Los directivos de OpenAI y Nvidia coincidieron en que la inteligencia artificial será una infraestructura económica esencial, aunque Jensen Huang puso el acento en los centros de datos y Sam Altman en la adopción de modelos capaces de transformar empresas y gobiernos.
La inteligencia artificial dejó de ser presentada como una herramienta adicional para convertirse, al menos en el discurso de los líderes de la industria, en una condición para competir. Durante el G20 Innovation Ministerial, celebrado en Chapel Hill, Carolina del Norte, Sam Altman, CEO de OpenAI, y Jensen Huang, CEO de Nvidia, pidieron a los gobiernos acelerar la adopción de esta tecnología y construir las condiciones para que sus economías puedan aprovecharla.
Aunque ambos defendieron una expansión rápida de la IA, sus intervenciones mostraron dos perspectivas complementarias. Altman habló desde el desarrollo de modelos y agentes capaces de realizar tareas cada vez más complejas. Huang lo hizo desde la infraestructura que permite entrenar y ejecutar esos sistemas: chips, centros de datos, energía y talento especializado.
“La IA será tan importante como la electricidad”
Para Altman, la adopción de inteligencia artificial ya no es una decisión que las empresas o los países puedan postergar indefinidamente. El directivo comparó el momento actual con la llegada de la electricidad: al principio implicó dificultades técnicas, inversiones y preocupaciones de seguridad, pero terminó convirtiéndose en una base indispensable para la actividad económica.
Su mensaje fue directo: la IA será “no negociable” para las economías que quieran mantener su capacidad de crecimiento. Según Altman, los beneficios en productividad y creación de nuevas empresas serán demasiado grandes para ignorarlos.
El CEO de OpenAI también anticipó una transformación más profunda en la vida cotidiana. Los niños que crecen hoy, dijo, vivirán en un mundo donde los productos y servicios que utilicen estarán diseñados desde el inicio para ser inteligentes. En lugar de interactuar con sistemas que sólo ejecutan instrucciones, las personas podrán trabajar con herramientas capaces de entender objetivos, tomar decisiones intermedias y completar tareas.
Esa visión conecta con el lanzamiento de GPT-6 Astra, el nuevo modelo de OpenAI presentado esta semana. La empresa afirma que Astra mejora el desempeño en programación, investigación, uso de computadoras y tareas complejas de varios pasos. Su relevancia no está únicamente en contestar preguntas con mayor precisión, sino en avanzar hacia sistemas capaces de ejecutar procesos completos y adaptarse cuando el usuario cambia sus instrucciones.
Altman también sostuvo que la IA podría detonar una expansión sin precedentes del emprendimiento y la creación de pequeñas empresas. Herramientas capaces de investigar, programar, analizar información y operar servicios reducirían algunas de las barreras que hoy enfrentan quienes quieren iniciar un negocio.
Huang: cada país necesita construir su infraestructura
Jensen Huang trasladó la discusión del software al terreno físico. Para el CEO de Nvidia, la IA debe entenderse como una infraestructura comparable con el agua, las carreteras, la electricidad o internet.
“Cada país necesita construir infraestructura para apoyar su propia economía”, afirmó Huang ante los ministros del G20. En su visión, los centros de datos no son únicamente instalaciones para almacenar información: representan la capacidad de cómputo que permite trabajar a investigadores, estudiantes, empresas, startups e industrias.
Los centros de datos concentran los procesadores necesarios para entrenar modelos y ofrecer servicios de IA. Nvidia es uno de los principales proveedores de esos componentes, especialmente de las unidades de procesamiento gráfico —GPU— que se utilizan para ejecutar grandes cargas de trabajo de inteligencia artificial.
La advertencia de Huang fue que los países que no desarrollen o aseguren acceso a esa infraestructura podrían quedar en desventaja. Altman coincidió en la importancia de contar con capacidad de cómputo, aunque señaló que no todos los países necesitan construir sus propios centros de datos: también pueden contratar capacidad en otras regiones.
Automatización de tareas, no desaparición del trabajo
Huang rechazó la idea de que la IA vaya a eliminar todos los empleos. A su juicio, lo que cambiará serán las tareas que componen cada ocupación, mientras que el propósito general de los trabajos permanecerá.
“La idea de que todos los empleos serán eliminados no tiene sentido”, dijo. Su planteamiento es que la automatización trasladará el valor del trabajo hacia actividades que requieren criterio, interacción humana, creatividad y toma de decisiones.
El CEO de Nvidia también pidió a los gobiernos evitar regulaciones basadas únicamente en daños hipotéticos. Su propuesta fue concentrarse en los riesgos concretos y comprobables: “No regulen el daño hipotético o teórico; regulen el daño real y práctico”.
La postura quedó reflejada en los llamados Carolina Principles for Emerging Technologies, un marco promovido por Estados Unidos y respaldado por los países del G20. El documento propone políticas flexibles para impulsar la innovación, fortalecer la investigación y facilitar la adopción tecnológica, con nuevas reglas sólo cuando existan problemas específicos que no puedan resolverse con la legislación vigente.
Una carrera por modelos, infraestructura y talento
Las intervenciones de Altman y Huang muestran que la competencia por la IA ya no se limita a quién desarrolla el modelo más potente. También involucra quién controla la capacidad de cómputo, quién puede acceder a energía suficiente, quién forma al talento necesario y qué países crean las condiciones para que las empresas adopten estas herramientas.
OpenAI busca ampliar las capacidades de sus modelos para que puedan realizar tareas cada vez más autónomas. Nvidia, por su parte, ocupa una posición central en la infraestructura que hace posible ese avance. Entre ambos discursos aparece una conclusión útil para las empresas: adoptar IA no consistirá únicamente en contratar una herramienta, sino en preparar procesos, datos, talento e infraestructura para integrarla en la operación diaria.
El G20 dejó así una imagen clara del momento actual: mientras los modelos comienzan a actuar como operadores digitales, los países compiten por construir la infraestructura física y regulatoria que permitirá utilizarlos a escala. La pregunta ya no es sólo qué puede hacer la inteligencia artificial, sino quién tendrá la capacidad de ponerla a trabajar.
