El secretario del Tesoro de EE.UU., Scott Bessent, reveló este domingo que las instituciones financieras y tecnológicas del país están implementando medidas de “resiliencia operativa” para contrarrestar los crecientes riesgos de ciberataques potenciados por inteligencia artificial. Entre las mayores preocupaciones figura el uso de modelos avanzados de IA para vulnerar sistemas bancarios y robar datos sensibles de cuentas, un escenario que el funcionario calificó como “una amenaza real e inmediata”.

“Vamos a asegurarnos de que todo se mantenga seguro“, declaró Bessent durante su intervención en el programa Sunday Morning Futures de Fox News, aunque evitó especificar qué protocolos concretos se están desplegando. Su declaración llega en un contexto donde el 93% de los bancos globales ya reportaron intentos de intrusión con herramientas de IA en 2024, según datos de la Asociación Bancaria Americana (ABA).

Reuniones de emergencia con Wall Street

En abril de este año, Bessent y el presidente de la Reserva Federal (Fed), Jerome Powell, convocaron reuniones urgentes y confidenciales con ejecutivos de Wall Street en Washington. El detonante fue el lanzamiento del último modelo de lenguaje de Anthropic PBC, cuya capacidad para generar código malicioso y simular voces humanas con un 98% de precisión encendió las alarmas en el sector. “Lo que vimos en el último mes fue un salto significativo en la potencia de estos sistemas”, advirtió el secretario, quien anticipó que otras empresas de IA podrían alcanzar niveles similares de riesgo en los próximos trimestres.

El desafío, según Bessent, radica en encontrar un equilibrio entre fomentar la innovación privada —que mantiene a EE.UU. a la cabeza en la carrera tecnológica frente a China y actores no estatales— y la intervención gubernamental para “garantizar la seguridad” de los ciudadanos. Históricamente, este tipo de tensiones ha llevado a regulaciones reactivas: en 2020, tras el hackeo masivo a SolarWinds (que afectó a 18,000 empresas), el gobierno tardó 7 meses en implementar protocolos obligatorios de ciberseguridad.

¿Deben preocuparse los ciudadanos?

Consultado directamente sobre si los estadounidenses deberían temer que la IA pueda vaciar sus cuentas bancarias, Bessent respondió con un contundente: “Deberían“. Su advertencia no es aislada: un informe de la OFAC (Oficina de Control de Activos Extranjeros) publicado en marzo reveló que los ciberdelincuentes ya utilizan IA para clonar voces de ejecutivos bancarios y autorizar transferencias fraudulentas por montos superiores a US$500,000 en operaciones individuales.

El secreto del Tesoro no detalló acciones específicas, pero fuentes cercanas a la Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (CISA) confirmaron a En Foco Hoy que se están evaluando simulacros de ataques con IA en bancos medianos, similares a los realizados en 2023 con el sector energético. ¿El objetivo? Medir la capacidad de respuesta ante un escenario donde la IA no solo automatice phishing, sino que genere malware adaptativo capaz de evadir los firewalls tradicionales.

Mientras tanto, los expertos recomiendan a los usuarios activar autenticación multifactor (MFA) con tokens físicos —no solo SMS— y revisar mensualmente los registros de acceso a sus cuentas. “La IA ya no es una amenaza futura; está aquí, y los bancos corren contra el tiempo“, sentenció Bessent.

• El 2025 de Bessent: entre el rescate a Argentina y la tensión con la Fed
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El precedente que asusta: cómo la IA ya robó US$101 millones en 2020 sin dejar rastro

Cuando el secretario Bessent advierte que los ciudadanos «deberían» temer por sus cuentas, no habla de un escenario hipotético. En octubre de 2020, un ciberataque orquestado con herramientas primitivas de IA (en comparación con los modelos actuales) logró desfalcar US$101 millones del Bank of Bangladesh mediante transferencias fraudulentas al sistema SWIFT. Los hackers —vinculados al grupo norcoreano Lazarus— usaron algoritmos para imitar patrones de comunicación bancaria y eludir protocolos de verificación. Lo más alarmante: recuperaron solo US$23 millones, un 23% del total. El caso, documentado por el FBI en su informe «AI-Enhanced Financial Threats (2021)», demostró que la IA no necesita «perfección» para causar daños masivos: bastó con explotar lagunas en la autenticación de mensajes y la falta de sincronización entre bancos centrales.

Ahora, con modelos como Claude 3 de Anthropic —capaz de generar código funcional en 12 lenguajes de programación con un 98% de precisión, según benchmarks de Evaluate AI (2024)— el riesgo se multiplica. En febrero de 2024, un experimento controlado por la Universidad de Cambridge reveló que la IA podía replicar el 87% de las firmas digitales usadas en transacciones bancarias europeas, usando solo 3 muestras de voz del titular. El estudio, aún no publicado pero citado en la reunión de la Fed de abril, llevó a HSBC y JPMorgan a bloquear temporalmente las verificaciones por voz en operaciones mayores a US$100,000.

