AI Economy: De lo experimental a lo rentable!

Durante los últimos años nos acostumbramos a medir el progreso de la inteligencia artificial por el tamaño de los modelos, sus sorprendentes capacidades y la cantidad de millones —o miles de millones— de parámetros que tienen detrás. Cada nuevo lanzamiento parecía confirmar que el futuro pertenecía simplemente a quien tuviera acceso al modelo más poderoso. Pero cuando la IA abandona una presentación y entra en una empresa, las reglas cambian radicalmente.

Durante una entrevista con Marcelle Paiva (responsable del segmento High Techs, AI Natives e ISVs de Oracle Latinoaméricarealizada) en el Gofest 2026, pone el dedo precisamente en esa herida. El desafío empresarial de la IA ya no consiste únicamente en demostrar que algo puede hacerse. Consiste en determinar cuánto cuesta hacerlo, cómo puede escalar, qué infraestructura necesita, qué datos lo alimentan y, finalmente, si alguien está dispuesto a pagar por el resultado.

A eso podemos llamarlo AI Economy o economía de la inteligencia artificial. Y entenderla será fundamental para distinguir durante los próximos años entre las empresas que simplemente incorporaron IA y aquellas que consiguieron construir un negocio alrededor de ella.

Crear una demostración es fácil; pagar la cuenta cuando escala es otra historia

Uno de los grandes espejismos de la revolución generativa ha sido confundir facilidad de creación con facilidad de operación. Hoy una startup puede conectar un modelo mediante una API, construir una interfaz atractiva y tener un producto funcional en muy poco tiempo. El problema comienza cuando cien usuarios se convierten en cien mil y cada consulta empieza a consumir cómputo, almacenamiento, memoria, transferencia de datos y energía.

Paiva resume esta tensión con una idea fundamental: crear puede ser relativamente sencillo; escalar es el verdadero reto. Una arquitectura que funciona perfectamente durante un piloto puede convertirse en económicamente inviable cuando aumenta el volumen de inferencias, crecen las bases de datos o aparecen exigencias empresariales de seguridad, disponibilidad y cumplimiento.

Aquí aparece uno de los errores más frecuentes de la actual fiebre por la IA. Muchas organizaciones comienzan preguntándose qué modelo deberían utilizar cuando quizá deberían comenzar preguntándose cuánto cuesta resolver cada problema y cuánto valor económico genera hacerlo.

La factura de la IA empieza mucho antes del modelo

La inteligencia artificial suele presentarse al usuario como algo casi inmaterial. Escribimos una pregunta, esperamos algunos segundos y recibimos una respuesta. Detrás de esa aparente simplicidad existe una infraestructura gigantesca compuesta por centros de datos, aceleradores, redes, almacenamiento, electricidad, refrigeración, bases de datos y software.

La visión expuesta por Oracle durante la entrevista plantea precisamente una optimización de esa relación entre costo y rendimiento. No basta con disponer de capacidad computacional; hay que conseguir que almacenamiento, procesamiento e infraestructura trabajen de manera suficientemente eficiente para que la aplicación siga teniendo sentido económico cuando aumenta su utilización.

Es precisamente en ese punto donde la estrategia de Oracle alrededor de la AI Economy se vuelve más concreta. Su programa Oracle Startup Growth Engine busca atacar simultáneamente esas barreras mediante infraestructura, acompañamiento técnico y acceso comercial. Las startups elegibles que participen en determinados niveles de Oracle PartnerNetwork pueden recibir hasta US$60.000 en créditos de OCI o financiamiento para evaluaciones técnicas y de negocio, sujetos a las condiciones y requisitos del programa. El objetivo es facilitar el desarrollo, entrenamiento y escalamiento de cargas de IA sin que la factura inicial de infraestructura se convierta en una barrera demasiado alta.

Esta discusión será cada vez más importante. Una aplicación puede ser técnicamente extraordinaria y económicamente desastrosa al mismo tiempo. Si atender a un cliente mediante IA cuesta más que el valor generado por ese cliente, la sofisticación tecnológica importa bastante poco.

La pregunta madura de la AI Economy, por tanto, no es únicamente qué puede hacer la inteligencia artificial. Es cuánto cuesta hacerlo un millón de veces.

El pastel de la IA tiene muchas más capas de las que vemos

Paiva utiliza durante la conversación una analogía especialmente útil: pensar la economía de la IA como un pastel compuesto por distintas capas. En la parte inferior aparecen energía e infraestructura; después vienen capacidad computacional, datos y modelos; encima aparecen las aplicaciones y finalmente el go-to-market que convierte la tecnología en un producto que alguien realmente utiliza y compra.

Esta perspectiva ayuda a corregir una distorsión creada por el boom de los modelos generativos. ChatGPT, Gemini, Claude y otros servicios hicieron que nuestra atención se concentrara casi exclusivamente en el modelo. Sin embargo, el modelo es apenas una pieza de una cadena económica mucho más extensa.

Una aplicación de IA puede utilizar un modelo excelente y fracasar porque sus datos son deficientes. Puede tener datos extraordinarios y fracasar porque su infraestructura resulta demasiado costosa. Puede resolver ambas cosas y fracasar porque nadie necesita realmente el producto.

La economía de la IA funciona cuando todas esas capas consiguen alinearse.

El próximo ganador quizá no tenga el modelo más grande! Esto conduce a una conclusión particularmente incómoda para una industria obsesionada con rankings y benchmarks: Tener acceso al modelo más avanzado del momento no necesariamente constituye una ventaja empresarial sostenible.

Los modelos cambian rápidamente. El líder de hoy puede ser superado meses después, mientras los costos de inferencia disminuyen y los modelos abiertos continúan mejorando. Construir toda una empresa alrededor de la superioridad temporal de un solo modelo puede convertirse en una apuesta extraordinariamente frágil.

Para una startup, la ventaja competitiva puede estar mucho más abajo en la arquitectura: datos propios de alta calidad, conocimiento especializado de una industria, integración con los procesos del cliente, distribución o capacidad para resolver un problema mucho mejor que las alternativas existentes. Así las cosas: El modelo puede cambiar. El problema del cliente permanece!

La innovación no está necesariamente en utilizar la tecnología más nueva. Está en combinar correctamente las tecnologías disponibles.

El ser humano puede seguir siendo el algoritmo más barato! Aquí aparece otra paradoja interesante de la AI Economy. Durante años hemos asumido que automatizar completamente un proceso representa inevitablemente el estado más avanzado de la tecnología.

Eso, no siempre es cierto, de hecho, Paiva destaca el valor del “Human in the Loop”, donde una persona permanece estratégicamente involucrada en determinados puntos del proceso. En algunos casos, conseguir que una IA resuelva correctamente el último 5 % de una tarea puede exigir tanta infraestructura, entrenamiento y complejidad que resulta más barato dejar esa decisión en manos de un humano.

Esto obliga a abandonar una visión bastante infantil de la automatización. El objetivo empresarial no debería ser eliminar personas de todos los procesos posibles. Debería ser diseñar la combinación de humanos y máquinas que produzca el mejor resultado al costo adecuado. Automatizar por automatizar puede ser tan absurdo como contratar a una persona para hacer algo que una hoja de cálculo resuelve en segundos.

La existencia de programas como Startup Growth Engine también muestra cuánto ha cambiado el mercado. Los grandes proveedores de nube ya no compiten únicamente por alojar servidores. Ahora intentan convertirse en socios de una cadena que comienza con infraestructura y termina ayudando a una startup a llegar frente a clientes empresariales.