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Los directivos descubren que la IA no reduce costes tan rápido como esperaban

Morris, C. (2026). CEOs are being left baffled at the high cost of moving to AI — shockingly enough, sacking human workers isn’t resulting in huge savings. TechRadar Pro. Publicado en julio de 2026. https://www.techradar.com/pro/ceos-are-being-left-baffled-at-the-high-cost-of-moving-to-ai-shockingly-enough-sacking-human-workers-isnt-resulting-in-huge-savings?utm_source=flipboard&utm_content=other

La rápida adopción de la inteligencia artificial en las empresas está revelando una realidad muy distinta de la que muchos directivos esperaban. Aunque numerosas organizaciones iniciaron proyectos de IA con la expectativa de reducir significativamente los costes laborales mediante la automatización y la sustitución de empleados

Un nuevo informe de KPMG muestra que una parte importante de los responsables empresariales se siente sorprendida por el verdadero coste económico de implantar estas tecnologías a gran escala. Lejos de convertirse en una solución inmediata para ahorrar dinero, la IA está generando nuevas partidas de gasto relacionadas con infraestructura, consumo de recursos computacionales, supervisión humana, integración tecnológica y gobernanza.

El estudio, realizado entre 2.145 altos directivos de 20 países, revela que aproximadamente un tercio de los líderes empresariales reconoce no comprender plenamente la estructura de costes asociada a la inteligencia artificial. Muchos esperaban que la reducción de plantilla compensara rápidamente la inversión tecnológica, pero han comprobado que los modelos de IA, especialmente los de gran tamaño, requieren importantes recursos informáticos cuyo coste operativo puede crecer de forma considerable conforme aumenta su utilización. Además, los principales proveedores de IA están sustituyendo los modelos de suscripción fija por sistemas de facturación basados en el consumo de tokens o en el uso efectivo de los servicios, lo que hace mucho más difícil predecir el gasto mensual.

Uno de los aspectos más destacados del informe es que el ahorro salarial no se traduce automáticamente en una reducción de costes empresariales. Aunque determinadas tareas pueden automatizarse, las organizaciones deben seguir invirtiendo en especialistas capaces de supervisar los sistemas, validar las respuestas generadas por la IA, corregir errores, controlar las alucinaciones de los modelos y garantizar el cumplimiento de las normativas sobre privacidad, seguridad y uso responsable. En muchos casos, el trabajo humano no desaparece, sino que cambia de naturaleza, desplazándose desde la ejecución de tareas hacia la supervisión y el control de la inteligencia artificial.

El informe también pone de manifiesto que la gobernanza de la IA continúa siendo una asignatura pendiente para muchas organizaciones. Aunque la mayoría afirma disponer de algún tipo de política o procedimiento relacionado con el uso de la inteligencia artificial, muy pocas empresas consideran que estos mecanismos estén plenamente integrados en la actividad diaria. Persisten dudas sobre quién debe asumir la responsabilidad cuando un sistema de IA produce errores, cómo deben validarse los resultados antes de utilizarlos y qué protocolos deben activarse cuando los modelos generan información incorrecta o sesgada. Esta incertidumbre añade costes organizativos y obliga a mantener equipos humanos dedicados a la supervisión permanente.

Lejos de abandonar la inteligencia artificial, muchas empresas están modificando su estrategia. Según el informe, cerca de la mitad de las organizaciones que no han obtenido los resultados esperados han optado por retrasar o redefinir sus proyectos de IA, concentrando las inversiones en aquellos procesos donde la tecnología demuestra un retorno claro de la inversión. El objetivo ya no consiste en aplicar IA de forma indiscriminada, sino en identificar casos de uso concretos en los que aporte mejoras medibles en productividad, calidad o velocidad de ejecución.

KPMG concluye que uno de los factores que distingue a las organizaciones con mejores resultados es la existencia de una responsabilidad clara a nivel directivo sobre la estrategia de inteligencia artificial. Las empresas que cuentan con liderazgo específico, mecanismos de supervisión bien definidos y procesos de evaluación continua obtienen un mayor retorno de la inversión y muestran una mayor confianza en los resultados generados por la IA. En cambio, aquellas que implantan estas tecnologías únicamente como una medida de reducción de costes suelen encontrar más dificultades para justificar las inversiones realizadas.

