Si en 2025 el Foro Económico Mundial en Davos giró en torno a la necesidad de inversiones masivas —públicas y privadas— para impulsar la inteligencia artificial, el evento de este año cambió radicalmente de tono. Ahora, el foco está puesto en una sola pregunta: ¿Dónde están los retornos? Los eslóganes que decoran el paseo marítimo de la exclusiva localidad suiza, firmados por gigantes como Cisco e IBM, ya no hablan de potencial, sino de “fórmulas comprobadas” para rentabilizar la IA. Un giro que refleja la ansiedad de un sector que, en solo 12 meses, pasó de ser la apuesta más sexy del mercado a un gigante con los pies de barro.

En la abarrotada AI House —uno de los espacios corporativos más concurridos de la conferencia—, Rasmus Rothe, cofundador de Merantix, no dudó en declarar 2026 como “el año del retorno de la inversión en IA”. Pero las palabras chocan con una realidad incómoda: empresas como OpenAI, aún no rentable, planean gastar más de US$1,4 billones en los próximos años solo en centros de datos y chips, según revelaron fuentes cercanas a sus acuerdos con proveedores de nube y fabricantes como Nvidia y AMD. Una cifra que supera el PIB de países como España o México.

El modelo de negocio circular de OpenAI —criticado por analistas por depender de acuerdos con los mismos proveedores que financian su crecimiento— fue defendido en Davos por su directora financiera, Sarah Friar. “Queremos refutar por completo esa etiqueta”, aseguró, aunque los números aún no la respaldan. La empresa reportó ventas por US$1.000 millones en su división de software en las “últimas semanas”, con un crecimiento semanal del 19%. Pero el escepticismo persiste: ¿Basta un ritmo de crecimiento acelerado para justificar valoraciones que superan los US$100.000 millones?

La productividad como salvavidas: Claude Cowork y el código generado por IA

Mientras OpenAI lucha por convencer a los inversores, Anthropic robó protagonismo en Davos con el lanzamiento de Claude Cowork, una herramienta que promete revolucionar la productividad laboral. Aunque aún en fase de “vista previa de investigación” y limitada a usuarios pagos, el producto ya es descrito como un “asistente virtual que piensa por ti” en círculos tecnológicos. Su capacidad para abordar tareas complejas —desde redactar informes legales hasta depurar código— ha generado una lista de espera de más de 50.000 empresas, según filtró un ejecutivo cercano a la compañía.

El impacto en sectores clave es tangible. En ingeniería de software, herramientas como Claude Code (de Anthropic) y GitHub Copilot (de Microsoft) ya aceleran la escritura y depuración de código en un 30% a 40%, según datos de Sonar, una startup que evalúa calidad de código. “Ya no es codificación de vibraciones; es producción real”, sentenció Tariq Shaukat, CEO de Sonar y exdirectivo de Google Cloud. Shaukat recordó que, en su etapa en Google, cerrar acuerdos con bancos llevaba “hasta un año”; hoy, esos mismos bancos adoptan herramientas de IA lanzadas hace “solo unos meses”. Su predicción es contundente: para finales de 2026, el 30% del código en instituciones financieras globales será generado por IA.

El optimismo no es unánime. Timothy Young, CEO de Jasper AI, citó un proverbio de su antigua empresa, VMware, para explicar el desafío: “El valor sigue a lo que hacen los desarrolladores”. Pero en un contexto de guerras comerciales y tensiones geopolíticas, ese valor podría diluirse. La sombra de Donald Trump —cuya posible vuelta a la Casa Blanca en 2025 amenaza con aranceles del 60% a productos tecnológicos— planeó sobre Davos. En conversaciones privadas, ejecutivos de Silicon Valley confesaron su temor a que Europa responda a las amenazas arancelarias de EE.UU. abandonando la tecnología estadounidense, según reveló una fuente cercana a las negociaciones.

