09/22/2026
Listos para el AI:
DE LA PRIMERA REVOLUCIÓN INDUSTRIAL A LA ERA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Innovación, progreso humano, educación, infraestructura y liderazgo responsable
Una historia de transformación humana y tecnológica
La Primera Revolución Industrial llevó a gran parte de la sociedad de la agricultura y el trabajo manual hacia la producción mecanizada impulsada por el agua y el v***r. La Segunda Revolución Industrial expandió la electricidad, el acero, la producción en masa, los automóviles, las comunicaciones y, posteriormente, la aviación. La Tercera trajo la electrónica, las computadoras, la automatización e Internet. Hoy, la Cuarta Revolución Industrial está siendo impulsada por la inteligencia artificial (IA), la robótica, la computación en la nube, los sistemas conectados, los semiconductores avanzados y la automatización. Algunos observadores también utilizan el término Quinta Revolución Industrial para describir un período emergente en el cual la tecnología avanzada se diseña cada vez más para trabajar junto con la creatividad, el juicio y las necesidades sociales del ser humano.
Empleos perdidos, empleos creados y la transición humana
Cada gran revolución tecnológica ha reducido la necesidad de ciertos tipos de trabajo y, al mismo tiempo, ha creado demanda de otros. La mecanización redujo muchos trabajos agrícolas y de producción manual, pero expandió las fábricas, los ferrocarriles, la minería, la maquinaria, la ingeniería, el mantenimiento y la administración. La electrificación y el automóvil crearon electricistas, ingenieros eléctricos y mecánicos, trabajadores automotrices, mecánicos, conductores, estaciones de servicio y nuevas industrias. Las computadoras e Internet redujeron muchas tareas repetitivas de oficina y producción, mientras crearon carreras en software, electrónica, redes, ciberseguridad, semiconductores y tecnología de la información.
La transformación de la agricultura estadounidense ilustra la magnitud de este cambio. En 1900, aproximadamente el 41% de la fuerza laboral de Estados Unidos trabajaba en la agricultura; para el año 2000, esa proporción había disminuido a aproximadamente 1,9%. La sociedad no dejó simplemente de trabajar. A lo largo de generaciones, el empleo se desplazó hacia la manufactura, el transporte, la salud, la educación, los servicios, la ingeniería, la tecnología y muchos otros sectores.
La velocidad del cambio tecnológico puede ser mayor que la velocidad con la que las personas pueden educarse y capacitarse nuevamente. Ese puede convertirse en uno de los principales desafíos de la era de la IA. Una persona cuyas tareas son automatizadas no puede convertirse instantáneamente en ingeniero de IA, técnico en robótica, especialista en ciberseguridad, electricista, técnico de centros de datos o ingeniero de OT/IT. La preparación de la fuerza laboral debe avanzar junto con la tecnología.
La IA es un vehículo, pero todo vehículo necesita un ecosistema
Una forma útil de comprender la IA es compararla con un automóvil. El automóvil fue revolucionario, pero un automóvil por sí solo no puede transformar a la sociedad. Necesita combustible o electricidad, carreteras, fábricas, mecánicos, conductores, ingenieros, centros de servicio, sistemas de seguridad y reglas de tránsito. Por lo tanto, el crecimiento del automóvil creó todo un ecosistema de empleos e infraestructura alrededor del vehículo.
La IA es similar. La IA puede ser el nuevo vehículo, pero la electricidad es su combustible; los centros de datos son sus salas de máquinas; los chips avanzados forman parte de su maquinaria; las redes de fibra óptica y comunicaciones son sus autopistas; y la ciberseguridad forma parte de su sistema de protección. Ingenieros, electricistas, especialistas en HVAC y refrigeración, mecánicos y técnicos, instaladores de fibra, especialistas en redes, operadores de centros de datos, profesionales de semiconductores, desarrolladores de software y especialistas en OT/IT son algunas de las personas necesarias para construir y mantener ese ecosistema. Por eso, el auge de la IA no se trata solamente de software: también es un desafío de energía, infraestructura, ingeniería, manufactura y fuerza laboral.
