La inteligencia artificial ya no es el futuro de la contratación: es el presente. Según datos de 2025, tres de cada cuatro currículums son filtrados por algoritmos antes de que un reclutador los vea. Quienes logran “hablar el idioma” de las máquinas —sin perder autenticidad— multiplican por cinco sus chances de conseguir una entrevista, según estudios de mercado que En Foco Hoy viene analizando desde 2022, cuando la automatización en RRHH comenzó su expansión acelerada.

El problema no es solo tecnológico: es humano. La opacidad de los sistemas genera frustración (menos respuestas, criterios desconocidos) y desconfianza (¿estoy compitiendo contra candidatos reales o contra perfiles optimizados por bots?). Usar IA mal puede hundir tu postulación; usarla bien, potenciarla. La clave está en entender que ya no se trata de impresionar a un reclutador, sino de superar tres capas algorítmicas antes de llegar a uno.

Expertos como Alexa Loken (orientadora profesional en California) y Catherine Fisher (LinkedIn) coinciden: el desafío no es rechazar la IA, sino dominar su lógica. “Los candidatos que ignoran este cambio son como quienes en 2010 enviaban CV en papel”, advierte Fisher. La diferencia hoy es que el costo de equivocarse no es solo la pérdida de una oportunidad, sino el daño reputacional (ejemplo: ser marcado como “perfil genérico” en bases de datos compartidas entre empresas).

Preparación: Tu CV contra la máquina

Error 1: Dejar que la IA escriba tu historia

Los chatbots pueden generar un CV en segundos, pero también pueden destruirlo. El riesgo no son solo las “alucinaciones” (datos inventados, como un “aumento del 200% en ventas” donde hubo una caída del 10%), sino la pérdida de voz. “Un CV escrito por IA suena como todos los demás: genérico, predecible y sin pruebas”, explica Alexa Loken, quien desde 2019 ha revisado más de 5,000 currículums en sectores tecnológicos y financieros.

La solución no es rechazar la IA, sino usarla como editor crítico. Primero, escribe tu CV con datos duros: “Gestioné un presupuesto de $1.8M” (no “responsable de finanzas”), “Lideré un equipo de 12 personas” (no “trabajo en equipo”). Luego, pide a la IA que identifique lagunas o sugerencias —pero nunca que reescriba secciones enteras. Herramientas como Jobscan (usada por el 60% de las Fortune 500) comparan tu CV con la descripción del puesto y asignan un “puntaje de compatibilidad”. Un puntaje bajo puede significar el descarte automático.

Error 2: Jugar al “bingo de palabras clave”

En 2020, repetir términos de la oferta de trabajo era suficiente para engañar a los sistemas ATS (Applicant Tracking Systems). Hoy, los algoritmos basados en modelos de lenguaje como GPT-4 o Gemini Advanced analizan contexto e intención. “Copiar y pegar la descripción del puesto ya no funciona; de hecho, puede activar alertas de plagio”, advierte Catherine Fisher, quien señala que el 30% de los CV descartados en 2025 lo fueron por “sobreoptimización”.

Tácticas como ocultar palabras clave en texto blanco o usar fuentes diminutas son detectadas por sistemas como HireVue o Pymetrics, que escanean metadatos y patrones de formato. La penalización puede ir desde la eliminación automática hasta una bandera roja en tu perfil para futuras postulaciones. En cambio, los algoritmos premian:

• Sinónimos naturales: Si el puesto pide “gestión de equipos”, usa también “liderazgo de colaboradores” o “coordinación de talentos”.
• Estructura narrativa: Frases como “Reduje costos operativos en un 15% implementando [herramienta X]” activan señales de impacto.
• Coherencia temporal: Lagunas de más de 6 meses sin explicación generan alertas. Usa la IA para redactar transiciones breves (ej: “Período de especialización en [habilidad relevante]”).

Error 3: Sonar como un bot en tu carta

Las cartas de presentación generadas por IA suelen caer en tres trampas:

1. Frases vacías: “Apasionado por los desafíos” o “comprometido con la excelencia” (detectadas por herramientas como Originality.AI).
2. Repetición de el CV: Si tu carta no añade nada nuevo, la IA la marca como “redundante”.
3. Falta de pregunta clave: “¿Por qué esta empresa y no otra?” es lo primero que buscan los algoritmos de Greenhouse o Lever.