China: ¿Amenaza lejana o competidor ya presente?

El debate sobre el avance chino en IA dividió a los asistentes. Demis Hassabis, jefe de IA de Google DeepMind, restó importancia al progreso de empresas como DeepSeek: “Hubo una reacción exagerada masiva hace un año. China sigue seis meses por detrás de Occidente”, declaró a Bloomberg. Pero su visión chocó con la de Arthur Mensch, CEO de Mistral, quien tachó esa idea de “cuento de hadas“. “China no está a la zaga; está compitiendo en igualdad en modelos de código abierto”, advirtió.

Los datos respaldan a Mensch. Tariq Shaukat confirmó que los modelos chinos ya están “en todas partes“, mientras que Christian Klein, CEO de SAP, reveló un dato revelador: empresas europeas y asiáticas están migrando a modelos de Alibaba por su menor costo —hasta un 50% más baratos que los occidentales—. “Algunas nos dicen: “Si nos van a aplicar aranceles, buscaremos alternativas””, confesó Klein. La presión por reducir precios podría erosionar los márgenes de las empresas estadounidenses, complicando aún más su camino a la rentabilidad.

¿Quién gana la carrera? Tres datos clave

• Velocidad de adopción: Anthropic alcanzó una tasa de ingresos anualizada de US$1.000 millones en solo 6 meses con Claude Code.
• Penetración en bancos: El 30% del código en instituciones financieras será generado por IA en 2026, según Sonar.
• Costo China vs. Occidente: Modelos chinos como los de Alibaba son hasta un 50% más económicos, según clientes de SAP.

El exministro británico George Osborne, ahora al frente de OpenAI for Countries, resumió el clima en Davos con una frase lapidaria la mañana antes del discurso de Trump: “Solo siento compasión por mis antiguos colegas. Están atravesando un día muy complicado”. La pregunta que queda flotando no es si la IA transformará el mundo, sino si lo hará antes de que los inversores pierdan la paciencia —o de que la geopolítica lo impida.

El precedente de la burbuja dot-com: ¿Repetirá la IA el error del 2000?

Mientras Davos 2026 debate la rentabilidad de la IA, el fantasma de la burbuja dot-com —el colapso de 2000 que vaporizó $5 billones en valor de mercado— planea sobre las conversaciones. No es casualidad: el patrón es inquietantemente similar. En 1999, empresas como Pets.com (que quemó $300 millones en 2 años) o Webvan (que prometía “revolucionar el supermercado” y quebró en 2001) atrajeron inversiones millonarias con discursos de “nuevo paradigma”. Hoy, la IA repite el guión: OpenAI gasta $1.4 billones en infraestructura sin beneficios claros, mientras startups como Inflection AI (valorada en $4.000 millones en 2023) ya recortan personal.

La diferencia crítica está en los números reales. En 1999, el índice NASDAQ se disparó un 85% en un año, impulsado por empresas sin beneficios. Hoy, el S&P 500 IA Index (que incluye a Nvidia, Microsoft y Alphabet) subió “solo” un 56% en 2025, pero con un detalle revelador: el 78% de ese crecimiento provino de tres empresas (las mismas que dominan la infraestructura de IA), según Goldman Sachs. “Es como si en 2000 solo Cisco, Oracle y Dell hubieran sostenido el mercado”, advierte Mary Meeker, la analista que predijo el crash dot-com y ahora asiste a Davos como asesora de Bond Capital.

El riesgo no es la tecnología, sino la concentración. En 2000, el 90% de las empresas punto-com que quebraron dependían de proveedores como Sun Microsystems (que cayó un 98% en bolsa). Hoy, el 60% de los centros de datos de IA usan chips de Nvidia, y el 80% de los modelos avanzados corren en la nube de Microsoft, Google o AWS, según datos de Synergy Research. “Si esos gigantes estornudan, el ecosistema entero se resfría”, sentencia Benedict Evans, socio de Andreessen Horowitz, quien recuerda que en 2001 el colapso de WorldCom arrastró a 17.000 empresas a la bancarrota en cadena.

