La curva S de la IA: El mapamiento de la infraestructura necesaria para el próximo paradigma laboral

La IA ya no es un concepto futurista; se trata de una herramienta de trabajo actual. Su adopción está siguiendo una curva en forma de “S”. El punto de inflexión se encuentra aquí. Según análisis recientes…Al menos la mitad de los trabajadores ahora utilizan la inteligencia artificial en sus trabajos.A menudo, sin la aprobación formal del empleador. Este proceso de adopción desde la base, donde las personas lo utilizan en casa, en el trabajo y entre todos los grupos demográficos, demuestra que la tecnología se ha popularizado de manera increíblemente rápida. La rápida difusión de esta tecnología, desde un uso experimental hasta su uso diario en la vida cotidiana, es característica de una tecnología que está entrando en una fase de crecimiento acelerado.

Sin embargo, esta fase inicial se caracteriza por una gran desigualdad en cuanto a la adopción de este sistema. Aunque la adopción es amplia entre los individuos, está muy concentrada en las empresas. Los datos revelan que…La mitad de las empresas que se encuentran en el top 1% en cuanto al número de puestos de trabajo que ofrecen, han adoptado la tecnología de inteligencia artificial.Mientras que la gran mayoría de las pequeñas empresas no ha adoptado la tecnología de la inteligencia artificial en su proceso de contratación y operaciones, esto crea una situación en la que un pequeño grupo de empresas grandes y avanzadas ya han integrado la IA en sus procesos de contratación y operaciones. En cambio, la economía en general se queda atrás. El impacto económico de la IA depende, en gran medida, de si esta adopción inicial puede extenderse a todas las empresas, tanto las grandes como las pequeñas. Si esta adopción se limita a unas pocas empresas, sus efectos en toda la economía serán limitados e irregulares.

Esta tensión estructural define la próxima frontera de inversión. La oportunidad no radica en que las empresas utilicen la IA como un simple herramienta auxiliar, sino en aquellas que construyen las bases necesarias para lograr su integración efectiva y amplia. Se trata de la infraestructura: las plataformas, los sistemas y las herramientas que convierten la IA de algo fragmentado y riesgoso en una infraestructura confiable y eficaz. La configuración actual…Los empleados plantearon preocupaciones relacionadas con la seguridad de los datos.Además, muchos de los sistemas carecen de la capacitación adecuada. Esto destaca la necesidad urgente de contar con sistemas sólidos, fáciles de usar y seguros.

Las empresas que tengan éxito serán aquellas que resuelvan los problemas prácticos relacionados con el escalamiento seguro y eficiente de la inteligencia artificial. De este modo, la inteligencia artificial pasará de ser una herramienta de gran valor para unos pocos, a convertirse en un sistema operativo estándar para todo tipo de trabajos. La transformación paradigmática ya está en marcha, y la infraestructura necesaria para este nuevo paradigma laboral se está construyendo actualmente.

El cambio de paradigma: Colaboración vs. Automatización

La historia económica de la IA no es simplemente una historia sobre cómo las máquinas reemplazan a las personas. Es una narrativa más compleja, que trata sobre cómo se transforma el trabajo. El resultado de esto depende de una distinción crucial: si los herramientas de la IA están diseñadas para automatizar o para colaborar con las personas. Este es el mecanismo fundamental que impulsa la próxima fase de adopción de la IA. Como argumenta el economista David Autor…Un herramienta de automatización es algo que elimina la necesidad de contar con conocimientos especializados para utilizarla.Mientras que una herramienta de colaboración actúa como un factor que aumenta la eficiencia del proceso, la trayectoria actual tiende mucho hacia lo primero. Pero el camino económico más prometedor radica en lo segundo.

Esta distinción explica los patrones salariales contrarios a lo que se podría esperar. Cuando la automatización se concentra en las partes más sencillas y rutinarias de un trabajo, esto puede, paradójicamente, aumentar los salarios de los trabajadores restantes. La evidencia es clara al respecto.Los contadores y empleados de contabilidad vieron cómo las computadoras sustituían a muchas de sus tareas.Entre los años 1980 y 2018, aunque el número total de empleados en estos roles disminuyó en un tercio, sus salarios horarios reales aumentaron en casi un 40%. La razón es que la automatización concentró el trabajo en tareas que son difíciles de reemplazar, y quienes quedaron en ese puesto se volvieron más valiosos. Este es un cambio paradigmático: la IA no solo desplaza a los trabajadores, sino que también redefine los requisitos de habilidad necesarios para desempeñar esas tareas. Sin embargo, cuando la automatización se dirige hacia tareas especializadas, ocurre lo contrario. Como se puede ver con los empleados encargados del inventario, donde el número de empleados se duplicó, pero los salarios disminuyeron. En este caso, la tarea se vuelve más fácil de ejecutar, lo que aumenta la competencia y, por lo tanto, reduce los salarios.