El artículo también sitúa estas conclusiones en un contexto económico más amplio. Diversos economistas advierten de que una sustitución masiva de trabajadores por IA podría convertirse en una «trampa de los despidos», ya que la reducción generalizada del empleo disminuiría el poder adquisitivo de los consumidores y, en consecuencia, la demanda de bienes y servicios que las propias empresas producen. Desde esta perspectiva, la automatización indiscriminada podría terminar perjudicando incluso a las compañías que inicialmente buscaban mejorar su competitividad mediante la reducción de plantilla.

En conjunto, el informe refleja una evolución significativa en la percepción empresarial de la inteligencia artificial. Después de varios años de expectativas muy elevadas, los directivos empiezan a asumir que la IA no constituye simplemente un mecanismo para sustituir trabajadores y reducir costes, sino una infraestructura tecnológica compleja que exige inversiones continuas, nuevas capacidades organizativas y una supervisión humana constante. El verdadero valor de la IA parece residir menos en eliminar empleo que en transformar procesos, aumentar la productividad y apoyar la toma de decisiones, siempre que su implantación vaya acompañada de una estrategia clara de gobernanza y de una evaluación rigurosa de sus costes y beneficios.

«Index» simplifica la gestión editorial y fortalece el acceso abierto con Bernat Kun y Carme Roig. Planeta Biblioteca 2027/07/20

Index simplifica la gestión editorial y fortalece el acceso abierto con Bernat Kun y Carme Roig.

Planeta Biblioteca 2027/07/20

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En esta edición de Planeta Biblioteca, Bernat Kun y Carme Roig presentan Index, una plataforma tecnológica en la nube (Software as a Service, SaaS) desarrollada para gestionar de forma integral el proceso editorial de las revistas científicas, con una especial orientación hacia las publicaciones de acceso abierto. Durante la conversación explican cómo la plataforma nace para responder a las necesidades de digitalización y profesionalización de la edición académica, ofreciendo un entorno único que reúne todas las fases del flujo editorial, desde la recepción de manuscritos hasta la publicación final.

Los entrevistados destacan que la misión de Index es facilitar la comunicación científica mediante la automatización de tareas administrativas y técnicas que tradicionalmente consumen una gran cantidad de tiempo y recursos. La plataforma permite gestionar el envío de originales, la revisión por pares, la comunicación entre autores, revisores y editores, el control de versiones, la maquetación, la publicación y el seguimiento de indicadores, contribuyendo a una gestión editorial más eficiente, transparente y organizada.

Uno de los aspectos centrales de la entrevista es la importancia de la automatización como herramienta para mejorar el trabajo de los equipos editoriales. Bernat Kun y Carme Roig explican que la reducción de tareas repetitivas permite a los editores dedicar más tiempo a la evaluación científica y a la mejora de la calidad de los contenidos. Al mismo tiempo, autores y revisores disponen de un entorno intuitivo que agiliza la comunicación, mejora el seguimiento de los manuscritos y reduce significativamente los tiempos de respuesta y publicación.

La conversación también aborda el compromiso de Index con el acceso abierto. Sus responsables defienden que el conocimiento científico debe ser accesible para toda la sociedad y consideran que la tecnología desempeña un papel fundamental para democratizar el acceso a la investigación. En este sentido, la plataforma busca ofrecer soluciones avanzadas que estén al alcance tanto de grandes instituciones como de pequeñas y medianas editoriales, eliminando barreras técnicas y económicas que tradicionalmente dificultaban la gestión profesional de las revistas científicas.

Otro de los temas tratados es el apoyo específico que Index ofrece a las editoriales de menor tamaño, que suelen enfrentarse a limitaciones de recursos humanos y tecnológicos. La plataforma proporciona una infraestructura completa sin necesidad de realizar grandes inversiones en desarrollo o mantenimiento informático, permitiendo que las instituciones centren sus esfuerzos en la calidad científica, la internacionalización y la mejora de la visibilidad de sus publicaciones.

Durante la entrevista también se presentan los valores que definen la cultura organizativa de Index, basados en la innovación, la colaboración, la orientación al cliente y el compromiso con la excelencia. Sus responsables explican que la empresa trabaja con revistas e instituciones de distintos países, adaptando la plataforma a diferentes contextos editoriales y favoreciendo la interoperabilidad con estándares internacionales, un aspecto esencial para incrementar la difusión y el impacto de la producción científica.

