Cómo la inteligencia artificial mueve la economía real de Estados Unidos

La inteligencia artificial ya no es solamente una historia de tecnología, chips o grandes compañías de Silicon Valley. En Estados Unidos, el boom de la IA está entrando en la economía real a través de una ola de inversión que alcanza centros de datos, redes eléctricas, construcción, empleo y mercados financieros.

La escala comienza a ser difícil de ignorar. Un estudio de Stijn Van Nieuwerburgh, publicado por Brookings y también como working paper del National Bureau of Economic Research, estima que el desarrollo de infraestructura para IA podría requerir cerca de US$9 billones hasta 2032 bajo un escenario de 188 gigavatios de nueva capacidad. La estimación de Brookings, que incorpora un conjunto más amplio de inversiones, llega a US$10,3 billones entre 2025 y 2032, equivalente a 3,63% del PIB estadounidense por año. Son proyecciones, no dinero ya comprometido, pero permiten dimensionar el fenómeno.

La comparación histórica es contundente. Según Brookings, el esfuerzo proyectado sería mayor, en relación con el tamaño de la economía, que los grandes ciclos estadounidenses de inversión en canales, ferrocarriles, electrificación, autopistas y telecomunicaciones. La conclusión no es que la revolución tecnológica vaya a repetirse exactamente como aquellas transformaciones, sino que la infraestructura necesaria para sostenerla ya tiene una dimensión macroeconómica.

El primer impacto aparece en la inversión empresarial. Las grandes compañías tecnológicas están destinando sumas extraordinarias a servidores, centros de datos, chips, redes y sistemas eléctricos. La Reserva Federal de San Francisco encontró que el gasto en equipos de procesamiento de información, software y construcción de centros de datos representó aproximadamente un tercio de la inversión empresarial estadounidense en el tercer trimestre de 2025.

La cifra ayuda a explicar por qué la inteligencia artificial dejó de ser una apuesta exclusivamente tecnológica. Cuando una compañía construye un centro de datos, la inversión alcanza a constructoras, ingenieros, fabricantes de equipos, empresas eléctricas, proveedores de infraestructura y operadores de redes. Una parte del dinero termina circulando mucho más allá de las compañías que desarrollan los modelos.

Los datos del Census Bureau muestran, además, que la adopción empieza a extenderse entre empresas que no pertenecen al núcleo tecnológico. Entre diciembre de 2025 y mayo de 2026, aproximadamente entre 17% y 20% de las empresas estadounidenses utilizaban inteligencia artificial. Entre las compañías con 250 empleados o más, la proporción llegó a 37%.

Eso plantea una cuestión económica relevante: si las compañías de mayor tamaño capturan primero las ganancias de productividad, la nueva tecnología podría ampliar durante un tiempo la brecha entre grandes y pequeñas empresas.

La nueva batalla económica pasa por la electricidad

La transformación adquiere otra dimensión cuando se observa el consumo de energía. Los centros de datos estadounidenses utilizaron alrededor de 176 teravatios-hora de electricidad en 2023, según el informe actualizado del Departamento de Energía y Lawrence Berkeley National Laboratory. El mismo estudio estima que la actualización más reciente sitúa el escenario central de 2030 en 649 TWh, equivalente a 11,8% del consumo eléctrico nacional.

La Administración de Información Energética identifica a los centros de datos como uno de los principales motores del aumento reciente de la demanda eléctrica. El fenómeno se concentra en determinadas regiones, donde los operadores deben incorporar nuevos proyectos de gran tamaño sin comprometer la estabilidad del sistema.

Virginia ofrece un ejemplo. La EIA informó que las ventas comerciales de electricidad del estado aumentaron con fuerza entre 2019 y 2025, impulsadas principalmente por la concentración de centros de datos. En Texas, el crecimiento de la demanda también está obligando al operador de la red a revisar solicitudes de conexión y necesidades futuras de capacidad.

Aquí aparece una consecuencia que puede cambiar la discusión pública sobre la inteligencia artificial: la tecnología necesita electricidad antes de entregar buena parte de los beneficios de productividad que promete.

Y esa presión ya llegó al debate sobre inflación. Investigadores vinculados a la Reserva Federal de Dallas estimaron que, bajo determinados supuestos, el auge de los centros de datos podría elevar los precios mayoristas de la electricidad y trasladarse parcialmente a los precios minoristas. Otro trabajo de la Reserva Federal de San Francisco estima que un boom moderado de centros de datos podría agregar entre 0,04 y 0,13 puntos porcentuales a la inflación PCE anual en 2030. Si la expansión de energías renovables fuera menor a la prevista, el efecto podría ser mayor.

