La carrera de la inteligencia artificial está haciendo que las grandes tecnológicas dilapiden enormes sumas de dinero para tener la mejor IA, la que más gente usa y sobre todo, la que más dinero genera (tres conceptos que ni mucho menos son lo mismo y sino que se lo digan a Google). Según datos de Goldman Sachs, las big tech y sus proveedores de infraestructura tienen en su hoja de ruta gastar más de un billón de dólares en chips, centros de datos y software. La pregunta del millón es: ¿hay retorno tras esa inversión?

El CEO de OpenAI, una de las empresas en la lucha y desde luego, una de las más interesadas (no tiene el músculo de veteranas como Google, Meta o Microsoft), ya lo ha reconocido en una entrevista para CNBC: es absolutamente normal preocuparse por ese gasto en IA ante el despilfarro y la incertidumbre de cuándo obtendrán su recompensa (si es que llega).

Las declaraciones de Sam Altman. Preguntado sobre las dudas que genera la IA, respondió sin rodeos que es “la crítica más justa que se le puede hacer a la IA en este momento”. Y añadió: “Sé que están pasando cosas grandes, pero sé que hay muchísimo desperdicio.” También puso sobre la mesa las dos preguntas que se hacen las empresas que adoptan la IA en sus procesos: cuánto tiempo tienen que esperar para que este cambio se note en sus ingresos y cuánto para que los costes estén bajo control. Spoiler: atendiendo a los últimos movimientos de Uber y de Microsoft, dos empresas exitosas con todas las letras, la cosa pinta mal.

Lo más interesante de ese alarde de honestidad es de dónde provienen. Altman es la persona que más dinero ha captado para financiar OpenAI, una de las empresas líderes del sector de la IA pero también una de las recién llegadas, todo un bebé en comparación con míticas que llevan décadas dominando la tecnología. Que Altman hable de desperdicio es un antes y un después en el discurso de la industria. 

Por qué es importante. Hasta ahora, el ROI de la IA ha sido un concepto en boca de analistas escépticos, economistas y personas descreídas de este boom que apuntan directamente a una burbuja a punto de explotar. Pero Altman lo ha integrado en su discurso corporativo y eso supone un cambio de paradigma: ya no es una posición crítica desde fuera del sector, es que la empresa más influyente lo verbaliza ante usuarios e inversores. 

Como adelantábamos en la intro, Goldman Sachs ya se planteó esta misma cuestión allá por 2024 con su “Gen AI: Too Much Spend, Too Little Benefit?”. El economista y premio Nobel en 2024 Daron Acemoglu del MIT publicó un estudio llamado “The Simple Macroeconomics of AI” donde estimaba que el impacto real de la IA en la productividad económica en la próxima década sería irrisorio (especialmente si tenemos en cuenta los discursos y las inversiones) de apenas un 0,5%.

Contexto. Que en esta fase de expansión y entrenamiento de la IA no es rentable no es ningún secreto, pero este es un problema tanto económico como técnico. Con datos en la mano, hay razones para preocuparse. Este informe reciente de Cast AI recoge el análisis de 23.000 clústers de computación, desvelando que la utilización media de GPUs es solo del 5%. Es decir, el 95% del hardware más caro y avanzado del mercado (esas cotizadísimas gráficas de NVIDIA) está operando muy por debajo de su capacidad. 

Parte de la explicación está en el FOMO: explica Venture Beat que hay muchas empresas adquiriendo chips de IA no porque los necesiten ahora mismo, sino por miedo a quedarse sin ellas en el futuro. El fenómeno no es nuevo, ya lo vimos durante la pandemia con los semiconductores (y a escala doméstica, con el papel higiénico).

Hay alguien que sale ganando. En esta historia de empresas invirtiendo para ganar la carrera de la IA y otras empresas adoptándola para modernizarse hay alguien que está ganando desde el primer minuto: NVIDIA factura igual si sus chips trabajan al 5% o al 100%. Y está batiendo todos sus récords. En 2024 registró ingresos de 60.900 millones de dólares (un 126% más que el año anterior) gracias a esa demanda desmesurada de los centros de datos. 