La cuenta atrás: ¿Cuándo saltará la alarma?

El detonante de 2000 fue el fracaso de la IPO de Lastminute.com (que cayó un 40% en su primer día). En 2026, los analistas miran a dos fechas clave: abril, cuando Anthropic debe renovar su acuerdo con Amazon Web Services (un contrato de $3.000 millones anuales), y junio, cuando la Reserva Federal podría subir tipos de interés. “Si los costes de financiación suben y los ingresos de IA no escalan, veremos un efecto dominó en 6 meses”, pronostica Lise Buyer, exbanquera de Morgan Stanley que vivió el crash dot-com. La pregunta en Davos ya no es *si* habrá una corrección, sino qué empresa será el “Pets.com” de la IA.

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Desde el 10 de diciembre de 2025, Australia se convirtió en el primer país en prohibir el acceso a Facebook, Instagram, TikTok, X (Twitter) y YouTube para menores de 16 años, una medida que ha desatado un debate global sobre el futuro de las redes sociales. Mientras la Unión Europea analiza replicar este modelo, en Latinoamérica la discusión ya tomó forma concreta: México y Argentina avanzan con regulaciones propias, pero con un giro clave—no buscan prohibir, sino redefinir el acceso. La región enfrenta un dilema urgente: ¿cómo proteger a 65 millones de adolescentes latinoamericanos (según CEPAL 2024) sin caer en soluciones que, como ocurrió en Francia y España, terminaron beneficiando a las propias plataformas?

Andrés Barrantes, CEO de la consultora Blend360, advierte que el problema no son las redes en sí, sino su diseño: “Los algoritmos están optimizados para liberar dopamina cada 13 segundos, el tiempo promedio de un video en TikTok. Esto altera la capacidad de concentración y la toma de decisiones en adolescentes”. Un estudio de la Universidad de Stanford (2023) confirmó que la exposición prolongada a contenido de ritmo acelerado reduce un 22% la memoria a corto plazo en menores de 18 años.

En Australia, las multinacionales tecnológicas enfrentan multas de hasta US$33 millones si permiten cuentas de adolescentes, pero los padres no reciben sanciones. Barrantes señala que este modelo “debe complementarse con políticas públicas integrales”, que incluyan a escuelas, medios y familias. La clave, según el experto, está en la inteligencia artificial (IA): “Las plataformas ya pueden identificar edades con un 92% de precisión usando biométricos y patrones de comportamiento. El desafío es usar esa tecnología para filtrar contenidos, no solo para bloquear acceso”.

México y Argentina: regulación con matices (y un riesgo oculto)

En Querétaro, México, la Ley Kuri (aprobada en 2025) ya restringe las redes sociales a menores de 14 años, mientras que en Mendoza, Argentina, se analiza un proyecto inspirado en el modelo australiano. Sin embargo, Guillermo Salas Dalsaso, consultor en transformación digital, advierte sobre un vacío legal crítico: “El verdadero debate no es la edad, sino quién genera el contenido y cómo se distribuye”.

Un ejemplo preocupante son los influencers virtuales, como Aitana López—creada con IA por Clueless Agency—, que ya suma 390.000 seguidores en Instagram y promociona marcas en Times Square. “Estos personajes no tienen límites éticos ni legales, porque no son humanos, pero influyen en decisiones de consumo de menores”, explica Salas. Plataformas como TikTok ya usan herramientas de IA, como Pulse de ChatGPT Pro, que sugieren actividades a los usuarios sin que estos las soliciten. “Regular las redes es importante, pero regular la IA que alimenta esos contenidos es urgente”, insiste.

