La inteligencia artificial ha transformado la forma en que trabajan millones de profesionales y muchos de ellos ahora dependen de herramientas de inteligencia artificial gratuitas todos los días. Pero es poco probable que la era de los servicios gratuitos de IA dure, y las calles de Hanoi, Vietnam, ofrecen un vistazo del futuro desigual que podría aguardar, escribe el Dr. Stephen Whitehead.
Párate en cualquier esquina de Hoan Kiem, el corazón palpitante de la capital de Vietnam, Hanoi, durante treinta segundos y comprenderás más sobre el futuro de la inteligencia artificial de lo que un año de paneles de Davos puede enseñarte.
El tráfico nunca se detiene. En lugar de eso, fluye: un río ininterrumpido de máquinas de dos ruedas que se agitan, tocan bocinas y cada una lleva una familia, un refrigerador, una pila de bandejas de huevos o una colegiala con un ao dai blanco, en equilibrio sobre una silla de montar detrás de su padre. Hanoi tiene más de 6,9 millones de motocicletas registradas que compiten por el espacio vial con poco más de un millón de automóviles, en una red de calles construida para rickshaws y bicicletas. Es un caos con ritmo y, yo diría, la imagen económica más honesta del planeta de lo que sucede cuando una tecnología transformadora madura, y una analogía perfecta de hacia dónde se dirige la IA.
A principios del siglo pasado, el automóvil hizo algo que casi ningún invento antes había logrado: colapsó distancias, reestructuró ciudades, creó industrias enteras y reconectó el ritmo de la vida diaria. Fue, genuinamente, un momento de civilización. Henry Ford no se limitó a construir un automóvil. Construyó la idea de que una tecnología transformadora podría volverse ordinaria, que lo extraordinario podría domesticarse en el camino de entrada de un hogar ordinario.
Pero si se analiza de cerca esa promesa, más de un siglo después, la letra pequeña se vuelve visible. El automóvil se volvió omnipresente sin llegar a ser universal. Hoy en día, Vietnam tiene aproximadamente 77 millones de motocicletas registradas –alrededor de 770 por cada 1.000 personas, una de las proporciones más altas del mundo– porque el automóvil sigue fuera del alcance de la mayoría de los hogares vietnamitas. Un automóvil nuevo básico en Vietnam todavía cuesta entre 200 y 300 millones de VND (aproximadamente entre 6.000 y 9.000 libras esterlinas), una suma genuinamente grande en comparación con los ingresos medios, por lo que las familias comunes y corrientes hacen lo que siempre han hecho familias comunes en Tailandia, Indonesia, Filipinas, gran parte de América Latina y zonas de África: comprar el scooter. La propiedad de automóviles en Vietnam ha aumentado lentamente desde alrededor del dos por ciento de los hogares en 2005 a algo más cercano al 8 o 9 por ciento a nivel nacional en la actualidad. Todos podemos movernos, pero no todos podemos hacerlo de la misma manera. En principio, el coche estaba disponible para todos, pero sólo aquellos que podían permitírselo disfrutaban de todas sus ventajas. Ese patrón define la historia del automóvil.
Ahora mire la IA. Ahora mismo, en el verano de 2026, cualquier persona con un teléfono inteligente y una conexión de datos puede abrir ChatGPT o Claude y tener algo parecido a un asistente de investigación, un terapeuta, un redactor y un socio de codificación, en gran medida de forma gratuita. Se siente universal porque está fuertemente, deliberada e insosteniblemente subsidiado.
Considere lo que realmente cuesta ejecutar ese nivel “gratuito”. Se proyecta que Anthropic, fabricante de Claude, gastará aproximadamente 19 mil millones de dólares en capacitación y computación de inferencia en 2026, una suma que aproximadamente iguala la totalidad de sus ingresos anuales. Sus márgenes brutos, a pesar de mejorar drásticamente desde niveles profundamente negativos en 2024, todavía se sitúan en torno al 40 por ciento, unos 10 puntos por debajo de donde la empresa los quiere, después de que los costos de inferencia superaran en un 23 por ciento las proyecciones internas.
Y según la propia cuenta de Anthropic, la abrumadora mayoría de su base de usuarios (alrededor del 95 por ciento) se encuentra en el nivel gratuito, sin convertir casi nada en ingresos mientras consume grandes cantidades de la misma computación que está arruinando el modelo de negocio.
Las cifras de OpenAI son, en todo caso, más crudas: los analistas esperan que su gasto en computación alcance los 121 mil millones de dólares para 2028, con pérdidas acumuladas que podrían superar los 200 mil millones de dólares antes de que la compañía alcance una rentabilidad sostenida, que no proyecta antes de 2030.
Esto es un acaparamiento de tierras. Cada consulta gratuita es un costo de adquisición de clientes, pagado por el capital de riesgo y, pronto, por los accionistas públicos, porque ambas empresas están ahora corriendo hacia la salida. Anthropic presentó de forma confidencial una cotización en EE. UU. el 1 de junio de 2026 con una valoración informada de 965 mil millones de dólares, con el objetivo de debutar en octubre; OpenAI siguió una semana después con aproximadamente 852 mil millones de dólares, y se dice que Sam Altman espera un piso de 1 billón de dólares. Entre ellas, junto con la cotización paralela de SpaceX, las tres empresas están pidiendo a los mercados públicos que absorban alrededor de 200.000 millones de dólares en capital fresco en un solo año, en un mercado de IPO en Estados Unidos que recaudó sólo 45.000 millones de dólares en todo 2025.