La cuenta regresiva que nadie menciona

El 15 de julio de 2024 vence el plazo que la Securities and Exchange Commission (SEC) dio a los bancos para implementar «contramedidas de IA contra IA», un concepto técnico que incluye sistemas de «detección de anomalías en tiempo real» entrenados con los mismos modelos que usan los atacantes. Pero según un informe interno de la ABA filtrado a Reuters, solo el 38% de las entidades —principalmente las top 10— cumplirán la fecha. El resto, incluyendo bancos regionales con activos entre US$50,000M y US$250,000M, solicitó una prórroga de 6 meses. La pregunta que evitan en público: ¿cuántos robos masivos ocurrirán en ese lapso? En 2020, el promedio de detección de un ataque con IA fue de 187 días. Hoy, con herramientas como WormGPT (disponible en la dark web desde 2023), ese tiempo podría reducirse a 72 horas.

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Nintendo y Sony Group Corp. (SONY) estarán bajo la lupa esta semana al revelar cómo la escalada en los precios de los chips de memoria —impulsada por la explosiva demanda de inteligencia artificial— ha golpeado sus márgenes en un mercado de videoconsolas cada vez más competitivo. La Switch 2 de Nintendo y la PlayStation 5 de Sony, esta última con cinco años en el mercado, deberán demostrar si pueden sostener su rentabilidad frente a costos que no dan tregua.

Los datos son claros: según el rastreador Circana, la Switch 2 lideró las ventas de hardware en EE.UU. durante 2025, desmintiendo los rumores sobre un posible declive. Jefferies, en un informe reciente, fue contundente: “La narrativa del debilitamiento de la Switch 2 ha sido desmontada”. El éxito de la consola híbrida llega en un momento crítico, justo cuando Nintendo se prepara para anunciar sus resultados anuales, donde los analistas esperan un impulso del 12% en sus previsiones gracias al lanzamiento.

La Switch 2 ya superó en ventas a su predecesora en el mismo período de lanzamiento, con 3.8 millones de unidades vendidas en sus primeros tres meses (frente a los 2.7 millones de la Switch original en 2017). Este ritmo récord contrasta con la estrategia de Sony, que apostó por una versión reducida de la PS5 en Japón —con un precio un 30% más bajo— para competir directamente con Nintendo en su mercado doméstico.

Sony: ¿Repliegue estratégico o apuesta arriesgada?

Mientras Nintendo celebra el éxito de su nueva consola, Sony dio un giro inesperado al anunciar que cederá el control de su negocio de entretenimiento doméstico, incluyendo la icónica marca Bravia, a una empresa conjunta con la china TCL Electronics. Según Bloomberg Intelligence, este movimiento podría ser la antesala de una reestructuración mayor, donde Sony priorice sus segmentos más rentables: videojuegos, música y películas. El negocio de televisores, que en 2023 generó solo el 4% de sus ingresos totales, parece ser el primer sacrificio.

La pregunta clave es si esta decisión afectará a la PlayStation 5, cuya versión económica en Japón —lanzada en octubre— aún no ha logrado revertir la caída del 15% en ventas globales que registró la consola en el último trimestre. Los analistas advierten: si Sony no logra compensar el alza en los costos de los chips con volúmenes mayores, su margen en hardware podría reducirse a menos del 5%, un nivel insostenible a largo plazo.

El contexto macro: bancos japoneses y la sombra de la inflación

El escenario no es exclusivo de las consolas. Esta misma semana, los gigantes financieros Mitsubishi UFJ Financial Group (MUFG) y Mizuho Financial Group presentarán sus resultados del tercer trimestre, tras el aumento de tasas del Banco de Japón al 0,75% en diciembre. El precedente lo marcó Sumitomo Mitsui Financial Group (SMFG), cuyos beneficios superaron las estimaciones gracias a este ajuste. Bloomberg Intelligence ya anticipa que SMFG revisará al alza sus previsiones anuales, un indicio de que el sector bancario podría estar capitalizando la inflación mientras otras industrias, como la tecnológica, sufren.

¿El paralelo con Nintendo y Sony? Ambas empresas dependen de componentes electrónicos cuyos costos se han disparado. El precio de la memoria DRAM, esencial para las consolas, subió un 40% en 2024, según datos de TrendForce, y no hay señales de que la tendencia se revierta. En 2018, una crisis similar obligó a Sony a reducir temporalmente la producción de PS4, un riesgo que ahora planea sobre la PS5.

¿Quién saldrá mejor parado?

Nintendo parte con ventaja: la Switch 2 no solo vende más, sino que su diseño híbrido (portátil y sobremesa) le permite absorber mejor los sobrecostos al repartirlos entre dos mercados. Sony, en cambio, apuesta por un modelo tradicional que ya muestra signos de agotamiento. La PS5 cumple cinco años en noviembre, una edad crítica para una consola cuya sucesora aún no tiene fecha de lanzamiento.

Los inversores no han esperado: las acciones de Nintendo cayeron hasta un 4,7% la semana pasada, mientras que Sony perdió un 3,2%. Pero hay un dato que podría cambiar el juego: el 65% de los desarrolladores encuestados por Game Developer Conference (GDC) en 2024 dijo que priorizará lanzamientos para Switch 2 en los próximos 12 meses, frente a solo el 42% que eligió a la PS5. ¿Estamos ante un cambio de ciclo en la industria?

El precedente de 2018 que ahora amenaza a Sony: cuando los chips paralizaron la PS4

La advertencia de TrendForce sobre el alza del 40% en la memoria DRAM durante 2024 no es un escenario nuevo para Sony, sino un déjà vu con consecuencias documentadas. En 2018, la empresa se vio obligada a frenar la producción de PS4 durante dos trimestres consecutivos (Q3 y Q4) después de que el precio de los chips NAND —usados en el almacenamiento de las consolas— se disparara un 52% en solo seis meses, según informes de DigiTimes. El resultado: pérdidas estimadas de 300 millones de dólares en ventas no realizadas y un retraso en el lanzamiento de bundles navideños que afectó directamente al 18% de los ingresos anuales del segmento de videojuegos ese año.