La dimensión inflacionaria obliga a revisar una de las primeras expectativas sobre la nueva tecnología. La teoría indica que una mayor productividad debería permitir producir más con los mismos recursos y, por esa vía, aliviar las presiones sobre los precios. Pero antes de que esa productividad se materialice, la construcción de infraestructura genera una enorme demanda de capital, electricidad, equipos y trabajadores especializados.

La propia Reserva Federal ya incorpora ese riesgo. Las minutas de su reunión de septiembre señalaron que las inversiones vinculadas al desarrollo de inteligencia artificial estaban contribuyendo a las presiones inflacionarias. Los funcionarios también observaron que el aumento de los bienes tecnológicos asociados al desarrollo de infraestructura había ganado importancia mientras se moderaba el efecto de otros factores, como los aranceles.

Si el crecimiento de la inversión tecnológica mantiene elevada la demanda mientras la oferta tarda en responder, la Reserva Federal puede enfrentar una combinación incómoda: una economía que crece gracias a la inversión y, al mismo tiempo, una inflación que tarda en regresar al objetivo de 2%.

Productividad, empleo y el riesgo de una apuesta demasiado grande

La gran promesa económica está todavía por delante. La productividad puede convertirse en el mecanismo que justifique el enorme volumen de inversión. Pero los datos disponibles aconsejan prudencia.

La Reserva Federal de Kansas City concluye que la productividad estadounidense viene creciendo por encima de la tendencia previa a la pandemia, pero advierte que la aceleración no está distribuida de manera uniforme entre las industrias. Las actividades con mayor adopción de inteligencia artificial muestran señales favorables, aunque todavía es temprano para atribuir el aumento agregado de productividad exclusivamente a la nueva tecnología.

El mercado laboral ofrece una señal parecida. Las proyecciones del Bureau of Labor Statistics muestran un fuerte crecimiento esperado en ocupaciones vinculadas a datos, ciberseguridad, software y computación durante la próxima década. Eso indica que la primera fase del proceso está generando demanda de trabajadores capaces de construir y administrar la nueva infraestructura.

La tecnología puede sustituir determinadas tareas y, simultáneamente, crear nuevas funciones y elevar la demanda en sectores complementarios. El resultado final dependerá de la velocidad de adopción, de la inversión y de la capacidad de las empresas para reorganizar sus procesos.

Hay, además, un riesgo financiero que empieza a adquirir importancia. El estudio de Nieuwerburgh advierte que, a medida que el gasto de las grandes tecnológicas supera su capacidad de financiarlo con flujo de caja, el mercado está recurriendo cada vez más a arrendamientos, empresas conjuntas, deuda de proyectos, crédito privado, titulizaciones y vehículos especiales.

Esas estructuras permiten financiar un volumen mayor de infraestructura, pero también distribuyen el riesgo por una cadena más extensa de inversores. El mismo trabajo señala riesgos asociados al endeudamiento, la concentración de clientes, la obsolescencia tecnológica y los retrasos en la ejecución de los proyectos.

Por eso, la pregunta ya no es solamente cuánto dinero están gastando las compañías tecnológicas. Es quién está financiando la infraestructura, qué rentabilidad deberá generar y qué ocurrirá si la demanda de capacidad de cómputo crece menos de lo previsto.

Si las empresas construyen demasiado, si los modelos generan menos ingresos de los esperados o si el costo de la financiación aumenta, parte de la inversión puede perder rentabilidad. Una corrección simultánea en mercados financieros y gasto de capital tendría consecuencias mucho más amplias que una caída de las acciones tecnológicas.

La paradoja es que la tecnología puede ser al mismo tiempo una fuente de crecimiento y un factor de presión sobre la economía. En el corto plazo, el boom de la inteligencia artificial aumenta la demanda de electricidad, capital, construcción y bienes de alta tecnología. En el largo plazo, la expectativa es que permita producir más con menos recursos.

Estados Unidos está, por lo tanto, construyendo primero y cosechando después. La infraestructura se levanta hoy; la productividad que debe justificarla todavía tiene que demostrar su magnitud.

Ese desfasaje explica por qué la revolución tecnológica ya es un asunto de política económica. La inteligencia artificial está modificando las decisiones de inversión, la demanda energética, las condiciones financieras y la discusión sobre inflación antes de que sus beneficios completos aparezcan en las estadísticas de productividad.