April 15, 2026
En el tiempo que se tarda en escribir esta carta trimestral, el panorama de la IA vuelve a cambiar. Esa es la realidad de cubrir un campo que evoluciona a una velocidad vertiginosa y por lo que es tan importante analizar este momento. Howard Marks, uno de los inversores que más admiramos, abordó recientemente esta cuestión en su escrito AI Hurtles Ahead (www.oaktreecapital.com/insights/memo/ai-hurtles-ahead), donde comparte tanto su experiencia práctica como sus preocupaciones sobre las herramientas de inteligencia artificial. Si no está familiarizado con la terminología de la IA, su escrito aporta un contexto muy útil.
En medio de esta rápida evolución, los acontecimientos geopolíticos, incluido el conflicto en Irán, han contribuido a la reciente volatilidad de los mercados. Desde el punto de vista de las inversiones, esto no es simplemente ruido; es oportunidad. Aunque estos factores son relevantes, seguimos centrados en las tendencias de IA que creemos que marcarán la vida de las personas y los resultados de las inversiones en los años venideros.
En febrero se presentó OpenClaw, un agente de IA autónomo capaz de imitar flujos de trabajo humanos. Puede completar tareas, resolver problemas y ofrecer los resultados esperados. Más llamativo aún, los agentes de IA pueden revisar y mejorar su propio código fuente. Los humanos pueden comunicarse con estos agentes mediante una simple aplicación de mensajería, de forma muy similar a como se darían instrucciones a una persona. Si la capacidad de hardware lo permite, los usuarios pueden ejecutar múltiples proyectos simultáneamente a través de distintos agentes de IA, las 24 horas del día. A medida que estas capacidades siguen evolucionando, sus aplicaciones prácticas son cada vez más tangibles. Algunos han propuesto, por ejemplo, desplegar agentes de IA para auditar el código COBOL—un lenguaje de programación antiguo que todavía mantienen muchos bancos, aerolíneas y organismos públicos—con el fin de detectar errores y corregirlos. Esta tarea generaría mejoras de productividad enormes en tiempo récord. Hace apenas unos años, esto se habría considerado ciencia ficción. Hoy, la imaginación humana empieza a quedarse atrás respecto a las capacidades de la IA.
Los recientes lanzamientos de modelos, como Gemini 3 de Google, Sonnet 4.5 y Opus 4.6 de Anthropic, Cowork, y GPT-5.3-Codex de OpenAI, han generado preocupación por la pérdida de empleo en trabajos de oficina, especialmente en posiciones junior. Ya estamos observando los primeros indicios de este cambio. Muchas compañías tecnológicas están reduciendo plantillas de ingenieros de software. Los ingenieros con más experiencia están utilizando la IA para que pueda encargarse de tareas de programación básicas, prescindiendo directamente de perfiles junior. Esto genera una paradoja a largo plazo: los puestos que tradicionalmente formaban a la siguiente generación de talento están desapareciendo, lo que podría dar lugar a una brecha de habilidades en perfiles senior en el futuro. El riesgo también se extiende a las empresas de software empresarial que prestan servicios basados en el conocimiento. En nuestra opinión, la amenaza es real y actual. No obstante, el ritmo de adopción dependerá en última instancia de la confianza de los responsables de la toma de decisiones en materias de seguridad, gobernanza y de impacto social en su conjunto.
Mientras que los agentes de IA basados en software están transformando el trabajo cualificado, el mundo físico es la siguiente gran frontera. Hace años, cuando hablábamos de poblaciones envejecidas, la robótica era algo teórico. Hoy, los robots pueden bailar y realizar tareas complejas con una precisión y consistencia cada vez mayor, y apenas nos sorprende.
A medida que los robots aprenden de su entorno y transmiten datos del mundo real, sus capacidades se ampliarán hacia funciones que ningún ser humano querría o podría desempeñar. Esto tiene implicaciones relevantes: apoyo a poblaciones envejecidas, asistencia en recuperación y cuidados, y ejecución de tareas difíciles, repetitivas o peligrosas. La integración de la robótica se está convirtiendo en una solución práctica a muchos de estos retos, y ya está a nuestro alcance.
Oportunidades de monetización de los modelos de IA
Se habla constantemente de cientos de miles de millones en inversión en IA, pero mucho menos de cómo las empresas recuperarán esas inversiones. Esta preocupación alimentó la volatilidad del mercado a comienzos de año. Identificamos tres vías de monetización de los modelos de IA: cobrar por la inteligencia, por las recomendaciones o por los resultados.
Algunos modelos han explorado la posibilidad de mostrar publicidad durante su uso. En nuestra opinión, este enfoque está obsoleto. Sigue el modelo de los buscadores y desvía a los usuarios de su flujo de trabajo. A diferencia de la búsqueda, donde el usuario espera navegar y comparar opciones, la IA está diseñada para completar tareas. Interrumpir ese proceso con publicidad reduce la productividad y socava su propósito principal.
A medida que la IA entra en una trayectoria de crecimiento exponencial, esperamos que las dos primeras vías de monetización—inteligencia y recomendaciones—se vayan estandarizando progresivamente. Con el tiempo, el valor se desplazará hacia los resultados y la ejecución. ¿Por qué? Porque la inteligencia por sí sola no tiene valor intrínseco. Lo relevante es lo que esa inteligencia hace posible. Un sistema de IA que programa es útil. Uno que lo implementa, supervisa y corrige de forma autónoma es mucho más valioso.
Con esto en mente, es importante entender por qué la introducción de agentes de IA autónomos es clave para el ecosistema general de la IA, ya que vincula las transacciones comerciales directamente con el valor que aporta la IA. La monetización puede por tanto basarse hoy en día, en el uso mediante tokens, vinculando el costo directamente con los resultados.