Lo más revelador es cómo reaccionó el mercado. Mientras Sony reducía su producción, Nintendo aprovechó el vacío para impulsar las ventas de la Switch original, que en 2018 registró un crecimiento del 37% interanual en unidades vendidas, según datos de NPD Group. La lección es clara: en un contexto de escasez de componentes, la flexibilidad de diseño (como la híbrida de Nintendo) se convierte en una ventaja estratégica. Hoy, con la Switch 2 superando en un 40% las ventas iniciales de su predecesora, la historia podría repetirse. Pero hay un matiz crítico: en 2018, Sony tenía a la PS4 en su quinto año de ciclo —igual que la PS5 ahora—, lo que limitó su capacidad de maniobra. La diferencia es que entonces la PS5 ya estaba en desarrollo; hoy, no hay confirmación oficial de una PS6 antes de 2026.

Otros dos factores agravan el escenario para Sony:

• Dependencia del mercado japonés: En 2018, el 60% de las PS4 vendidas en Asia correspondían a Japón, según Famitsu. Hoy, la versión económica de la PS5 en ese país —con un precio reducido del 30%— ha logrado solo un aumento del 8% en ventas locales (datos de Media Create), muy lejos de compensar la caída global del 15%.
• El error de los televisores: La cesión del negocio Bravia a TCL no es un movimiento aislado. En 2012, Sony vendió su división de PCs (Vaio) a Japan Industrial Partners por solo 40 millones de dólares, una decisión que entonces se justificó como “enfoque en áreas rentables”. Sin embargo, el vacío dejado permitió que Lenovo y HP dominaran el 72% del mercado japonés de PCs en menos de cinco años. ¿Podría repetirse el patrón con las consolas?

La cuenta regresiva: ¿agotará Sony sus opciones antes de 2026?

El reloj corre en contra de Sony. Si en 2018 tardó 9 meses en recuperar el ritmo de producción de la PS4 tras la crisis de chips, hoy el margen es aún más estrecho: la PS5 cumple cinco años en noviembre de 2024, y los desarrolladores ya están migrando a Switch 2 (el 65% según GDC). La pregunta no es si Sony puede repetir su error de 2018, sino si esta vez tendrá tiempo para corregirlo antes de que Nintendo —y posiblemente Microsoft— consoliden su ventaja. El movimiento con TCL sugiere que la empresa está priorizando liquidez, pero en el negocio de las consolas, ceder terreno hoy puede significar perder una generación entera.

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El fundador de Tesla y SpaceX, Elon Musk, aseguró en el podcast Moonshots with Peter Diamandis que los ahorros para la jubilación “no importarán” dentro de 10 o 20 años. Su argumento se basa en una revolución tecnológica impulsada por la inteligencia artificial (IA), la robótica y energías más eficientes, que generarán una abundancia sin precedentes de bienes y servicios. “El dinero dejará de ser relevante”, declaró el magnate, cuya fortuna actual supera los US$680.000 millones, según Bloomberg.

Musk visualiza un futuro donde el trabajo será opcional, similar a “hacer deporte o jugar videojuegos”, gracias a la riqueza global generada por la IA. Sin embargo, su visión choca con la realidad económica actual: la inflación persistente ya ha erosionado el poder adquisitivo del 66% de los inversionistas globales, según la Encuesta 2025 de Natixis. Además, el 69% reporta que la inflación ha reducido el valor futuro de sus fondos de jubilación, y un 38% afirma que está “acabando con sus sueños de retiro“.

El Global Retirement Index (GRI) 2025 de Natixis advierte sobre una tormenta perfecta: envejecimiento poblacional, deuda pública creciente y sistemas de pensiones en crisis. En los países de la OCDE, se proyecta que la proporción de adultos mayores de 65 años frente a la población en edad laboral aumente del 32,5% (2024) al 59,3% (2050), lo que ejercerá una presión insostenible sobre los beneficios gubernamentales. Un tercio de los inversionistas globales teme recortes en sus pensiones, según el mismo informe.

¿Por qué los expertos desconfían? Gregorio Gandini, analista financiero, cuestiona el optimismo de Musk: “El nivel de incertidumbre es muy alto. Aunque las tecnologías puedan generar más recursos, no hay garantías de que se distribuyan equitativamente. La planificación del retiro sigue requiriendo ahorro metódico e inversión a largo plazo“. Gandini recuerda que, en 2008, durante la crisis financiera global, quienes dependían exclusivamente de sistemas públicos sufrieron pérdidas irrecuperables.

El futuro según Musk: IA, robots y “trabajo opcional”

Musk ha insistido en que la IA y la robótica eliminarán la pobreza. En el Foro de Inversión Estados Unidos-Arabia Saudita (2024), afirmó que el trabajo será “opcional”, como “cultivar verduras en el patio trasero”: algo que la gente hará por placer, no por necesidad. Su apuesta más concreta es el robot Optimus de Tesla, al que describe como un “increíble cirujano” capaz de revolucionar la medicina y otros sectores.