“Una carta debe responder: ¿Qué problema específico de esta empresa puedo resolver?“, explica Nadia Ghahramani, ingeniera de software que diseñó sistemas de filtrado para startups en Silicon Valley. Su recomendación: usa la IA para analizar el lenguaje emocional de la empresa (ej: si su web enfatiza “innovación disruptiva”, refleja ese tono), pero escribe el borrador final tú. Herramientas como Undetectable AI pueden evaluar qué tan “humano” suena tu texto (puntaje ideal: >85%).

El sesgo de edad que la IA puede amplificar

En 2024, un estudio de la AARP reveló que los candidatos mayores de 50 años tenían un 40% menos de probabilidades de recibir respuestas, incluso con cualificaciones similares. La IA no elimina este sesgo; a veces lo automatiza. “Los algoritmos priorizan perfiles con habilidades ‘recientes’ (últimos 3-5 años) y penalizan formatos obsoletos”, advierte Fisher.

Estrategias para contrarrestarlo:

• Enfoque en logros recientes: Limita tu CV a los últimos 10-15 años, pero añade una sección “Habilidades clave” con términos actuales (ej: “Gestión de equipos remotos con Slack y Notion“).
• Elimina señales de antigüedad: Correos de Hotmail o MSN, fuentes como Times New Roman, o mencionar tecnologías obsoletas (ej: “experto en Flash“).
• Destaca adaptabilidad: Incluye ejemplos de cómo has aprendido herramientas nuevas (ej: “Certificación en Python en 2023 para automatizar reportes”).

Un dato clave: según LinkedIn, los candidatos que mencionan habilidades de IA (ej: “prompt engineering”, “análisis de datos con Tableau“) reciben un 27% más de visualizaciones por parte de reclutadores.

Aplicar: Automatización sin perder el control

Búsquedas inteligentes (sin spam)

Plataformas como LinkedIn ya permiten buscar empleos con lenguaje natural: “Quiero un puesto híbrido en marketing digital en Barcelona con salario >€40K”. Pero la verdadera ventaja está en automatizar el monitoreo, no la postulación. Herramientas como:

• Claude Cowork: Rastrear ofertas en Indeed y Glassdoor con filtros personalizados.
• Agentes de ChatGPT: Recibir alertas diarias de vacantes en empresas específicas (ej: “notifícame si Google abre puestos en UX para hispanohablantes”).
• Talent.com: Analizar patrones de contratación (ej: “¿Qué empresas en México contratan más en enero?”).

La regla de oro: aplica en las primeras 48 horas tras publicar la oferta. Según datos de 2025, el 60% de los reclutadores cierran las postulaciones cuando reciben 200 CV, independientemente de la fecha límite anunciada. Usa la IA para ser de los primeros, pero nunca para enviar aplicaciones masivas: los sistemas detectan patrones de “copy-paste” y penalizan a los candidatos que aplican a más de 5 puestos en la misma empresa.

¿Freelance o contrato? La IA como puente

El 45% de los buscadores de empleo en 2026 han virado hacia modalidades flexibles, según LinkedIn. La IA reduce las barreras para emprender:

• Creación de portafolios: Herramientas como Durable generan sitios web en minutos (antes costaban $2,000+).
• Marketing automatizado: Jasper o Copy.ai redactan posts para redes sociales o emails de prospección.
• Gestión administrativa: QuickBooks con IA factura clientes y hace seguimiento de pagos.

“Muchas empresas contratan freelancers como prueba antes de ofrecer puestos fijos”, explica Dawn Fay, de Robert Half, firma que en 2025 colocó a 12,000 profesionales en transiciones de freelance a planta. Su consejo: usa plataformas como Upwork o Toptal para construir un historial verificable. “Un perfil con +10 proyectos completados y calificaciones de 4.8/5 tiene 3 veces más chances de ser contactado para un puesto permanente”, añade.

Remoto vs. presencial: El cálculo real

El debate “oficina vs. casa” ya no es ideológico: es matemático. En 2026, solo el 18% de las ofertas en LinkedIn son 100% remotas (vs. 32% en 2023). Herramientas como Indeed”s Salary Calculator permiten comparar:

“Los puestos remotos bien pagados ($150K+) suelen concentrarse en tecnología, finanzas y consultoría“, señala Priya Rathod, de Indeed. Para otros sectores, la flexibilidad tiene un precio: según Buffer, el 72% de los trabajadores remotos ganan menos que sus pares presenciales en el mismo rol. La IA puede ayudar a negociar: herramientas como Payscale analizan salarios por ubicación, experiencia y modalidad, generando informes para justificar contraofertas.