Forbes AI 50: las 50 empresas de inteligencia artificial más prometedoras (edición 2026)

Forbes. “Forbes 2026 AI 50 List | Top Artificial Intelligence Companies”, 16 de abril de 2026.

https://www.forbes.com/lists/ai50

La lista AI 50 de Forbes reúne cada año a las 50 empresas privadas de inteligencia artificial más destacadas del mundo. La edición de 2026 refleja un cambio importante en el sector: ya no se premia solo la potencia tecnológica de los grandes modelos, sino la capacidad de las empresas para convertir la IA en productos útiles, eficientes y económicamente sostenibles.

Entre las compañías destacadas aparecen líderes consolidados como OpenAI, Anthropic, Mistral AI y Perplexity, junto a startups emergentes que están transformando sectores como el software, la salud, el derecho o la creación de contenidos. La selección incluye empresas de Norteamérica, Europa y otras regiones, lo que evidencia la globalización del ecosistema de la IA.

El informe también subraya varias tendencias clave: el crecimiento de la IA aplicada a industrias específicas, el auge de los agentes de IA en el entorno laboral, la importancia del control de costes computacionales y la aparición de modelos más eficientes frente a los sistemas gigantescos tradicionales.

En conjunto, el AI 50 de Forbes funciona como una radiografía del ecosistema actual de la inteligencia artificial, mostrando tanto a los gigantes que lideran la infraestructura como a las startups que están redefiniendo el uso práctico de esta tecnología en la economía global.

El panorama actual de la Inteligencia Artificial y el software de datos se caracteriza por una descomunal inyección de capital que, si bien está distribuida en decenas de empresas emergentes, se encuentra fuertemente centralizada en unos pocos jugadores dominantes. La suma total de financiamiento de las compañías analizadas supera los $311,000 millones de dólares, pero esta cifra está profundamente sesgada por gigantes como OpenAI y Anthropic, que juntos absorben la mayor parte de los recursos económicos del sector. Excluyendo a estos titanes de la infraestructura y los modelos masivos, la mediana de financiamiento se sitúa en los $667.5 millones de dólares, lo que demuestra que, aunque el mercado es altamente competitivo, las startups dedicadas a aplicaciones específicas operan con presupuestos notablemente más terrenales pero igualmente multimillonarios.

Geográficamente, el sector opera bajo una hegemonía casi absoluta de los Estados Unidos, consolidando a la Bahía de San Francisco como el epicentro indiscutible de la revolución tecnológica actual. Con la gran mayoría de las empresas listadas operando desde ciudades como San Francisco, Palo Alto o Sunnyvale, el ecosistema de Silicon Valley demuestra una capacidad inigualable para atraer tanto el talento técnico como el capital de riesgo. Fuera de este núcleo, la ciudad de Nueva York emerge como el segundo polo estadounidense más relevante, especializándose en soluciones verticales como el software legal y financiero. A nivel internacional, la presencia es sumamente fragmentada, con apariciones discretas pero importantes en países como Suecia, Francia, el Reino Unido, Canadá y Alemania, lo que refleja que Europa y el resto de América del Norte aún luchan por descentralizar el liderazgo estadounidense.

En cuanto a las tendencias de negocio, se observa una transición clara desde los modelos de lenguaje de propósito general hacia la hiper-especialización y la automatización de nichos profesionales. Las herramientas orientadas a transformar la ingeniería de software, como Cursor y Cognition, están capturando el interés de los inversores al prometer la autonomía en la programación. Paralelamente, sectores tradicionales con altos costes operativos y regulatorios están adoptando agentes de IA altamente especializados; es el caso de la medicina con plataformas de asistencia para doctores, el sector legal con automatización de contratos, y la atención al cliente con agentes autónomos complejos.

Adopción de IA por parte de las pequeñas y medianas empresas

AI Adoption by Small and Medium‑Sized Enterprises: OECD Discussion Paper for the G7 — OECD Publishing, París, 9 diciembre 2025.