Los tokens pueden considerarse como la moneda de la IA: son las unidades de texto que procesan los modelos. Cada consulta, respuesta o línea de código consume tokens, de ahí que el crecimiento en su uso se traduzca directamente en mayor demanda de capacidad de computación y costo. Consulte las tablas siguientes para ver el impacto de la aplicación del agente en el uso de tokens de IA y en el ancho de banda de Internet. (Fuentes: Cloudflare and Akamai, resumido por Gemini).
Proyección del uso de tokens de IA para el T1 2026
Ancho de banda de Internet
Foco de inversión
Pedí a Nano Banana de Gemini, una herramienta de IA para generar imágenes, que creara una imagen que reflejara los principales focos de inversión recientes. Como puede imaginar, el tiempo y las habilidades necesarias para producir manualmente una imagen comparable son enormes en comparación con el uso de IA. Gemini generó la imagen en cuestión de segundos.
Nuestra tesis de inversión se mantiene consistente: este ecosistema inmersivo ofrece múltiples vías de entrada. Algunas compañías son beneficiarias directas, mientras que otras proporcionan la infraestructura, los componentes y los servicios clave que permiten el funcionamiento de las plataformas de IA, los centros de datos y los dispositivos finales. Dado que el tema de la infraestructura de IA comienza a mostrar signos de madurez, debemos ajustar nuestras carteras para la siguiente fase de desarrollo.
De cara a los próximos tres a cinco años, ¿qué adopciones de IA se materializarán? ¿Qué inversiones actuales podrían quedar obsoletas? Y más allá de las compañías puramente vinculadas a la IA, ¿qué negocios seguirán siendo esenciales? Nuestras previsiones son las siguientes:
- Se formarán oligopolios en torno a la infraestructura de la IA, incluyendo modelos, chips, servidores y fundiciones.
- Esperamos una explosión de dispositivos impulsados por IA en ámbitos personales, empresariales y gubernamentales. Su próximo coche no solo tendrá navegación: contará con un agente de IA que conocerá su agenda, le redirigirá ante conflictos y reservará citas cuando llegue tarde. Las personas se acostumbrarán a utilizar IA en cualquier momento y lugar, del mismo modo que hoy esperan tener acceso a Wi-Fi o internet prácticamente en cualquier sitio, desde aviones hasta el metro o incluso en los parques naturales.
- Las inversiones que perduren serán aquellas que respondan a necesidades y deseos humanos básicos. Un mundo abundante en IA nos permitirá trabajar de forma más eficiente y dedicar más tiempo a vivir.
Riesgos y limitaciones
Cuando todos compiten por los mismos recursos, como chips de IA y energía, las escaseces son inevitables. Desde el inicio de la pandemia, los riesgos en las cadenas de suministro de semiconductores —especialmente la concentración de la capacidad de producción y su localización— han sido ampliamente conocidos y objeto de debate. Serán necesarios años para que la cadena de suministro alcance un nivel de diversificación aceptable para sus principales compradores. Aunque el proceso de relocalización de la producción ya ha comenzado en Estados Unidos, Japón y Alemania, no será fácil acelerarlo.
El capital puede moverse rápidamente. El talento y la infraestructura, no. Formar una mano de obra cualificada y abordar los retos medioambientales requerirá planificación a largo plazo y coordinación de políticas públicas tanto a nivel nacional como local, procesos que, por su propia naturaleza, son lentos y complejos de ejecutar.
Estos potentes modelos de IA funcionan, en última instancia, con electricidad, y el suministro actual de la Tierra es finito, salvo que se produzca un avance significativo en el ámbito de la energía espacial. Debido a estas limitaciones energéticas, el número de ganadores claros en la carrera de la IA será limitado. Por ello, la lucha por asegurar fuentes de energía estables probablemente se convertirá en un factor geopolítico cada vez más relevante. Los países con excedente de capacidad energética estarán mejor posicionados para convertirse en potencias de IA, mientras que aquellos que no la tengan podrían encontrarse dependientes de terceros para acceder a esa inteligencia.
Perspectiva desde Taiwán
Esto se vio reforzado durante una reciente visita a Hsinchu, donde nací y donde está la sede de Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC). La magnitud del desarrollo en los parques industriales era impresionante. La concentración de fábricas, proveedores y obras en curso deja claro hasta qué punto esta región es clave en la cadena global de suministro de semiconductores.
La visita también puso de relieve un aspecto más amplio: la revolución de la IA no depende únicamente de avances en software, sino también de infraestructuras de fabricación muy especializadas que requieren años para desarrollarse y escalar. Sin Hsinchu, y sin TSMC, el ritmo de desarrollo de la IA tal y como lo conocemos hoy no sería posible.
Conclusión
La clave de la inteligencia es el aprendizaje. En Noesis, el aprendizaje define tanto nuestro nombre como nuestra disciplina. Hemos construido la firma sobre esa idea. Aprender a utilizar la IA para mejorar la productividad, reducir duplicidades y aumentar la precisión será una prioridad a corto plazo en todos los sectores. Aunque abandonar procesos conocidos puede generar incertidumbre, la oportunidad de trabajar junto a una tecnología superinteligente debería resultar emocionante—y también rentable.
Volveremos a hablar de IA próximamente, probablemente en un nuevo formato, ya sea a través de un podcast, vídeo o incluso en un entorno virtual que requiera el uso de gafas de realidad virtual. Imagine poder pausar el contenido, hacer preguntas y recibir respuestas al instante. En el mundo de la IA, la imaginación puede ser el único límite. Para nuestros clientes, esa imaginación se traduce en cómo posicionamos sus inversiones para aprovechar las oportunidades que están por venir.
Atentamente,
Shihfang Chuang