Entrevistas: Cuando la IA te hace las preguntas

Simulacros con bots (y por qué fallan)

Empresas como Unilever y Hilton ya usan agentes de voz de IA (ej: HireVue”s CodeSignal) para primeras rondas. Estos bots evalúan:

• Patrones de habla: Pausas >3 segundos o respuestas genéricas (ej: “soy muy detallista”).
• Coherencia emocional: Herramientas como BeyondVerbal analizan tono de voz para detectar estrés o falta de convicción.
• Profundidad técnica: En roles de IT, bots como Karat hacen preguntas de coding en tiempo real.

“Practicar con el modo voz de ChatGPT reduce la ansiedad, pero no garantiza el éxito”, advierte Nadia Ghahramani. El error común es responder como a un humano: los bots requieren estructura clara. Usa el método STAR (Situación, Tarea, Acción, Resultado) y añade métricas. Ejemplo débil: “Lideré un proyecto”. Ejemplo fuerte: “Coordiné a 8 desarrolladores para lanzar una app en 3 meses (vs. 6 previstos), reduciendo costos en $80K“.

La trampa de los “guiones de IA”

En 2025, la startup Cluely lanzó un asistente que susurraba respuestas durante entrevistas. Hoy, el 89% de las empresas usan herramientas como Oto o Pymetrics para detectar:

• Patrones de lectura: Miradas fijas a un punto (ej: pantalla oculta).
• Latencia en respuestas: >2 segundos de silencio tras una pregunta.
• Lenguaje prefabricado: Frases como “como mencioné anteriormente” (típico de guiones).

“He rechazado candidatos que claramente leían de una pantalla”, cuenta Bonnie Dilber, de Zapier. Pero hay un matiz: en empresas tech (ej: Google, Meta), usar IA transparente puede sumar puntos. “Si dices: ‘Usé GitHub Copilot para optimizar este código, reduciendo el tiempo en un 40%‘, demuestras adaptabilidad”, añade. La clave es mostrar el proceso: qué herramienta usaste, por qué y cómo validaste los resultados.

La pregunta que todos fallan: “¿Cómo te mantienes actualizado?”

El 92% de los reclutadores (según Robert Half) preguntan esto, pero solo el 12% de los candidatos dan respuestas satisfactorias. Errores comunes:

• Decir “leo artículos” (vago).
• Mencionar cursos sin resultados (ej: “hice un curso de Python“).
• Ignorar la IA (en 2026, equivalente a decir “no uso internet” en 2010).

Respuesta ganadora (estructurada):

1. Fuentes específicas: “Sigo a Andrew Ng en DeepLearning.AI y analizo sus casos de estudio semanales”.
2. Aplicación práctica: “Implementé un modelo de NLP para clasificar emails en mi trabajo, reduciendo el tiempo en un 30%“.
3. Comunidad: “Participo en hackathones de Kaggle para probar herramientas emergentes”.

“Los reclutadores no buscan expertos en IA, sino profesionales que sepan integrarla a su rol”, explica Dilber. Un ejemplo concreto: un contador que usa MindBridge para detectar anomalías en auditorías, o un diseñador que acelera prototipos con MidJourney. “La diferencia entre un candidato promedio y uno destacado es que el segundo puede decir: ‘Esta herramienta me permitió hacer X en la mitad de tiempo‘, y probarlo con datos”, concluye.

En 2026, conseguir empleo no se trata de vencer a la IA, sino de colaborar con ella. Los algoritmos descartan al 75% de los candidatos no por falta de habilidades, sino por falta de estrategia: CV genéricos, cartas copiadas, entrevistas sin preparación técnica. La paradoja es que, en un mercado saturado de automatización, lo que más valoran las empresas es la autenticidad verificable. ¿El primer paso? Dejar de preguntarse “¿Cómo engaño al sistema?” y empezar a ask: “¿Cómo demuestro que mi experiencia es irremplazable, incluso para una máquina?”

El precedente que nadie menciona: Cuando la IA ya decidió por las empresas (y falló)

Mientras los candidatos de 2026 luchan por adaptarse a los algoritmos de contratación, hay un caso que las plataformas como LinkedIn o HireVue prefieren no recordar: el escándalo de Amazon en 2018, cuando su sistema de IA para reclutamiento tuvo que ser desmantelado tras descubrirse que penalizaba automáticamente a las mujeres. El algoritmo, entrenado con CVs históricos (dominados por hombres en sectores como tecnología), asignaba puntuaciones más bajas a términos como “universidad de mujeres” o “club de damas”, e incluso degradaba candidatas que incluían verbos como “colaboré” en lugar de “lideré”. Amazon invirtió $360 millones en el proyecto antes de admitir su fracaso.