Los grandes proveedores de la nube, la santístima trinidad compuesta por Amazon, Microsoft y Google (los tres copan un 70% del mercado, según datos de Synergy) facturan igual independientemente de si el cliente está logrando resultados. Según Synergy Research Group, el mercado global de infraestructura cloud superó los 330.000 millones de dólares en 2024. El problema de fondo son los incentivos: quienes más peso tienen en el ritmo de inversión de la IA son precisamente los que menos pierden, de ahí que nadie esté tomando medidas contra el desperdicio. 

Sí, pero. Hacer una lectura catastrofista de las declaraciones de Altman sería un error y de hecho, el propio CEO de OpenAI mostró su confianza “la industria lo resolverá rápido”. Al fin y al cabo, en esa fase inicial es normal incurrir en pérdidas y sino, que se lo digan a Netflix con el streaming. El desperdicio actual puede ser simplemente el coste de montar una infraestructura cuyo valor se rentabilizará más tarde. Hasta el informe de Goldman Sachs reconoce que las burbujas tardan en estallar, lo que significa que hay margen para que la IA cumpla sus promesas. Eso sí, buena parte del gasto de la inteligencia artificial actual está vinculada a GPUs con arquitecturas determinadas que podrían quedarse obsoletas ante modelos más eficientes o arquitecturas determinadas.

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Portada | TechCrunch (CC BY 2.0) y Giorgio Trovato

En la sociedad hay un debate bastante bien asentado en torno a cómo afectan las redes sociales a la salud mental de los más jóvenes e incluso se debate acerca de las posibles consecuencias que tienen, llegando a plantear límites muy claros para acceder a ellas. Sin embargo, mientras el foco estaba puesto en los algoritmos de recomendación de TikTok o Instagram, una nueva tendencia ha estado creciendo en silencio en las pantallas de millones de adolescentes: el uso de la IA generativa como terapeuta. 

Nuevas terapias. Aquí, una investigación liderada por la RAND Corporation ha puesto sobre la mesa la magnitud de este fenómeno al analizar una muestra de 1.058 jóvenes de entre 12 y 21 años. Y las cifras dibujan un panorama bastante revelador al apuntar que el 13,1% de los adolescentes y adultos jóvenes utiliza inteligencia artificial generativa para obtener consejos sobre su salud mental. 

Pero lo más preocupante es que este porcentaje se dispara hasta el 22,2% si nos fijamos exclusivamente en el grupo de mayor edad, es decir, de los 18 a los 21 años. Y aunque pueda defenderse como algo puntual, la realidad es que el 65,5 de estos usuarios acude a la IA con una frecuencia mensual o incluso mayor. 

¿Funciona? Lo más llamativo que hemos sacado de este estudio no es solo que los jóvenes consideran la IA como un psicólogo, sino que los que acuden salen bastante contentos, puesto que un 92,7% de los usuarios afirmó que los consejos proporcionados por la IA les resultaron útiles.

Y entre las razones que esgrimen para su satisfacción destaca sobre todo la posibilidad de recurrir en cualquier momento a sus ‘servicios’, la ausencia de barreras económicas y, sobre todo, la sensación de privacidad y falta de juicio humano. Todo esto unido está convirtiendo a los grandes modelos de IA en la primera línea de contención emocional para la generación Z. 

La otra cara de la moneda. Que una herramienta sea percibida como útil por el usuario no significa que sea clínicamente segura, porque la intersección entre la tecnología generativa y la psiquiatría es un terreno minado, y las principales instituciones médicas ya están levantando la mano.

En verano de 2025, la American Psychological Association emitió una advertencia oficial sobre los riesgos de depender de la IA para el diagnóstico o el tratamiento de trastornos mentales. Entre las razones que esgrimen, se destaca que los modelos de lenguaje están diseñados para predecir la siguiente palabra más probable y sonar empáticos y convincentes, pero carecen de comprensión real, contexto clínico y capacidad para gestionar crisis severas.

La seguridad. A este aviso se suma el demoledor contexto aportado por investigadores de la Universidad de Stanford, quienes también en 2025 evaluaron las respuestas de varios chatbots ante consultas sobre salud mental. Su conclusión fue preocupante al ver que en 1 de cada 5 casos, la inteligencia artificial proporcionó consejos que resultaban inseguros o inapropiados para la situación del usuario.

Un auténtico reto. Ahora mismo nos encontramos en un punto de inflexión donde la IA está llenando un vacío enorme en un sistema de salud mental que, a nivel global, se encuentra colapsado y es inaccesible para una gran parte de la población joven. Y además, prohibir o bloquear el acceso a estas herramientas no parece una solución realista frente a millones de usuarios que ya las han integrado en su rutina de bienestar emocional.