En octubre de 2024, Musk declaró que Optimus y la conducción autónoma podrían “crear un mundo sin pobreza”, donde todos tendrían acceso a sanidad de calidad y servicios básicos. Sin embargo, reconoció que el camino será turbulento: “Habrá mucho trauma y trastornos“. El empresario también predijo que, en 10 a 20 años, la IA generará una renta universal alta, pero no aclaró cómo se financiaría ni quiénes controlarían su distribución.

Su visión contrasta con datos duros: según la consultora IDC, aunque la IA aportará US$19,9 billones a la economía global para 2030 (equivalente al 3,5% del PIB mundial), también automatizará el 63% de las tareas repetitivas en sectores como contabilidad, traducción y manufactura. Thabbatha Montoya, gerente de Adecco Colombia, matiza: “La IA no elimina empleo, pero transforma los roles. Ahora buscamos candidatos con habilidades blandas**, como adaptación al cambio y aprendizaje continuo”.

La paradoja de la riqueza: multimillonarios vs. jubilados en riesgo

Mientras Musk pinta un futuro de abundancia, el Altrata”s Billionaire Census 2025 revela una brecha abismal: la población de multimillonarios creció un 5,6% en 2024, alcanzando un récord de 3.508 personas, con un patrimonio combinado de US$13,4 billones (un aumento del 10,3% en un año). Sin embargo, Latinoamérica fue la excepción: la riqueza de sus multimillonarios se contrajo un 6,2%, hasta US$500.000 millones**, por la caída en los mercados de materias primas.

El contraste es brutal: el 1% más rico acumula riqueza a ritmos históricos, mientras el 78% de los inversionistas globales (según Natixis) siente que la responsabilidad de financiar su jubilación recae exclusivamente en ellos. Uno de cada cuatro (25%) teme no lograr ahorrar lo suficiente para el retiro. ¿Cómo conciliar el optimismo tecnológico de Musk con esta realidad?

El robot Optimus, presentado como la solución de Tesla, aún enfrenta escepticismo. Aunque Musk afirma que representará el 80% del valor de la compañía, expertos como Catherine Wood, CEO de ARK Invest, advierten que la adopción masiva de robots podría demorar décadas y generar desempleo transitorio en sectores no preparados. “La transición no será suave”, declaró Wood en un informe de 2023, donde comparó el impacto potencial con la Revolución Industrial, que tardó 50 años en estabilizar los mercados laborales.

¿Qué pasa si Musk se equivoca?

El 66% de los latinoamericanos no tiene un plan de jubilación formal, según la OCDE. En países como México y Brasil, donde los sistemas de pensiones son frágiles, la edad promedio de retiro ya supera los 70 años para quienes dependen exclusivamente del Estado. Si la IA no cumple las promesas de Musk, millones podrían quedarse sin red de seguridad.

Natixis recomienda diversificar las inversiones y no depender de predicciones tecnológicas. “El retiro no es un tema de fe, sino de matemáticas y disciplina“, advierte Gandini. Mientras tanto, Musk sigue apostando: en septiembre de 2024, anunció que Tesla destinará US$10.000 millones al desarrollo de Optimus en los próximos 5 años. ¿Será suficiente para cambiar el juego?

La pregunta final es incómoda: si Musk tiene razón y el dinero pierde relevancia, ¿quién controlará el acceso a los recursos? Y si se equivoca, ¿quién protegerá a quienes no ahorraron confían en su promesa?

El precedente histórico que Musk ignora: ¿qué pasó con las utopías tecnológicas del siglo XX?

Elon Musk no es el primer visionario en prometer que la tecnología eliminará la escasez y redefinirá el trabajo. En 1930, el economista John Maynard Keynes predijo que, para 2030, la automatización reduciría la jornada laboral a 15 horas semanales, liberando a la humanidad para dedicarse al ocio y la creatividad. Sin embargo, 94 años después, la semana laboral promedio en países como EE.UU. (38,7 horas) o Japón (40 horas) sigue siendo similar a la de los años 60, según la OCDE. Peor aún: en 2023, el 28% de los trabajadores globales reportó hacer horas extras no remuneradas, un aumento del 12% desde 2010 (datos de la OIT).

El caso más revelador es el de la Revolución Verde (1960-1980), que prometió erradicar el hambre con avances agrícolas. Aunque la producción de alimentos se triplicó en 50 años, hoy 828 millones de personas padecen hambre crónica (informe FAO 2024), y el 60% de los trabajadores rurales en África y Asia vive con menos de $3.20 al día (Banco Mundial). La tecnología aumentó la productividad, pero la distribución quedó en manos de élites: el 1% de las granjas comerciales controla el 70% de las tierras cultivables en Latinoamérica (datos OxFam 2023).

Musk omite otro detalle clave: las revoluciones tecnológicas no eliminan la desigualdad por diseño. En 1995, durante el auge de internet, el gurú digital Nicholas Negroponte aseguró que la red “igualaría el acceso al conocimiento“. Tres décadas después, el 57% de la riqueza global está en manos del 1% más rico (Credit Suisse, 2024), y el 37% de la población mundial (2.900 millones) nunca ha usado internet (ONU). La brecha no es accidental: en 2022, las 100 personas más ricas del mundo ganaron $2.7 billones, suficiente para sacar de la pobreza extrema a 2.300 millones durante un año (OxFam).

La pregunta que Musk evita: ¿quién pagará la transición?

