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Künstliche Intelligenz (KI)

Tecnología

Logística 2030: IA, Drones y Nuevas Competencias

by Editor de Tecnologia marzo 11, 2026
written by Editor de Tecnologia

Los sistemas autónomos, la inteligencia artificial (IA) y los drones están impulsando una transformación profunda de los perfiles de cualificación en el sector de la logística. El informe ‘Skills Economy Report 2026’ de Cornerstone, basado en amplios datos internacionales del mercado laboral en tiempo real, revela una clara tendencia hacia actividades orientadas a los datos y la tecnología, y pone de manifiesto en qué áreas están creciendo nuevas competencias y cuáles están perdiendo importancia.

Creciente importancia de las tecnologías autónomas y digitales

Según el análisis, el transporte y la logística se encuentran entre los sectores más afectados por la IA y la automatización. A pesar de la creciente adopción de conceptos de conducción autónoma, la demanda de conductores sigue siendo alta. Paralelamente, las empresas están invirtiendo cada vez más en soluciones autónomas de entrega y transporte. Estudios citados en el informe predicen que los camiones autónomos podrían representar hasta el 30% de las nuevas matriculaciones en el segmento de vehículos comerciales para 2035.

La logística con drones también está ganando terreno. Se estima que el mercado de la entrega de paquetes con drones alcanzará los 0,97 mil millones de dólares en 2025 y podría crecer hasta los 4,78 mil millones de dólares para 2030.

Surgen nuevas exigencias de competencias

Con el avance tecnológico, aumenta la necesidad de cualificaciones que apoyen la gestión de sistemas autónomos, la IA y los procesos digitales. El informe destaca altas tasas de crecimiento en las siguientes funciones:

  • Gestores de flotas de vehículos autónomos: +200%
  • Pilotos de drones: +150%
  • Analistas de IA para cadenas de suministro: +82%

En contrapartida, la demanda de actividades tradicionales está disminuyendo, como en el caso de los despachadores (-55%) y los conductores de reparto (-40%).

Las habilidades humanas cobran peso

Si bien la automatización asume muchos procesos rutinarios, aumentan los requisitos de competencias como el pensamiento complejo, la toma de decisiones situacional y la comunicación. El informe registra aumentos especialmente notables en la inteligencia emocional (+95%), la resiliencia y la flexibilidad (+42%) y el pensamiento creativo (+18%).

Este cambio está llevando a que los perfiles de competencias híbridas, que combinan conocimientos técnicos de procesos con habilidades humanas, ganen importancia.

Riesgo de una brecha estructural de habilidades

El informe señala que los sistemas autónomos y los procesos logísticos digitales se están desarrollando actualmente más rápido de lo que las empresas pueden implementar medidas de cualificación. Alrededor del 30% de las tareas típicas de nivel de entrada podrían automatizarse, lo que dificulta la formación de nuevos profesionales. Además, el cambio demográfico agrava la escasez de mano de obra cualificada: en muchos países, la población en edad de trabajar podría disminuir alrededor de un 30% para 2060.

Recomendaciones estratégicas para las empresas de logística

Para evitar la pérdida de competencias, el informe formula cuatro áreas de actuación:

  • HR y Skill Analytics: Identificar las lagunas de cualificación de forma temprana y planificar sistemáticamente las necesidades futuras.
  • Desarrollo de habilidades digitales y relacionadas con la IA: A medida que los vehículos autónomos, los drones y los sistemas de IA ganan relevancia, la adquisición de habilidades orientadas a los datos y la tecnología se convierte en un foco prioritario.
  • Aprendizaje práctico: Entornos de simulación y formación realista deben apoyar el desarrollo de competencias en entornos de transporte digitalizados.
  • Gestionar el desarrollo de habilidades como una cartera de inversiones: Las empresas no solo deben medir las ganancias de eficiencia, sino también evaluar la resiliencia, la adaptabilidad y el desarrollo de habilidades como factores de rendimiento. (av, Fuente: Cornerstone)
marzo 11, 2026 0 comments
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Tecnología

MWC 2024: Nokia alerta sobre el impacto de la IA en las redes móviles

by Editor de Tecnologia marzo 3, 2026
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Barcelona – El CEO de Nokia, Justin Hotard, advirtió sobre la creciente presión que las aplicaciones de Inteligencia Artificial (IA) están ejerciendo sobre las redes móviles durante la inauguración del Mobile World Congress (MWC) en Barcelona. Hotard describió la situación como un «cuello de botella» en el tráfico de datos, destacando los enormes desafíos que la IA plantea a los operadores de red.