La educación debe evolucionar con la revolución de la IA
Cada Revolución Industrial requirió nuevos conocimientos. La era mecánica necesitó maquinistas y mecánicos. La electrificación necesitó electricistas e ingenieros. Los automóviles y la aviación requirieron mecánicos, técnicos, conductores, pilotos e ingenieros especializados. La revolución informática creó demanda de programadores, técnicos en electrónica, ingenieros de redes y profesionales de ciberseguridad.
La era de la IA requiere otra transformación educativa. Las escuelas, institutos técnicos, colegios comunitarios, universidades, empresas y programas de aprendizaje profesional deben preparar a estudiantes y trabajadores en IA, robótica, ciberseguridad, centros de datos, electrónica, semiconductores, energía eléctrica, sistemas mecánicos y de refrigeración, integración OT/IT y, eventualmente, tecnologías relacionadas con la computación cuántica. No todos necesitan convertirse en programadores de IA. La economía de la IA necesitará todo un ecosistema técnico.
No podemos preparar la fuerza laboral del mañana utilizando solamente el currículo de ayer. La inversión en IA debe ir acompañada de inversión en las personas, la educación técnica, los oficios especializados, la ingeniería y la capacitación continua de la fuerza laboral.
IA, energía, centros de datos y responsabilidad ambiental
La IA no existe solamente en el software. Detrás de la IA avanzada existen centros de datos físicos, chips de computadora, sistemas de distribución eléctrica, energía de respaldo, redes de comunicaciones y equipos de refrigeración. Las grandes instalaciones informáticas pueden requerir cantidades considerables de electricidad, y algunos diseños de refrigeración pueden utilizar cantidades importantes de agua. Su impacto ambiental depende en gran medida de su tamaño, tecnología, fuente de energía, sistema de refrigeración y ubicación.
Por esa razón, el lugar y la manera en que se construyen los grandes centros de datos merecen una cuidadosa planificación técnica y comunitaria. Se deben evaluar la capacidad de la red eléctrica, la generación de energía, la disponibilidad de agua, los métodos de refrigeración, el uso del terreno, la infraestructura de transmisión, las condiciones ambientales, la seguridad y los efectos sobre las comunidades cercanas. Esto no es un argumento para detener la construcción de centros de datos. Es un argumento para construir la infraestructura de manera inteligente y responsable.
Utilizando nuevamente la analogía del automóvil: un motor potente necesita combustible y un radiador. Si el combustible y la refrigeración se planifican mal, el vehículo no puede funcionar de manera confiable. De la misma manera, la economía de la IA necesita energía abundante y confiable y sistemas eficientes de refrigeración, pero esos recursos deben desarrollarse sin causar daños innecesarios a las comunidades y al medio ambiente que los sostienen.
Minerales críticos, semiconductores y seguridad de la cadena de suministro
La IA también depende de algo aún más fundamental que el software y la electricidad: los materiales físicos necesarios para fabricar semiconductores avanzados, servidores, electrónica de potencia, equipos de comunicaciones, baterías e infraestructura para centros de datos. La tecnología moderna depende de complejas cadenas globales de suministro de silicio y de numerosos minerales críticos y materiales procesados, entre ellos cobre, galio, germanio, elementos de tierras raras, tungsteno, cobalto, litio y otros. No todos estos materiales se utilizan directamente dentro de cada chip de IA, pero el acceso seguro a la cadena más amplia de suministro de semiconductores y productos electrónicos es esencial.
Esto crea otro requisito estratégico para la era de la IA. Un país puede tener excelentes investigadores de IA, abundante energía y centros de datos avanzados, pero su crecimiento tecnológico puede seguir siendo vulnerable si los minerales esenciales, los materiales refinados, los equipos para fabricar semiconductores o la capacidad de producción de chips están concentrados en unas pocas fuentes extranjeras. Por lo tanto, un liderazgo responsable en IA también requiere cadenas de suministro diversificadas y confiables, producción nacional y de países aliados cuando sea práctico, reciclaje y recuperación de materiales, inversión en fabricación de semiconductores y acceso a largo plazo a recursos críticos.
