Nuevas geografías
El auge de la IA también está reconfigurando los patrones del comercio y de los flujos de capital. El notable aumento de las importaciones y exportaciones de computadoras, servidores y semiconductores apunta a una relocalización de las cadenas de suministro a escala mundial. Las tareas de fabricación y ensamblaje se están desplazando hacia el sudeste asiático, hacia India y hacia centros especializados en Estados Unidos, como Texas y la costa del Golfo.
Esta nueva regionalización no es desglobalización; se trata de una nueva geografía de interdependencias. Estados Unidos y China siguen siendo los protagonistas, en tanto que Europa se está esforzando por recuperar terreno aplicando políticas industriales e incentivando la inversión. En el caso de muchos mercados emergentes, la demanda de IA ya se está traduciendo en un aumento de las exportaciones y de la inversión extranjera directa —en particular en los sectores de la energía y la fabricación de componentes—, pero también en una mayor vulnerabilidad a los shocks tecnológicos y geopolíticos.
Con cada vez mayor frecuencia los flujos de capital siguen el mapa de la infraestructura de IA. Los mercados de acciones han recompensado a los hiperescaladores —el puñado de empresas que están construyendo y financiando los cimientos de los recursos computacionales mundiales— con valoraciones y flujos de caja que no se ven desde la época de las puntocom. Como resultado, un pequeño grupo de gigantes tecnológicos ahora representa una parte desproporcionada del gasto de capital y de las expectativas de productividad relacionadas con la IA a nivel mundial.
Las investigaciones del Instituto de Finanzas Internacionales distinguen entre la participación digital (el uso de herramientas digitales importadas) y la profundidad digital (la capacidad de producir y exportar bienes y servicios digitales e incorporarlos a las cadenas de valor nacionales). Los mercados emergentes con profundidad digital —China, India, Corea y un pequeño grupo de centros especializados— están atrayendo flujos más estables de inversión extranjera directa vinculados con la producción en la era de la IA. Sus perfiles de exportación reflejan una creciente participación de servicios de tecnología de la información y las comunicaciones, de regalías y de contenido digital. Otros son principalmente consumidores de tecnologías importadas y, por lo tanto, dependen en mayor medida de flujos de inversión de cartera volátiles que obedecen a los ciclos de liquidez mundial.
A medida que la IA pase a desempeñar un papel central en la actividad económica, la profundidad digital podría influir en la dinámica de los flujos de capital en una medida comparable a la credibilidad fiscal o a los regímenes cambiarios, un canal subestimado que las autoridades mundiales deberán vigilar de cerca.
La escala de la potencia de cálculo necesaria para el entrenamiento y la inferencia de la IA ha transformado a la generación de electricidad y la capacidad de las redes eléctricas en variables macroeconómicas clave.
Las implicaciones macroeconómicas son profundas. Los cuellos de botella en la oferta energética podrían demorar la difusión de la IA, anclar la inflación subyacente en un nivel más alto y generar episodios de sobrecalentamiento localizado, incluso si persiste la debilidad en otros sectores. La inversión en las redes se está transformando en una restricción fundamental por el lado de la oferta que difumina la frontera entre la política industrial y la macroeconómica.
¿Difusión o concentración?
La pregunta fundamental es si el auge de la IA dará paso a un aumento generalizado de la productividad o si se limitará a un grupo restringido de empresas y sectores. La historia apunta a que los réditos de las tecnologías de uso general se observan solo después de varios años de inversiones complementarias, sea en desarrollo de competencias, en prácticas de gestión o en adaptación institucional. Debieron pasar décadas para que la difusión de la electricidad y la tecnología de la información llegaran a un grado tal que permitiera aumentar la productividad agregada.
Si la adopción de la IA sigue estando concentrada en los hiperescaladores y los proveedores de servicios especializados, los rendimientos podrían estancarse rápidamente y dejar a la economía expuesta una vez que el ciclo de inversión llegue a su nivel máximo. Por otro lado, si varias industrias adoptan aplicaciones de IA, la posibilidad de lograr aumentos sostenidos del producto potencial se transforma en una realidad. Las encuestas de empresas indican que la difusión está en marcha, pero con disparidades. Aunque son muchas las empresas que están experimentando con la IA, solo un puñado está adoptando la tecnología a escala.
El riesgo es que la difusión se vea frenada por las deficiencias de infraestructura y la obsolescencia de las estadísticas. El desfase entre la rapidez de la evolución tecnológica y la lentitud con que se adaptan las políticas podría hacer que los próximos años sean inusualmente volátiles. El crecimiento podría oscilar entre rachas de inversión y pausas para introducir ajustes a medida que las autoridades procuran interpretar el significado de las cifras.
Detrás de las cifras
El auge de la IA se está dando en un contexto de incertidumbre a nivel mundial. Las guerras arancelarias, las restricciones a la inmigración y los desequilibrios fiscales han fragmentado más la economía mundial y la han hecho menos previsible. Con este telón de fondo, la IA descuella no solo como una innovación tecnológica sino como un factor de estabilidad macroeconómica, una de las pocas fuentes genuinas de aumento de la demanda y del optimismo.
Con todo, el sector no podrá llevar indefinidamente sobre sus hombros el peso de la economía mundial. En Estados Unidos la expansión sigue siendo intensiva en capital y con escasa creación de empleo. Europa corre el riesgo de quedar rezagada si no moderniza sus políticas industriales y digitales. Los mercados emergentes deben conjugar el sentido de oportunidad con la prudencia y asegurarse de que la energía a bajo costo o una reglamentación favorable no vayan en desmedro de la competitividad a largo plazo.
Las autoridades y los estadísticos deben reaccionar con mayor rapidez. Los marcos de medición deben evolucionar a fin de captar el capital intangible; las herramientas fiscales y monetarias deben tener en cuenta las divergencias sectoriales y las nuevas restricciones de la oferta, y el marco de cooperación internacional debe velar por que los beneficios de la difusión de la IA no se limiten a unas pocas economías.