El ejecutivo de Nokia explicó que las redes móviles han evolucionado gradualmente a lo largo de las décadas, comenzando con la transmisión de voz, luego con cantidades moderadas de datos y, más recientemente, con el aumento del video y el streaming. “Ahora tenemos una nueva tarea, y esa es la Inteligencia Artificial”, afirmó Hotard, cuya compañía se especializa en la fabricación de antenas y otras tecnologías de red.

Según Hotard, ya se registran 1,3 billones de sesiones de IA al año, con una tendencia al alza. “Más de la mitad de estas sesiones se realizan a través de redes móviles”, puntualizó el directivo.

marzo 3, 2026 0 comments
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Tecnología

IA para Administradores: Automatización sin Perder el Control

by Editor de Tecnologia febrero 3, 2026
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La automatización no implica una pérdida de control, sino una ganancia en tiempo y calidad, según Laura Eckert-Rinallo, abogada especializada en economía y experta en inteligencia artificial para la administración de propiedades y agencias inmobiliarias.

Sra. Eckert-Rinallo, muchos administradores reconocen el potencial de la IA, pero se muestran reticentes. ¿A qué se debe esto?

Laura Eckert-Rinallo: Las barreras son reales. En muchas administraciones, falta una estructura de datos limpia: carpetas físicas, hojas de cálculo Excel y soluciones aisladas frenan cualquier automatización. A esto se suman las incertidumbres sobre la protección de datos y la responsabilidad legal, así como la simple falta de conocimiento sobre qué herramientas existen y qué pueden hacer. A menudo también se encuentra escepticismo en el equipo: «¿La IA me reemplazará?» o «¿No será la adaptación a una nueva herramienta solo un esfuerzo adicional?».

¿Cómo se puede superar esta reticencia?

Con pequeños pasos pragmáticos. Es mejor comenzar un proyecto piloto que dedicar meses a escribir conceptos y elaborar planes. La comunicación en el equipo es crucial: explicar por qué se va a implementar la IA y dejar claro que apoya, no reemplaza. Los empleados deberían poder participar en la decisión de qué herramientas se van a probar.

¿Qué papel juega la formación?

Un papel muy importante. Nadie tiene que convertirse inmediatamente en un experto en IA, pero una comprensión básica reduce el miedo. Los breves videotutoriales, los talleres prácticos y los seminarios internos o un formato interno de «actualización de IA» son de gran ayuda. Allí se pueden compartir experiencias, aclarar dudas y hacer visibles los éxitos, cuando los procesos son mediblemente más rápidos o sin errores.

¿Qué le aconseja concretamente a los administradores?

Primero, evaluar el propio nivel de digitalización: ¿Qué datos están disponibles en formato digital y dónde existen interfaces? Luego, elegir un proceso que sea fácil de automatizar, como la clasificación de correos electrónicos (los correos electrónicos se organizan y priorizan automáticamente) o la gestión de llamadas. Verificar la protección de datos, involucrar al equipo, documentar y medir los resultados.

¿Cuál es su conclusión?

Quien comprenda la IA como un apoyo y la ponga en práctica paso a paso, experimentará que la automatización no es una pérdida de control, sino una ganancia en tiempo y calidad. Los administradores que comiencen hoy crean estructuras de las que se beneficiarán mañana. La IA no es un sustituto de la experiencia, sino un potenciador.

Esta breve entrevista es parte de la edición 06/25 de «Immobilienwirtschaft» con el enfoque «IA en la Gestión de Instalaciones».