El resultado es una transición larga y desigual. No se trata de una oleada repentina de desempleo masivo, sino de un proceso continuo de redefinición de los puestos de trabajo. Como señala Autor…Los beneficios del cambio tecnológico no siempre han sido ampliamente compartidos.Lo mismo ocurre con la inteligencia artificial. El mercado laboral se está dividiendo, ya que hay una gran demanda de nuevas habilidades y tareas que complementen el uso de la inteligencia artificial. Nuestro análisis muestra que…En una de cada diez ofertas de empleo en las economías avanzadas, se requiere al menos una nueva habilidad.En este contexto, la tecnología de la información y la salud son las áreas que lideran este desarrollo. Esto genera una doble presión: los trabajadores deben actualizarse constantemente, mientras que las empresas deben adaptar sus procesos de contratación y formación para crear equipos capaces de colaborar eficazmente con la inteligencia artificial.

Las implicaciones de la inversión son simples. Las empresas que lograrán obtener beneficios no son aquellas que desarrollan herramientas automatizadas que eliminan la necesidad de contar con expertos especializados. Son las empresas que desarrollan plataformas de colaboración, interfaces y sistemas que potencian el juicio humano y el conocimiento específico en cada área. En este nuevo paradigma, lo importante no es solo los datos o la capacidad computacional, sino la capacidad de integrar la IA como un verdadero socio en trabajos complejos, creativos y estratégicos. La infraestructura para este nuevo paradigma de trabajo se está construyendo para favorecer la colaboración, no la sustitución.

La capa de infraestructura: donde fluyen los capitales.

Los mercados de capital ya están en movimiento. A medida que la adopción de la IA se acelera, el foco de las inversiones pasa decididamente de los productos terminados relacionados con la IA hacia la infraestructura fundamental que hace que dichos productos sean utilizables, seguros y colaborativos. Este es el siguiente paso lógico en la curva S: una vez que una tecnología se ha demostrado su eficacia, el capital fluye hacia los sistemas que permiten su integración masiva. Las pruebas muestran una clara bifurcación en este proceso. Mientras que las empresas se apresuran a explorar cómo la IA puede mejorar la eficiencia,Los empleados expresaron preocupaciones relacionadas con la seguridad de los datos.Y muchos de ellos carecen de la formación adecuada. Este vacío entre las ambiciones y la disposición real es, precisamente, una oportunidad para que los constructores de infraestructuras puedan aprovecharlo en su beneficio.

Los tipos específicos de infraestructura que reciben financiación son aquellos que sirven como “multiplicadores de capacidades humanas”, tal como los define el economista David Autor. Esto incluye plataformas para la integración perfecta de la inteligencia artificial en los procesos existentes, herramientas para el desarrollo rápido de habilidades necesarias para enfrentar las nuevas demandas del mercado, y sistemas que gestionan la colaboración entre humanos y IA. Las implicaciones financieras son una nueva ola de inversiones de capital de riesgo y de empresas que buscan solucionar estos problemas prácticos. El mercado indica que los activos más valiosos no son los modelos de IA en sí, sino las interfaces, las medidas de seguridad y los sistemas de formación que convierten a estos modelos en herramientas fiables para el trabajo humano.

La política actual está acelerando activamente esta expansión. El Plan de Acción sobre Inteligencia Artificial de los Estados Unidos, presentado en julio de 2025, es un importante catalizador para este proceso. Este plan orienta a las agencias federales hacia la implementación de medidas relacionadas con la inteligencia artificial.Revisar y eliminar las regulaciones que puedan obstaculizar el desarrollo de la inteligencia artificial.Los estados que adoptan regulaciones más laxas en materia de financiamiento federal, tienen así un fuerte incentivo para que las empresas construyan su infraestructura en entornos favorables. El plan también refleja una fuerte preferencia por el uso de tecnologías de IA de código abierto, lo cual puede reducir los costos y acelerar el desarrollo de la infraestructura por parte de las empresas. En resumen, el gobierno federal está eliminando los trámites burocráticos para fomentar una nueva ola de inversiones públicas y privadas en el ámbito de la infraestructura.

