La IA ya ha generado billones de dólares en valor de mercado y ha convertido a un puñado de entusiastas de la tecnología en celebridades. El público se muestra al mismo tiempo fascinado y aterrorizado. Figuras tan destacadas como Bill Gates o Elon Musk sostienen … que esta tecnología apenas está comenzando su desarrollo. Sin embargo, si se conversa con economistas académicos, la mayoría parece mostrar un interés sorprendentemente limitado por estudiar el impacto de una innovación que podría transformar el mundo. En cambio, el centro de gravedad de la economía de la IA se está desplazando fuera de las universidades, donde un grupo de economistas especializados en esta tecnología está tomando la iniciativa.
Los investigadores universitarios pueden actuar con rapidez cuando así lo desean. Tras la quiebra del banco de inversión Lehman Brothers en 2008, que desencadenó la crisis financiera mundial, el estudio de las retiradas masivas de depósitos y las crisis crediticias pasó de ser un área tipo nicho a convertirse en un tema central para los economistas. Del mismo modo, apenas dos meses después del inicio de la pandemia de Covid-19 en 2020, cerca de una tercera parte de los documentos de trabajo sobre economía publicados por la Oficina Nacional de Investigación Económica (NBER) de Estados Unidos, uno de los archivos más prestigiosos del pensamiento económico, abordaban de alguna manera los efectos de la pandemia. Algunos de estos trabajos alcanzaron gran notoriedad, como los de Nick Bloom, de la Universidad de Stanford y especialista en teletrabajo, o los de Emily Oster, de la Universidad de Brown, centrados en el cierre de los centros educativos. En contraste, buena parte de la investigación existente sobre IA sigue siendo muy abstracta. Según Ideas/RePEc, una base de datos bibliográfica especializada en economía, Daron Acemoglu, del MIT, es el investigador en economía de la IA mejor valorado. Un artículo suyo publicado a principios de 2024 presenta un complejo modelo de crecimiento económico aplicado al contexto de la IA y concluye que las ganancias agregadas de productividad serán moderadas. El trabajo ya ha superado las mil citas. Sin embargo, Tyler Cowen, de la Universidad George Mason, sostiene que el modelo infravalora el potencial transformador de los nuevos productos basados en IA que están llegando al mercado. «Las ganancias derivadas de la IA se estiman tan pequeñas porque se da por sentado que dicha tecnología no hará cosas nuevas».

Numerosos estudios empíricos sobre la IA también parecen apoyarse en supuestos discutibles. Un trabajo de Erik Brynjolfsson, de la Universidad de Stanford —quinto en la clasificación de Ideas/RePEc—, junto con varios colaboradores, sugiere que el empleo juvenil en ocupaciones expuestas a la IA ha disminuido drásticamente, lo que implicaría que esta tecnología ya está transformando el mercado de trabajo. Sin embargo, atribuir esta tendencia a la IA exige asumir que las empresas comenzaron a despedir trabajadores jóvenes inmediatamente después del lanzamiento de ChatGPT, cuando el producto aún estaba lejos de ser lo suficientemente avanzado como para sustituir a los seres humanos.

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La aparente lentitud y falta de precisión de algunos economistas académicos puede explicarse por dos motivos. El primero tiene que ver con la naturaleza del impacto que supone la IA. En 2020, la pandemia de Covid-19 alteró la economía mundial prácticamente de un día para otro, y sus efectos se reflejaron casi de inmediato en los datos. La IA, en cambio, está transformando la economía de una forma mucho más sutil. La tasa media de desempleo en los países de la OCDE, que agrupa a economías ricas, apenas ha variado desde el lanzamiento de ChatGPT. Es más, las cifras del PIB apenas ofrecen información específica sobre la IA; por ejemplo, la inversión en centros de datos destinados a esta tecnología solo puede estimarse. Sin un impacto macroeconómico claro y ante la escasez de datos microeconómicos, los especialistas disponen de poco material sobre el que trabajar.
Los economistas interesados en la IA están encontrando un entorno más favorable fuera del ámbito académico en dos ámbitos. El primero es el sector público, especialmente, las oficinas de estadística y los bancos centrales. La Oficina del Censo de Estados Unidos y Statistics Canada realizan encuestas para seguir la adopción de la IA en todas las áreas de la economía. El panel mensual de responsables de la toma de decisiones del Banco de Inglaterra analiza la percepción empresarial sobre esta tecnología, mientras que el gobierno británico recientemente creó un Instituto de Economía de la IA con el objetivo de reforzar la investigación en este campo. En una conferencia reciente de la OCDE, los responsables de las estadísticas públicas debatieron sobre cómo adaptar los indicadores de productividad a la era de la IA. Aunque gran parte de este trabajo no revolucionará la disciplina, presta un servicio público esencial al construir la infraestructura de datos sobre la que trabajarán los economistas del futuro.
El segundo ámbito, aún más relevante, se encuentra en la primera línea del desarrollo tecnológico. Durante la década de 2010, los laboratorios de IA incorporaron a numerosos informáticos destacados para que diseñaran sus modelos. Ufuk Akcigit, de la Universidad de Chicago, y sus colaboradores comprobaron que en 2019 más de dos terceras partes de los investigadores en IA ya trabajaban en la industria, frente a menos de la mitad de 2001. Ahora está ocurriendo algo parecido con los economistas.