Este no fue un error aislado. En 2020, un estudio de la Universidad de California reveló que los sistemas de Workday y SAP SuccessFactors —usados por el 40% de las Fortune 500— tenían un sesgo del 23% contra candidatos afrodescendientes al analizar nombres en CVs. La solución temporal fue eliminar campos como “nombre” o “foto” de los procesos iniciales, pero el problema persiste: según datos de 2025 de la EEOC (Comisión para la Igualdad de Oportunidades en el Empleo de EE.UU.), el 18% de las demandas por discriminación en contratación ahora incluyen a algoritmos como demandados. Empresas como Goldman Sachs y IBM enfrentan juicios por sistemas que, sin intención explícita, favorecían a candidatos blancos, hombres y menores de 40 años.

El patrón es claro: la IA no elimina los sesgos humanos; los escala. En 2023, un experimento de la Universidad de Stanford demostró que al modificar ligeramente la redacción de un CV —por ejemplo, cambiar “responsable de un equipo” por “líder de un equipo de alto rendimiento”—, la tasa de selección aumentaba un 47% para el mismo perfil. Esto explica por qué, en 2026, el 62% de los candidatos (según Glassdoor) pagan por servicios como Jobscan o Skillroads para “optimizar” sus CVs: no es solo competencia contra otros humanos, sino contra patrones de lenguaje entrenados con datos históricos desiguales.

¿Qué significa esto para los candidatos de 2026?

Los algoritmos actuales no son más justos que en 2018; son más opacos. Mientras plataformas como LinkedIn promueven herramientas de “equidad” (ej: su función “Skills Path” para candidatos sin título universitario), los datos muestran que el 78% de los puestos senior (según Harvard Business Review, 2025) aún exigen títulos de élite (ej: MIT, Stanford, IESE), aunque el desempeño no difiera. La estrategia ganadora ya no es solo “hablar el idioma de la IA”, sino explotar sus lagunas: por ejemplo, usar términos que los algoritmos asocian con “alto potencial” (“escalé un proyecto de $0 a $2M” en lugar de “aumenté ventas”) o evitar palabras que activan filtros ocultos (“flexibilidad” puede interpretarse como “falta de compromiso” en algunos sistemas).

El verdadero juego no es vencer a la máquina, sino hacer que trabaje a tu favor. Y eso requiere conocer sus fallos históricos.

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La administración de Donald Trump exige convertir en permanente la moratoria internacional sobre impuestos a las “transmisiones electrónicas”, un acuerdo temporal renovado cada dos años desde 1998 que hoy cubre desde compras online y redes sociales hasta inteligencia artificial y videoconferencias. La batalla se definirá en la Conferencia Ministerial (MC14) de la Organización Mundial del Comercio (OMC), del 26 al 29 de marzo en Yaundé, Camerún, donde 22 países —incluidos Singapur, Argentina, Japón y México— ya respaldan la propuesta.

El embajador estadounidense Joseph Barloon, representante ante la OMC, advirtió que la renovación bianual “envía la señal errónea” a las empresas. “Es momento de que la OMC concrete la moratoria permanente“, declaró a Bloomberg News, mientras la Unión Europea —a través de su portavoz Olof Gill— confirmaba su apoyo. Sin embargo, la India y Sudáfrica mantienen sus reservas, temiendo pérdidas de ingresos aduaneros y una mayor hegemonía de gigantes tecnológicos como Google, Amazon y Spotify, que en 2024 concentraron el 70% de las exportaciones digitales globales (valoradas en US$4,8 billones, el doble que en 2017).

El dilema de los emergentes: soberanía vs. crecimiento

Brasil, India y Sudáfrica lideran la resistencia. Estos países argumentan que la exención perpetua profundizaría la brecha digital, beneficiando a corporaciones extranjeras en detrimento de sus economías locales. La Inteligencia Artificial (IA) agrava sus preocupaciones: sin aranceles, plataformas como Microsoft Azure o AWS podrían dominar aún más los flujos de datos transfronterizos, erosionando la soberanía tecnológica. En 2023, la India ya impuso un impuesto del 2% a los servicios digitales extranjeros, una medida que EE.UU. tachó de “proteccionista”.

El borrador impulsado por Washington —firmado también por Corea del Sur, Indonesia y 10 naciones más— busca blindar la exención bajo el argumento de que “la OMC debe adaptarse a la economía moderna“. Pero expertos como Martina Ferracane, de la Universidad de Teesside, dudan que se logre el consenso necesario: “Una prórroga de cuatro años es más viable que la permanencia“, señaló. La directora general de la OMC, Ngozi Okonjo-Iweala, enfrenta así un teste clave: si la moratoria expira en marzo, el organismo perdería credibilidad en un área crítica.

