La previsión de un uso generalizado de la Inteligencia Arti­ficial (IA) en muchos sectores ha sido uno de los principales motores bursátiles de los últimos dos años. En 2025, los avances de la IA podrían dar pasos signifi­cativos en diversos ámbitos. Se espera una transición de aplicaciones generalizadas a soluciones especí­ficas para cada sector. Las empresas perfeccionarán sus estrategias para centrarse en casos de uso especí­ficos que ofrezcan resultados cuantifi­cables.

En este artículo, analizamos cinco tendencias a las que los inversores deberían prestar atención en 2025. También incluimos una breve entrevista con Dan Fletcher, gestor sénior de carteras de DWS, quien nos ofrece una visión del universo de inversión en IA y analiza el potencial disruptivo de la IA, desde el software «sin código» hasta el crecimiento de la «capacidad de inteligencia».

1 / La inversión en IA generativa no se ralentiza

•  Bloomberg calcula que Microsoft, Amazon, Google y otras grandes empresas tecnológicas podrían aumentar colectivamente el gasto de capital (capex) hasta unos 200.000 millones de dólares en 2025.
• Se espera que más de 90.000 millones de dólares en gasto de capital incremental en 2024-25, en comparación con 2023, se destinen principalmente a ampliar la infraestructura de IA generativa.
•  Los «osos de la IA» pueden creer que el exceso de construcción de infraestructuras de IA genera expectativas de futuro demasiado altas. Otros temen que el avance de los modelos de IA supere al de la infraestructura física, dejándola obsoleta. "Nadie entrenará nunca dos veces un modelo de frontera en el mismo centro de datos": para cuando se haya entrenado el modelo, las GPU (unidades de procesamiento de grá­ficos de centros de datos) habrán quedado obsoletas y el tamaño de los clusters de frontera habrá crecido.
• Los proveedores de nube creen que no pueden permitirse el lujo de esperar a ver cómo evoluciona la tecnología. El miedo a quedarse atrás impulsa un ciclo de escalada competitiva de gasto de capital

Gráfico 1. Gasto de Capital de las Grandes Tecnológicas (miles de millones de $)

^{Fuente: Bloomberg Intelligence (octubre de 2024). "El gasto de capital de las grandes tecnológicas en 2025 podría alcanzar los 200.000 millones de dólares a medida que aumenta la demanda de IA generativa." El análisis incluye Amazon Web Services, Microsoft, Google, Oracle, Meta y Apple. El rendimiento pasado no garantiza resultados futuros. Las previsiones se basan en suposiciones, estimaciones, opiniones y modelos o análisis hipotéticos, que podrían resultar inexactos o incorrectos.}

2 /El gasto en infraestructuras energéticas está aumentando en todo el mundo, y la IA es solo una parte de ello.

• La Agencia Internacional de la Energía (AIE) estima que la inversión mundial en infraestructuras de red alcanzó casi los 400.000 millones de dólares en 2024, frente a los poco más de 300.000 millones de 2020, invirtiendo así un descenso que comenzó en 2017, como consecuencia de la ralentización de la demanda en China. La AIE prevé que el gasto aumente hasta unos 600.000 millones de dólares anuales en 2030.
• El consumo eléctrico de los centros de datos, la IA y el sector de las criptomonedas podría duplicarse de aquí a 2026.
•  El consumo total de electricidad de los centros de datos podría superar los 1.000 teravatios-hora (TWh) en 2026, frente a los 460 TWh de 2022. Esta demanda equivale aproximadamente al consumo eléctrico de Japón.

• Otros factores que impulsan el nuevo superciclo de la electricidad son el crecimiento económico mundial, vinculado a las necesidades totales de energía, la descarbonización de la generación de electricidad, el aumento de la cuota de la electricidad en el consumo energético («electrificación») y el reforzamiento de las redes.

Gráfi­co 2. Inversiones en infraestructuras de redes eléctricas globales

^{Fuente: Agencia Internacional de la Energía, AIE (2024). "Inversión Mundial en Energía 2024." El rendimiento pasado no garantiza resultados futuros. Las previsiones se basan en suposiciones, estimaciones, opiniones y modelos o análisis hipotéticos, que podrían resultar inexactos o incorrectos.}

