Es imposible ignorar el auge de la inteligencia artificial: las transformaciones se aceleran en todos los sectores, impulsando la productividad y la innovación, pero también la desigualdad. Con un valor de mercado estimado en casi 4,8 billones de dólares en 2033, en comparación con los 189 000 millones de dólares de diez años antes, la IA se perfila como el motor de la próxima revolución industrial. Sin embargo, este ecosistema sigue estando impulsado en gran medida por un centenar de actores (Apple, NVIDIA AI, Microsoft Azure AI, OpenAI, DeepMind, Google AI, IBM Watson, Anthropic, Meta AI, Huawei Cloud AI, Baidu AI, etc.), que concentran casi todos los recursos de I+D y de mano de obra. Entre las perspectivas de una automatización masiva —que impacta en casi el 40 % de los empleos mundiales— y la urgente necesidad de reciclar la fuerza laboral, la pregunta central ya no es “¿deberíamos adoptar la IA?”, sino “¿quién se beneficiará y con qué garantías?”. Los debates y las estrategias en torno al acceso a la infraestructura, el control de datos y el desarrollo de habilidades se están volviendo cruciales para evitar replicar la brecha digital a gran escala. Los desafíos de una IA inclusiva y ética que contribuya al desarrollo humano serán el eje central de este análisis, enriquecido con ejemplos concretos y las mejores recomendaciones para comprender su lugar en el futuro. Para una visión completa, consulte también este artículo detallado.Panorama 2025: Concentración, oportunidades y riesgos de la IA El mercado global de la IA está en pleno auge, ampliando brechas a la vez que las cierra. Para 2025, los gigantes del sector dominarán el panorama tecnológico: los presupuestos de Microsoft Azure AI, DeepMind y OpenAI por sí solos son comparables al PIB de varios países africanos. Esta concentración excesiva plantea una doble pregunta: ¿qué país o actor está realmente impulsando la revolución de la IA? ¿Y cómo podemos garantizar que los frutos de esta carrera tecnológica beneficien a más usuarios que solo a los accionistas? Para ilustrar esta evolución, imaginemos a Lila, una científica de datos independiente en Senegal. Ante el poder de NVIDIA AI o Google AI, debe multiplicar las alternativas de código abierto, como propone la dinámica de la innovación abierta o el uso compartido de infraestructura. Sin esto, la mayoría de los innovadores locales podrían quedar al margen. Los foros y conferencias de este año, como la Cumbre de IA de Francia 2025, destacan la urgente necesidad de involucrar a los países que están “ausentes” para que la IA no se convierta en un club cerrado reservado para Silicon Valley o la tecnología china. Los ejemplos más llamativos incluyen la proliferación de cursos online masivos y abiertos (MOOC) que utilizan IBM Watson para llegar a estudiantes en zonas rurales, o centros comunitarios impulsados por Meta AI, que promueven el acceso a la formación para todos.Automatización y productividad: ¿Qué beneficios y qué pérdidas?
El impacto en el empleo es innegable. Según los últimos análisis, el 40% de los empleos mundiales podrían evolucionar radicalmente gracias a la IA, o incluso desaparecer por completo en algunos casos. El ejemplo de un centro logístico que adoptó masivamente la IA de Baidu ilustra cómo la productividad se dispara… a costa de una redefinición completa de los requisitos de habilidades. Contrarrestar los efectos negativos requiere desarrollar programas genuinos de reciclaje profesional y apoyo. Donde la robotización era una preocupación, la IA exige apostar por la formación continua desde el principio.
Huawei Cloud AI también ofrece soluciones híbridas: IA copiloto para la optimización industrial, complementada con un componente de formación para técnicos y operadores. Este enfoque está ganando terreno, ya que cualquier política seria de IA debe invertir en habilidades, o se arriesga a ver el desempleo aumentar al mismo ritmo que los algoritmos. Los países más avanzados en reciclaje profesional, como Corea del Sur y Canadá, ya comparten sus éxitos en plataformas de innovación abierta, fomentando la adopción de estas prácticas en otros lugares. https://www.youtube.com/watch?v=lrQWn6WssGA
Cuestiones de equidad y gobernanza: IA, ¿para quién?
Si bien la IA es una gran promesa, la distribución de sus beneficios económicos y sociales sigue siendo un gran desafío. De los 118 países que suelen estar ausentes de los debates internacionales, muchos tienen dificultades para atraer talento e inversión debido a la falta de infraestructura adecuada. Establecer una gobernanza más inclusiva no es solo un eslogan, sino una necesidad estratégica. Los centros de estudios globales destacan tres pilares clave: fortalecer la infraestructura digital, democratizar el acceso a los datos e impartir formación masiva para la era de la IA.
La tendencia hacia el código abierto está en auge: Anthropic y Google AI fomentan la publicación de conjuntos de datos públicos, lo que permite a pequeños equipos desarrollar soluciones adaptadas localmente. En Madagascar, un equipo de una startup de tecnología médica aprovecha las API de IBM Watson, combinadas con fuentes de datos abiertos, para desarrollar un sistema de monitoreo médico predictivo para zonas rurales remotas. Las iniciativas de cooperación Sur-Sur, inspiradas en modelos Meta AI o plataformas de código abierto, demuestran que es posible romper el techo de cristal, siempre que se realicen las inversiones adecuadas.
Recomendaciones y Plan de Acción para una IA Inclusiva