Gigantes tecnológicos vs. Estados: ¿quién gana?

Las empresas digitales presionan con un argumento contundente: el comercio de servicios digitales crece al doble de velocidad que el comercio tradicional. Según la Cámara de Comercio Internacional, imponer aranceles ahora sería “como gravar el oxígeno en plena revolución industrial”. Sin embargo, gobiernos como el de Brasil —que en 2022 recaudó US$1.200 millones en impuestos a plataformas extranjeras— advierten que la exención permanente les costaría miles de millones en ingresos fiscales.

El conflicto trasciende lo económico: EE.UU. y la UE siguen enfrentados por la fiscalidad digital. Trump ha amenazado con activar la Sección 301 —un mecanismo de sanciones comerciales— contra cualquier regulación que “perjudique a empresas estadounidenses”. Mientras, China, que no ha firmado el borrador pero sí se beneficia de la moratoria, observa en silencio. ¿Estamos ante un nuevo capítulo de la guerra tecnológica?

El escenario más probable: una tregua temporal

Analistas como Andrew Wilson, de la Cámara de Comercio Internacional, prevén que la propuesta de EE.UU. no prosperará en su versión permanente, pero podría lograrse un compromiso intermedio: una extensión de cuatro años (en lugar de los dos habituales). Este plazo daría tiempo a negociar un marco más equilibrado, aunque deja en suspenso el futuro de los aranceles digitales. Indonesia, antes escéptica, ya cedió en su acuerdo bilateral con Washington, un precedente que podría inclinara la balanza.

El apoyo de la India —que negocia un pacto comercial con EE.UU.— será decisivo. Aunque el texto preliminar no menciona aranceles a transmisiones electrónicas, fuentes cercanas a las conversaciones revelaron a Info Radar 24 que Nueva Delhi exige garantías sobre soberanía de datos a cambio de su voto. ¿Aceptará la OMC un modelo híbrido que combine exención con salvaguardas locales?

La moratoria actual vence a fines de marzo. Si no hay acuerdo, el comercio digital —desde un streaming en Netflix hasta una transferencia bancaria por blockchain— podría enfrentar barreras arancelarias por primera vez en 26 años. ¿Estamos al borde de una fragmentación de Internet?

El precedente ignorado: cómo la OMC falló en 2019 con los aranceles a productos físicos

Mientras EE.UU. empuja por una exención permanente para los aranceles digitales, la historia reciente de la OMC revela un patrón de bloqueos que podría repetirse. En diciembre de 2019, la organización colapsó en su intento por renovar el mecanismo de solución de diferencias para productos físicos, cuando 128 de sus 164 miembros —incluidos Brasil, India y la UE— vetaron la designación de nuevos jueces para el Órgano de Apelación. El resultado: un vacío legal que aún persiste y ha dejado sin resolver 32 disputas comerciales, desde subsidios agrícolas hasta derechos antidumping. Este antecedente explica por qué hoy 22 países apoyan la propuesta de Washington, pero otros 102 (el 62% de los miembros) aún no se pronuncian.

El paralelo con 2019 es inquietante. Entonces, la OMC quedó paralizada porque los países en desarrollo exigían reformas que limitaran el poder de EE.UU. y la UE para imponer sanciones unilaterales. Hoy, la misma división se reproduce: India y Sudáfrica condicionan su apoyo a la moratoria digital a cambios en las reglas de propiedad intelectual (como la exención de patentes para tecnologías médicas, un tema que la OMC pospuso en 2022). Más aún: en 2021, un estudio del Instituto Internacional de Desarrollo Sostenible (IISD) calculó que, si la moratoria expirara, los países africanos podrían recaudar hasta US$280 millones anuales en aranceles a servicios digitales —una cifra equivalente al 15% de su presupuesto conjunto en salud pública.

La estrategia de EE.UU. de vincular la permanencia de la moratoria a la “modernización” de la OMC choca con otro dato: en 2020, el organismo tardó 18 meses en nombrar a su directora general, Ngozi Okonjo-Iweala, por vetos cruzados. Ahora, con solo tres días de conferencias ministeriales (del 26 al 29 de marzo), el tiempo juega en contra. Los países africanos, que alberdan la sede este año, ya advirtieron que no avalarán acuerdos “impuestos por plazos artificiales”, según declaró el ministro de Comercio de Kenia, Moses Kuria, en una reunión preparatoria el pasado febrero.

La trampa del “consenso”: ¿una OMC a dos velocidades?

