La inteligencia artificial está transformando todos los ámbitos de la empresa y la sociedad, a veces de formas tan exageradas que rozan lo absurdo —baste mencionar los cepillos de dientes con IA. Si bien muchos de estos avances responden al típico ciclo de entusiasmo tecnológico, su expansión marca una transición profunda hacia la “Era Inteligente”: un momento en que la inteligencia artificial, los datos y la tecnología digital reconfiguran radicalmente nuestra manera de vivir y trabajar. Sin embargo, en medio de esta revolución, se está gestando un problema cada vez más evidente: la creciente falta de alternativas reales para las empresas.
Según diversos estudios, la inteligencia artificial podría añadir hasta 15,7 billones de dólares al crecimiento de la economía global de aquí a 2030. Sin embargo, cada vez es más común encontrar titulares que hablan de una desaceleración en este auge, e incluso de una creciente desilusión entre los directivos, que comienzan a cuestionar si la IA realmente cumplirá sus promesas.
A pesar de su potencial transformador, una de las principales limitaciones es que la IA necesita una infraestructura tecnológica robusta para desplegar todo su poder. Hasta el momento, esta infraestructura ha estado en manos de un reducido grupo de gigantes tecnológicos que dominan el sector a nivel mundial. Esta concentración no solo frena la innovación, sino que también levanta barreras casi infranqueables para que otras empresas —especialmente las pequeñas y medianas— puedan competir en igualdad de condiciones.
Bloqueo por parte del proveedor
Lo que está ocurriendo es una forma creciente de dependencia del proveedor. La facilidad, la experiencia y la integración sin fisuras que ofrecen los principales servicios en la nube han llevado a muchas empresas a vincularse fuertemente con una sola plataforma. Desde la década de 2010, esta práctica se ha convertido en norma dentro del sector tecnológico. El problema se agrava por la falta de estándares comunes, lo que complica la interoperabilidad y limita la capacidad de adaptación entre diferentes productos y soluciones.
Pero esto no responde a una oscura conspiración. La realidad es, en muchos casos, mucho más sencilla. Imaginemos que la «Empresa A» desea implementar un chatbot de inteligencia artificial para su servicio de atención al cliente. El proveedor en la nube —uno de los llamados hiperescaladores— ya ofrece un modelo preconfigurado y preentrenado específicamente para esta tarea. Hasta ahí, todo parece conveniente. El problema aparece cuando este modelo de IA funciona de manera óptima únicamente si se acompaña del resto del ecosistema del proveedor: su software de contabilidad, su plataforma de comercio electrónico, su sistema de tickets y demás soluciones integradas.
En cuanto una empresa intenta salir de ese entorno cerrado para integrar herramientas de otros proveedores que se ajusten mejor a sus necesidades particulares, surgen las trabas. Estas no son accidentales: se imponen de forma deliberada, desincentivando activamente cualquier intento de diversificación, ya sea a través de costes adicionales, complicaciones técnicas o pérdidas de eficiencia. El resultado es una trampa sutil, pero efectiva, que atrapa a las empresas en ecosistemas que premian la lealtad sobre la libertad.
En nuestras conversaciones con socios, clientes y expertos de todo el mundo, surge una constante: las empresas no quieren quedar atadas. Sin embargo, dado que la inteligencia artificial es una tecnología aún emergente y en constante evolución, muchas optan por soluciones prediseñadas y listas para usar. Es una decisión comprensible. Este enfoque permite implementar capacidades de IA rápidamente, igualar el discurso competitivo de la industria y evitar el desafío que supone la actual escasez de talento. No hace falta contratar especialistas altamente cualificados ni formar internamente a los equipos: el proveedor se encarga de las complejidades técnicas.
Pero la pregunta crucial es: ¿realmente estás obteniendo valor? ¿Está la IA impulsando la innovación dentro de tu organización? ¿Estás aprovechando todo el potencial de tus datos para descubrir nuevas oportunidades? En muchos casos, la respuesta es no. Las soluciones genéricas y los paquetes integrales "todo en uno" están diseñados para ajustarse a las masas, no a las particularidades de tu negocio. Además, el control del proveedor sobre el ritmo de desarrollo y actualización impone serias limitaciones. Si tus clientes exigen funcionalidades específicas —como la posibilidad de realizar pedidos de forma autónoma—, es probable que no puedas esperar seis meses a que esa opción llegue. En un mercado competitivo, la adaptabilidad no es un lujo: es una necesidad.
