La inteligencia artificial prometía abaratar el mundo. Automatizar tareas, reducir costos, multiplicar la productividad y permitir que empresas enteras hicieran más con menos. Esa sigue siendo una posibilidad real. El problema es que antes de llegar a ese futuro hay que construirlo, alimentarlo y financiarlo, y la economía está descubriendo que levantar la infraestructura necesaria para la revolución de la IA cuesta cantidades extraordinarias de dinero, electricidad, terrenos, equipos, metales, créditos y mano de obra. El resultado empieza a sentirse mucho más allá de Silicon Valley: la carrera por construir la economía de la inteligencia artificial está creando nuevas presiones inflacionarias.
La Reserva Federal estadounidense ya ha comenzado a mirar el fenómeno con preocupación. El problema no es que una conversación con un chatbot encarezca automáticamente la cesta del supermercado. La cadena es mucho más grande. Amazon, Microsoft, Google, Meta, OpenAI, Anthropic y una multitud de compañías vinculadas a la infraestructura tecnológica están compitiendo por centros de datos, chips, generadores, transformadores, sistemas de refrigeración, conexiones eléctricas, terrenos y trabajadores especializados. Miles de millones de dólares están entrando simultáneamente en sectores cuya capacidad no puede multiplicarse con la misma velocidad. Cuando una demanda gigantesca se encuentra con una oferta limitada, los precios suben. Eso es inflación en su forma más elemental.
El presidente de la Reserva Federal de Chicago, Austan Goolsbee, ha advertido precisamente sobre ese riesgo: las presiones vinculadas al auge de la IA están comenzando a escapar del sector tecnológico y a extenderse hacia otras áreas de la economía. La diferencia es importante. Una subida temporal del petróleo puede desaparecer cuando aumenta la oferta o termina una crisis. Pero una gigantesca ola de inversión que dura años puede mantener caliente la demanda durante mucho más tiempo, especialmente cuando las empresas responsables de esa inversión tienen enormes reservas de efectivo y pueden continuar gastando incluso con tipos de interés elevados.
Ahí aparece una de las contradicciones más incómodas de esta nueva economía. La Reserva Federal combate tradicionalmente la inflación encareciendo el dinero. Sube los tipos de interés, reduce el crédito y obliga a empresas y consumidores a gastar menos. Sin embargo, las compañías que están impulsando gran parte del gasto relacionado con la IA son precisamente algunas de las menos sensibles a esa medicina. Una empresa pequeña puede cancelar una expansión porque su préstamo se volvió demasiado caro. Una familia puede posponer la compra de una vivienda. Un emprendedor puede abandonar un proyecto. Pero un gigante tecnológico con decenas de miles de millones en caja puede seguir levantando centros de datos. La consecuencia es perversa: el banco central puede intentar enfriar la economía golpeando principalmente a quienes menos tienen que ver con el auge que pretende contener.
La electricidad es donde esta historia empieza a volverse tangible. Durante años, el consumo eléctrico de las economías desarrolladas permaneció relativamente estable. Esa época está terminando. La Agencia Internacional de la Energía calcula que la expansión de los centros de datos será responsable de aproximadamente la mitad del aumento de la demanda eléctrica estadounidense hasta 2030. El consumo eléctrico de los centros de datos aumentó alrededor de un 17 % solamente en 2025, mientras que el consumo de los centros especializados en IA creció todavía más rápido.
Eso significa que la IA ya no es únicamente una industria de software. Se está convirtiendo en una industria energética.
Cada modelo nuevo necesita procesadores. Los procesadores necesitan servidores. Los servidores necesitan edificios. Los edificios necesitan refrigeración. La refrigeración necesita electricidad. Esa electricidad exige centrales, líneas de transmisión, subestaciones y transformadores. Y cuando todos intentan construirlos al mismo tiempo, comienza una competencia feroz por recursos que hasta hace pocos años no tenían semejante demanda.
La Agencia Internacional de la Energía proyecta que el consumo eléctrico mundial de los centros de datos podría prácticamente duplicarse, pasando de unos 485 teravatios hora en 2025 a aproximadamente 950 TWh en 2030. Los centros de datos dedicados específicamente a IA crecerían todavía más rápido y podrían triplicar su consumo durante ese mismo periodo.
Y aquí aparece la factura que pocas empresas tecnológicas colocan en sus presentaciones futuristas. Cuando una compañía tecnológica necesita una nueva subestación, una línea de transmisión o cientos de megavatios adicionales, alguien tiene que pagar esa infraestructura. Si las eléctricas necesitan invertir miles de millones para atender esa demanda, parte del costo puede terminar incorporándose a las tarifas, dependiendo de la regulación de cada mercado. El consumidor que nunca ha utilizado un modelo de inteligencia artificial puede terminar compartiendo indirectamente parte del costo de construir la red necesaria para alimentar esa tecnología. Pero la electricidad es solamente el principio.
