Del petróleo a los modelos: el nuevo recurso más valioso
Una reinterpretación de la famosa metáfora de The Economist en la era de la inteligencia artificial
En mayo de 2017, The Economist declaró con una portada icónica que "el recurso más valioso del mundo ya no es el petróleo, sino los datos". Ocho años después, en plena revolución de la inteligencia artificial, es hora de actualizar esta metáfora: el recurso más valioso ya no son los datos, sino los modelos de IA.
La evolución del valor digital
La era industrial: El petróleo (1859-2000s)
Desde mediados del siglo XIX hasta bien entrado el siglo XXI, el petróleo fue el combustible del progreso. Quien controlaba los pozos petrolíferos controlaba el poder económico y geopolítico. Las "Siete Hermanas" petroleras (Esso, Royal Dutch Shell, Anglo-Iranian, Socony, Standard Oil de California, Gulf y Texaco) dominaron la economía global, y los países con reservas de crudo se convirtieron en potencias.
La era digital: Los datos (2000-2020)
The Economist tenía razón en 2017. Los datos se convirtieron en el nuevo oro negro:
Google monopolizó las búsquedas
Facebook transformó las relaciones sociales en publicidad dirigida
Amazon convirtió cada clic en inteligencia comercial y se transformó en uno de los retails más grandes del planeta
Tesla recopilaba datos de conducción para mejorar sus algoritmos
Los datos eran valiosos porque permitían entender y predecir el comportamiento humano a escala masiva. Esto generó los monopolios más grandes de la historia de la humanidad: las cinco grandes tecnológicas superaron en capitalización de mercado a las históricamente dominantes petroleras BP, Chevron, ExxonMobil y Shell. Apple tiene un monopolio en smartphones, Alphabet en búsquedas, Microsoft en sistemas operativos, Amazon en e-commerce, creando barreras competitivas basadas en el conocimiento y los efectos de red que son prácticamente impenetrables para nuevos competidores.
La era de la IA: Los modelos (2020-presente)
Pero algo fundamental cambió con ChatGPT, GPT-4, y la explosión de los modelos de lenguaje grandes (LLMs). Los datos crudos ya no son suficientes. Lo que realmente importa ahora es:
La capacidad de procesamiento para entrenar modelos
Los algoritmos y arquitecturas que transforman datos en inteligencia
Los modelos entrenados como activos productivos
La infraestructura para servir IA a escala
¿Por qué los modelos son el nuevo petróleo?
Los paralelismos entre la industria petrolera del siglo XX y la industria de modelos de IA actual son sorprendentes. Ambos recursos comparten características que los convierten en fuentes de poder económico y geopolítico extraordinario:
1. Escasez artificial
Así como el petróleo está geográficamente concentrado, los modelos de IA de frontera están concentrados en unas pocas empresas:
OpenAI (GPT-4, GPT-o1)
Google (Gemini)
Anthropic (Claude)
Meta (Llama)
xAI (Grok)
2. Barreras de entrada masivas
Entrenar un modelo de frontera cuesta cientos de millones de dólares, similar o incluso superior a lo que costaba hacer prospección de yacimientos petroleros en aguas profundas:
Compute: Miles de GPUs H100 durante meses
Datos: Curación masiva de información de calidad
Talento: Equipos de investigadores de elite
Infraestructura: Datacenters especializados
3. Poder de refinación
Igual que el petróleo crudo necesita refinación, los datos necesitan ser "procesados" en modelos útiles. Las empresas que dominan esta "refinación" de datos en inteligencia controlan el valor. Y debido a que las barreras de entrada son extraordinariamente altas, su poder monopólico se hace cada vez más grande, creando una concentración de poder sin precedentes en la historia económica.
4. Efectos de red y mejora continua
Los modelos mejoran con el uso (reinforcement learning from human feedback), creando ventajas competitivas que se autorefuerzan.
Las nuevas "petroleras" de la IA
Así como en el siglo XX emergieron corporaciones petroleras que controlaron la economía global, hoy estamos viendo la formación de un nuevo ecosistema de poder donde países, empresas e infraestructura se organizan alrededor del control de la inteligencia artificial:
Los "países petroleros" de la IA:
Estados Unidos: Domina con OpenAI, Google, Meta, Anthropic
China: Baidu, Alibaba, ByteDance desarrollando modelos locales
Reino Unido: DeepMind (ahora parte de Google)
Los "pozos petrolíferos" modernos:
Datacenters de entrenamiento: Las "refinerías" donde se crean los modelos
APIs de modelos: Los "oleoductos" que distribuyen la inteligencia
Chips especializados: Los "equipos de perforación" (NVIDIA, AMD, TPUs de Google)
Las implicaciones geopolíticas
Control de recursos críticos:
Semiconductores: TSMC, Samsung controlan la fabricación de chips
Compute: NVIDIA domina las GPUs para IA
Energía: Los datacenters consumen enormes cantidades de electricidad
Talento: Concentrado en Silicon Valley, Londres, Beijing
Nuevas dependencias:
Los países sin capacidad de entrenar modelos se vuelven dependientes
Los controles de exportación de semiconductores se convierten en armas geopolíticas
El acceso a modelos de IA se convierte en una cuestión de seguridad nacional
El futuro de la metáfora
¿Qué viene después de los modelos?
Así como los datos superaron al petróleo y los modelos están superando a los datos, el próximo salto podría ser hacia:
Agentes autónomos que pueden actuar en el mundo real
Inteligencia artificial general (AGI) que supere capacidades humanas
Sistemas de IA que se automejoren recursivamente
La democratización inevitable
La historia sugiere que los recursos más valiosos eventualmente se democratizan:
El petróleo llevó al desarrollo de alternativas (renovables)
Los datos llevaron a regulaciones de privacidad (GDPR)
Los modelos podrían llevar a la IA open-source y descentralizada
Nadie sabe exactamente dónde terminará esta transformación, pero los antecedentes históricos nos permiten imaginar que el poder concentrado de hoy podría dar paso a una nueva ola de innovación distribuida, regulación global, o tecnologías completamente disruptivas que cambien las reglas del juego una vez más.
Navegando la nueva economía
Estamos viviendo una transición histórica. Las empresas, países y individuos que entiendan que el verdadero valor ya no está en acumular datos, sino en convertir esos datos en modelos inteligentes y útiles, serán los que dominen la próxima década.
La pregunta no es si tienes datos, sino: ¿puedes convertir esos datos en “inteligencia artificial” que resuelva problemas reales?
El petróleo alimentó la revolución industrial. Los datos alimentaron la revolución digital. Los modelos de IA están alimentando la revolución de la inteligencia.
Y esta revolución apenas comienza.