MIT Sloan Management Review y Databricks. The Great Acceleration: CIO Perspectives on Generative AI. Informe MIT SMR–Databricks, 2023.

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Se analiza cómo los directores de sistemas de información (CIO) perciben y están incorporando la inteligencia artificial generativa (GenAI) en sus organizaciones. El estudio se basa en una encuesta global a líderes tecnológicos y ejecutivos senior, y sitúa a la IA generativa como un punto de inflexión comparable a anteriores grandes olas tecnológicas, por su velocidad de adopción y su potencial para transformar procesos, modelos de negocio y la toma de decisiones estratégicas.

Uno de los hallazgos centrales del informe es que los CIO consideran la IA generativa no solo como una herramienta de eficiencia, sino como un acelerador estratégico capaz de redefinir la ventaja competitiva. A diferencia de tecnologías previas, la GenAI está siendo explorada simultáneamente en múltiples áreas —desde desarrollo de software, análisis de datos y atención al cliente hasta creación de contenidos y soporte a la toma de decisiones—, lo que obliga a los responsables de TI a adoptar una visión transversal y a colaborar estrechamente con otras áreas del negocio.

El estudio también subraya que el principal reto no es tecnológico, sino organizativo y cultural. Los CIO identifican barreras como la falta de talento especializado, la necesidad de datos de alta calidad, los riesgos asociados a la gobernanza, la seguridad y la ética, y la dificultad de escalar pilotos exitosos a toda la organización. En este contexto, el informe destaca la importancia de establecer marcos sólidos de gobernanza de datos y de IA, así como de invertir en capacitación interna para que empleados y directivos comprendan y utilicen la GenAI de forma responsable y eficaz.

Finalmente, The Great Acceleration concluye que la IA generativa está redefiniendo el rol del CIO, que pasa de ser un gestor de infraestructuras a un líder estratégico del cambio digital. Los CIO más avanzados son aquellos que actúan como traductores entre tecnología y negocio, impulsan la experimentación controlada y alinean la adopción de la GenAI con los valores, la misión y los objetivos a largo plazo de la organización. En este sentido, el informe presenta la inteligencia artificial generativa como una oportunidad decisiva, pero también como una responsabilidad clave para el liderazgo tecnológico contemporáneo.

Levy, Steven. “There Is Only One AI Company. Welcome to the Blob.” WIRED, 21 de noviembre de 2025. https://www.wired.com/story/ai-industry-monopoly-nvidia-microsoft-google/

La industria de la IA se ha convertido en un ecosistema altamente interconectado donde unas pocas grandes empresas dependen entre sí mediante inversiones y acuerdos tecnológicos. Esta red, descrita como un “Blob”, concentra poder y reduce la competencia real. Las compañías actúan simultáneamente como proveedoras, clientes e infraestructuras críticas del sector. Se advierte que, debido a esta interdependencia, una crisis en una de ellas podría desestabilizar a toda la industria.

El artículo analiza cómo la industria de la inteligencia artificial ha evolucionado hacia una estructura casi monolítica en la que los grandes actores —principalmente empresas tecnológicas y compañías dedicadas a modelos de IA— funcionan como una red interdependiente. Esta red, descrita como un “Blob”, se caracteriza por alianzas financieras y tecnológicas que conectan a fabricantes de chips, desarrolladores de modelos fundacionales y proveedores de servicios en la nube. Aunque cada organización mantiene su identidad corporativa, la forma en que invierten unas en otras, se proveen servicios mutuamente y dependen de la misma infraestructura genera una concentración de poder sin precedentes.

Un ejemplo clave es el reciente acuerdo entre Microsoft, Nvidia y Anthropic: Microsoft invertirá al menos 5.000 millones USD en Anthropic; a su vez, Anthropic se compromete a comprar 30.000 millones USD en capacidad informática en la nube de Microsoft; mientras, Nvidia invierte en Anthropic, que usa sus chips para entrenar modelos. Esta relación circular —donde las empresas son inversoras, clientes y proveedoras entre sí— genera lo que Levy describe como “una máquina gigante de dinero y computación”.

