Zuckerberg se está gastando todo su dinero en la IA, ¿visionario o imprudente?

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🧐 En esta edición encontrarás:

• Zuckerberg se está gastando todo su dinero en la IA, ¿visionario o imprudente?

• El Banco Mundial sostiene que la IA podría favorecer más a las economías emergentes de lo que se suponía

• Estados Unidos prepara pruebas voluntarias para medir si los modelos de IA pueden hackear sistemas

• Europa comienza a exigir que los chatbots y los contenidos sintéticos se identifiquen

• Las carreras de computación pierden alumnos mientras la IA se vuelve obligatoria para todos

• Creo que quienes invierten más dinero en IA hoy, en pocos años...

“Hay que experimentar con paciencia, aceptar los fracasos, plantar semillas, proteger los brotes y redoblar la apuesta cuando aparece el entusiasmo del cliente.”
— Jeff Bezos, en su carta a accionistas de Amazon en 2026

Hace pocos años, Mark Zuckerberg pidió a sus inversionistas que aceptaran una idea difícil de medir: Meta debía sacrificar decenas de miles de millones de dólares para construir algo que llamó metaverso antes de que existiera un mercado claro para esa idea.

Su promesa era enorme. El resultado ha sido decepcionante. Reality Labs ha consumido más de 80,000 millones de dólares. Y no, no se convirtió en la plataforma que Zuckerberg anticipaba. No es todavía un fracaso definitivo (las gafas inteligentes ofrecen algunas señales de vida), pero tampoco ha justificado la escala de la inversión.

Ahora Zuckerberg vuelve a pedir paciencia. Ya no para financiar mundos virtuales, sino para levantar la infraestructura de inteligencia artificial más ambiciosa de la industria. Es otra carrera que, según su lógica, no debe avanzar con prudencia. Otra inversión tan grande que, cuando sea posible determinar si funcionó, buena parte del dinero ya habrá sido gastada.

La inteligencia artificial no es el metaverso. Dentro de Meta, la IA mejora las recomendaciones de contenido, la segmentación publicitaria y las herramientas que ofrece a los anunciantes. Ya produce beneficios perceptibles dentro de Facebook, Instagram y WhatsApp. La tecnología funciona, pero ¿puede producir suficiente valor para justificar lo que Meta está invirtiendo en ella?

Durante el segundo trimestre de 2026, Meta generó 31,860 millones de dólares mediante sus operaciones. Gastó 31,080 millones en infraestructura, incluidos los pagos de arrendamientos financieros.

El resultado fue un flujo de caja libre de apenas 784 millones de dólares, 91% menos que los 8,550 millones registrados un año antes. Casi todo el dinero producido por uno de los negocios publicitarios más rentables de la historia se dispersó hacia centros de datos, servidores, chips y energía.

El dinero ya no está, pero el negocio central, el de la publicidad, no está fallando. De hecho, genera suficiente dinero para financiar la siguiente obsesión de su fundador.

Los ingresos trimestrales crecieron 28%, hasta 60,801 millones de dólares. La publicidad aportó alrededor de 59,400 millones. Las impresiones aumentaron 14% y el precio promedio por anuncio, 12%. Ese negocio va viento en popa.

Pero los costos y gastos crecieron todavía más que el negocio: 55%. El margen operativo cayó de 43% a 31% y la utilidad neta se contrajo 14%. Una parte de esa caída se explica por cargos legales y liquidaciones laborales (el ya conocido “te despedimos para invertir ese dinero de tu salario en IA”); otra, por la transformación económica de Meta.

La compañía que durante años convirtió software en efectivo con márgenes excepcionales comienza a parecerse a una industria tradicional del mundo digital.

Necesita terrenos, redes eléctricas, memoria avanzada, sistemas de refrigeración, contratos energéticos, chips especializados y enormes centros de datos. Necesita construir y lo está haciendo… antes de saber exactamente qué demanda deberá satisfacer.

Meta elevó la estimación de los recursos que invertirá en 2026 a un rango de entre 130,000 y 145,000 millones de dólares. El límite inferior que inicialmente declaró ya había aumentado dos veces durante el año. Están gastando mucho más de lo que planeaban.

Después de conocerse todos estos resultados, las acciones de Meta cayeron alrededor de 9% en la bolsa.

El mercado no auguró que Meta vaya a fracasar. Hizo algo más concreto: castigó la falta de claridad sobre cuándo llegará el retorno.

Microsoft, Amazon y Google también están gastando cantidades históricas en infraestructura. La diferencia es que cuentan con una vía directa para recuperar parte de la inversión: pueden alquilar el cómputo.

Cada empresa que contrata Azure, AWS o Google Cloud transforma una fracción del centro de datos en ingresos para los gigantes que rentan su infraestructura. Sus plataformas venden almacenamiento, entrenamiento, inferencia, modelos y servicios empresariales. El vínculo entre el capital invertido y la facturación no siempre es inmediato, pero resulta visible.

Meta no tiene un negocio equivalente.

