El AI Economy Institut de Microsoft ha publicado un informe sobre la difusión de la IA que analiza dónde se utiliza, desarrolla y construye más la IA y qué barreras estructurales impiden su expansión equitativa.
En tan sólo 3 años la inteligencia artificial ha conquistado a 1.200 millones de usuarios en todo el mundo, para ponerlo en perspectiva, internet tardó más de diez años en alcanzar ese nivel de usuarios, los teléfonos móviles cinco años, youtube tardó 5 años en alcanzar esa cifra, Instagram 8 años….Pero la adopción según el informe no es equitativo y el uso de la IA en el norte global duplica aproximadamente el del sur global.
El AI Diffusion pone de relevancia un mapa de la expansión de la IA que muestra tanto su potencial disruptivo como las grandes asimetrías de su distribución.
Las tres fuerzas que impulsan cualquier revolución tecnológica
El informe propone un marco conceptual para entender cómo se propagan las tecnologías transformadoras. Según el análisis, toda tecnología de propósito general avanza mediante tres fuerzas interdependientes: los constructores de frontera (frontier builders), que son los investigadores y creadores de modelos que empujan los límites de lo posible; los constructores de infraestructura (infrastructure builders), los ingenieros, emprendedores e instituciones que escalan los avances mediante redes, herramientas y capacitación; y los usuarios, los individuos, empresas y gobiernos que aplican estas tecnologías para resolver problemas reales.
Según Microsoft Research este modelo explica el éxito de la IA en ciertos territorios como su ausencia en otros ya que no basta con desarrollar modelos potentes, se necesitan también infraestructura para ejecutarlos, así como usuarios capacitados para aprovecharlos. La IA, no solo depende de algoritmos sofisticados también necesita electricidad, conectividad e informática por ello su adopción es más rápida donde estas bases ya existen.
En los países del Norte Global, casi una de cada cuatro personas (23%) utiliza herramientas de IA en su día a día. En el Sur Global, la cifra cae al 13%. Y en amplias zonas de África subsahariana y Asia, ni siquiera llega al 10%. Unas cifras que recuerda a las primeras etapas de internet, pero con una diferencia importante y es la rapidez de adopción de la IA. Estas diferencias no resultan sorprendentes porque estudios como el “State of Mobile Internet Connectivity” de GSMA ya documentaba patrones similares en el acceso móvil, el informe de Microsoft Research más allá de constatar la desigualdad, la cuantifica y explica sus causas.
Según el informe los 750 millones de personas que aún viven sin electricidad están, por definición, excluidas. Pero incluso con luz en casa, cerca de 4.000 millones de personas carecen de al menos uno de los elementos del trípode necesario, conectividad estable, dispositivos adecuados o las habilidades digitales para aprovechar estas tecnologías. La conectividad sólo es la puerta de entrada.
Otro factor que según el informe pasa más desapercibido pero que resulta igual de determinante es el idioma. Vivir en un país cuya lengua mayoritaria tiene poca presencia en los conjuntos de datos de IA reduce las tasas de adopción un 20%, incluso cuando el PIB y la conectividad son comparables. Es decir: puedes tener dinero, internet y un buen smartphone, pero si hablas wolof, quechua o bengalí, las herramientas de IA simplemente no funcionarán igual de bien para ti.
Esto confirma lo que investigadores del Instituto Alan Turing y la UNESCO llevan años señalando y es que los modelos de IA se entrenan abrumadoramente en inglés, con algo de representación de chino, español y otras lenguas mayoritarias. Un estudio de Stanford de 2024 calculaba que “menos del 10% de los idiomas del mundo tienen suficientes datos digitales para entrenar sistemas de IA efectivos”. El swahili, hablado por más de 200 millones de personas, tiene 500 veces menos contenido digital que el alemán, a pesar de contar con un número comparable de hablantes. El resultado se plasma en una tecnología que, por diseño más que por intención, funciona mejor para unos que para otros.
Uno de los hallazgos más reveladores del informe es que los países con mayores tasas de adopción no son necesariamente los que desarrollan los modelos más avanzados. Emiratos Árabes Unidos (59,4%) y Singapur (58,6%) lideran la adopción de IA entre la población en edad laboral, seguidos de Noruega e Irlanda y ninguno de ellos es un gigante en desarrollo de modelos de frontera.
Se analiza el caso de Singapur y como su rápida adopción de IA se construyó sobre décadas de inversión deliberada en infraestructura digital y educación, comenzando en los años ochenta con esfuerzos para conectar al país con redes de alta velocidad y expandir el acceso a computadoras en las escuelas. Esta estrategia a largo plazo creó una población altamente conectada y alfabetizada digitalmente, una base esencial que ha permitido al país adoptar IA con rapidez.
El informe traza un paralelismo histórico rentre Corea del Sur y Filipinas. En 1960, ambos países eran notablemente similares, con un ingreso per cápita de unos 2.000 dólares. Sin embargo, cuando la manufactura moderna y la industrialización orientada a la exportación se volvieron disponibles, Corea del Sur las adoptó y escaló agresivamente. El gobierno surcoreano identificó los semiconductores como prioridad estratégica a finales de los años setenta, asociándose con el sector privado para realizar inversiones decisivas. La economía surcoreana creció a un ritmo del 6,2% anual, duplicando el nivel de vida cada once años, mientras que Filipinas creció al 1,8% anual, cerca del promedio mundial.
Este ejemplo ilustra que no se trata solo de inventar tecnología, sino de adoptarla, adaptarla y escalarla. Corea del Sur no inventó los semiconductores, pero los produce mejor, más rápido y más barato que casi cualquier otro lugar del mundo.
En cuanto a los constructores de frontera solo siete países (Estados Unidos, China, Francia, Corea del Sur, Reino Unido, Canadá e Israel) han desarrollado modelos de entre los 200 más avanzados del mundo. Pero las distancias se están acortando y China va menos de seis meses por detrás de Estados Unidos en capacidad de modelos, e Israel, en séptimo lugar, está a solo 11 meses de la frontera. La difusión en la frontera tecnológica está ocurriendo más rápido que en revoluciones tecnológicas anteriores y el número de modelos sigue creciendo mientras la brecha de rendimiento entre ellos se estrecha.
Investigaciones recientes como las de McKinsey sugieren que las empresas que integran IA pueden aumentar su productividad entre un 20% y un 30%. Mientras tanto, regiones enteras ven como se amplía la distancia competitiva de una tecnología que está reconfigurando cadenas de valor, mercados laborales y ventajas comparativas a escala global. El informe de Microsoft Research aporta evidencia cuantitativa de que este escenario ya está en marcha.
Lo interesante del momento actual es que, a diferencia de revoluciones tecnológicas anteriores, todavía estamos en una fase temprana. La IA lleva apenas tres años de adopción masiva. Eso significa que las decisiones sobre inversión en infraestructura, desarrollo de modelos multilingües y programas de capacitación digital que se tomen ahora pueden determinar si esta brecha se consolida o se reduce.
El AI Diffusion Report ofrece un diagnóstico preciso basado en el modelo de las tres fuerzas, los constructores de frontera están avanzando rápidamente, los constructores de infraestructura permanecen concentrados en pocos territorios, y los usuarios potenciales están limitados por barreras identificables como son la electricidad, conectividad, habilidades y lenguaje, barreras que, en teoría, pueden abordarse.
Voluntad y recursos para sincronizar estas tres fuerzas a escala global suponen un un reto y el reloj ya está en marcha.
Acceso al informe completo: microsoft.com/research/ai-diffusion