Los inversores privados perdonarán las quemaduras a cambio de una historia sobre el mañana. Los mercados públicos, sin embargo, son mucho menos románticos. Quieren margen, no mitología. Una vez que las llamadas trimestrales sobre resultados reemplacen a los memorandos de los inversionistas y los 10-Q reemplacen las brillantes narrativas de crecimiento, la fase de ‘IA barata para todos’ comienza a parecerse a lo que siempre ha sido: un truco de crecimiento previo a la IPO, diseñado para generar hábitos y participación de mercado antes de que venza la factura.
Conocemos la secuela porque la hemos visto antes, en una pantalla más pequeña. Netflix lanzó su plan de streaming independiente en 2010 a 7,99 dólares al mes y mantuvo la línea, más o menos, mientras construía una audiencia y una biblioteca de contenidos que nadie podía igualar todavía. Una vez que tuvo 300 millones de suscriptores y probó el modelo, los aumentos se produjeron de manera constante, luego implacable: 2019, 2020, 2022, dos veces en 2025 y nuevamente a principios de 2026, cuando su plan premium alcanzó los 26,99 dólares al mes: un aumento de más del 200 por ciento desde donde comenzó, programado precisamente para cuando la empresa tenía apalancamiento en lugar de gratitud para gastar. El streaming se volvió escalonado, caro y cada vez más cerrado a los aprovechados, que se quedaron con anuncios en lugar de contenido completo.
Es probable que la IA siga el mismo patrón, sólo que más rápido y con mayores consecuencias, porque a diferencia de una filmoteca, la capacidad de la IA determina cada vez más quién es contratado, quién escribe más rápido, quién diagnostica antes y quién supera a quién. Espere una coreografía familiar: niveles gratuitos que se degradan silenciosamente (modelos más antiguos, uso limitado, más publicidad, más ventas adicionales) mientras que la capacidad de frontera genuina migra detrás de muros de suscripción que aumentan año tras año, la forma en que el nivel Pro de 200 dólares al mes de OpenAI y los planes Max premium de Anthropic ya han comenzado a señalar. El descuento de luna de miel siempre fue un gasto de marketing y finaliza cuando el marketing ha hecho su trabajo.
Esto nos devuelve a Hanoi y a la verdadera crueldad de la analogía. El encarecimiento de la IA es sólo una parte del problema. El problema más profundo es que el gasto, una vez que llega, no disminuirá de manera uniforme. Unos 2.200 millones de personas en todo el mundo todavía no están en línea. En los países de bajos ingresos, sólo una de cada cinco personas tiene acceso a Internet, frente a aproximadamente nueve de cada diez en los países ricos, y una conexión básica ya puede consumir el 1,5 por ciento del PIB per cápita de los usuarios más pobres: el equivalente digital a que los hogares más pobres de Hanoi inviertan una parte desproporcionada de sus ingresos en un Honda Wave de segunda mano sólo para ir a trabajar. Agregue una suscripción a IA genuinamente capaz a ese costo de conexión, con un precio acorde a los márgenes de Silicon Valley y la paciencia de Wall Street, y habrá fabricado, con bastante precisión, el sistema de transporte de dos niveles que veo afuera de mi ventana todos los días: una clase de scooter que se las arregla con lo que es barato, acelerado y cada vez más obsoleto, y una clase de automóvil que viaja cómodamente con lo que realmente funciona.
La moto nunca desapareció cuando llegó el coche. Más bien, se convirtió en la condición permanente de aquellos que no podían permitirse la alternativa: dignos, ingeniosos, esenciales y de segunda categoría. Es muy probable que ese sea el destino de la IA “libre” una vez que Anthropic y OpenAI respondan a los accionistas públicos en lugar de a los pacientes fondos de riesgo: no abolidos, sino relegados. Un scooter útil para muchos y un automóvil de vanguardia con chofer para unos pocos que pueden pagar lo que realmente cuesta construir.
Utilice el nivel gratuito mientras dure. Pregúntale todo. Empújalo fuerte. En algún momento entre una oferta pública inicial en octubre y un objetivo de rentabilidad para 2028, la luna de miel termina y las calles de Hanoi ya nos muestran exactamente lo que sucederá a continuación.
El Dr. Stephen Whitehead es un sociólogo de género y autor reconocido por su trabajo sobre género, liderazgo y cultura organizacional. Anteriormente estuvo en la Universidad de Keele, vive en Asia desde 2009 y ha escrito 20 libros traducidos a 17 idiomas. Tiene su sede en Tailandia y es cofundador de Cerafyna Technologies. Su próximo libro, en coautoría con Constanza Fernández Arce, es ¿Adónde se han ido todos los hombres buenos?
LEER MÁS: ‘Un liderazgo saludable significa dejar de lado el mito de la certeza masculina’. A medida que la IA transforma el trabajo, crece la inestabilidad geopolítica y disminuye la confianza en las instituciones, la imagen tradicional del líder masculino que todo lo sabe ya no es adecuada para su propósito. El sociólogo de género Dr. Stephen Whitehead sostiene que se construirán organizaciones más saludables a través de un liderazgo que sea más reflexivo, relacional y responsable.
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