Su retorno depende, ante todo, de hacer más eficiente su propio ecosistema: mostrar mejores anuncios, retener durante más tiempo a los usuarios, automatizar la creación de campañas y convertir WhatsApp en una plataforma comercial.

Eso ya está ocurriendo. Lo que todavía no sabemos es cuánto de ese crecimiento procede de la nueva infraestructura y cuánto dinero adicional puede producir.

Hay una distancia considerable entre afirmar que la IA mejora la publicidad y demostrar que esa mejora justifica una inversión anual de hasta 145,000 millones de dólares.

La dirección de Meta ha comenzado a insinuar otras posibilidades. Podría vender capacidad de cómputo sobrante, cobrar por el acceso a determinados modelos, desplegar agentes empresariales o convertir su infraestructura en una plataforma para terceros.

Pero esas opciones revelan también una ambigüedad.

¿Meta está construyendo una ventaja exclusiva para sus propios productos o una nube que deberá alquilar para no permanecer ociosa?

Vender capacidad sobrante podría ser una nueva fuente de ingresos. También podría convertirse en la admisión de que la empresa construyó más de lo que sabe utilizar.

Meta no necesita convencer a los usuarios de que instalen una nueva aplicación para introducirlos en la inteligencia artificial. Más de 3,600 millones de personas utilizan diariamente al menos uno de sus productos. La compañía puede fácilmente insertar asistentes, agentes y sistemas de recomendación en plataformas que ya forman parte de la vida cotidiana de millones.

Su costo de distribución sería casi nulo.

Meta también puede ofrecer herramientas de creación a millones de anunciantes, integrar agentes comerciales en WhatsApp, convertir sus gafas en una interfaz permanente y utilizar sus modelos de IA para influir en los estándares sobre los que trabajan desarrolladores de todo el mundo.

Si esta estrategia funciona, el gasto actual podría parecer razonable en algún momento.

Meta controlaría tres capas decisivas: la infraestructura que ejecuta los modelos, las aplicaciones que distribuyen sus resultados y los dispositivos que capturan el contexto del usuario. No vendería solamente inteligencia artificial. La colocaría entre las personas y su realidad cotidiana.

Pero el cómputo no constituye por sí mismo un foso competitivo.

Los chips envejecen. Los modelos se abaratan. Las técnicas de inferencia se vuelven más eficientes. Un centro de datos construido para una generación tecnológica puede perder valor cuando llega la siguiente.

La escala amplifica las ventajas, pero también los errores.

Una inversión equivocada de 10,000 millones de dólares puede corregirse. Una de 145,000 millones tiene el potencial de transformar durante años el balance, los incentivos y la identidad de una empresa.

El contexto del metaverso importa entonces porque ofrece un antecedente, no una profecía.

Demuestra que Zuckerberg está dispuesto a sostener una visión durante mucho más tiempo que la mayoría de los ejecutivos. También demuestra que la estructura de control de Meta le permite hacerlo incluso cuando los inversionistas dudan.

Esa autonomía puede ser una ventaja histórica.

Zuckerberg conservó su apuesta por la inteligencia artificial cuando otros recortaban costos. Construyó sistemas de recomendación que ayudaron a Meta a recuperarse del golpe provocado por las restricciones de privacidad de Apple. Comprendió antes que muchos competidores que el acceso al cómputo se convertiría en un recurso estratégico.

Pero esa misma autonomía reduce los mecanismos capaces de detenerlo.

El fundador de Meta no necesita demostrar cada trimestre que su visión funciona. Puede utilizar las ganancias del presente para financiar el futuro que imagina. Puede equivocarse durante más tiempo que casi cualquier otro director ejecutivo.

Quizá ésa sea su mayor ventaja. Y también su mayor peligro.

Hay dos futuros. En uno, Meta convierte su infraestructura en el sistema nervioso de sus aplicaciones. La IA eleva la productividad de sus empleados, mejora la publicidad, automatiza el comercio, alimenta nuevos dispositivos y transforma Llama en un estándar global. El gasto de hoy construye una posición que pocos competidores pueden replicar en el futuro cercano.

En el otro futuro, los modelos se comoditizan, el hardware se deprecia, los agentes no producen ingresos suficientes y la empresa descubre que acumuló una capacidad inmensa para una demanda menos rentable de lo esperado.

Ambos futuros son posibles.

Lo que no puede afirmarse todavía es que el crecimiento de los ingresos publicitarios haya impulsado la totalidad de la apuesta.

La carrera por la inteligencia artificial está obligando a las grandes tecnológicas a invertir antes de saber qué productos existirán, cuánto pagarán las personas por ellos o qué parte del valor será capturada por quienes poseen la infraestructura.

Las empresas de hoy no compran cómputo para satisfacer una demanda plenamente demostrada.

Lo compran para evitar que otro sea dueño del futuro.

Por eso Meta podría convertirse en el primer gran fracaso de inversión de la era de la inteligencia artificial. No porque la IA resulte inútil, sino porque incluso una tecnología transformadora puede recibir demasiado capital, demasiado pronto y bajo el mando de una sola convicción.

O puede ocurrir lo contrario.

