La Fundación de Estudios de Economía Aplicada (Fedea) subraya que el efecto de la inteligencia artificial (IA) va mucho más allá de simples avances de eficiencia y que puede reconfigurar la forma en que se organiza la producción, las reglas de la competencia, las barreras de entrada a los mercados y el reparto de las rentas entre compañías y empleados.
En su análisis, Fedea sostiene que la IA debe concebirse como una tecnología de uso general, con un potencial de transformación equiparable al de grandes innovaciones históricas como la electrificación.
La entidad ha difundido este lunes un estudio de Juan Diego Otero, Francisco Javier Martín y Pablo Velasco (CNMC) que repasa la evolución histórica de esta tecnología, valora su impacto sobre la infraestructura digital y la economía en su conjunto, examina sus implicaciones para la competencia y contrasta los distintos marcos regulatorios que están surgiendo a nivel internacional.
Infraestructuras de cómputo y concentración de poder
Los autores describen cómo el desarrollo de los grandes modelos de lenguaje y de otras aplicaciones avanzadas de IA está impulsando una expansión “muy rápida” de la capacidad de cómputo, en particular mediante centros de datos de gran tamaño, y cómo el acceso a estos recursos se está convirtiendo en un activo estratégico dentro del ecosistema de la inteligencia artificial.
En esta línea, reclaman que las autoridades de competencia vigilen posibles procesos de integración vertical o de concentración en la oferta de capacidad de cómputo, dado que el control de estas infraestructuras puede transformarse en una fuente significativa de poder de mercado.
Paralelamente, insisten en la necesidad de evitar cuellos de botella en el despliegue de estas infraestructuras.
En concreto, consideran conveniente facilitar la implantación de centros de datos mediante marcos normativos claros y estables en materia de planificación territorial, conexión a las redes eléctricas y tramitación administrativa.
Recuerdan, además, que la Unión Europea (UE) parte de una posición “débil” en el ámbito de los grandes modelos de IA y en la oferta de infraestructuras de computación a gran escala.
A su juicio, reforzar la capacidad europea en centros de datos, supercomputación y redes digitales es clave para disminuir las dependencias tecnológicas y favorecer la consolidación de un ecosistema propio de innovación en IA.
IA y productividad: factores que condicionan su efecto
El informe destaca igualmente que el alcance económico de la IA dependerá en buena medida de su capacidad para traducirse en incrementos de productividad.
Según Fedea, aunque existe “un amplio consenso en que la tecnología tiene un considerable potencial en este ámbito, su efecto final sobre el crecimiento económico dependerá de la velocidad de adopción por parte de las empresas, de la complementariedad con otras tecnologías digitales y de los cambios organizativos necesarios para aprovechar plenamente sus capacidades”.
Riesgos de concentración en el ecosistema de la IA
Desde la óptica de la competencia, el estudio apunta que la IA abre tanto oportunidades como amenazas.
Por una parte, puede facilitar la entrada de nuevos actores y el surgimiento de modelos de negocio innovadores. Por otra, el peso de los datos, la capacidad de cómputo y las economías de escala puede impulsar procesos de concentración en segmentos concretos del ecosistema de la IA, en especial en el desarrollo de grandes modelos fundacionales y en la provisión de servicios de computación en la nube.
Modelos regulatorios en Europa, Estados Unidos y China
El documento examina asimismo el marco normativo que se está configurando alrededor de esta tecnología. La UE ha optado por un modelo de “regulación exante” de los sistemas de IA en función de su nivel de riesgo, recogido en el reglamento europeo de inteligencia artificial (“AI Act”).
Los autores señalan que, aunque este enfoque pretende asegurar la protección de los derechos fundamentales y la seguridad de los sistemas, plantea el reto de compatibilizar estos objetivos con la preservación de los incentivos a la innovación.
En contraste, en Estados Unidos domina una aproximación más flexible y basada en principios, apoyada en la labor de las autoridades de competencia y en guías regulatorias sectoriales. China, por su lado, combina una intensa promoción pública del desarrollo tecnológico con un control regulatorio estricto sobre ciertas aplicaciones.
El estudio concluye que la IA plantea desafíos económicos y regulatorios de gran calado. Su efecto último dependerá no solo de la trayectoria tecnológica, sino también de las decisiones de política pública en campos como la regulación, la defensa de la competencia, la inversión en infraestructuras digitales y el impulso del capital humano.
En este contexto, el diseño de marcos regulatorios que aseguren la confianza en la tecnología sin frenar la innovación se perfila como un factor decisivo para determinar cómo se reparten los beneficios económicos de la IA en los próximos años.