Apple no está perdiendo la carrera de IA. Está jugando un juego diferente
Porqué Apple podría estar en lo cierto con la estrategia que está siguiendo...una vez más
La narrativa es clara y repetida: Apple llegó tarde a la inteligencia artificial. Mientras OpenAI, Google y Meta queman decenas de miles de millones en modelos cada vez más poderosos, Apple parece quedarse atrás. Wall Street lo nota. Los analistas lo repiten. Los comentaristas tech lo dan por hecho.
Pero hay un problema con esta historia: los números cuentan algo completamente distinto.
Apple no está perdiendo la carrera de IA. Simplemente está corriendo una carrera diferente. Y si entiendes su estrategia, verás que podrían estar jugando la partida más inteligente de todas.
Déjame mostrarte por qué.
La estrategia que nadie ve
Mientras escribo esto, Big Tech está en medio de la mayor ola de gasto en infraestructura tecnológica de la historia. Según reportó CNBC, durante 2025 Amazon invirtió USD 105 mil millones, Microsoft gastó USD 80 mil millones, Google destinó USD 75 mil millones y Meta invirtió USD 65 mil millones. En conjunto, estas cuatro compañías gastaron más de USD 325 mil millones en centros de datos, chips y capacidad de cómputo para IA.
OpenAI va aún más lejos. La empresa comprometió USD 1.15 trillones entre 2025 y 2035 en hardware e infraestructura en la nube. Mil quince billones de dólares. Para una compañía que perdió USD 5 mil millones en 2024 generando apenas USD 3.7 mil millones en ingresos.
¿Y Apple? Apple cerró un acuerdo con Google por aproximadamente USD 1 mil millones al año para licenciar Gemini, el modelo de IA de Google. Un modelo de 1.2 trillones de parámetros que correrá en la infraestructura de Apple para potenciar las nuevas capacidades de Siri.
Piénsalo. Mientras sus competidores gastaron USD 80 mil millones anuales construyendo infraestructura durante 2025, Apple paga USD 1 mil millones por acceso a tecnología de clase mundial. Y lo hace sentada sobre USD 156.650 millones en efectivo y valores negociables según su reporte del cuarto trimestre de 2024.
Este es el primer movimiento estratégico que vale la pena entender: Apple eligió la ruta de licenciar en lugar de construir. No porque no pueda construir (Apple tiene uno de los equipos de IA más talentosos del mundo), sino porque construir no es necesariamente la jugada correcta.
Cada compañía eligió su camino según sus fortalezas y necesidades. Microsoft compró participación en OpenAI por USD 14 mil millones porque necesitaba capacidades de IA rápidamente para competir con Google en búsqueda y productividad. Su apuesta es que Azure AI Services generará suficientes ingresos para justificar la inversión. Ya reportan USD 13 mil millones en ingresos anuales de su negocio de IA.
Google y Meta construyen todo internamente porque la IA es existencial para sus negocios. Si Google pierde en IA, pierde las búsquedas. Si Meta pierde en IA, pierde el engagement en sus plataformas. Para ellos, USD 75 mil millones y USD 65 mil millones anuales respectivamente no son gastos opcionales. Son inversiones de supervivencia.
Amazon está en un juego completamente diferente. AWS necesita vender esa infraestructura de IA a miles de clientes enterprise. Cada dólar que Amazon invierte en capacidad de cómputo puede venderse múltiples veces a diferentes clientes. Es un modelo de negocio donde la inversión masiva tiene sentido económico directo.
Apple tiene algo que ninguno de los demás posee en la misma escala: 2.35 mil millones de dispositivos activos donde la IA puede desplegarse instantáneamente vía actualización de software. No necesita convencer a empresas de que migren a su nube. No necesita que los usuarios descarguen nuevas apps. La infraestructura de distribución ya existe.
Esa es la diferencia. Apple no necesita convencerte de que descargues una app. Ya tienes el iPhone en tu bolsillo, los AirPods en tus oídos, el Mac en tu escritorio. Cuando Siri 2.0 se lance en primavera de 2026, llegará automáticamente a más de 2 mil millones de personas.
Los tres moats de Apple
La ventaja competitiva de Apple en IA no viene de tener el mejor modelo. Viene de tres activos que ningún competidor puede replicar fácilmente.
Primero: paciencia financiera.
Con USD 156 mil millones en efectivo, Apple puede permitirse esperar. Puede observar qué funciona, qué no funciona, quién está quemando dinero sin retorno. Puede ver a OpenAI perder miles de millones mientras busca un modelo de negocio sustentable. Puede ver a Meta gastar USD 121 mil millones en el metaverso sin monetización clara.
Y mientras observa, Apple genera ganancias récord vendiendo hardware. Su negocio core no depende de que la IA funcione mañana. Puede ser paciente.
Esta paciencia tiene valor estratégico real. En tecnología, ser el primero raramente garantiza ser el ganador. Lo que importa es el timing: llegar cuando la tecnología está madura, cuando los casos de uso están claros, cuando puedes ejecutar mejor que todos los demás.