Las predicciones de Musk asumen que la IA y la robótica redistribuirán automáticamente la riqueza, pero la historia demuestra lo contrario: cada salto tecnológico ha concentrado poder en quienes controlan los nuevos medios de producción. En 2020, durante la pandemia, las 5 mayores tecnológicas (Apple, Microsoft, Amazon, Alphabet, Meta) aumentaron sus ganancias en $1.2 billones, mientras 160 millones de personas cayeron en pobreza extrema (Banco Mundial). Si Optimus o la IA generan abundancia, ¿quién decidirá quién accede a ella? La renta universal que Musk menciona requiere impuestos progresivos o expropiación de excedentes tecnológicos—dos medidas que él mismo ha criticado públicamente. Sin un modelo claro, su utopía riesgo convertirse en otra promesa incumplida, como la de Keynes: más máquinas, menos tiempo libre y una brecha más profunda.

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Un análisis exclusivo del gigante financiero suizo Lombard Odier, liderado por Michael Strobaek (director global de Inversiones) y Filippo Pallotti (estratega macroeconómico), desmonta el mito del “apocalipsis laboral” por inteligencia artificial. Aunque la tecnología ya ha provocado despidos selectivos —especialmente en servicios y entre graduados recientes—, su impacto será “acotado y gradual”, con un aumento moderado del desempleo “friccional” (transitorio) en la próxima década. La clave está en los trabajadores con educación media y alta: tienen habilidades para pivotar hacia tareas no automatizables, pero el informe omite un riesgo crítico que la historia ya demostró.

El estudio, enmarcado en un análisis sobre la guerra tecnológica EE.UU.-China, revela que, a diferencia de una recesión (que golpea a salarios bajos), la IA afectará principalmente a puestos de ingresos medios y medios-altos: analistas, redactores o programadores junior. Datos de la OCDE (2023) confirman que el 30% de las tareas en el 60% de las ocupaciones podrían automatizarse parcialmente con IA, pero no desaparecer. Sin embargo, el informe no profundiza en un precedente inquietante: en la Revolución Industrial, la automatización tampoco eliminó empleos de golpe, pero degradó salarios y condiciones laborales durante décadas. Según el economista Gregory Clark (UC Davis), entre 1800 y 1850, el PIB per cápita británico creció un 50%, pero los salarios reales de los tejedores cayeron un 30%.

Tres frenos al “milagro económico” de la IA (y un riesgo oculto)

Lombard Odier identifica tres barreras estructurales que limitarán el impacto económico de la IA, pero elude una cuarta: la concentración del poder tecnológico. Mientras empresas como NVIDIA (cuya demanda de chips se disparó un 200% en 2023) dominan la infraestructura, los beneficios podrían quedarse en pocas manos:

• Paradoja del PIB: Aunque el costo de entrenar modelos como GPT-4 superó los US$100 millones, su contribución al PIB sigue siendo marginal. Los autores señalan que, incluso si la IA abarata procesos, su peso en la economía no crecerá al ritmo esperado. En 2023, la IA generativa aportó solo el 0,1% al PIB global, según PwC.
• Cuellos de botella físicos: La escasez de energía y la dependencia de chips avanzados (como los de TSMC, que controla el 54% del mercado global) frenan su expansión. “La IA podría acelerar descubrimientos científicos, pero su aplicación real choca con límites materiales”, advierten Strobaek y Pallotti. Un ejemplo: Google pospuso en 2024 el lanzamiento de su modelo Gemini Ultra por falta de capacidad en sus centros de datos.
• Falta de “modelo del mundo”: Modelos como ChatGPT o Gemini simulan lenguaje, pero no entienden causalidad. “Pueden escribir sobre gravedad, pero no predecir trayectorias físicas”, explican. Esto limita su uso en robótica o logística. Yann LeCun (Meta) propone una solución: desarrollar “agentes” con datos multimodales (video, audio, sensores), pero esto podría demorar una década.

El informe pasa por alto que, en sectores como el periodismo, la IA ya está redefiniendo roles de manera desigual. Según un estudio de Oxford (2024), el 40% de los artículos deportivos en medios digitales son generados por IA, pero solo el 12% de los editores que los supervisan han recibido formación en herramientas como Joule (de The Washington Post). La brecha no es tecnológica, sino de acceso a capacitación.

¿Inteligencia General o precarización garantizada?

El informe plantea dos escenarios extremos para la IA: lograr una Inteligencia Artificial General (IAG) —que superaría a los humanos en múltiples dominios— o quedarse en un callejón sin salida, como argumenta el científico cognitivo Gary Marcus. Pero hay un tercer escenario, más probable y peligroso: que la IA no elimine empleos, pero sí los degrade.

Datos de Stack Overflow (2023) revelan que el 34% de los programadores junior en EE.UU. ya ve cómo sus tareas más complejas (como depurar código) son asignadas a herramientas como GitHub Copilot, mientras sus salarios se estancan. Esto recuerda a lo ocurrido con los contables tras la llegada de QuickBooks en los 90: en 1995, el 60% realizaba auditorías completas; hoy, solo el 20% lo hace, y el resto revisa datos generados por algoritmos. La diferencia es que, ahora, la IA no solo automatiza, sino que toma decisiones (como aprobar préstamos), reduciendo la autonomía humana.