Escuche también este episodio del podcast:

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Administración de Propiedades: IA de Próximo Nivel

febrero 3, 2026 0 comments
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Tecnología

Audi: IA en Fabricación – Digitalización e Innovación

by Editor de Tecnologia enero 27, 2026
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Desde la fábrica inteligente hasta la línea de pintura digital, Audi acelera la integración de la inteligencia artificial en la producción. Socios de la industria y la investigación impulsan esta transformación, con robots, la nube y procesos inteligentes como pilares de la eficiencia y la innovación.

En colaboración con varios socios, Audi expande su plataforma en la nube para la producción, y las aplicaciones inteligentes entran en producción en serie.

Foto: Smarterpix / chesky_w

Audi está acelerando su digitalización. El papel de la inteligencia artificial (IA) está creciendo rápidamente en la fabricación y la logística. La compañía está expandiendo su plataforma en la nube para la producción y lanzando nuevas aplicaciones inteligentes en serie. Para ello, Audi confía en socios tecnológicos experimentados, fusionando décadas de tradición productiva con soluciones de datos modernas. “La inteligencia artificial es un salto cuántico para la eficiencia de nuestra producción”, afirma Gerd Walker, responsable de Producción y Logística. Y lo dice en serio. En las fábricas están surgiendo fábricas que pueden pensar: robots impulsados por IA asumen trabajos físicamente exigentes, mientras que los chatbots alivian la carga de los empleados. El conocimiento experto, la digitalización y las redes de socios se entrelazan con precisión.

Edge Cloud 4 Production: Audi virtualiza la producción

Con Edge Cloud 4 Production (EC4P), Audi da el siguiente paso hacia una fábrica totalmente conectada. El sistema combina la automatización clásica con la tecnología en la nube y garantiza que la infraestructura de TI sea más fácilmente escalable y segura. De esta manera, Audi reduce el hardware in situ, disminuye los costes de mantenimiento y aporta innovaciones al ciclo de producción en plazos más cortos. En las plantas de vehículos alemanas, la nube ya controla los procesos centrales. Los empleados reciben datos individuales del vehículo directamente desde la nube, lo que ha permitido ahorrar ya más de 1.000 PC industriales. La fortaleza de la EC4P se demuestra especialmente en la construcción de carrocerías en Neckarsulm: a través de controles virtuales, los robots trabajan con una precisión de milisegundos para fabricar varios cientos de carrocerías al día.

Audi apuesta por sistemas de aprendizaje

La IA también está entrando en el control de calidad. La llamada Weld Splatter Detection (WSD) identifica pequeñas salpicaduras de soldadura, las marca y permite la retrabajo automático por brazos robóticos. Esto alivia notablemente a los empleados. Pronto, el sistema también apoyará la producción en serie en Ingolstadt y reducirá aún más la tasa de errores. Con ProcessGuardAIn, Audi también ha desarrollado su propia solución para la monitorización de procesos. Se basa en la plataforma interna “P‑Data Engine”, que unifica los datos de las plantas y los sistemas. Esto permite a los científicos de datos probar y escalar nuevas aplicaciones más rápidamente. El objetivo: fusionar el conocimiento de la producción, los datos de los procesos y la IA en un kit de construcción dinámico.

Más precisión con Audi ProcessGuardAIn

Hoy en día, ProcessGuardAIn detecta desviaciones en tiempo real e informa inmediatamente a los especialistas. La fase piloto ya está en marcha en la planta de pintura de Neckarsulm. Dos casos de uso –optimización de la dosificación y detección de anomalías en la inmersión en pintura– demuestran el potencial. Audi planea el inicio de la producción en serie a mediados de 2026. La detección temprana de errores ahorra trabajo y evita costes adicionales.


Lea más sobre el tema de la Inteligencia Artificial:

Recomendaciones por aplicación

En el futuro, ProcessGuardAIn también proporcionará recomendaciones que se podrán implementar directamente a través de una aplicación. Esto convierte al sistema en un asistente de aprendizaje para toda la producción. Ya sea para el mantenimiento predictivo o para el control de calidad, Audi está creando una base digital que conecta eficientemente cada tornillo, cada señal y cada paquete de datos.