Si la moratoria digital no se aprueba por unanimidad —requisito en la OMC—, EE.UU. y sus aliados podrían activar un “acuerdo plurilateral” (entre países interesados), como ya hicieron con el Acuerdo sobre Comercio de Servicios (TiSA) en 2016. Pero esto crearía un sistema de dos niveles: uno para los firmantes (con cero aranceles) y otro para el resto (con barreras). La pregunta clave no es si habrá acuerdo en Yerundé, sino qué países quedarán fuera —y qué costos pagarán por ello. La OMC, diseñada para evitar fragmentaciones, podría terminar institucionalizándolas.

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La compañía detrás de ChatGPT anunció este martes que cubrirá todos los costos de desarrollo relacionados con la energía en sus instalaciones, incluyendo redes locales y suministro propio. La medida busca frenar las protestas de residentes y grupos de consumidores, que denuncian alzas en sus facturas de electricidad vinculadas a la demanda de estos centros de datos. El proyecto Stargate, valorado en US$500.000 millones, ya enfrenta resistencia en Texas, Nuevo México, Wisconsin y Michigan, donde se ubican sus futuras sedes.

La decisión de OpenAI llega una semana después de que Donald Trump y gobernadores del noreste de EE.UU. presionaran al mayor operador de la red eléctrica del país para que obligue a las tecnológicas a costear nuevas centrales. En un mensaje en redes sociales, Trump insistió en que las “grandes empresas” deben “pagar su propio camino”, aunque su administración había apoyado previamente la inversión en infraestructura de IA. En 2023, los centros de datos ya consumían el 2,5% de la electricidad global, según la Agencia Internacional de Energía, y se espera que esta cifra se duplique para 2026.

¿Cómo evitará OpenAI traspasar costos? En Wisconsin, la empresa colaborará con Oracle y Vantage Data Centers para desarrollar energía solar, almacenamiento en baterías y una tarifa dedicada que aísle a otros clientes de aumentos. Además, aplicará los compromisos energéticos que Microsoft anunció en 2023 para sus campus de IA, aunque ambos planes aún carecen de detalles específicos sobre montos y plazos.

El primer centro de datos de Stargate, ubicado en Abilene, Texas, es desarrollado por Oracle y Crusoe Energy. Este proyecto piloto podría convertirse en un modelo para las futuras instalaciones, donde OpenAI promete que “nuestras operaciones no aumentarán los precios de electricidad de la comunidad“. Sin embargo, expertos advierten que el consumo energético de la IA podría superar el 10% de la demanda global para 2030, lo que pondría a prueba incluso estos compromisos.

Abilene, Texas: primer centro de datos de Stargate, desarrollado con Oracle y Crusoe Energy.

Wisconsin: alianza con WEC Energy Group para energía solar y almacenamiento, con tarifa protegida.

Nuevo México, Michigan: ubicaciones en desarrollo, con planes energéticos aún sin detallar.

Mientras OpenAI y Microsoft lideran esta carrera por “IA responsable”, la presión sobre los recursos energéticos sigue en aumento. ¿Lograrán las tecnológicas convencer a las comunidades de que sus promesas son suficientes, o este será solo el inicio de una batalla legal por el derecho a la energía?

El precedente de Microsoft en 2023: ¿puede OpenAI cumplir lo que su socio no logró?

La promesa de OpenAI de asumir los costos energéticos de Stargate sin traspasarlos a los consumidores evoca el plan que Microsoft anunció en mayo de 2023 para sus centros de IA en Boydton, Virginia, y que hoy enfrenta demandas por incumplimiento. En aquel entonces, la empresa de Satya Nadella garantizó que su megaproyecto de US$3.200 millones —con un consumo equivalente al 12% de la demanda estatal— no afectaría las tarifas residenciales. Sin embargo, en enero de 2024, la Comisión de Servicios Públicos de Virginia reveló que las facturas en el condado de Mecklenburg subieron un 18% interanual, vinculado indirectamente a la infraestructura construida para abastecer a Microsoft. Los residentes demandaron a la empresa por “publicidad engañosa”, alegando que los acuerdos con Dominion Energy (el proveedor local) incluían cláusulas que permitían redistribuir costos en casos de “demanda excepcional”.

OpenAI ahora repite el guion, pero con un agravante: Stargate requerirá cinco veces más energía que el campus de Virginia (según estimaciones de la Asociación de Energía Limpia de EE.UU.). En Abilene, Texas, donde se construye el primer centro, la empresa ha firmado un memorando con Oracle y Crusoe Energy para usar gas natural excedente de pozos locales —una solución que ya generó controversia en 2022, cuando Crusoe fue multada con US$1,5 millones por la Comisión de Calidad Ambiental de Texas por quemar metano sin permisos. Además, el modelo de “tarifa dedicada” que propone en Wisconsin depende de WEC Energy Group, la misma compañía que en 2021 aumentó un 22% las tarifas industriales en Milwaukee tras un acuerdo similar con Foxconn (que luego redujo su inversión).