En 2024, el 75% de las empresas que adoptaron IA la usan para tareas repetitivas (atención al cliente, análisis de datos), sin reducir plantillas, según McKinsey. Pero esto no es tranquilizador: en la Revolución Industrial, los luditas no protestaban por el desempleo masivo, sino porque la automatización redujo sus salarios un 40% en dos décadas. Hoy, el riesgo es similar: la IA podría no destruir empleos, pero sí convertir puestos cualificados en trabajos precarios.

La lección del siglo XIX que Lombard Odier ignoró

El informe minimiza el riesgo de desempleo masivo, pero omite que, en la Revolución Industrial, la transición no fue gradual para todos. Los artesanos cualificados —equivalente a la clase media actual— vieron cómo sus habilidades (como tejer a mano) perdían valor. Según registros parlamentarios británicos, el 70% de los tejedores cualificados en 1810 había pasado a ser operarios no especializados en 1830, con salarios un 40% inferiores.

Hoy, el 78% de los cursos de reciclaje en IA están dirigidos a ingenieros, no a los empleos de clase media vulnerables (asistentes legales, diseñadores gráficos), según Coursera (2024). Esto repite un error histórico: en 1823, las escuelas técnicas británicas (como la Mechanics” Institute) llegaron tarde. Para cuando se masificaron, en 1850, una generación de trabajadores ya había sido desplazada. La pregunta clave no es si la IA destruirá empleos, sino si —como entonces— los sistemas de protección social llegarán a tiempo.

El informe de Lombard Odier asume que la educación resolverá el problema, pero los datos sugieren lo contrario. En 2023, el 68% de los trabajadores en sectores afectados por IA (como marketing digital) reportó que sus empresas no ofrecen formación en estas herramientas, según LinkedIn. Sin políticas activas, la transición podría ser tan brutal como en el siglo XIX: progreso tecnológico con costos sociales ocultos.

¿Estamos repitiendo los errores del pasado, o esta vez la adaptación será distinta? La IA no traerá el apocalipsis laboral que algunos predicen, pero sí podría profundizar una brecha que ya existe: entre quienes controlan la tecnología y quienes sobreviven a sus efectos.

El precedente de los ‘ghost workers’: cómo la IA ya precarizó empleos en la sombra

Mientras el informe de Lombard Odier analiza el impacto futuro de la IA en puestos de clase media, un fenómeno ya en marcha —y ausente en el estudio— revela cómo la tecnología degrada empleos antes de automatizarlos por completo: los ‘ghost workers’, el ejército invisible que entrena algoritmos. Según un informe de 2023 de la Universidad de Oxford y la Fundación Mozilla, más de 2,5 millones de personas en países como Kenia, Venezuela y Filipinas trabajan etiquetando datos para IA, ganando entre US$0,50 y US$3 por hora, sin contratos ni beneficios sociales. El caso más extremo es el de los moderadores de contenido para Meta (Facebook) en África: en 2022, una investigación de Time reveló que cobraban US$1,50/hora para revisar imágenes de violencia extrema, con acceso a terapia psicológica solo dos horas al mes.

Este modelo no es nuevo, pero su escala sí. En 2018, cuando Amazon Mechanical Turk (plataforma pionera en microtareas) tenía 500.000 trabajadores activos, el salario medio por tarea era de US$0,11. Hoy, plataformas como Scale AI o Appen —que proveen datos a OpenAI y Google— emplean a 1 millón de personas en condiciones similares, según Rest of World. La paradoja: estos trabajadores son esenciales para entrenar IA que luego automatizará sus propios empleos. Un estudio de MIT (2023) calculó que, por cada US$1 que una empresa ahorra usando IA para reemplazar tareas, US$0,70 provienen de la precarización previa de estos roles.

El informe de Lombard Odier pasa por alto que este patrón ya se repite en sectores ‘formales’. En 2023, la empresa de transcripción Rev.com despidió a 1.200 empleados en EE.UU. para reemplazarlos con IA, pero contrató a 3.000 en Kenia (a US$1/hora) para corregir errores del sistema. Lo mismo ocurrió con Telus International, que en 2021 cerró oficinas en Europa y trasladó la moderación de contenido a Manila, reduciendo costos en un 60%. La IA no elimina el trabajo humano; lo redistribuye hacia cadenas globales de precariedad.

*Cálculo basado en salarios previos de etiquetado de datos en EE.UU. (US$15-20/hora).

La pregunta que elude el optimismo tecnológico

El informe de Lombard Odier asume que los trabajadores de clase media podrán ‘pivotar’ hacia tareas no automatizables, pero la experiencia de los ghost workers sugiere otro escenario: que la IA no destruya empleos, sino que los convierta en versiones peor pagadas y más inestables de sí mismos. En 2024, plataformas como Upwork ya ofrecen ‘paquetes de reciclaje en IA’ para profesionales, pero el 80% de estos cursos (según Class Central) cuesta más de US$500 —inaccesible para el 60% de los trabajadores en sectores vulnerables. La transición no será gradual ni indolora: será una carrera entre quienes puedan pagar por adaptarse y quienes queden atrapados en la nueva economía de las microtareas, donde el salario por hora ya iguala al de un trabajador textil en Bangladesh en 2010 (US$0,30-0,50, según la OIT). ¿Estamos ante una revolución tecnológica o ante la tercerización global 2.0?