Audi y el proyecto de futuro Next2OEM

En el proyecto Next2OEM, Audi, junto con diez socios, muestra cómo se puede lograr una fabricación de arneses completamente digitalizada. Solo un pequeño porcentaje de este paso de trabajo está automatizado actualmente en la industria. En Ingolstadt, se está construyendo ahora un demostrador financiado por el Ministerio de Economía, que representa todo el proceso desde la producción hasta la instalación. El resultado: menos logística, ajustes más rápidos, tiempos de respuesta más cortos. Los cambios que antes tardaban semanas ahora ocurren en minutos. Audi planea transferir los conocimientos adquiridos a la producción en serie en breve. La visión: una cadena de suministro controlada de extremo a extremo que, a pesar de su complejidad, sea flexible y eficiente en el uso de los recursos.

Audi e IPAI: IA en la secadora

Otro punto destacado, según Audi, surge de la cooperación con el Innovation Park Artificial Intelligence (IPAI). En el emplazamiento de Neckarsulm, Audi está probando un control basado en IA para secadores de pintura. El modelo procede originalmente de otra industria. La colaboración ha reconocido el potencial para la producción de Audi y lo ha adaptado a los requisitos específicos. Ahora, varios controladores están conectados al nuevo sistema para controlar eficientemente la temperatura y el flujo de aire. Incluso las pequeñas optimizaciones ahorran energía notablemente. Audi planea medir el efecto para el verano de 2026. En colaboración con appliedAI y CVET GmbH, se crea así un ejemplo práctico de cómo la cooperación en IA intersectorial impulsa la innovación.

Responsabilidad y valores en la era de la IA

Detrás del desarrollo tecnológico hay una clara brújula de valores. Audi se compromete en principios de conducta y una declaración de principios propia al uso responsable de la IA. El respeto, la seguridad y la transparencia forman los principios rectores que deben armonizar al ser humano y a la tecnología. Este compromiso se refuerza mediante el “Código de Práctica para el Intercambio de Datos”. Garantiza un tratamiento éticamente correcto de la información.

enero 27, 2026 0 comments
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Tecnología

iPhone y ChatGPT: El futuro de la IA en tus manos

by Editor de Tecnologia enero 4, 2026
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Según fuentes recientes, existe una alianza secreta entre las leyendas detrás del diseño del iPhone y ChatGPT. El objetivo principal de esta colaboración es crear un dispositivo que revolucione la interacción con la inteligencia artificial.

Aunque los detalles específicos del proyecto se mantienen en reserva, se espera que este nuevo dispositivo explore formas innovadoras de integrar la IA en la vida cotidiana, superando las limitaciones actuales en la interacción humano-máquina.

La combinación de la experiencia en diseño del iPhone, reconocido por su enfoque en la usabilidad y la estética, con las capacidades de procesamiento del lenguaje natural de ChatGPT, podría dar como resultado una experiencia de usuario sin precedentes.

Se anticipa que este dispositivo no solo facilitará el acceso a la información, sino que también permitirá una comunicación más fluida y natural con la inteligencia artificial, abriendo nuevas posibilidades en áreas como la asistencia personal, la educación y el entretenimiento.

enero 4, 2026 0 comments
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Negocio

IA en el Espacio: Satélites Autónomos Reducen Costos y Facilitan Misiones

by Editora de Negocio diciembre 31, 2025
written by Editora de Negocio

El uso de inteligencia artificial en la exploración espacial marca un nuevo capítulo: pequeños vehículos espaciales maniobrarán de forma autónoma, mantendrán su formación y reemplazarán a los costosos satélites grandes. De esta manera, las misiones se simplifican y resultan más económicas.

Diese Visualisierung zeigt, wie präzise die zwei Satelliten ihre Formation dank KI halten.
Foto und Illustration ESA / P. Carril

Enviar satélites o personas al espacio no solo implica obtener nuevos conocimientos, sino que también conlleva un gran esfuerzo, altos costos y riesgos. Investigadores de la Universidad Técnica de Dinamarca (DTU) han abordado este desafío con el uso de la inteligencia artificial, obteniendo resultados prometedores.