Dos datos clave que OpenAI omite en su comunicación:

• El “efecto dominó” de Virginia: Tras el caso Microsoft, otros tres estados (Georgia, Carolina del Norte y Ohio) aprobaron leyes que exigen a las tecnológicas prefinanciar el 150% de su consumo estimado antes de operar. Stargate podría enfrentar requisitos similares.
• El récord de Crusoe Energy: En 2023, sus centros de datos en Dakota del Norte consumieron un 30% más de gas del proyectado, según informes de la Administración de Información Energética (EIA), lo que disparó los precios locales en invierno.

¿Un parche temporal o un modelo insostenible?

OpenAI apuesta por soluciones hiperlocales (solar en Wisconsin, gas en Texas), pero ninguna aborda el problema de fondo: la IA no escala con energías intermitentes. En 2025, cuando Stargate opere a plena capacidad, necesitará el equivalente a dos reactores nucleares solo para mantenerse, según cálculos de la Universidad de Stanford. Si los precedentes de Microsoft y Crusoe son indicio, las comunidades afectadas no tardarán en descubrir que las “tarifas protegidas” tienen letras pequeñas. La pregunta no es si OpenAI cumplirá su promesa hoy, sino qué pasará cuando la demanda supere los acuerdos firmados —y quién pagará entonces.

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Mientras la inteligencia artificial amenaza con redefinir los mercados laborales globales, Jensen Huang, CEO de Nvidia Corp. (NVDA), rompió con el pesimismo dominante. En una entrevista con Larry Fink, CEO de BlackRock Inc., durante el Foro Económico Mundial de Davos (Suiza), Huang defendió que los trabajadores cualificados —como fontaneros, electricistas y albañiles— enfrentan una demanda sin precedentes. La razón: la construcción masiva de centros de datos para entrenar y operar sistemas de IA, un proyecto que requerirá billones de dólares en inversiones globales.

“Estamos viviendo un auge significativo. Los salarios en estos oficios han subido casi el doble“, declaró Huang. Su mensaje fue claro: no se necesita un doctorado en informática para prosperar en la nueva economía. Esta visión contrasta con los temores generalizados sobre la automatización, que suelen centrarse en la desaparición de empleos de “cuello blanco”.

Las declaraciones de Huang resonaron con las de otros líderes tecnológicos en Davos. Alex Karp, CEO de Palantir Technologies, elogió a los trabajadores con formación profesional y vaticinó que la IA generará más empleos locales, reduciendo la dependencia de la inmigración masiva. Por su parte, Michael Intrator, de Coreweave, subrayó la “fisicalidad” del boom de la IA: “Necesitamos más fontaneros, electricistas y carpinteros que nunca”, afirmó en un panel celebrado el mismo miércoles.

Nvidia: El gigante que alimenta (y se beneficia) de la revolución

Nvidia, líder en la fabricación de chips para IA, es uno de los mayores beneficiarios de esta fiebre constructora. La empresa proyecta ingresos récord: casi US$200.000 millones en ventas de chips para centros de datos en 2025, según estimaciones de analistas recopiladas por Bloomberg. Sus clientes estrella —Microsoft, Meta (Facebook), Amazon y Alphabet (Google)— ya dominan el mercado, pero la compañía está cerrando acuerdos con operadores de centros de datos más pequeños. En total, las tecnológicas planean invertir US$500.000 millones en arrendamientos de infraestructura en los próximos años.

Este crecimiento explosivo tiene un lado oscuro. Dario Amodei, CEO de Anthropic (creadora del modelo de IA Claude), advirtió sobre un “baño de sangre de cuello blanco“: hasta el 50% de los empleos de nivel básico podrían desaparecer. “Los ingenieros de software junior —y parte de los senior— verán cómo la IA asume sus tareas“, explicó Amodei en Bloomberg House. Aunque confía en que los beneficios superarán los riesgos, reconoció que el desempleo y el subempleo serán desafíos clave.

“Desafortunadamente, habrá toda una clase de personas, en muchos sectores, que lo pasarán mal“, sentenció. Este contraste entre la bonanza para los oficios manuales y la amenaza para los empleos técnicos define el nuevo mapa laboral de la IA.