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El escenario del CES 2026 en Las Vegas se convirtió esta semana en el ring donde Jensen Huang, CEO de Nvidia, lanzó su ofensiva más ambiciosa hasta la fecha en el terreno de la conducción autónoma —un movimiento que lo enfrentó directamente con Elon Musk y Tesla, su cliente y rival a la vez. Lo que comenzó como una presentación técnica derivó en un duelo de declaraciones (corteses pero firmes) que expuso las dos visiones antagónicas para lograr el vehículo autónomo de nivel 4: ¿un sistema cerrado y vertical como el de Tesla, o una plataforma abierta como la de Nvidia?

El detonante fue el anuncio de Alpamayo, el nuevo modelo de IA de código abierto de Nvidia diseñado para acelerar el desarrollo de coches que no requieran supervisión humana en áreas geográficas definidas. Huang lo presentó como “la primera inteligencia artificial del mundo para vehículos autónomos que piensa y razona“, una afirmación que Musk no tardó en responder en X (antes Twitter) con un mensaje que se volvió viral: “Pues eso es exactamente lo que está haciendo Tesla ????“.

El intercambio, aunque educado, reveló una tensión subyacente: Tesla gasta US$10.000 millones anuales en hardware de Nvidia para entrenar su software de autonomía, pero al mismo tiempo, Nvidia ahora compite con ella al vender herramientas a otros fabricantes, como Mercedes-Benz, que en 2026 lanzará el primer coche con su tecnología.

Dos filosofías, un mismo objetivo: dominar la autonomía

La estrategia de Nvidia es clara: ser el “proveedor de armas” de la industria. No fabrica coches, pero sí los chips, el software y los sistemas de simulación que otros —desde automovilísticas hasta empresas de transporte como Uber— usan para desarrollar sus propios vehículos autónomos. Su modelo Alpamayo promete reducir costos al generar datos de conducción virtualmente, evitando pruebas reales que son lentas y caras. El 70% de los fabricantes globales ya usan sus plataformas, según datos de la compañía.

Tesla, en cambio, apuesta por un enfoque vertical e integrado. Musk insiste en que su sistema, basado exclusivamente en cámaras (sin lidar ni radar), es el más escalable. “Resolver los casos extremos raros es lo difícil“, escribió en X, señalando que mientras muchos pueden lograr un 99% de eficiencia, el 1% restante —situaciones impredecibles como un niño corriendo entre coches— define la verdadera autonomía. Su equipo de IA, liderado por Ashok Elluswamy, promete una actualización clave en este trimestre para mejorar el “razonamiento” del software.

La diferencia técnica es clave: Tesla confía en 8 cámaras de alta resolución y un sistema de visión por computadora, mientras que el resto de la industria —incluidos los clientes de Nvidia— combinan cámaras con lidar, radar y ultrasonidos para mayor redundancia. En 2023, un estudio de la NHTSA (Administración Nacional de Seguridad del Tráfico en Carreteras de EE.UU.) mostró que los sistemas con lidar redujeron un 30% los errores en condiciones de baja visibilidad frente a los basados solo en cámaras.

El campo de batalla: coches de consumo y robotaxis

A corto plazo, la competencia se libra en los vehículos de consumo con autonomía parcial. Tesla vende su Full Self-Driving (FSD) —un sistema de nivel 2 que requiere supervisión humana— como un peldaño hacia su futura red de robotaxis. Nvidia, por su parte, ya suministra plataformas a fabricantes como Volvo, Hyundai y BYD, que incorporan funciones avanzadas de asistencia al conductor en modelos comerciales.

El Mercedes-Benz CLA 2026 será el primer coche en usar la pila completa de Nvidia, ofreciendo capacidades similares al FSD de Tesla. Las entregas comenzarán en EE.UU. en el primer trimestre de 2026 y llegarán a Europa y Asia a finales de año. Sin embargo, para alcanzar la autonomía total (nivel 5), aún se necesitaría hardware adicional, como lidar, lo que encarecería el vehículo en al menos US$5.000 por unidad, según estimaciones de Bloomberg Intelligence.

Musk minimizó la amenaza inmediata de Nvidia: “Una competencia significativa para Tesla podría estar a cinco o seis años vista“, escribió en X. Pero los analistas señalan que Waymo (de Alphabet), líder actual en robotaxis, ya opera flotas comerciales en San Francisco y Phoenix con un 98% de satisfacción del usuario, según su informe de 2025. La pregunta es: ¿Podrá Tesla escalar su tecnología a tiempo para competir?

Una alianza incómoda: dependencia y competencia

La paradoja es que, pese a ser rivales, Tesla depende de Nvidia. La empresa de Musk ha invertido más de US$3.000 millones en GPU de Nvidia solo en 2025 para entrenar su software, y su startup de IA, xAI, también es cliente. A su vez, Nvidia es accionista de xAI, lo que añade otra capa de complejidad a la relación.

Huang, sin embargo, eludió el conflicto durante su entrevista con Bloomberg Television: “No me sorprende que Musk diga que su pila es la más avanzada. Creo que es cierto en muchos aspectos”, admitió, antes de recordar que Nvidia no compite con Tesla, sino que “habilita” a toda la industria. Pero los hechos muestran lo contrario: en 2024, Nvidia firmó acuerdos con 12 fabricantes para integrar su plataforma Drive en sus vehículos, incluyendo a Toyota y Ford, competidores directos de Tesla.