Su idea consiste en combinar métodos de IA con cámaras digitales de alta resolución capaces de detectar incluso los cambios más sutiles en las imágenes. A partir de una distancia de varios kilómetros, los sistemas pueden identificar la nave espacial compañera y calcular con precisión la trayectoria y la distancia, con una precisión de pocos metros. Esto permite maniobrar los satélites en las cercanías con una precisión de submilímetros. La IA, por lo tanto, simplifica y reduce el costo de las misiones espaciales.

Satélites que se localizan mutuamente en el espacio: un avance significativo

Los investigadores llegaron a estos resultados gracias a la misión espacial Proba-3, que se lanzó el 5 de diciembre de 2024 desde el Centro Espacial Satish Dhawan en Sriharikota, India. Originalmente concebida como un proyecto de un año, se ha extendido por al menos dos años más.

En el marco de esta misión, los investigadores utilizaron la evaluación impulsada por IA de imágenes de cámaras y sistemas de navegación especializados. El resultado: dos satélites Proba-3 pudieron orientarse y volar uno hacia el otro sin órdenes de radio constantes desde tierra. Las correcciones necesarias pueden realizarse directamente a bordo.

Marcadores en forma de estrella como ayuda para la orientación

“El sistema ha superado todas las expectativas en cuanto a navegación y vuelo en formación y funciona a miles de kilómetros de la Tierra como si fueran dos satélites actuando como uno solo. El material de archivo proporciona la primera documentación completa de la tecnología en el espacio, una verdadera revolución para futuras misiones”, afirma John Leif Jorgensen, profesor de sistemas de medición e instrumentación y jefe del departamento de tecnología de medición e instrumentación en el área de investigación y tecnología espacial de la DTU.

Cada satélite Proba-3 lleva en su exterior un llamativo patrón en forma de estrella, diseñado específicamente para las cámaras de navegación. Estos patrones funcionan como puntos de referencia visuales: los sensores leen la dirección y la distancia y proporcionan a la IA datos precisos para las correcciones de rumbo, permitiendo que los vehículos espaciales se alineen con una precisión de milímetros.

Objetivo de la misión: estudiar la corona solar con la ayuda de la IA

Proba-3 tiene como objetivo estudiar la atmósfera exterior del Sol, la corona. Es precisamente allí donde se originan las conocidas tormentas solares, que pueden interrumpir los satélites, los sistemas de navegación e incluso, en raras ocasiones, las redes eléctricas.

Para hacer visible la corona, un satélite bloquea la brillante luz solar, mientras que el otro registra el débil resplandor en el borde. Para esta tarea, por lo tanto, se requieren dos satélites que se muevan en el espacio.

Satélites en vuelo en formación: actúan como un espejo

Cuando varios satélites más pequeños vuelan en una formación exactamente coordinada a lo largo de cientos de metros, en principio actúan como un espejo grande. Esto permite enfocar la luz de estrellas y galaxias distantes con mayor nitidez que con los telescopios espaciales clásicos de tamaño similar.

Pruebas autónomas en el espacio

Después de la primera observación científica de la corona solar, los científicos de la DTU recibieron el control de los vehículos espaciales durante una semana. En esta fase, probaron intensamente el sistema de navegación: los satélites se localizaron de forma autónoma, ajustaron sus trayectorias y se alinearon con tanta precisión como si un láser a tres kilómetros de distancia golpeara el centro de una moneda.

Los datos y las imágenes demuestran que los instrumentos de navegación del equipo de la DTU funcionan incluso mejor de lo esperado. El vuelo en formación y la navegación se ejecutan a miles de kilómetros de la Tierra de forma tan sincronizada como si fueran dos partes de un único satélite. Un avance para los investigadores.