Los centros de datos necesitan enormes cantidades de cobre, acero, aluminio, cemento y equipos eléctricos. Necesitan transformadores que ya enfrentan largos tiempos de entrega en numerosos mercados. Necesitan generadores de respaldo, sistemas de enfriamiento, fibra óptica y terrenos con acceso privilegiado a la red eléctrica. Necesitan ingenieros, electricistas, trabajadores de construcción y técnicos especializados. La inteligencia artificial está entrando así en competencia directa con viviendas, fábricas, infraestructura pública y otros proyectos por muchos de los mismos recursos.
Por eso la inflación relacionada con la IA puede terminar apareciendo en lugares aparentemente desconectados de la tecnología.
Una ciudad que recibe decenas de centros de datos puede experimentar mayor demanda inmobiliaria industrial. Las compañías eléctricas deben ampliar infraestructura. Los salarios de determinados oficios suben para atraer trabajadores. El precio de ciertos equipos se dispara. Los fabricantes compiten por componentes. Las constructoras compiten por mano de obra. Los gobiernos compiten por inversiones. El dinero circula más rápido alrededor de una infraestructura cuya oferta tarda años en responder.
Mientras tanto, la escala del gasto resulta difícil de exagerar. La Agencia Internacional de la Energía señaló que las inversiones de capital de cinco grandes compañías tecnológicas superaron los 400.000 millones de dólares en 2025 y podrían crecer otro 75 % en 2026. Ese torrente de dinero no desaparece dentro de una nube digital. Termina comprando hormigón, energía, chips, terrenos y maquinaria en la economía física.
La gran paradoja es que la inteligencia artificial podría ser al mismo tiempo inflacionaria hoy y deflacionaria mañana.
Si consigue elevar sustancialmente la productividad, automatizar procesos y reducir el costo de producir bienes y servicios, podría ejercer una enorme presión a la baja sobre los precios en el futuro. Una empresa capaz de producir el doble con los mismos trabajadores tiene margen para reducir costos. Un sistema sanitario capaz de automatizar tareas administrativas puede operar con mayor eficiencia. Una fábrica mejor optimizada puede desperdiciar menos materiales. Un sector financiero automatizado puede procesar operaciones con menos personal. Ese es el argumento optimista, y no debe descartarse.
El problema es el calendario. Los costos de construir la infraestructura están llegando ahora. Las ganancias de productividad pueden tardar años en materializarse y no existe garantía de que aparezcan con la magnitud que justifican las inversiones actuales. Los bancos centrales, por tanto, tienen que gestionar una economía que paga hoy por una productividad prometida para mañana. Y mientras tanto, la gente vive en el presente.
El supermercado no acepta promesas de productividad futura. Tampoco el casero, la compañía eléctrica ni el banco que cobra la hipoteca.
Estados Unidos cerró septiembre de 2026 con una inflación anual del 3,7 %, todavía muy por encima del objetivo de la Reserva Federal. La energía, la vivienda y otros componentes continúan ejerciendo presión. Sería absurdo atribuir esa inflación exclusivamente a la inteligencia artificial: guerras, petróleo, aranceles, déficits públicos, vivienda y otras fuerzas siguen siendo enormemente importantes. Pero sería igualmente ingenuo ignorar un nuevo motor de demanda que está movilizando cientos de miles de millones de dólares precisamente cuando la economía intenta enfriarse.
La IA no inventó la inflación. Pero puede estar complicando seriamente la batalla contra ella.
El fenómeno también amenaza con crear una economía cada vez más desigual. Las grandes compañías tecnológicas poseen capital, infraestructura y acceso privilegiado al financiamiento. Si el banco central se ve obligado a mantener los tipos elevados para combatir las presiones inflacionarias, quienes pagan el costo más inmediato pueden ser las pequeñas empresas, los compradores de vivienda, los consumidores endeudados y los gobiernos con grandes déficits.
Los gigantes tecnológicos pueden seguir construyendo. El ciudadano paga más por financiar su automóvil. La empresa pequeña paga más por un préstamo. Una familia descubre que su hipoteca sigue siendo inaccesible. Y el centro de datos continúa creciendo.
Esa es quizás la parte más incómoda de esta revolución tecnológica. La inteligencia artificial se vende como una herramienta destinada a hacer la economía más eficiente, pero su construcción exige por ahora una concentración gigantesca de capital, energía e infraestructura. Estamos intentando construir una máquina que promete reducir costos utilizando, precisamente, algunos de los recursos más escasos y caros de la economía actual.
Puede funcionar. Puede producir una revolución de productividad comparable a la electricidad o Internet. Pero también puede suceder que durante varios años paguemos primero el precio de construirla. Y esa factura ya está comenzando a llegar.