Es por ello que el verdadero desafío para las tecnológicas y las agencias de salud es doble: por un lado, mejorar las barreras de seguridad de los modelos para que deriven a los usuarios a los servicios de emergencia humana cuando sea necesario. 

Imágenes | Daria Nepriakhina 🇺🇦 

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Acabar con los mosquitos portadores de enfermedades no es una misión fácil ni que pueda llevarse a cabo de forma improvisada. Y sino, que se lo digan a Verily, la subsidiaria de Alphabet (la matriz de Google), que lleva desde 2017 intentándolo con su Debug Project. ¿Cómo lo están haciendo? Con inteligencia artificial, robots y por increíble que suene, con muchos, muchísimos mosquitos. 

El último movimiento de Verily ha sido solicitar formalmente a la Agencia de Protección Ambiental de Estados Unidos permiso para liberar hasta 64 millones de mosquitos en los próximos dos años en los estados de California y Florida. 

64 millones de mosquitos en tu zona. Verily ha pedido autorización a la EPA para liberar hasta 32 millones de mosquitos macho de la especie Culex quinquefasciatus portadores de la bacteria Wolbachia pipientis durante dos años en Florida y California respectivamente a razón de 16 millones el primer año y otros 16 millones el siguiente. 

En el momento de escribir estas líneas el periodo para hacer comentarios públicos estaba a punto de cerrarse (el 5 de junio). A partir de ese momento, la EPA toma la decisión de dar el visto bueno o no o si pone condiciones a la prueba. El objetivo de este bombardeo de mosquitos que funciona como pesticida biológico es obtener los datos de campo necesarios para, permiso de la EPA mediante, comercializar esta solución de control de plagas.

Por qué es importante. El mosquito Culex quinquefasciatus es un viejo y temido conocido: es la especie responsable de transmitir los parásitos de la malaria aviar, los virus del Nilo Occidental, de la fiebre del valle del Rift y de la encefalitis de San Luis. El virus del Nilo Occidental es la principal causa de enfermedad transmitida por mosquitos en Estados Unidos continental y causa una media de 2.000 casos de enfermedad al año y alrededor de 120 muertes, según el Centro para el Control y Prevención de enfermedades estadounidense. A escala global, el problema es mayor: hay aproximadamente 400 millones de casos de dengue al año y se estiman unas 40.000 muertes asociadas. Encontrar una solución sin insecticidas químicos mediante control biológico puede ser un auténtico hito de salud pública con  impacto mundial.

Contexto. Hay razones científicas de peso detrás: en Singapur, un ensayo clínico con más de 700.000 residentes demostró que las liberaciones de mosquitos con Wolbachia redujeron el riesgo de dengue en más del 70%. Sin ir más lejos, el Debug Project libera más de 10 millones de mosquitos macho por semana en Singapur. En Fresno, California, entre 2017 y 2018 se liberaron entre 7,5 y 14,4 millones de mosquitos macho infectados. El resultado fue una reducción de la población de mosquitos vectores de hasta el 93-95%.

En detalle. El mecanismo detrás de este “pesticida biológico” es relativamente sencillo: solo se liberan mosquitos macho (que no pican) a los que se les ha inoculado con Wolbachia. Cuando estos se aparean con hembras silvestres que no tienen la misma cepa bacteriana, los huevos resultantes no eclosionan. Conforme se producen varias liberaciones se va reduciendo la población local. ¿Y qué tiene que ver todo esto con la IA? Google utiliza inteligencia artificial y automatización para separar los mosquitos por sexo, criarlos y liberarlos a gran escala y de forma sistemática. 

Sí, pero. No es oro todo lo que reluce. La bacteria no funciona con un 100% de fiabilidad en todos los casos, como evidencia este estudio de 2024 donde concluyeron que entre el 6% y el 75% de los huevos podían producir embriones vivos bajo ciertas condiciones. Vamos, que no hay una esterilidad garantizada al 100%. Por otro lado, en 2022 otro estudio del propio equipo de Verily/Debug de Google revelaba que los sistemas automatizados para la liberación de mosquitos aún se encontraban en “etapas de prototipo o versiones muy tempranas”.

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Portada | National Institute of Allergy and Infectious Diseases y Karollyne Videira Hubert