Invitados a programas influyentes en Silicon Valley

Anthropic ha incorporado a Anton Korinek, de la Universidad de Virginia —segundo en la clasificación de Ideas/RePEc—, a su equipo de investigación económica. OpenAI ha nombrado economista jefe a Ronnie Chatterji, de la Universidad de Duke. Google DeepMind, el laboratorio de investigación avanzada del gigante tecnológico, contrató recientemente a Alex Imas, de la Universidad de Chicago, como director de economía de la «inteligencia artificial general», concepto que hace referencia a sistemas capaces de igualar o superar a los humanos en la mayoría de las tareas intelectuales. Según un cálculo aproximado de The Economist, varias decenas de economistas especializados en IA han aceptado puestos en los principales laboratorios tecnológicos.
Su atractivo resulta evidente dado que tienen acceso a los mejores datos y cuentan, además, con la atención de los responsables políticos. Quienes aceptan un puesto en ellos no tardan en ser invitados a programas tan influyentes en Silicon Valley como el podcast de Dwarkesh Patel. Además, las empresas tecnológicas ofrecen recursos financieros muy superiores a los de las universidades. Incluso los economistas relativamente jóvenes pueden percibir salarios superiores a los 300.000 dólares anuales en un laboratorio de IA: quizá no sean cifras comparables a las de los programadores especializados en IA, pero sí muy superiores a las que obtendría un profesor universitario novel impartiendo asignaturas de introducción a la economía —algunos afortunados incluso reciben opciones sobre acciones en algunas de las empresas más valiosas del mundo—.

Incluso los economistas relativamente jóvenes pueden percibir salarios superiores a los 300.000 dólares

La calidad de la investigación desarrollada fuera del ámbito académico está aumentando. En un estudio elaborado para el think tank Peterson Institute for International Economics, Korinek y Patrick McKelvey, del Banco de Canadá, han desarrollado lo que denominan el «PIB de la IA» para Estados Unidos. Según sus cálculos, esta magnitud creció más de un 2.000 % tanto en 2024 como en 2025. Por su parte, Imas publica un seguimiento sistemático del efecto de la IA sobre la productividad y concluye que existen señales prometedoras de mejoras a pequeña escala, aunque todavía hay pocas evidencias de efectos macroeconómicos significativos.
Todo ello resulta enormemente estimulante, al menos para los periodistas económicos especializados en IA. Sin embargo, por cada estudio brillante de Korinek o de Imas, los laboratorios siguen produciendo trabajos de escaso interés. El llamado «índice económico» de Anthropic, presentado con gran expectación, no es realmente un índice, sino una recopilación dispersa de datos sobre el uso de su asistente, Claude. En marzo, la empresa publicó un informe cuya principal conclusión era que «la gente mejora en el uso de Claude con la experiencia». Evidentemente. El pasado año, OpenAI difundió un estudio descriptivo según el cual entre el 20 % y el 25 % de las interacciones con ChatGPT consistían simplemente en buscar información. ¡Fascinante!

No perdamos de vista los conflictos de intereses

No hay duda de que la calidad de estas investigaciones mejorará con el tiempo. Aun así, si la investigación puntera sobre IA sigue trasladándose al interior de las empresas, los economistas podrían seguir el camino ya recorrido por los especialistas en tecnología que trabajan para Microsoft, Google y otras grandes tecnológicas. Estos profesionales suelen dedicar menos tiempo a cuestiones de gran relevancia social —como analizar si las redes sociales son beneficiosas para los menores— y más a cuestiones concretas, como la mejor manera de diseñar subastas para vender publicidad. El estudio de Akcigit muestra que los investigadores especializados en IA que abandonan definitivamente la universidad para incorporarse a la industria publican menos artículos científicos y generan más patentes, lo que supone, en la práctica, «una reorientación desde la ciencia abierta hacia la innovación privada».
No perdamos de vista los conflictos de intereses. Los investigadores de los laboratorios pueden verse presionados para publicar trabajos que presenten la IA como una tecnología útil y segura. El pasado año, Tom Cunningham, dedicado a la investigación económica, abandonó OpenAI tras sentirse, según diversas informaciones, cada vez más limitado con respecto a lo que podía y no podía publicar. Posteriormente, se incorporó a METR, un instituto de investigación dedicado a evaluar los modelos de IA y las amenazas que plantean. En un mundo de enormes oportunidades, pero también de grandes peligros, la sociedad necesita investigadores independientes que expresen sus conclusiones con plena libertad. Los economistas académicos tienen todavía mucho terreno por recuperar.