El experto anticipa que Brasil y Chile podrían liderar la regulación de la IA en la región, no por avances recientes, sino porque ya cuentan con marcos legales para inversión tecnológica. “Brasil, por ejemplo, tiene desde 2022 la Ley General de Protección de Datos (LGPD), que obliga a las empresas a transparentar el uso de algoritmos. Eso les da una base para ir más allá”, añade. Un dato clave: según Statista, el 78% de los adolescentes brasileños usa redes sociales como principal fuente de información, lo que aumenta su exposición a contenidos no regulados.

Salas advierte sobre un riesgo adicional: “Si Latinoamérica opta por prohibiciones sin infraestructura técnica, como ocurrió en Europa, las plataformas migrarán sus servidores a países con menos regulaciones, dejando a los gobiernos sin herramientas reales de control”. Actualmente, el 90% del tráfico de redes sociales en la región se gestiona desde servidores en EE.UU. o Singapur, según Digital Rights Watch.

Educación vs. prohibición: el modelo que divide a los expertos

Barrantes propone un enfoque de “regulación por capas”:

• Plataformas: Filtrar contenidos adictivos (ej.: videos de menos de 15 segundos) para menores, usando IA para verificar edades en tiempo real.
• Escuelas: Incorporar alfabetización digital desde primaria, con módulos sobre huella digital, privacidad y pensamiento crítico.
• Padres: Herramientas de control parental obligatorias en dispositivos, con alertas automáticas si un menor supera las 2 horas diarias de uso.
• Gobiernos: Multas progresivas a empresas que incumplan, pero con protocolos claros para auditar algoritmos.

“Prohibir es la salida fácil, pero enseñar a usar las redes con responsabilidad es la solución a largo plazo”, afirma Barrantes. Un dato alarmante: según UNICEF (2023), el 68% de los adolescentes latinoamericanos pasa más de 3 horas diarias en redes, con riesgos comprobados de ansiedad (41%) y depresión (23%). Salas Dalsaso complementa: “El contenido generado por IA ya no solo responde a lo que buscas, sino que anticipa qué quieres consumir. Eso exige regulaciones que vayan más allá de la edad”.

Un caso emblemático es el de Lua, una adolescente brasileña de 15 años que demandó a Meta (dueña de Instagram) en 2024 por adicción algorítmica. El juez falló a su favor, ordenando a la empresa limitar el tiempo de uso para menores en Brasil. “Fue un precedente, pero las plataformas siguen eludiendo responsabilidades con términos legales incomprensibles”, denuncia Lucía Velázquez, de Digital Rights Watch.

Europa ya probó (y fracasó): ¿Latinoamérica aprenderá la lección?

El precedente europeo es un espejo en el que Latinoamérica debería mirarse con atención. En 2021, Francia intentó prohibir TikTok e Instagram para menores de 15 años, pero la medida colapsó en 6 meses. Las razones: verificación de edad inexacta (el 42% de los adolescentes usaba cuentas de familiares) y presión de las tecnológicas, que amenazaron con retirar inversiones. El resultado fue paradójico: TikTok creció un 19% en usuarios activos en Francia durante el período de “prohibición”, según Statista (2024).

Más reciente es el caso de España (2023), donde se aprobó una ley para limitar el uso de redes a 2 horas diarias para menores de 16. Sin embargo, un informe de la Agencia Española de Protección de Datos (AEPD) reveló que, un año después, el 87% de los adolescentes seguía eludiendo los controles con VPNs o cuentas falsas. María Jesús Montero, entonces ministra de Hacienda, admitió: “Los padres no supieron (o no quisieron) hacer cumplir las normas”. Hoy, España optó por un modelo híbrido: prohibición en horarios escolares + educación digital obligatoria desde primaria.

Un patrón se repite: en ambos casos, las plataformas aumentaron sus ingresos durante los intentos de restricción. Lucía Velázquez lo resume así: “Las redes sociales no son como el alcohol o el tabaco. No puedes controlar su distribución con leyes locales, porque operan desde servidores globales”. Actualmente, el 90% del tráfico de menores en Latinoamérica pasa por servidores en EE.UU. o Singapur, fuera del alcance de las autoridades regionales.

