Qué son las ondas de Kondratieff
Diario de Innovación #278
Cuando hablamos de innovación solemos hablar de tendencias.
IA, cloud, robótica, biotecnología, energía limpia.
Pero rara vez hablamos del motor profundo que hace que esas tendencias aparezcan, se aceleren y luego se normalicen.
Ahí entran las ondas de Kondratieff.
La idea es sencilla, aunque sus consecuencias no lo son tanto.
Kondratieff observó que el capitalismo no avanza de forma lineal, sino en grandes ciclos de largo plazo (40–60 años), impulsados por tecnologías que no mejoran solo un sector, sino toda la economía.
No son “modas”.
Son tecnologías de propósito general.
Cómo funciona una onda de Kondratieff
Cada onda suele seguir un patrón bastante reconocible:
Aparece una tecnología clave. Todavía es cara, inmadura y poco comprendida.
Se construye la infraestructura. Redes, estándares, talento, capital, regulación.
La tecnología se difunde. Cambian los modelos de negocio, el trabajo, la productividad.
La sociedad se reorganiza. Nuevas empresas líderes, nuevos equilibrios de poder, nuevas tensiones.
Madurez… y saturación. La innovación se vuelve incremental. El crecimiento se frena. Empieza a gestarse la siguiente onda.
Grandes ondas tecnológicas, perspectiva
Si miras atrás, el patrón se repite:
Agua, textiles y hierro
Vapor, ferrocarril y acero
Electricidad, química y motor de combustión
Petróleo, electrónica y aviación
Redes digitales, software e internet
En todos los casos, la clave no fue la tecnología en sí, sino esto: permitían hacer muchas cosas distintas, mucho más rápido y más barato
Eso es lo que las convierte en “ondas”.
Cómo se usa este marco para entender la tecnología actual
El valor de las ondas de Kondratieff no es predecir el futuro con exactitud.
Es ganar perspectiva.
Sirve para:
separar hype de cambios estructurales
entender por qué algunas tecnologías transforman países enteros
explicar por qué la innovación real requiere décadas, no trimestres
Desde este marco, la pregunta no es:
“¿Está de moda la IA?”
Sino:
“¿Estamos ante una tecnología que reorganiza toda la economía?”
Por qué la tecnología importa tanto en estas ondas
Porque las ondas no las crea la creatividad, sino la capacidad productiva nueva.
No nacen de más ideas.
Nacen de herramientas que:
reducen costes de forma radical
amplían lo que es técnicamente posible
cambian quién puede competir y cómo
Por eso cada onda tecnológica viene acompañada de:
tensiones sociales
cambios en el empleo
nuevas regulaciones
crisis de modelos anteriores
La tecnología no “apoya” el cambio.
Lo fuerza.
El matiz importante (y actual)
Durante décadas, estas ondas eran legibles porque el ritmo lo marcaban:
la inversión
la formación
la adopción humana
Hoy, con la inteligencia artificial, ese supuesto empieza a romperse.
Pero esa ya es otra reflexión.
Por ahora, quédate con esta idea: las ondas de Kondratieff no sirven para adivinar el mañana.
Sirven para entender por qué el mundo cambia a golpes largos y no a pequeños pasos.
Y por qué, cuando una nueva tecnología de verdad importa, no transforma un sector.
Transforma las reglas del juego.
🌍 El eco del mercado
🌀 La era del “agentic chaos” ya está aquí (y los datos son el único ancla). Los agentes de IA están entrando en el core operativo de las empresas antes de que estas hayan redefinido procesos, responsabilidades o métricas. El resultado es una sensación creciente de caos: sistemas que actúan, pero no siempre alineados con el negocio. La tesis de fondo es clara: sin una capa sólida de datos gobernados, observabilidad y control, la autonomía se convierte en riesgo.
💸 Claude Code cuesta hasta 200 $ al mes… y el open source empieza a oler oportunidad. El auge de agentes de programación propietarios está chocando con una realidad incómoda: el coste. Mientras herramientas como Claude Code elevan precios, empiezan a emerger alternativas open source que replican gran parte del valor sin el peaje económico. Se abre una brecha clásica: conveniencia propietaria frente a soberanía y coste marginal casi cero.
⚖️ El experimento de las app stores alternativas en la UE ya muestra fatiga. El cierre de una de las primeras tiendas alternativas bajo el marco DMA revela una lección incómoda: abrir el ecosistema no garantiza viabilidad.
🧠 China Telecom entrena modelos MoE usando solo chips de Huawei. Este movimiento es mucho más que técnico. China demuestra que puede entrenar modelos avanzados (Mixture-of-Experts) sin depender de GPUs estadounidenses. Es un paso clave hacia una pila de IA completamente soberana: chips, modelos, datos y despliegue bajo control nacional.
🏭 Las “dark factories” dejan de ser ciencia ficción en la industria china. Plantas de automoción sin trabajadores humanos empiezan a operar como realidad industrial, no como piloto. El mensaje es contundente: la ventaja competitiva ya no está en diseñar robots, sino en integrarlos de extremo a extremo en la cadena productiva.
☢️ La fusión nuclear vuelve al tablero con rondas récord en China. Las startups chinas de fusión nuclear están levantando capital como si la energía del futuro fuera una cuestión de cuándo, no de si. Aunque la comercialización aún esté lejos, el mensaje estratégico es claro: quien domine la energía dominará la IA, la industria y la geopolítica.
💬 198 apps de iOS filtraron chats privados: el lado oscuro del “AI slop”. La obsesión por lanzar rápido aplicaciones con IA está generando una nueva clase de riesgo: productos mal diseñados que manejan datos sensibles sin controles básicos. El problema no es la IA, es la irresponsabilidad en su integración.
🛑 Una botnet explota una vulnerabilidad crítica en HPE OneView. El ataque recuerda una verdad incómoda: mientras hablamos de IA y agentes, la infraestructura clásica sigue siendo el punto más explotado. La deuda técnica acumulada en sistemas de gestión sigue siendo una puerta abierta para ataques masivos.
🏦 Hong Kong apuesta por IA, energía y biotech como motor de sus IPOs. Los mercados no esperan a que la tecnología madure: la descuentan. La bolsa de Hong Kong se prepara para una oleada de salidas a bolsa ligadas a IA, nuevas energías y biotecnología, confirmando dónde ve el capital el próximo ciclo industrial.
🧪 Solo el 5 % de los pilotos de IA generan valor real en empresas. El dato es demoledor: la mayoría de iniciativas de IA se quedan en prueba de concepto. El cuello de botella ya no es el modelo, sino la integración con procesos, datos, personas y decisiones reales. Escalar IA sigue siendo un problema organizativo, no algorítmico.
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.
PD1. Si quieres entender por qué el crecimiento económico no es lineal, sino que avanza a golpes largos y silenciosos, The Long Wave in Economic Life de Nikolai Kondratieff es el punto de partida. No es fácil. Pero es una vacuna contra el cortoplacismo.
PD2. Si te interesa el papel de las tecnologías de propósito general (las que lo cambian todo, no solo un sector), The Second Machine Age explica muy bien por qué la digitalización no va solo de eficiencia, sino de ruptura de modelos económicos.
PD3. Si la pregunta es qué pasa cuando los ciclos se aceleran, La Singularidad Está Más Cerca es provocador, discutible y muy útil para pensar qué ocurre cuando la curva deja de parecerse a una ola.
PD4. Y para cerrar con una reflexión más incómoda: Antifragil no habla de tecnología como tal, pero sí de sistemas que sobreviven (o no) cuando las olas llegan cada vez más rápido.