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La adopción de la inteligencia artificial (IA) por parte de las pequeñas y medianas empresas (PYMES) tiene un enorme potencial para mejorar la productividad, la innovación y la competitividad empresarial, pero en la práctica su incorporación sigue siendo relativamente baja en comparación con otras tecnologías digitales y con las grandes empresas.

El informe examina la evidencia más reciente sobre la difusión de IA en las economías del G7, mostrando brechas persistentes entre PYMES y grandes empresas en términos de uso y sofisticación tecnológica. Aunque ha habido avances, muchas PYMES aún adoptan la IA de forma limitada o en aplicaciones poco complejas, lo que explica que los beneficios no se distribuyan de manera equitativa ni generalizada

Una de las aportaciones clave es una taxonomía de adopción de IA para PYMES que clasifica a las empresas según su madurez digital, la complejidad de los usos de IA y el alcance de esas aplicaciones. Esta clasificación ayuda a entender que no existe una sola trayectoria de adopción: algunas PYMES empiezan con herramientas simples (como automatización básica o análisis de datos) mientras que otras avanzan hacia aplicaciones más complejas como aprendizaje automático integrado en procesos de negocio.

El documento identifica cuatro factores habilitadores esenciales para que las PYMES puedan integrar con éxito tecnologías de IA:

  • Conectividad digital adecuada y acceso a datos.
  • Disponibilidad de datos, algoritmos y capacidad de cómputo.
  • Habilidades y competencias digitales en la fuerza laboral.
  • Financiación y recursos suficientes para invertir en tecnologías y capacitación.


Estos factores no solo facilitan la adopción técnica, sino que también influyen en la capacidad de las empresas para generar valor real a partir de la IA.

A través de casos de estudio en diferentes países del G7, el informe ilustra diversas rutas de adopción, desde estrategias impulsadas por sectores específicos hasta iniciativas públicas de apoyo. Estas experiencias demuestran que no existe un único modelo exitoso; las políticas que funcionan combinan apoyo financiero, formación, colaboración público‑privada y enfoques adaptados al contexto local de cada empresa

El informe concluye subrayando la necesidad de que los gobiernos aceleren la adopción de IA entre las PYMES mediante estrategias diferenciadas y políticas de apoyo que consideren las capacidades y necesidades específicas de estas empresas. La adopción de IA no solo puede impulsar la digitalización y la competitividad, sino también contribuir a un crecimiento económico más inclusivo si se superan las barreras estructurales que enfrentan las PYMES.

Cómo se está incorporando la IA generativa en las empresas

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.

La era de la extracción: cómo las «Big Tech» concentran poder y limitan la competencia

Levy, S. (2025). Welcome to Big Tech’s ‘Age of Extraction’. WIRED. Recuperado de https://www.wired.com/story/tim-wu-age-of-extraction/

Vivimos en una “era de la extracción” en la que las grandes plataformas tecnológicas —como Amazon, Google y Meta— han acumulado un poder de mercado tan dominante que han desplazado el propósito original de servir a los usuarios para priorizar su propia extracción de valor.

Esta extracción se manifiesta en precios más altos, tasas crecientes cobradas a desarrolladores y prácticas monopolísticas que consolidan su control, generando una estructura económica que favorece desproporcionadamente a las grandes empresas frente a consumidores y competidores más pequeños.

La concentración de poder en plataformas digitales impacta negativamente la apertura y la equidad en el ecosistema tecnológico. A través de ejemplos y analogías históricas, Wu explora cómo la regulación antimonopolio del pasado —como la que redujo el poder de gigantes como AT&T o IBM— ilustra enfoques posibles para moderar el poder actual de las plataformas, aunque el autor también reconoce el desafío político de implementar tales medidas, especialmente en contextos donde administraciones actuales pueden ser menos agresivas en su aplicación de leyes de competencia.