Nuevos satélites: pequeños, económicos y versátiles gracias a la IA

“Un grupo de satélites más pequeños y mucho más económicos puede, por lo tanto, asumir tareas que hoy en día requieren vehículos espaciales masivos y costosos”, resume Jörgensen. Aquí se demuestra una vez más cómo la IA hace que las misiones espaciales sean más sencillas y económicas. Además, esto abre nuevas posibilidades para explorar otros sistemas solares en detalle.

La documentación completa del sistema en el espacio se considera una verdadera revolución para los futuros proyectos espaciales. Las misiones futuras pueden demostrar cómo grupos más grandes de satélites autónomos pueden organizarse de forma más compleja y medir conjuntamente.

diciembre 31, 2025 0 comments
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Negocio

IA y Deuda: La Bomba del Tiempo Financiera

Opciones alternativas:

  • El Riesgo de Deuda en el Auge de la IA
  • IA: Un Boom Financiado con Deuda
  • Deuda y la Inteligencia Artificial: ¿Una Burbuja?
  • La Deuda Oculta Tras la IA

by Editora de Negocio diciembre 31, 2025
written by Editora de Negocio

En relación con la financiación de la inteligencia artificial (IA) en auge, se está acumulando una enorme deuda. Las grandes corporaciones están desarrollando nuevos mecanismos financieros para protegerse de las consecuencias de una posible explosión de esta creciente burbuja financiera.

CNBC-Illustration der Investitionen in künstliche Intelligenz [Photo: CNBC]

Tras el lanzamiento de ChatGPT por parte de OpenAI hace tres años, la financiación para la construcción de centros de datos de IA provenía inicialmente de las reservas de efectivo de las grandes empresas tecnológicas.

Según el Financial Times, las empresas estadounidenses han vendido este año bonos de grado de inversión por un valor de 1,7 billones de dólares. Esta cifra se acerca al récord de 1,8 billones de dólares de 2020, cuando hubo una avalancha para aprovechar los tipos de interés extremadamente bajos al inicio de la pandemia.

El informe indica que ha habido un auge en el endeudamiento por parte de las empresas de IA, que representó el 30 por ciento de las emisiones con calificación de grado de inversión, ya que: “Las grandes empresas tecnológicas, como Meta (propietaria de Facebook), Alphabet (propietaria de Google), Amazon y Oracle, han recurrido a los mercados de bonos para financiar centros de datos y los sistemas de energía necesarios para su funcionamiento”.

Se espera que la emisión de deuda aumente significativamente el próximo año, y el desarrollo actual se describe como “la punta del iceberg”.

Según JPMorgan, se necesitarán 1,5 billones de dólares en deuda relacionada con la IA para 2028. Se prevé que el gasto en infraestructura de IA alcance entre cinco y siete billones de dólares para finales de la década.

Grandes corporaciones tecnológicas como Meta, xAI de Elon Musk, Oracle y el operador de centros de datos CoreWeave están a la vanguardia en el desarrollo de estrategias supuestamente diseñadas para protegerse de un colapso del auge. Para ello, están creando vehículos de propósito especial (SPV) financiados por firmas de inversión de Wall Street.

Según el Financial Times, empresas financieras como Pimco, BlackRock, Apollo, Blue Owl y bancos como JP Morgan han proporcionado créditos por un valor de al menos 120.000 millones de dólares.

La creación de estos vehículos de propósito especial (SPV) ofrece a las empresas la ventaja de que la deuda contraída no aparece en su balance, lo que facilita la obtención de más capital en el mercado de bonos corporativos. Sin embargo, surgen nuevos riesgos, ya que no está claro quién asume la responsabilidad si los proyectos financiados por los SPV no generan suficientes ingresos.

El Financial Times señaló: “[Las estructuras de SPV] aumentan el riesgo de que las tensiones financieras de los operadores de IA puedan tener consecuencias impredecibles para toda Wall Street en el futuro”.

El periódico citó a un banquero “familiarizado con las operaciones de financiación de centros de datos”, quien explicó que dos riesgos están interconectados: los crecientes riesgos en los mercados de capital privado en general y los riesgos específicos del auge de la IA.

