNews

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