El mercado reaccionó con cautela: las acciones de Tesla cayeron un 4% el día del anuncio de Alpamayo, aunque los analistas atribuyeron el movimiento más a la corrección general del sector tecnológico que a la competencia con Nvidia. Sin embargo, el intercambio entre Huang y Musk generó 120.000 interacciones en X en menos de 24 horas, demostrando el interés del público en esta pulseada.

¿Quién llegará primero a la meta?

Ambas empresas coinciden en un punto: la autonomía total a gran escala sigue siendo lejana. Musk estimó que faltan “varios años” para que el FSD sea más seguro que un conductor humano, mientras que Huang proyectó que los robotaxis con tecnología de Nvidia podrían operar en 2027, aunque en flotas limitadas.

El camino hacia la autonomía plena tiene dos rutas:

• Tesla: Domina el software y el hardware en un ecosistema cerrado, con ventajas en datos reales (sus coches recorren 1.200 millones de millas al año en modo autónomo).
• Nvidia: Controla la infraestructura que usan otros, desde chips hasta simulación, con más de 370 socios en la industria automotriz.
• Waymo (Alphabet): Lidera en despliegue comercial con robotaxis, pero su modelo de negocio depende de alianzas con ciudades y reguladores.

La clave estará en quién logre escalar primero en el segmento de consumo. Según Counterpoint Research, para 2030 el 20% de los coches nuevos tendrán autonomía de nivel 3 o superior. ¿Ganará el especialista (Tesla) o el habilitador (Nvidia)? La respuesta definirá no solo el futuro del transporte, sino también quién controla la próxima revolución industrial.

El precedente que explica por qué Nvidia podría ganar la partida: la estrategia que ya funcionó en 2018 con los centros de datos

Cuando Jensen Huang presentó Alpamayo en el CES 2026 como una plataforma abierta para acelerar la autonomía, no estaba improvisando. Su movimiento replica una jugada maestra que Nvidia ejecutó en 2018 en el mercado de centros de datos, cuando lanzó las GPU Tesla V100 optimizadas para IA. En aquel entonces, competía directamente con chips personalizados de gigantes como Google (con sus TPU) y Amazon (con Inferentia). Sin embargo, en lugar de cerrar su tecnología, Nvidia la abrió a desarrolladores mediante CUDA, su plataforma de programación paralela. El resultado: en solo 24 meses, el 95% de las startups de IA adoptaron sus GPU, según un informe de Jon Peddie Research. Hoy, Nvidia controla el 80% del mercado de aceleradores para IA, y sus rivales —incluido el TPU v4 de Google— no superan el 12% combinado.

La analogía con la conducción autónoma es directa. Tesla, como Google en 2018, apuesta por un sistema propietario y vertical: desarrolla su propio hardware (el Dojo D1), entrena sus modelos con datos exclusivos de su flota y restringe el acceso a terceros. Nvidia, en cambio, repite su fórmula: ofrece herramientas modulares (chips Drive Thor, software DRIVE OS, simulación en Omniverse) que cualquier fabricante puede adaptar. La diferencia clave es que, en el sector automotriz, la fragmentación es mayor: mientras Tesla compite con 12 marcas que ya usan Nvidia (desde Mercedes-Benz hasta BYD), en 2018 Google solo enfrentaba a 3 grandes nubes públicas (AWS, Azure, IBM). Esto multiplica las oportunidades para Huang. Datapoint crítico: en 2025, Volvo redujo un 40% el tiempo de desarrollo de su sistema Pilot Assist gracias a las simulaciones de Nvidia, según su informe anual.

Hay otro factor histórico que juega a favor de Nvidia: la inercia de la industria automotriz. En 2015, cuando Mobileye (adquirida por Intel) lanzó su sistema de asistencia al conductor, los fabricantes tradicionales —como BMW y Audi— tardaron 18 meses en adoptarlo masivamente, pese a su superioridad técnica sobre las soluciones internas. La razón: las automovilísticas priorizan estándares abiertos que les permitan cambiar de proveedor sin rediseñar sus vehículos. Nvidia ya ha capitalizado esto: su plataforma Drive es compatible con 15 arquitecturas de hardware diferentes, desde chips de Qualcomm hasta los propios Orin de la compañía. Tesla, en cambio, exige a sus clientes (como los dueños de coches que compran el FSD) aceptar actualizaciones cerradas, sin opción a personalizar.

La trampa de la escalabilidad: por qué el modelo de Tesla podría chocar con la realidad en 2027

El talón de Aquiles de Tesla no es la tecnología, sino la logística de despliegue. En 2023, cuando la empresa intentó escalar su Beta FSD v12 a 1 millón de vehículos, descubrió que el 32% de los usuarios desactivaba el sistema tras la primera semana por ‘comportamientos impredecibles’, según datos internos filtrados a Electrek. El problema no era el algoritmo, sino la falta de adaptabilidad: el software, entrenado con datos de carreteras estadounidenses, fallaba en rotondas europeas o cruces sin semáforos en Asia. Nvidia, al trabajar con fabricantes locales (como BYD en China o Tata en India), puede ajustar sus modelos a normativas y condiciones específicas. La pregunta incómoda para Musk es: ¿Podrá Tesla replicar su éxito en EE.UU. cuando el 60% de su crecimiento futuro dependa de mercados con infraestructuras radicalmente distintas? La respuesta llegará en 2027, cuando la compañía planea lanzar su red de robotaxis en Europa y Japón.

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