El acceso a la inteligencia artificial (IA) se ha democratizado en los últimos años, permitiendo que personas de diversas partes del país, como un estudiante en Oaxaca, puedan utilizar herramientas que anteriormente estaban reservadas para laboratorios especializados. Sin embargo, esta democratización contrasta con la concentración del poder en manos de unas pocas corporaciones tecnológicas que dominan el desarrollo y la implementación de estos sistemas avanzados.

Según el AI Index de Stanford, entre noviembre de 2022 y octubre de 2024, el costo de acceder a modelos de IA con un rendimiento similar al de GPT-3.5 se redujo en más de 280 veces. Esta disminución en los costos ha permitido que un mayor número de usuarios acceda a capacidades cognitivas complejas, lo que representa un avance significativo en la disponibilidad de la tecnología.

A pesar de esta accesibilidad, el desarrollo de sistemas de IA de vanguardia requiere inversiones significativas. Las grandes empresas tecnológicas de Estados Unidos invierten cientos de miles de millones de dólares anualmente en infraestructura de cómputo y energía, impulsadas por la creciente demanda de IA. Este escenario ha llevado a que un pequeño grupo de corporaciones controle los aspectos más críticos del ecosistema de IA, desde el diseño de chips hasta la nube y los modelos fundamentales que permiten su funcionamiento.

En el libro “Tres Crisis”, se describen dos tendencias que coexisten en este contexto. Por un lado, hay una descentralización que, a través de la energía distribuida, el conocimiento abierto y las redes colaborativas, busca democratizar la creación y producción de tecnología. Por otro lado, se observa una consolidación de un complejo tecnológico-industrial que ejerce un poder económico y político sin precedentes. La IA, en este sentido, acelera ambas fuerzas, pero de manera desigual: mientras que se amplía el acceso a la tecnología, se concentra el control sobre su desarrollo y los beneficios que de ella se derivan.

Esta paradoja se explica por razones económicas. Desarrollar un modelo de IA avanzado implica realizar inversiones fijas que se amortizan entre un gran número de usuarios. Sin embargo, satisfacer esta demanda requiere un consumo constante de recursos de cómputo y electricidad. Las empresas más grandes pueden negociar contratos de suministro energético más favorables, optimizar su infraestructura y ofrecer servicios a clientes que ya están integrados en sus ecosistemas, lo que les otorga una ventaja competitiva significativa.