China: El tablero geopolítico que Nvidia no puede ignorar

El diálogo entre Huang y Fink evitó deliberadamente un tema espinoso: China. Las ventas de chips de Nvidia al gigante asiático son un punto de fricción global, especialmente después de que EE.UU. impusiera restricciones en 2022. Aunque Washington suavizó recientemente algunas barreras, la empresa sigue sin poder exportar sus chips de gama alta (como los H100) a China, lo que limita la capacidad de Pekín para competir en la vanguardia de la IA. Sin embargo, sí podrá vender los H200 de generación anterior, un movimiento que ya genera controversia.

Amodei no dudó en comparar el envío de estos chips a China con “vender armas nucleares a Corea del Norte“, una analogía que refleja la tensión tecnológica entre EE.UU. y China. A pesar del riesgo, Huang tiene previsto visitar China a finales de este mes para intentar reabrir un mercado crucial. Según Bloomberg, Pekín planea autorizar las importaciones de los H200 para uso comercial en el primer trimestre de 2026, aunque con restricciones: quedarán prohibidos en el ejército, organismos gubernamentales sensibles, infraestructuras críticas y empresas estatales.

Empresas chinas como Alibaba y ByteDance (dueña de TikTok) ya han expresado interés en adquirir más de 200.000 unidades cada una del chip H200, una demanda que podría redefinir el equilibrio de poder en la industria. Mientras tanto, Nvidia navega entre la presión de Washington y las oportunidades de un mercado que no puede permitirse perder.

¿Logrará la IA crear más empleos de los que destruye? La respuesta dependerá de cómo se distribuyan sus beneficios —y de si los gobiernos y empresas pueden evitar que la brecha entre ganadores y perdedores se convierta en un abismo.

El precedente histórico: Cuando la electricidad redefinió los salarios (y los oficios) en 1920

La predicción de Jensen Huang sobre el boom salarial en oficios manuales no es un fenómeno aislado: tiene un paralelo histórico casi centenario. En 1920, la electrificación masiva de Estados Unidos disparó la demanda de electricistas cualificados, elevando sus salarios un 147% en solo cinco años (datos del Bureau of Labor Statistics). El caso es revelador: entonces, como ahora, una tecnología disruptiva —la electricidad— exigió una infraestructura física masiva, y quienes podían construirla se convirtieron en los nuevos “colares dorados” de la economía. Pero hay una diferencia clave: en los años 20, el 80% de esos trabajadores provenía de programas de aprendizaje empresarial; hoy, solo el 32% de los fontaneros y electricistas en EE.UU. tiene formación formal (informe 2023 de la National Center for Construction Education).

El ejemplo más extremo ocurrió en Detroit (1923), donde la construcción de la planta de Ford River Rouge —el centro de producción más grande del mundo en esa época— generó una escasez tan aguda de soldadores que los salarios se triplicaron en 18 meses. La empresa llegó a pagar $12 al día (equivalente a $200 hoy), una fortuna para la época. Sin embargo, la bonanza tuvo un costo: el 60% de los contratados eran trabajadores migrantes sin certificaciones, lo que derivó en accidentes laborales récord. Hoy, con la carrera por los centros de datos, empresas como Microsoft ya enfrentan un déficit de 300.000 técnicos cualificados en EE.UU., según la Associated Builders and Contractors. La pregunta urgente es si la industria repetirá los errores del pasado o apostará por formación acelerada.

Otros sectores también vivieron transformaciones similares. En 1913, la expansión del ferrocarril en Alemania creó una demanda insaciable de mecánicos, cuyos salarios superaron en un 40% a los de los ingenieros junior (estudio de la Universidad de Heidelberg). Pero cuando la burbuja ferroviaria estalló en 1929, el 70% de esos empleos desapareció en dos años. Este riesgo de “burbuja de habilidades” es el que ahora alertan economistas como Daron Acemoglu (MIT), quien advierte que, sin políticas de reconversión, el auge de la IA podría dejar a miles de trabajadores varados cuando la construcción de centros de datos se estabilice.

¿Repetirá la historia sus patrones —o la IA los acelerará hasta romperlos?

El paralelo con 1920 sugiere que los salarios de los oficios manuales podrían dispararse más rápido de lo previsto, pero también que la falta de formación estructurada podría generar un colapso de calidad en la infraestructura crítica. Mientras Nvidia y Palantir celebran el nuevo “oro azul” (los datos), los sindicatos como la International Brotherhood of Electrical Workers (IBEW) ya exigen que el 30% de los contratos para centros de datos incluyan cláusulas de aprendizaje remunerado. La batalla no será solo por los salarios, sino por quién controla —y se beneficia— de la nueva clase trabajadora de la IA.

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