La misma lección apareció en Revoluciones Industriales anteriores: las máquinas de v***r necesitaron carbón y hierro; los automóviles requirieron acero, caucho, petróleo, carreteras y fábricas; la electrificación requirió cobre y capacidad de generación. En la revolución de la IA, los chips avanzados y su infraestructura de apoyo dependen igualmente de recursos físicos. La IA puede ser el vehículo, la electricidad su combustible y los centros de datos sus salas de máquinas, pero los minerales críticos y los materiales para semiconductores se encuentran entre las materias primas con las que se construye el propio vehículo.
Computación cuántica: una posible próxima capa
La IA actual funciona predominantemente con computación digital convencional. Las computadoras cuánticas utilizan cúbits y efectos cuánticos que pueden ofrecer ventajas para ciertos problemas especializados, pero no son simplemente reemplazos más rápidos para todas las computadoras convencionales. La computación cuántica práctica a gran escala continúa en desarrollo. Si alcanza mayor madurez, podría convertirse en otra poderosa capa de apoyo para áreas como la investigación de materiales, la optimización, el descubrimiento científico, la criptografía y algunas cargas de trabajo relacionadas con la IA. También requerirá ingenieros especializados, instalaciones, seguridad e infraestructura de apoyo.
Innovación con salvaguardas, no miedo a la innovación
El propósito de esta discusión no es oponerse a la Inteligencia Artificial. Todo lo contrario: la IA representa una oportunidad extraordinaria para el avance tecnológico, económico, médico, científico, industrial y humano. La preocupación es que una comprensión incompleta pueda llevar a responsables de políticas públicas, instituciones, empresas o miembros del público a concentrarse solamente en los riesgos, sin comprender igualmente la infraestructura, la educación, la fuerza laboral, las oportunidades económicas y los requisitos técnicos involucrados.
La analogía del vehículo también es útil aquí. La sociedad no prohibió los automóviles porque un conductor irresponsable pudiera causar un accidente. Desarrollamos vehículos más seguros, capacitamos a los conductores, construimos carreteras, establecimos semáforos y límites de velocidad y creamos reglas para un uso responsable. La IA también necesita salvaguardas razonables, responsabilidad, ciberseguridad, protección de la privacidad y consecuencias por el uso indebido. Pero las salvaguardas deben funcionar como las reglas de tránsito: ayudar a la sociedad a utilizar responsablemente una tecnología poderosa, en lugar de convertirse en obstáculos para la innovación beneficiosa.
El camino hacia el futuro
La historia sugiere que las revoluciones tecnológicas se enfrentan mejor mediante la preparación que mediante el miedo. El desafío no es tecnología contra humanidad. El desafío es cómo la humanidad decide desarrollar y utilizar la tecnología. La IA debe avanzar de manera responsable mientras la sociedad desarrolla simultáneamente la energía, la infraestructura, la educación, la fuerza laboral, la ciberseguridad, la planificación ambiental y las salvaguardas necesarias para apoyarla.
La pregunta no debería ser simplemente: “¿Cómo detenemos la IA?” Una pregunta más constructiva sería: “¿Cómo preparamos a nuestra gente, nuestro sistema educativo, nuestros recursos energéticos, nuestra infraestructura, nuestro medio ambiente y nuestras salvaguardas para que la IA pueda desarrollarse responsablemente y utilizarse para mejorar la vida humana?”
El objetivo debe ser favorecer la innovación, la educación y el desarrollo de la fuerza laboral; actuar con responsabilidad ambiental; y apoyar salvaguardas razonables, sin convertir el progreso tecnológico en un argumento político partidista. Las naciones y comunidades que comprendan esta transición, eduquen a su población y construyan el ecosistema de apoyo estarán mejor preparadas para beneficiarse del próximo capítulo del desarrollo industrial.
Referencia histórica sobre empleo: Departamento de Agricultura de los Estados Unidos (USDA), Servicio de Investigación Económica, “The 20th Century Transformation of U.S. Agriculture and Farm Policy”.
Perspectiva de Jorge G. Lozano