3 /Ciberseguridad: La IA impulsa ambos lados

• La IA tiene el potencial de mejorar signi­ficativamente las capacidades de ciberseguridad, mejorando el proceso de detección, respuesta y prevención de ciberataques.
• La IA también está siendo utilizada por actores malintencionados como una herramienta para impulsar ciberataques más so­fisticados y aumentar su volumen, como lo ejempli­fica el aumento de la ingeniería social mejorada por IA y el impacto ­financiero sustancial de las brechas de datos. En 2023, el coste total del cibercrimen se había más que duplicado desde 2015.
• Las organizaciones gastaron alrededor de 200.000 millones de dólares en productos y servicios de ciberseguridad en 2024, frente a los 140.000 millones de dólares en 2020. Se espera que el mercado de ciberseguridad crezca un 12,4% anual entre 2024 y 2027, superando los niveles históricos de crecimiento .
• A pesar de que no hay un calendario real para la llegada de tecnologías avanzadas como la computación cuántica, las empresas necesitan considerar los posibles desafíos para los sistemas de ciberseguridad actuales. Aunque la encriptación es la base de la vida moderna, sustentando prácticamente todos los aspectos de la sociedad habilitada por la tecnología, la computación cuántica puede hacer que los métodos de encriptación actuales sean completamente inutilizables.

Gráfico 3. El uso de IA generativa ha acelerado el phishing, convirtiéndolo en el método principal de ataque.

^{Fuente: McKinsey (noviembre de 2024). "La próxima oportunidad para los proveedores de ciberseguridad: Hacer que la IA sea más segura."}

4/ La carrera por la IA soberana continúa: Nadie quiere quedarse atrás

• La cadena de suministro de productos electrónicos parece ser solo el comienzo del desacoplamiento global de la tecnología. Las interrupciones causadas por la Covid-19 y las tensiones geopolíticas entre EE. UU. y China impulsaron a las empresas tecnológicas a invertir rápidamente en fortalecer la resiliencia de sus cadenas de suministro, especialmente en lo que respecta a los semiconductores.
• Ahora, el movimiento de desglobalización se está extendiendo a los datos y la IA, con países gastando miles de millones para subsidiar la "IA soberana". Esto se refi­ere a la capacidad de una nación para desarrollar, desplegar y controlar sus propias tecnologías de inteligencia arti­ficial. Abarca tanto las infraestructuras físicas como las de datos.
• En el último año, los gobiernos de EE. UU. y China han prometido entre 40 y 50 mil millones de dólares cada uno para inversiones en IA ⁷. Otros países han comenzado a anunciar sus propias iniciativas de IA, ya que no quieren quedarse atrás o depender de una tecnología crítica que esté bajo control extranjero.
• La mayoría de estas inversiones se destinarán a la compra de unidades de procesamiento grá­fico (GPUs) y fábricas para fabricar dichos chips, así como, en menor medida, al apoyo a empresas de IA.

Grá­fico 4. Inversiones en IA prometidas por los gobiernos (2023 o más recientes)

^{Fuente: The Economist (enero de 2024). "Bienvenidos a la era del nacionalismo de la IA." GPU se refiere a Unidades de Procesamiento Grá­fico. El rendimiento pasado no garantiza resultados futuros.}

5/Se espera que los agentes de IA reemplacen a los chatbots de IA.

• Aunque ChatGPT y otros chatbots similares han dominado la industria en los últimos dos años, se espera que los agentes de IA sean protagonistas en 2025.
• Los agentes de IA son capaces de gestionar tareas que requieren toma de decisiones, interacciones en el mundo real y autonomía. A diferencia de los chatbots, que necesitan una interacción constante del usuario, los agentes de IA pueden ejecutar flujos de trabajo completos de principio a ­n con solo un conjunto inicial de instrucciones.
•  Estos agentes pueden ser implementados en diversas industrias, incluyendo vehículos autónomos, robótica, asistentes personales, atención médica, comercio ­financiero y muchas más.
• Las grandes empresas tecnológicas están desarrollando agentes empresariales que podrían reemplazar potencial[1]mente el software tradicional como servicio (SaaS), mientras que las compañías de pagos están creando integraciones para permitir que los agentes de IA envíen y reciban pagos.
•  El auge de los modelos de lenguaje multimodal ha dado lugar a la aparición de los llamados agentes de control, que interactúan con interfaces grá­ficas de usuario (GUIs) para completar tareas de manera similar a un usuario de PC. Estos agentes están comenzando a asumir el rol de "trabajadores digitales", el objetivo ­final en el campo de los agentes.

Grá­fico 5. Un agente de IA emplea un Modelo de Lenguaje Grande (LLM) para el razonamiento, la planifi­cación y la ejecución de acciones.

^{Fuente: DWS. Adaptado de Neurons Lab (marzo de 2024). “Introducción a los Agentes LLM con Langchain: Cuando RAG no es Su­ciente.”: DWS. Adapted from Neurons lab (March 2024).}