No llegas tarde a la IA. Llegas antes que casi todos.
Diario de Innovación #302
Hay días en los que entro en las redes sociales y salgo con una sensación rara.
Como si todo estuviera ya hecho.
Como si llegáramos tarde.
Como si la IA estuviera “resuelta” y nosotros fuéramos los últimos en enterarnos.
Nuevo modelo.
Nuevo agente.
Nuevo framework que promete reemplazar media organización.
Otro hilo viral donde alguien automatiza su vida en 48 horas.
Y sin embargo, fuera de esa pantalla… el mundo real se mueve a otra velocidad.
Mucho más lenta.
No hay FOMO por la IA, seguramente lo que hay son otras prioridades o preocupaciones.
Sino, para muestra un botón, en este gráfico puedes ver una representación muy visual de lo que sería la humanidad frente al uso real de la IA.
La burbuja en la que respiramos
Los que trabajamos en tecnología vivimos en una cámara de eco sofisticada.
Nos seguimos entre nosotros.
Comentamos los mismos papers.
Celebramos los mismos benchmarks.
Discutimos las mismas arquitecturas.
Y eso genera ilusión: “Todo el mundo está usando IA.”
Los datos dicen lo contrario.
84% del planeta nunca ha usado IA.
Solo 0,3% paga herramientas de IA.
Solo 0,06% la usa para programar o desarrollar.
Incluso en ChatGPT, apenas una pequeña fracción es de pago.
Somos una minoría hablando con otra minoría.
Es como si los primeros usuarios de correo electrónico en 1996 hubieran concluido que Internet ya estaba saturado.
La empresa real no está en X
En el mundo corporativo la distancia es todavía mayor.
Sí, se habla de IA en todos los comités.
Sí, aparece en todos los planes estratégicos.
Pero adopción real, madura, integrada en procesos críticos…
Muy poca.
Muchas empresas cuentan como “adopción” haber probado ChatGPT una vez.
Muy pocas pueden vincular IA a ingresos medibles.
Pregúntale a Mercadona o a Inditex cuanto de sus ingresos viene hoy en día de Internet.
Compara eso con hace veinte años cuando empezamos a hablar de Internet y el comercio electrónico.
Y es que la realidad nos dice que muy pocas compañías han rediseñado sus procesos completos alrededor de la IA.
Y lo más interesante: el mayor freno no es la tecnología.
Es el conocimiento.
Es la capacidad de traducir “esto puede hacerlo todo” en “esto te ahorra 12 horas a la semana”.
Hype vs adopción: la historia se repite
Esta película ya la hemos visto.
Con Internet.
Con el cloud.
Con el e-commerce.
Primero llega el hype técnico.
Luego llega la ola de implementación.
Después llega la consolidación.
Hoy estamos en esa fase intermedia incómoda.
Los modelos ya pueden hacer muchísimo más de lo que las organizaciones están usando.
Existe un “gap de inteligencia” enorme entre lo posible y lo aplicado.
Y ese hueco es la oportunidad.
No está en inventar el próximo modelo fundacional.
Está en ayudar a una constructora, a un despacho de abogados, a una clínica o a una empresa de transporte a automatizar algo concreto.
El verdadero recurso escaso
La barrera técnica ha caído.
Lo difícil ahora no es construir.
Es convencer.
Convencer a alguien tradicional de que esto no es humo.
Explicar valor en términos de tiempo y dinero.
Traducir abstracción en ahorro medible.
Quien sepa hacer eso tiene ventaja.
No por saber redactar los mejores prompts.
Sino por entender mejor el problema.
Food for thought
Cuando miras solo a las redes sociales parece que llegas tarde.
Cuando miras al resto del planeta, cuando hablas con tu vecino o con tu cuñado, te das cuenta realmente que solo estamos empezando.
Sectores enteros apenas han tocado IA.
Miles de empresas siguen operando como en 2015.
Millones de profesionales ni siquiera saben por dónde empezar.
La saturación es una ilusión de la burbuja.
La oportunidad está fuera de ella.
Y quizá la pregunta no es: “¿Qué modelo es mejor esta semana?”
Sino: “¿Dónde hay un proceso manual que todavía nadie ha tocado?”
Ahí está el hueco.
Ahí está el negocio.
Ahí está el impacto real.
🌍 El eco del mercado
🧠 DeepSeek vuelve a mover la aguja. Cada vez que China anuncia modelo nuevo, Silicon Valley finge calma… y apreta el “presupuesto”. La pregunta no es si será mejor. La pregunta es si será suficientemente bueno y mucho más barato. Porque ahí es donde empiezan los terremotos.
