Hoy usar inteligencia artificial es más fácil que nunca. Entre interfaces listas para usar, herramientas de bajo código, APIs y modelos con pesos abiertos, una startup pequeña, o incluso alguien sin perfil técnico, puede sacar funciones inteligentes en cuestión de días. Pero esa facilidad está, sobre todo, en el uso de modelos que ya existen, no en crearlos.
Ahí está el problema: la apertura se ha producido principalmente en la capa de consumo. La creación de los modelos más avanzados, la parte que de verdad decide quién fija el rumbo tecnológico, sigue concentrada en muy pocas manos.
La diferencia se nota cada vez más. Integrar un modelo existente hoy cuesta menos y se ha vuelto bastante más simple; entrenar uno competitivo desde cero, en cambio, pide muchísimo capital, talento escaso, volúmenes enormes de datos y ciclos de actualización frecuentes, muchas veces cada 6 a 12 meses.
Las cifras dejan claro el salto. Entrenar un modelo Transformer en 2017 podía costar unos 670 dólares. GPT-4, según estimaciones muy citadas, se mueve entre 78 y 100 millones de dólares. Gemini Ultra rondaría los 191 millones.
La distancia entre “usar” y “crear” se ha disparado.
El coste y la complejidad del entrenamiento han convertido esa fase en un cuello de botella para la innovación. Por eso una startup, una organización sanitaria o un fabricante mediano sí puede adaptar herramientas ya disponibles, pero rara vez tiene los recursos para levantar una base propia con la que competir de verdad. Para los grandes laboratorios, esa escasez acaba siendo ventaja comercial y poder de mercado.
Los modelos de pesos abiertos y el software de código abierto han ampliado el acceso. Permiten descargar, ajustar y desplegar sistemas con bastante más control que el que ofrece una simple API comercial.
Pero ni los modelos de pesos abiertos ni el código abierto arreglan la parte más cara ni la más estratégica: el entrenamiento original. Incluso adaptar bien un modelo abierto exige capacidad de cálculo, datos limpios y equipos técnicos que sepan lo que hacen.
La concentración también tiene un mapa. En 2023, Estados Unidos produjo 61 modelos destacados, frente a 21 en la Unión Europea y 15 en China. Y a esa concentración geográfica se suma otra dependencia, la de la nube: en el primer trimestre de 2026, Amazon Web Services (AWS) controlaba cerca del 30% del mercado, Microsoft Azure el 20% y Google Cloud el 13%. Cuando la infraestructura crítica está tan concentrada, la supuesta apertura del ecosistema pierde bastante fuerza.
Y la discusión no es solo económica. La investigación y el entrenamiento siguen concentrados en el Norte global, mientras la baja representación de mujeres y minorías raciales en los equipos de desarrollo puede traducirse en sistemas menos fiables para poblaciones y contextos infrarrepresentados. La tecnología, sí, se ha popularizado, pero sobre una base profundamente desigual: el acceso está hoy más repartido; el poder de decidir qué se construye después sigue estando bastante menos distribuido.
Author: Alijah Raechel Nuestro
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"en-US": "Alijah Nuestro is a writer and creative practitioner who graduated from De La Salle University, Manila. She specialises in creative writing, with a primary focus on fiction that explores character, voice, and narrative form. Alongside her work in fiction, she has engaged in scriptwriting, event writing, and copywriting, allowing her to adapt her storytelling skills across different mediums and audiences.",
"es-ES": "Alijah Nuestro es escritora y creadora que se graduó en la Universidad De La Salle de Manila. Se especializa en escritura creativa, con especial énfasis en narrativa de ficción que explora la personalidad de los personajes, la voz narrativa y la forma. Además de su trabajo en ficción, ha participado en guionismo, redacción de eventos y copywriting, lo que le ha permitido adaptar sus habilidades narrativas a diferentes medios y audiencias.",
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"it-IT": "Alijah Nuestro è una scrittrice e operatrice creativa laureata presso la De La Salle University di Manila. Si specializza in scrittura creativa, con un focus principale sulla narrativa di carattere e voce narrante. Accanto al suo lavoro nella fiction, ha sviluppato competenze nella sceneggiatura, nella scrittura per eventi e nella copywriting, adattando le sue abilità di storytelling a diversi media e pubblici.",
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"pt-BR": "Alijah Nuestro é uma escritora e criadora de conteúdo formada pela De La Salle University, Manila. Ela se especializa em escrita criativa, com foco principal em ficção que explora personagem, voz e estrutura narrativa."
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