El artículo subraya que esta interdependencia ha transformado a las empresas de IA en entidades que ya no solo crean productos, sino que también actúan como infraestructuras esenciales. Las inversiones multimillonarias cruzadas entre compañías consolidan este ecosistema cerrado, donde las decisiones de unas afectan directamente a la salud financiera y operativa del resto. Aunque no existen indicios de colusión explícita, el comportamiento coordinado que emerge de esta red crea un entorno de competencia limitada cercano a un oligopolio.

Finalmente, se advierte sobre los riesgos que implica esta estructura para la economía y la innovación. La concentración de recursos —chips, centros de datos, talento, computación en la nube— en manos de unas pocas empresas podría volverse inestable si la burbuja de la IA se desinfla. Debido a la naturaleza interconectada del sistema, la caída de una gran compañía podría desencadenar un efecto dominó que afectara a todo el sector.

El artículo examina de forma comparada las estrategias corporativas de OpenAI y Anthropic en el desarrollo, comercialización y posicionamiento de la inteligencia artificial. La tesis central es que, aunque OpenAI sigue captando la mayor atención mediática, es Anthropic quien podría estar cimentando un enfoque más sostenible a largo plazo.

La narrativa comienza señalando que OpenAI ha logrado una enorme difusión gracias a su producto de consumo dominante, ChatGPT, con cientos de millones de usuarios semanales y un modelo de negocio centrado en suscripciones individuales y alianzas con Microsoft. Sin embargo, ese éxito trae consigo costes elevados, enormes inversiones en infraestructura —centros de datos, chips de alto rendimiento— y una presión constante por mantener la visibilidad pública y lanzar nuevas funcionalidades.

En cambio, el texto destaca que Anthropic ha adoptado una vía más discreta pero enfocada al mercado empresarial: aproximadamente el 80 % de sus ingresos provienen de cuentas corporativas, con una fuerte presencia en clientes que buscan rendimiento fiable en tareas especializadas, como programación, redacción legal o análisis de datos. Los modelos de Anthropic, como la serie Claude, habrían alcanzado una cuota de mercado del 32 % en aplicaciones empresariales frente al 25 % de OpenAI, lo que sugiere un avance en un entorno más rentable por cliente.

Otro aspecto importante que se resalta es la diferencia en sus alianzas industriales: OpenAI tiene una integración profunda con Microsoft, lo que le da masa crítica, pero al mismo tiempo lo expone a desafíos de coste, monetización y dependencia de la demanda masiva. Anthropic, por su parte, trabaja con Amazon Web Services, Google Cloud y otros socios, lo que le permite diversificar su infraestructura y posicionarse como proveedor técnico para empresas, en lugar de únicamente tener visibilidad de marca de consumo.

El artículo subraya que el verdadero “ganador” no se definirá solo por quién tenga más usuarios o más ruido mediático, sino por cuál compañía logre convertir capacidades de IA en generación de ingresos predecibles y rentable para el negocio, con clientes que dependen de ella para tareas críticas. En ese sentido, la estrategia empresarial de Anthropic se presenta como más sólida —menos espectáculo, más foco— mientras que OpenAI opera con mayor exposición, mayor expectativa y también mayor vulnerabilidad a los ciclos de moda y costes de escala.

Cómo conclusión se invita a reflexionar sobre qué significa “ganar” en la carrera de la IA: si es dominar mercados de consumo, liderar en investigación, controlar la infraestructura, o construir un negocio durable que pueda escalar sin quebrar bajo el peso de las inversiones. En ese escenario, la estrategia de Anthropic podría tener ventaja en términos de sostenibilidad, aunque OpenAI mantiene una clara delantera en visibilidad y usuarios.