🪖 El Pentágono cita al CEO de Anthropic. Si el Estado te llama a su despacho, no es para hablar de prompts creativos. Es para hablar de límites. Y de quién decide esos límites. “Any lawful use”. Tres palabras que separan la investigación responsable del complejo militar-algorítmico. Cuando tu cliente es Defensa, el alineamiento ya no es solo ético. Es estratégico.
⚡ 6 gigavatios de GPUs: Meta se pone seria y AMD sonrié. 6 gigavatios. No es un despliegue. Es una central eléctrica con forma de modelo fundacional. La infraestructura de IA ya no se mide en racks.
🔌 La pregunta incómoda (que nadie quiere responder). ¿Cuánta energía consume realmente entrenar y operar estos sistemas? La comparación con “entrenar personas” es elegante. La factura eléctrica, menos poética. Parece que los argumentarios de Sam no se mantienen por sí solos.
💰 Ingeniería financiera con aroma a burbuja. Ingresos inflados, contratos cruzados, narrativa antes que producto. No es la primera vez que la tecnología sube más por Excel que por código. La historia suele acabar con ajustes dolorosos.
🎁 Claude regala más mientras OpenAI prepara anuncios. Dos modelos de negocio compitiendo: Más valor gratuito para ganar fidelidad vs. Monetización publicitaria para ganar caja. La IA conversacional empieza a parecerse peligrosamente a la web de 2008.
💻 Claude Code ya no es solo para developers.La terminal ya no asusta. Cuando perfiles no técnicos empiezan a “construir”, la barrera real no es el conocimiento. Es la imaginación.
🌐 Agentes con acceso a datos en tiempo real. El futuro de los agentes no está en pensar mejor. Está en conectarse mejor. Datos vivos > modelos gigantes sin contexto.
📱 Un SaaS pequeño, pero elegante. Mientras todos compiten por AGI, un equipo de exempleados de Apple lanza una app del tiempo. Recordatorio saludable: la innovación no siempre es épica. A veces es simplemente hacer bien lo que otros hacen regular.
🇨🇳 China no entra en pánico. Mientras Wall Street tiembla por una supuesta burbuja. Pekín calcula y juega a la gota Malaya. Dos velocidades. Dos narrativas. Una misma carrera.
🏭 Intel busca aire fresco. Cuando un gigante compra agilidad, suele ser porque la perdió por el camino. El mercado de chips no espera a nadie.
🎟️ ¿De verdad habrá ofensiva contra Ticketmaster? EE.UU. lleva años diciendo que quiere endurecer su política antitrust frente a gigantes tecnológicos. A veces la regulación es técnica. A veces es teatro. Que tiemble la industria Tech, esto solo puede ser el principio.
🔑 El autocompletado, ese enemigo invisible. La mayor vulnerabilidad no es un hacker sofisticado. Es nuestra “comodidad”.
📲 Telegram bajo investigación en Rusia. Las plataformas que prometen neutralidad acaban atrapadas entre gobiernos. La geopolítica siempre encuentra el botón de “forzar actualización”.
🛰️ 1.000 millones para Palantir. IA aplicada a seguridad nacional. Cuando los contratos públicos superan los privados, el eje del poder empieza a desplazarse.
Déjame recordarte que si te gusta la tecnología, el podcast de Código Abierto también puede ser una buena opción.
Si algo de lo que has leído te ha removido, dímelo.
Ya sabes que estoy al otro lado si quieres comentar, discrepar o simplemente saludar.
Que nunca te falten ideas, ni ganas de probarlas.
A.
PD: Si te interesa entender por qué cada revolución tecnológica parece “el fin del mundo” (y luego termina siendo infraestructura invisible), te dejo algunas lecturas que estudian fenómenos muy similares a lo que estamos viviendo con la GenAI:
The Master Switch de Tim Wu. Cómo el telégrafo, el teléfono, la radio o Internet pasaron del caos innovador a la consolidación industrial.
Railroads and American Economic Growth — Robert Fogel. Un análisis brutalmente cuantitativo sobre si el ferrocarril fue tan determinante como creemos (spoiler: matiza mucho el relato épico).
The Victorian Internet de Tom Standage. El telégrafo como el “Internet del siglo XIX”: mismas burbujas, mismos miedos, misma euforia.
Technological Revolutions and Financial Capital — Carlota Perez. El patrón recurrente: irrupción tecnológica → burbuja financiera → colapso → despliegue productivo real.
Dot.Con — John Cassidy. El auge y caída de las puntocom, y cómo el comercio electrónico pasó de exageración a infraestructura básica.
Where Is My Flying Car? — J. Storrs Hall. Una reflexión incómoda sobre por qué algunas revoluciones prometidas no llegan… y qué frena realmente la adopción.