La proliferación de la IA está agravando el problema
De nuevo, buena parte del problema tiene que ver con la infraestructura tecnológica en la que se basa todo. La inflación artificial de los precios de las GPU dificulta gravemente la innovación, sobre todo fuera de los grandes centros tecnológicos estadounidenses. Es posible que las empresas de Londres y Ámsterdam ya estén sufriendo las consecuencias, pero ¿qué ocurre con España? Aquí, el acceso se está convirtiendo en un reto insuperable.
El mercado de las GPU no es perfecto. La imperfección radica en el dominio de unos pocos proveedores, lo que impide que las GPU tengan precios y una asignación racionales que beneficien a todos. Esta distorsión genera un efecto dominó en todo el panorama empresarial. Las startups de inteligencia artificial están teniendo dificultades para presentar modelos de negocio viables debido a los costes exorbitantes de las GPU. Incluso cuando se logran reducir costes en otras áreas, los gastos en cloud computing siguen disparándose. Además, hay una escasez de infraestructuras locales para almacenar estas GPU en centros de datos propios. Y esto no es solo una incomodidad: es una necesidad crítica que, en la práctica, hace imposible cambiar de proveedor de nube o explorar otras alternativas.
Las tarifas por salida: un obstáculo invisible pero costoso
Uno de los aspectos más problemáticos del actual modelo de nube es la estructura contractual que imponen los grandes proveedores. Una de las prácticas más controvertidas es el cobro de tarifas por la transferencia de datos fuera de sus sistemas, conocidas como egress fees. Esta política dificulta la movilidad de datos y encarece cualquier intento de cambio de proveedor. En contraste, los servicios de nube más pequeños y competitivos suelen prescindir de estas tarifas, apuestan por estructuras de precios más transparentes y ofrecen mayor simplicidad en el pago.
Ante este panorama, muchas empresas han adoptado estrategias para minimizar estos costes. Una de las más comunes consiste en almacenar los datos localmente con un proveedor que no imponga tarifas por salida, realizar una copia de esos datos y luego enviarla a otro proveedor para su procesamiento. Una vez terminado el trabajo, esos datos se abandonan para evitar incurrir en cargos adicionales.
Para aquellas organizaciones que estén considerando una migración a la nube o una expansión de su infraestructura digital, es fundamental monitorizar cuidadosamente los costes asociados. Adoptar una estrategia multicloud, diversificando proveedores y herramientas, no solo optimiza la inversión tecnológica, sino que también reduce el riesgo de quedar atrapados en estructuras tarifarias desfavorables.
Rompiendo barreras: el camino hacia una IA democrática
Como decía Johnny Mercer: “Acentúa lo positivo, elimina lo negativo”.
Aplicado al mundo de la inteligencia artificial, esto significa empezar por corregir las distorsiones del mercado. Superar el dominio de unos pocos proveedores no solo es deseable, sino necesario para que la revolución de la IA sea verdaderamente inclusiva. Algunos hiperescaladores ya están dando señales de cambio —como la eliminación progresiva de tarifas por salida de datos—, y ese es un paso en la dirección correcta.
Pero el primer paso real es reconocer que existe un problema. Las empresas deben tomar decisiones estratégicas alineadas con principios de apertura y autonomía tecnológica. Depender exclusivamente de infraestructuras que no se controlan conlleva riesgos evidentes. Incorporar una capa de abstracción basada en estándares abiertos y neutrales ayuda a protegerse de esa dependencia. Apoyar proveedores alternativos, contribuir al desarrollo de estándares abiertos y apostar por la soberanía digital son acciones concretas que favorecen un ecosistema más competitivo y resiliente.
En este contexto, los modelos de inteligencia artificial de código abierto adquieren un papel protagonista. Su ligereza, capacidad de personalización y facilidad de integración les otorgan una ventaja decisiva. Al entrenarse con datos propios, se adaptan a las necesidades reales. Además, su interoperabilidad permite añadir funcionalidades a medida, sin quedar atrapado en soluciones cerradas. Con un proveedor de nube independiente, las empresas no están limitadas por recursos fijos: pueden escalar según sus necesidades y pagar solo por lo que usan. No es una teoría: los datos muestran que el 50% de las empresas que han apostado por esta vía superan significativamente a sus competidores del sector.
En definitiva, el dominio de unos pocos actores en el ecosistema de la nube está frenando la innovación y dificultando una adopción equitativa de la inteligencia artificial. Redirigir inversiones hacia proveedores independientes y tecnologías abiertas es el camino hacia una IA más democrática, más ágil y, sobre todo, más justa. Así es como construiremos una auténtica Era Inteligente.
