Programa emitido en Capital Radio.

En este nuevo análisis de Deep Business para Human-IA, Ángel García Crespo y María José de Vega exploran la vertiginosa evolución del sector tecnológico. En un contexto donde Claude comienza a desafiar el liderazgo de OpenAI, el debate se centra en cómo la inteligencia artificial está redefiniendo no solo las herramientas que utilizamos, sino también las estructuras corporativas, la soberanía del hardware y el futuro de los perfiles profesionales en España y Europa.

El ascenso de Claude y la evolución del software

Uno de los puntos más destacados de la actualidad es el cambio de preferencia entre los usuarios avanzados, quienes encuentran en Claude una herramienta más eficiente y menos intrusiva que GPT. Esta transición refleja una madurez en el mercado de los Modelos de Lenguaje Extensos (LLM):

• Calidad frente a «clickbait»: Los expertos señalan que el modelo de Anthropic ofrece respuestas más directas y útiles, evitando fórmulas comerciales que empiezan a saturar a los usuarios de OpenAI.
• Capacidades en programación y gestión de datos: Claude se ha posicionado como un aliado superior para tareas técnicas como la creación de archivos Excel complejos y el desarrollo de software.
• Uso intensivo y límites: Incluso en sus versiones de pago, la demanda es tan alta que los usuarios están alcanzando los límites de crédito rápidamente, lo que demuestra la integración real de la IA en el flujo de trabajo diario.

La soberanía del hardware: La guerra de los chips

La dependencia de Nvidia se ha convertido en un cuello de botella para los gigantes tecnológicos. Empresas como OpenAI, Meta y xAI (de Elon Musk) están pivotando hacia la fabricación de sus propios chips para garantizar su capacidad operativa.

• Independencia estratégica: Fabricar hardware propio permite a las empresas optimizar la ejecución de sus modelos sin depender de terceros.
• La apuesta de Elon Musk: A través de xAI, Musk busca reducir el gap con sus competidores utilizando los datos de X (Twitter) para entrenar modelos potentes con capacidades de audio y vídeo.
• Inversión masiva: La carrera actual no es solo por el mejor algoritmo, sino por quién posee la infraestructura física para procesarlo.

Impacto en el empleo y la productividad empresarial

El anuncio de despidos en empresas como Amazon, Meta u Oracle ha reabierto el debate sobre si la IA es una herramienta de apoyo o un sustituto de la fuerza laboral. La realidad parece ser más compleja y está ligada a la automatización de tareas específicas:

• Reestructuración de costes: Las grandes inversiones en IA presionan a las empresas para reducir gastos en otras áreas, siendo el personal una de las más afectadas.
• Riesgo para perfiles Junior: En sectores como la consultoría, las tareas que antes realizaban los perfiles más jóvenes ahora pueden ejecutarse con un LLM, lo que obliga a replantear los planes de carrera.
• De la ejecución a la ideación: La productividad ya no se mide por las horas dedicadas a una tarea (como crear un Excel), sino por la capacidad del profesional para imaginar y dirigir soluciones que la IA ejecuta.

Modelos de negocio: La IA como un suministro básico

El futuro económico de la IA apunta hacia un modelo híbrido similar al de los suministros básicos (luz o agua) o las tarifas de telefonía móvil:

• Consumo por tokens: El pago por uso se consolidará, donde las empresas y usuarios pagarán según la cantidad de información procesada.
• Tarifas mixtas: Se prevén suscripciones base con cargos adicionales para los «heavy users» que requieran un procesamiento intensivo.
• Agentes autónomos: La próxima frontera son los agentes que ejecutan tareas en nuestro ordenador de forma independiente, eliminando intermediarios en sectores como el turismo o la banca.

El desafío europeo y la administración española

Mientras Estados Unidos lidera el desarrollo, Europa se mantiene enfocada en la regulación. Iniciativas españolas como ALIA, el LLM entrenado en lenguas cooficiales, intentan buscar un espacio propio, aunque enfrentan grandes retos:

• Velocidad exponencial: La tecnología avanza tan rápido que los modelos quedan obsoletos en cuestión de meses, dificultando la planificación a largo plazo de la administración pública.
• Falta de métricas de productividad: El principal problema en España no es solo adoptar la IA, sino saber medir si su implementación realmente mejora los procesos.
• Necesidad de expertos reales: El mercado está saturado de perfiles que desconocen la profundidad de la tecnología, por lo que las empresas deben buscar socios estratégicos que ayuden a repensar el negocio desde cero.

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