Compara esto con OpenAI, que espera alcanzar un pico de flujo de caja negativo de más de USD 40 mil millones en 2028. No prevén ser rentables hasta 2030. Mientras tanto, dependen completamente de seguir levantando capital. Si el sentimiento de inversionistas cambia, si hay una “AI winter”, OpenAI está expuesta.
Apple puede esperar cinco años si es necesario. Diez años. Tienen el balance para hacerlo.
Segundo: distribución masiva.
Aquí está el activo que realmente importa. Apple reportó en enero de 2025 que tiene 2.35 mil millones de dispositivos activos a nivel mundial. Esto incluye más de 1 mil millón de iPhones, cientos de millones de iPads, Macs, Apple Watches y AirPods.
Cada uno de estos dispositivos es un punto de contacto donde la IA puede integrarse de forma nativa. No como una app más que compite por atención. Como parte fundamental del sistema operativo.
Piensa en lo que esto significa en la práctica. OpenAI tiene ChatGPT, que llegó a 800 millones de usuarios después de casi tres años de crecimiento explosivo. Impresionante. Pero esos usuarios tienen que abrir la app, recordar usarla, desarrollar el hábito.
Siri ya está en tu bolsillo, en tu muñeca, en tu sala de estar, en tu auto vía CarPlay. Cuando Apple lance Siri 2.0 potenciado por Gemini, no necesitará convencer a nadie de que lo pruebe. Simplemente aparecerá en la próxima actualización de iOS.
Esta ventaja de distribución es exactamente lo que permite a Apple ser un “fast follower” exitoso. No necesitan inventar la categoría. Necesitan esperar a que la categoría madure, luego lanzar la mejor versión integrada a su ecosistema.
Tercero: el patrón probado.
Apple nunca fue primero en las categorías que terminó dominando. Esta es la parte de la historia que todos olvidan cuando hablan de innovación.
El iPhone, lanzado en 2007, no fue el primer smartphone. BlackBerry dominaba el mercado corporativo. Palm y Windows Mobile existían años antes. Pero Apple redefinió qué debía ser un smartphone con la pantalla táctil multi-touch y el App Store.
El iPad, lanzado en 2010, no fue la primera tablet. Microsoft había intentado con Tablet PC años antes. Pero Apple creó el mercado masivo de tablets al encontrar el balance perfecto entre portabilidad de smartphone y poder de laptop.
El Apple Watch, lanzado en 2015, no fue el primer smartwatch. Pebble lanzó su smartwatch en 2013 vía Kickstarter, Samsung lanzó Galaxy Gear ese mismo año, y Android Wear apareció en 2014. Pero Apple definió para qué sirve realmente un smartwatch: fitness y salud primero, notificaciones segundo.
Los AirPods, lanzados en diciembre de 2016, no fueron los primeros audífonos inalámbricos. El mercado estaba lleno de opciones. Pero la integración perfecta con el ecosistema Apple, el chip W1 que eliminó los problemas de Bluetooth, el estuche como batería, Apple tomó un producto existente y lo hizo indispensable.
¿Ves el patrón? Apple espera. Observa. Aprende de los errores de otros. Luego lanza una versión que se integra perfectamente con los 2.35 mil millones de dispositivos que ya controla.
¿Por qué con la IA sería diferente?
El contexto que casi nadie menciona
En diciembre de 2025, Apple anunció que John Giannandrea, su AI chief desde 2018, se retiraría en primavera de 2026. Los medios lo presentaron como fracaso. “El ejecutivo responsable del desastre de Apple Intelligence se va.”
Pero si miras más de cerca, la historia es diferente. La reestructuración empezó mucho antes. En marzo de 2025, Tim Cook le quitó a Giannandrea el control de Siri, moviéndolo al equipo de Vision Pro. En abril, le quitaron el equipo de robótica, pasándolo al hardware chief. En diciembre formalizaron su salida.
Su reemplazo es Amar Subramanya, que viene de Microsoft pero pasó 16 años en Google, donde lideró ingeniería para Gemini Assistant. El mismo Gemini que Apple está licenciando.
¿Esto es fracaso? No. Es un pivot estratégico. Apple está moviendo IA de “laboratorios de investigación” a “equipos de producto que shippean.” Giannandrea construyó los fundamentos. Ahora necesitan a alguien que pueda integrar y lanzar.
La fecha clave es primavera de 2026. Ahí es cuando Apple planea lanzar Siri 2.0 junto con un nuevo HomePod, un nuevo Apple TV y un smart home hub. No demos. No “cool features” experimentales. Productos reales que millones de personas usarán diariamente.
Este timing no es accidental. Para primavera 2026, Apple habrá observado casi cuatro años de experimentos de IA en el mercado. Habrá visto qué funciona en el mundo real versus qué es solo hype. Habrá identificado exactamente qué casos de uso generan valor real para usuarios.