En resumen, la capa de infraestructura se está convirtiendo en la nueva frontera para el crecimiento exponencial. Las empresas que proporcionan las plataformas, herramientas y sistemas necesarios para gestionar la colaboración entre humanos y IA, lograrán obtener beneficios a medida que la curva de adopción aumente. Es aquí donde fluye el capital, ya que es donde se resuelven los verdaderos obstáculos relacionados con la escalabilidad de la IA. El cambio de paradigma no se refiere solo a lo que la IA puede hacer, sino también a cómo se construye y se implementa. La infraestructura necesaria para este nuevo paradigma ya está siendo financiada.

Catalizadores y riesgos: El camino hacia la adopción exponencial

El camino que va desde la adopción irregular de la IA en la actualidad hasta un paradigma de AI verdaderamente transformador, que afecte a toda la economía, está definido por un conjunto claro de factores que impulsan y limitan su desarrollo. El principal factor que impulsa este proceso es la creciente diferencia en el nivel de preparación entre las grandes y pequeñas empresas. Mientras tanto…El uso de la IA entre los empleados de los Estados Unidos aumentó al 45% en el tercer trimestre de 2025.La adopción de esta práctica por parte de las empresas es muy concentrada. Los datos muestran que…La mitad de las empresas que forman el 1% más importante en términos de número de puestos de trabajo han adoptado la tecnología de inteligencia artificial.Mientras que la gran mayoría de las empresas más pequeñas no cuenta con tales herramientas. Esto crea un mercado enorme y subatendido para las infraestructuras necesarias para cerrar esta brecha. Las empresas que desarrollan plataformas, herramientas y sistemas de formación para superar esta brecha, desde una integración segura y amigable con los usuarios hasta la capacitación rápida, lograrán obtener beneficios a medida que la curva S se vuelve más pronunciada.

Sin embargo, esta concentración también conlleva un riesgo importante: la distribución desigual de los beneficios derivados del aumento de la productividad. Si los beneficios de la inteligencia artificial se quedan confinados a un pequeño grupo de empleadores privilegiados, su impacto económico total será limitado y podría incluso exacerbar las desigualdades. El riesgo no es solo económico; también es político y social.Los empleados expresaron preocupaciones relacionadas con la seguridad de los datos.Y muchos de los involucrados carecen de la formación adecuada. La estructura actual es frágil. Si no se realiza un esfuerzo conjunto para democratizar el acceso y las capacidades de los usuarios, la tecnología podría reforzar el poder de mercado existente, en lugar de crear prosperidad a nivel general.

Las decisiones políticas serán el factor clave que puede acelerar o frenar esta difusión. El Plan de Acción sobre IA de los Estados Unidos, anunciado en julio de 2025, es un importante catalizador que favorece la implementación rápida de estas tecnologías. Al orientar a las agencias para que…Eliminar las regulaciones que puedan obstaculizar el desarrollo de la inteligencia artificial.Además, al favorecer a los estados con regulaciones más laxas en cuanto a la financiación federal, esto crea un poderoso incentivo para la construcción rápida de infraestructuras. Sin embargo, el enfoque del plan en el uso de IA de código abierto y su postura respecto al control de las exportaciones también influirán en los costos y la accesibilidad del nivel de computación fundamental. Es importante observar cómo evolucionan estas políticas, ya que influirán directamente en el ritmo y la inclusividad de la adopción de este modelo tecnológico.

La tesis de inversión es clara: la oportunidad de crecimiento exponencial radica en las infraestructuras que permiten resolver los problemas prácticos relacionados con el escalamiento seguro y eficiente de la inteligencia artificial. Esto significa invertir en las empresas que proporcionan las herramientas necesarias para la colaboración, no solo en las próximas herramientas de automatización. El catalizador es la brecha en la preparación de las empresas; el riesgo radica en la concentración de los beneficios. El entorno político determinará la velocidad y la equidad del proceso de crecimiento.