Las prácticas que desempeñaron un papel importante en la crisis financiera de 2008 están regresando en la titulización de la deuda de la IA. Esto incluye la práctica de que los prestamistas agrupen los préstamos y vendan partes de ellos a otros inversores en forma de valores respaldados por activos. Hasta ahora, esto no está ocurriendo a gran escala, pero es una señal de advertencia.

Si la IA se utilizara de forma consciente y racional como inteligencia aumentada, su desarrollo podría generar enormes avances económicos. Sin embargo, su desarrollo bajo el sistema capitalista de propiedad privada y relaciones de mercado encierra en sí mismo la semilla de una crisis financiera que podría extenderse rápidamente.

La razón es que la aplicación de la IA no genera suficientes ingresos para financiar los masivos gastos en centros de datos. A esto se suman los problemas para proporcionar la energía necesaria para su funcionamiento y la perspectiva de que los cambios tecnológicos conduzcan a métodos más eficientes y económicos, lo que convertiría a los proyectos actuales en lo que se conoce como “activos varados”.

Ya existen preocupaciones de que la naturaleza circular de los contratos y acuerdos actuales haya creado un auge artificial. El economista holandés Servaas Storm describió la magnitud de la situación en una publicación en el sitio web del Institute of New Economic Thinking (Instituto de Pensamiento Económico Nuevo):

Es crucial que la mayoría de las megaoperaciones de financiación sean notablemente circulares. Por ejemplo, Nvidia invierte en OpenAI, y OpenAI planea comprar millones de chips especializados a Nvidia. OpenAI compra potencia de cálculo a Oracle, que a su vez compra procesadores gráficos a Nvidia. Nvidia posee el cinco por ciento de CoreWeave y vende chips a CoreWeave. El mayor cliente de CoreWeave es Microsoft, que invierte en OpenAI, comparte ingresos con OpenAI, compra chips a Nvidia y tiene una asociación con AMD. AMD, un competidor de Nvidia, estaba tan ansioso por conseguir a OpenAI como cliente que emitió opciones para OpenAI para comprar el diez por ciento de AMD a un céntimo por acción. OpenAI es cliente de CoreWeave y también accionista. Nvidia ha invertido en xAI y le proporciona procesadores. Y así sucesivamente.

La interconexión de las transacciones financieras significa que los problemas en un área del auge de la IA pueden extenderse rápidamente a otras áreas.

Storm explicó que estas “astronómicas operaciones de financiación circular” evocan “recuerdos traumáticos de los acuerdos de financiación circular de finales de los años 90, cuando los vendedores se reforzaban mutuamente las valoraciones de sus acciones de punto com sin generar ningún valor real” a muchos observadores.

De hecho, la situación actual es potencialmente mucho más grave, ya que el sistema financiero, y con él la deuda, ha crecido exponencialmente desde entonces. Además, está cada vez más integrado. Por lo tanto, una crisis o un colapso en un solo segmento del mercado podría desencadenar rápidamente una crisis generalizada.

Tanto la crisis de 2008 como la congelación de los mercados en marzo de 2020 fueron advertencias del riesgo actual.

Además de las claras señales de que la financiación de la IA está creando las condiciones para una crisis, también hay que tener en cuenta otro aspecto.

¿Qué pasaría si la evaluación de los beneficios financieros de la IA, que sustenta las masivas inversiones, resultara correcta o al menos parcialmente correcta?

Esto solo es posible si las empresas que utilizan la IA aumentan significativamente sus beneficios. Para ello, tendrían que reducir masivamente su estructura de costes mediante la eliminación de un gran número de puestos de trabajo, especialmente en los llamados puestos de oficina y de TI. Hay indicios de que esto ya está empezando a suceder, ya que grandes empresas han anunciado despidos masivos.

El desarrollo de cualquiera de estos escenarios o una combinación de ambos hace necesario que la clase trabajadora arrebate a la oligarquía financiera la propiedad y el control de este importante avance tecnológico y lo utilice para construir una economía planificada socialista.

diciembre 31, 2025 0 comments
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