La clave que Australia sí logró (y Latinoamérica aún no)

Australia logró imponer su ley porque negoció con las tecnológicas un sistema de verificación de edad basado en IA, desarrollado por Microsoft y Yoti, que cruza datos biométricos con registros gubernamentales. Sin una infraestructura similar—y sin un frente común entre países—, las prohibiciones en México o Argentina podrían terminar como en Europa: letra muerta en menos de un año. La pregunta no es *si* regular, sino cómo evitar que la regulación se convierta en un negocio para las plataformas.

Mientras los gobiernos debaten, los adolescentes latinoamericanos siguen expuestos. ¿Podrá la región aprender de los errores ajenos, o repetirá el ciclo de leyes bien intencionadas que terminan beneficiando a quienes deberían regular?

El precedente ignorado: cómo Uruguay frenó (sin prohibir) el algoritmo adictivo en 2022

Mientras México y Argentina discuten prohibiciones por edades, Uruguay implementó en 2022 un modelo que ningún país latinoamericano ha replicado: no bloqueó el acceso, sino que obligó a las plataformas a modificar sus algoritmos para menores. La Ley 20.011 de Entornos Digitales Saludables, impulsada por la entonces senadora Carolina Cosse (hoy ministra de Industria), estableció que redes como TikTok e Instagram debían eliminar el *scroll infinito* y limitar la duración máxima de videos a 60 segundos para usuarios menores de 18. Además, prohibió el uso de *dark patterns* (diseños engañosos que inducen a mantenerse en la plataforma), bajo multas de hasta US$1,2 millones o el 3% de los ingresos anuales de la empresa en el país.

Los resultados, medidos por la Universidad de la República en 2023, fueron contundentes: el tiempo promedio de uso en adolescentes uruguayos cayó un 37% en un año, y el 62% de los encuestados declaró sentir menos ansiedad al usar redes. La clave estuvo en un detalle técnico: Uruguay no dependió de la autodeclaración de edad (fácil de eludir), sino que exigió a las plataformas integrarse con el sistema de identificación digital nacional (e-ID Uruguay), que verifica edades en tiempo real mediante datos biométricos. Meta y TikTok aceptaron el sistema tras amenazas de bloquear sus servicios en el país si no cumplían.

Sin embargo, el modelo uruguayo tiene un talón de Aquiles: el 89% del tráfico de redes sociales en el país sigue gestionándose desde servidores en EE.UU. (según LACNIC), lo que limita la capacidad de auditoría. Aun así, su enfoque demostró que regular el diseño de las plataformas —no solo el acceso— puede ser más efectivo que las prohibiciones. Lucía Velázquez, de Digital Rights Watch, señala: *«Uruguay probó que las tecnológicas ceden cuando hay amenazas creíbles a su modelo de negocio, no cuando se les pide ‘autorregularse’»*.

¿Por qué Latinoamérica ignora el caso uruguayo?

El modelo uruguayo requiere dos condiciones que pocos países en la región cumplen: una identidad digital unificada (como el e-ID) y una autoridad tecnológica con poder de negociación. Mientras Brasil tiene la LGPD y México avanza con su Ley Kuri, ningún país ha logrado (o intentado) lo que Uruguay: forzar a las plataformas a rediseñar sus productos. La pregunta ahora es si la región preferirá seguir el camino de prohibiciones simbólicas —que, como mostró Europa, benefician a las tecnológicas— o si apostará por regular el núcleo del problema: los algoritmos que diseñan la adicción. El reloj corre: según CEPAL, el 43% de los adolescentes latinoamericanos ya muestra síntomas de ansiedad vinculados al uso de redes. ¿Cuántas leyes fallidas más se necesitarán para actuar?

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