Una parte notable del análisis radica en las implicaciones más amplias de esta era de extracción: no solo se afecta la economía digital, sino también la estructura social y democrática. Wu sugiere que la consolidación tecnológica contribuye a una sensación generalizada de desigualdad económica y pérdida de control, lo cual puede alimentar divisiones políticas y sociales profundas. Además, aunque el libro toca aspectos tecnológicos emergentes —como la inteligencia artificial— Wu expresa preocupación de que estos avances, en lugar de democratizar beneficios, podrían reforzar aún más la posición dominante de las grandes plataformas si no se contrarrestan con políticas adecuadas. A pesar de ello, el autor mantiene una perspectiva a largo plazo más optimista, confiando en que ciclos históricos de cambio tecnológico y presión pública pueden, eventualmente, equilibrar el poder económico y abrir espacio para una competencia más justa

Open AI activa el ‘Código Rojo’ mientras Google y Anthropic amenazan con destronar a ChatGPT

Hart, Robert. 2025. “OpenAI declares ‘code red’ as Google catches up in AI race.” The Verge, 2 de diciembre 2025

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La empresa OpenAI ha declarado internamente un “code red”, una señal de alarma para centrar todos sus esfuerzos en mejorar su producto estrella ChatGPT, tras constatar que la competencia —sobre todo Google y Anthropic— se acerca peligrosamente en el terreno de la inteligencia artificial.

Según un memorando interno difundido por la prensa, el director ejecutivo Sam Altman pidió al personal que priorizara mejoras en la velocidad, fiabilidad, personalización y capacidad de respuesta de ChatGPT. En consecuencia, se han suspendido temporalmente otras iniciativas en desarrollo: desde planes de publicidad y agentes de compras o salud, hasta un asistente personal llamado “Pulse”.

Además del cambio de prioridades, OpenAI ha ordenado convocatorias diarias de desarrollo y la redistribución de equipos internos hacia tareas centradas en ChatGPT, con el objetivo de acelerar su evolución.

Este giro estratégico refleja un momento crítico para OpenAI: tras años de liderazgo en IA, la compañía reconoce que su ventaja competitiva podría estar decayendo, lo que la obliga a redoblar esfuerzos para mantenerse en la vanguardia.

El “Blob” de la IA: concentración de poder y riesgos sistémicos en la industria tecnológica

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.

Open AI vs. Anthropic ¿Quién está ganando realmente la guerra de la IA?

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.

¿Cuál es el coste real de la desinformación para las empresas?

Serrano, Jesús. “What’s the real cost of disinformation for corporations?” World Economic Forum, 14 de julio de 2025. https://www.weforum.org/stories/2025/07/financial-impact-of-disinformation-on-corporations/

La desinformación, que incluye noticias falsas, cuentas hackeadas y deepfakes, ha provocado pérdidas millonarias en los mercados y decisiones financieras erróneas. Estudios recientes estiman que los costos anuales de la desinformación en los mercados financieros ascienden a alrededor de 78 mil millones de dólares, incluyendo pérdidas bursátiles y decisiones financieras erróneas.

Tecnologías de inteligencia artificial como bots y deepfakes han acelerado la difusión de información falsa, haciéndola más convincente y difícil de detectar. Ejemplos históricos y recientes, desde el “Great Moon Hoax” de 1835 hasta el hackeo de la cuenta de Twitter de The Associated Press en 2013, muestran cómo la manipulación de la percepción pública puede generar un impacto económico y reputacional significativo.

Además, las reseñas falsas y las valoraciones manipuladas afectan la confianza de los consumidores y generan pérdidas millonarias para empresas de todos los tamaños. La reputación se ha convertido en un activo estratégico, y las narrativas falsas pueden erosionarla rápidamente, afectando la credibilidad corporativa y el valor de mercado a largo plazo.

El uso de inteligencia artificial amplifica estos riesgos, ya que los contenidos falsos generan más interacción en redes sociales y son más difíciles de contrarrestar. Estudios de MIT y Edelman destacan que las empresas no están suficientemente preparadas para anticipar y gestionar estos ataques, a pesar de que la confianza es esencial para la sostenibilidad y el crecimiento empresarial. La educación digital, la detección temprana de desinformación y la comunicación de crisis son herramientas clave para proteger la reputación corporativa.

La colaboración público-privada y la regulación, como el Código de Prácticas sobre Desinformación de la UE, se presentan como mecanismos necesarios para mitigar la propagación de contenidos falsos sin comprometer la libertad de expresión. En un entorno donde la confianza se considera un activo estratégico, las empresas deben invertir en vigilancia, formación y estrategias preventivas, ya que los costos financieros y reputacionales de la inacción frente a la desinformación son demasiado altos.