Y cuando lancen, lo harán a escala masiva instantánea gracias a esos 2.35 mil millones de dispositivos.
Lecciones para empresas tradicionales
Si diriges una empresa tradicional en Latinoamérica, esta historia de Apple debería resonarte profundamente. Porque Apple está demostrando algo que hemos discutido antes en La Última Interfaz: los incumbentes tienen ventajas estructurales que las startups no pueden replicar.
Apple tiene distribución. Tú tienes clientes. Apple tiene cash para esperar. Tú tienes flujos de caja del negocio core. Apple puede licenciar en lugar de construir. Tú también.
Aquí está el framework para decidir cuándo construir versus cuándo licenciar tecnología de IA:
Construye cuando: La IA es tu negocio core (como Google con las búsquedas). Tienes datos propietarios únicos que nadie más posee. La personalización extrema es tu ventaja competitiva. Tienes capital y talento disponible para un proyecto de 3-5 años.
Licencia cuando: La IA mejora tu negocio pero no lo define. Los modelos genéricos cubren el 80% de tus casos de uso. Quieres moverte rápido sin construir equipo especializado. Prefieres capex predecible versus inversión masiva upfront.
Apple eligió licenciar porque tiene algo más valioso que el mejor modelo: tiene el canal de distribución más grande del mundo de tecnología consumer. Puede ser “suficientemente bueno” en el modelo y excelente en la integración y experiencia.
¿Qué tienes tú que una startup de IA no tiene?
Si eres banco, tienes relación de confianza con millones de clientes y décadas de datos transaccionales. Una fintech puede tener mejor tecnología, pero no tiene el historial crediticio ni la red de sucursales físicas donde los clientes aún resuelven problemas complejos.
Si eres retail, tienes puntos de venta físicos donde la gente ya compra, proveedores con quienes has negociado por años, conocimiento profundo de preferencias locales. Un e-commerce puede personalizar mejor online, pero no puede replicar 200 tiendas en ciudades intermedias.
Si eres telco, tienes el canal de comunicación directo con usuarios, infraestructura de red, datos de comportamiento móvil. Una app de mensajería puede ser más moderna, pero no puede ofrecer conectividad física.
Estos activos valen más que tener el modelo más sofisticado. Por eso empresas como BBVA México pueden automatizar 9,000 consultas legales anuales usando modelos de OpenAI. No necesitaron construir su propio LLM. Necesitaban aplicar IA a un proceso específico donde ya tenían la relación con el cliente, el conocimiento del dominio legal bancario, y la confianza institucional.
El caso de BBVA es instructivo. Liberaron 3 empleados de tiempo completo automatizando el proceso de “bastanteo” (validación de poderes legales). Lograron el 26% del objetivo anual de ahorro de su división legal. No porque tuvieran el mejor modelo de IA del mundo, sino porque tenían el mejor entendimiento de ese proceso específico y la autoridad para implementar el cambio.
La ventaja del incumbente en la era de IA no es tecnológica. Es de distribución, confianza, datos específicos de dominio y conocimiento de cliente. Exactamente los activos que Apple está aprovechando.
La gran apuesta
Al final, todo esto se reduce a una apuesta sobre el futuro de los modelos de IA.
Apple está apostando a que los modelos se van a comoditizar. Que en 3-5 años, habrá múltiples opciones de modelos poderosos disponibles a costos razonables. Que la ventaja competitiva no vendrá de tener el modelo más grande, sino de tener la mejor integración, la mejor experiencia, el mejor canal de distribución.
Sus competidores están apostando lo contrario. Que los modelos seguirán mejorando exponencialmente. Que construir capacidad propia será ventaja competitiva duradera. Que vale la pena gastar USD 80 mil millones anuales para estar adelante.
¿Quién tiene razón? Hay señales en ambas direcciones.
El caso para la comoditización es fuerte. DeepSeek, una startup china, afirma haber construido un modelo comparable a GPT-4 por una fracción del costo. Los modelos open source como Llama y Mistral mejoran rápidamente. La curva de mejora de los modelos se está aplanando: GPT-4 a GPT-4o a Claude Opus fueron mejoras incrementales, no saltos exponenciales como de GPT-2 a GPT-3.
Históricamente, toda tecnología se comoditiza eventualmente. Almacenamiento, capacidad de cómputo, ancho de banda, todas siguieron la misma curva. Una vez que “suficientemente bueno” se puede hacer barato, el premium desaparece.
Pero también es posible que estemos apenas en el inicio. Que los próximos años traigan avances que hoy no podemos imaginar. Que quien controle los mejores modelos controlará la infraestructura crítica de la economía digital.
Solo uno tiene USD 156 mil millones para estar equivocado. Y ese es Apple.
La historia nos dirá quién tenía razón. Mientras tanto, Apple seguirá haciendo lo que siempre ha hecho: observar, esperar, y cuando el momento sea correcto, lanzar la versión integrada que todos usarán.
Tal vez no sea la estrategia más emocionante. Pero históricamente, ha sido la más efectiva.