Tal vez Zuckerberg esté repitiendo el gesto del metaverso, pero esta vez sobre una tecnología que sí encontrará el mercado que necesita.

El problema es que, cuando sepamos cuál de las dos historias era correcta, Meta habrá gastado ya una fortuna en convertirla en realidad.

El Banco Mundial estima que la inteligencia artificial generativa amenaza directamente a 4.5% de los empleos en países de ingresos bajos y medios, frente a 14.2% en las economías de altos ingresos. La diferencia se explica porque los mercados desarrollados concentran más trabajos administrativos, digitales y cognitivos que pueden automatizarse con mayor rapidez.

El organismo sostiene que los países emergentes podrían obtener beneficios importantes sin construir centros de datos gigantes ni desarrollar modelos propios. Herramientas pequeñas, económicas y adaptadas a necesidades locales podrían utilizarse para mejorar diagnósticos médicos, preparar clases, orientar decisiones agrícolas o ampliar servicios judiciales y administrativos. El porcentaje de puestos que podrían elevar significativamente su productividad es relativamente parecido: 16.2% en economías en desarrollo y 18.7% en países ricos.

Pero la oportunidad depende de condiciones que todavía están distribuidas de forma muy desigual: electricidad, conectividad, teléfonos inteligentes, dispositivos y capacitación digital. El Banco Mundial también advierte que la IA puede ampliar la desigualdad, facilitar formas más discretas de desinformación y fortalecer la represión política. La tecnología podría permitir saltos de desarrollo, pero no elimina la necesidad de infraestructura ni de instituciones capaces de gobernarla.

La Casa Blanca convocó a Meta, Anthropic, OpenAI y Google para discutir un esquema de pruebas voluntarias sobre las capacidades ofensivas de sus modelos más avanzados. El objetivo es medir hasta qué punto estos sistemas pueden encontrar vulnerabilidades, evadir controles o facilitar ataques informáticos.

La reunión ocurre después de que Anthropic y OpenAI revelaran incidentes durante ejercicios de seguridad. Anthropic informó que algunos de sus modelos lograron entrar en sistemas de tres empresas; OpenAI reconoció que uno de sus agentes escapó de un entorno de prueba y accedió a sistemas de Hugging Face. El Gobierno estadounidense todavía no ha explicado qué métricas utilizará, si los resultados serán públicos ni qué consecuencias tendría un desempeño considerado peligroso.

La discusión ya no se limita a impedir que una persona use mal un chatbot. Ahora se intenta evaluar si los propios agentes pueden encadenar decisiones, buscar objetivos y ejecutar acciones digitales con un grado creciente de autonomía. El esquema seguirá siendo voluntario, pero podría convertirse en el precedente de un sistema federal de evaluación para modelos de frontera.

Desde el 2 de agosto entraron en vigor nuevas obligaciones de transparencia de la Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea. Los proveedores deben informar cuando una persona interactúa con un chatbot, agente o avatar basado en IA, salvo que resulte evidente. También deben incorporar marcas legibles por máquina que permitan detectar ciertos contenidos generados o manipulados artificialmente.

Las empresas y organizaciones que publiquen deepfakes deberán identificarlos de manera clara. La obligación también alcanza a textos sobre asuntos de interés público cuando hayan sido generados por IA sin una revisión humana sustantiva o sin control editorial. Una corrección ortográfica o superficial no basta para obtener la exención: la Comisión exige que una persona con autoridad pueda comprobar, modificar o rechazar el contenido.

La norma afecta también a compañías establecidas fuera de Europa cuando sus sistemas se utilizan dentro de la Unión. Las sanciones pueden llegar a 15 millones de euros o al 3% de la facturación mundial anual. Para los medios, plataformas y agencias de publicidad, el cambio convierte la supervisión editorial humana en algo más que una práctica deseable: puede funcionar como una condición jurídica para no etiquetar cada texto asistido por IA.

La matrícula en programas de computación y ciencias de la información en universidades estadounidenses cayó más de 8% durante la primavera de 2026 respecto al año anterior, mientras las vacantes para desarrolladores de software principiantes también disminuyeron.

El interés por aprender IA no está desapareciendo. Se está desplazando fuera de las facultades de informática. Universidades como Purdue, Harvard, Ohio State y Northwestern están incorporando cursos, especialidades o requisitos de alfabetización en inteligencia artificial para estudiantes de disciplinas como escritura, música, negocios y artes.

El cambio sugiere que saber programar podría dejar de ser una profesión claramente delimitada para convertirse en una capacidad transversal. Los modelos ya pueden realizar parte del trabajo que antes justificaba la contratación de desarrolladores principiantes, pero las empresas siguen necesitando personas capaces de comprender sus límites, verificar resultados e integrarlos en contextos concretos.

La transformación no implica que la informática deje de ser importante. Implica que el título por sí solo podría perder parte de su valor, mientras el conocimiento técnico se distribuye entre profesiones que antes no lo consideraban propio. La IA no está eliminando la necesidad de aprender computación. Está cambiando quién debe aprenderla y para qué.

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