La tecnología de consumo parece avanzar en direcciones aparentemente contradictorias. Las pantallas son cada vez más grandes, mientras los ordenadores buscan pesar menos. La inteligencia artificial necesita cada vez más potencia, pero también empieza a abandonar la nube para instalarse directamente en los dispositivos.Estas son algunas de las tendencias que LG ha querido poner sobre la mesa durante su Innovation Day, celebrado en Madrid coincidiendo con el estreno de la selección española en el Mundial de fútbol. Más que una sucesión de anuncios inéditos, el encuentro ha funcionado como un escaparate de los productos y tecnologías con los que la compañía quiere competir durante 2026.La marca, que celebra más de tres décadas de actividad en España, ha mostrado televisores de hasta 115 pulgadas, monitores diseñados para trabajar y jugar, sistemas de sonido envolvente y una nueva generación de portátiles LG gram que promete hasta 36,5 horas de autonomía.Detrás de las especificaciones aparece una misma idea: adaptar la tecnología a una forma de consumir contenidos y trabajar que ya no se limita al salón o a la oficina.Televisores gigantes para llevar el estadio al salónEl fútbol fue el hilo conductor de una presentación en la que LG mostró su apuesta por las pantallas de gran formato. La nueva gama QNED evo MiniLED alcanza las 115 pulgadas, un tamaño pensado para quienes buscan una experiencia cercana a la de una sala de cine —siempre que tengan espacio suficiente en casa—.La compañía también enseñó sus televisores OLED de cuarta generación, con paneles antirreflejos que prescinden del acabado mate. La intención es reducir las molestias provocadas por la luz sin apagar el color ni perder los negros profundos propios de esta tecnología.La propuesta se completa con el procesador Alpha 11 de tercera generación, encargado de analizar y optimizar la imagen, y con frecuencias de actualización de hasta 165 Hz en algunos modelos. Estas cifras están especialmente orientadas a escenas con movimientos rápidos, como una retransmisión deportiva o un videojuego.A ellos se suma MRGB, una propuesta que utiliza microledes rojos, verdes y azules en la retroiluminación. Este sistema permite controlar el color con mayor precisión que una iluminación LED blanca convencional. En una retransmisión deportiva, por ejemplo, puede reforzar el verde del césped sin aumentar de la misma manera el resto de los tonos.Las mejoras de imagen llegan acompañadas de webOS 26, que incorpora nuevas opciones de personalización y funciones relacionadas con el deporte. Por ejemplo, LG Sports Playbook permite consultar resultados, calendarios, clasificaciones y estadísticas de equipos y jugadores desde el televisor.La compañía aprovechó el Mundial para mostrar cómo estas herramientas pueden complementar un partido. El usuario puede consultar información sobre las selecciones, los enfrentamientos o la clasificación de cada grupo sin abandonar el televisor.LG también mostró cómo la inteligencia artificial puede ofrecer información contextual sobre una película o un partido e incluso responder a preguntas mediante la voz. El objetivo es que el televisor deje de limitarse a reproducir contenido y se convierta en una segunda pantalla informativa sin necesidad de sacar el móvil. Portátiles ligeros para trabajar lejos del enchufeLos LG gram fueron los otros protagonistas del evento. La nueva gama vuelve a apoyarse en la ligereza, aunque LG insiste en que la movilidad actual exige algo más que reducir gramos.Los equipos utilizan Aerominum, una evolución de su aleación de magnesio diseñada para aumentar la resistencia sin disparar el peso. El modelo de 16 pulgadas se sitúa alrededor de los 1.200 gramos, mientras que el de 17 pulgadas ronda los 1.350 gramos.La batería alcanza, según la compañía, hasta 36,5 horas de uso. La duración real dependerá del brillo, las aplicaciones y el tipo de uso, pero la cifra refleja la intención de diseñar un portátil que pueda acompañar una jornada larga sin obligar a buscar constantemente un enchufe.Los nuevos gram incorporan, además, pantallas OLED antirreflejos, procesadores de última generación y configuraciones con 32 GB de memoria RAM. Son características dirigidas a profesionales que trabajan con numerosas aplicaciones abiertas, editan contenidos o pasan buena parte del día moviéndose entre oficinas, reuniones y eventos. La IA que no necesita subir los documentos a internetLa inteligencia artificial local es otra de las apuestas de LG. En lugar de enviar una consulta o un archivo a un servidor externo, determinados modelos pueden ejecutarse directamente en el ordenador.Esto permite trabajar con información sensible sin que los documentos abandonen el dispositivo, algo especialmente relevante para empresas o profesionales que manejan datos confidenciales. También reduce la dependencia de una conexión estable y de servicios de suscripción en la nube.A cambio, la IA local necesita equipos con suficiente capacidad de procesamiento y memoria. De ahí la apuesta por procesadores preparados para estas tareas y configuraciones de 32 GB de RAM.Pantallas para trabajar, jugar y hacer las dos cosas a la vezLG completó la presentación con diferentes propuestas de monitores adaptadas a los nuevos hábitos digitales. La gama UltraGear está orientada al videojuego, con modelos OLED que alcanzan resoluciones 5K2K y tiempos de respuesta de hasta 0,02 milisegundos.Para perfiles creativos, la familia UltraFine apuesta por la resolución y la fidelidad de imagen, con modelos 6K y conectividad Thunderbolt 5. Los monitores UltraWide, por su parte, ofrecen formatos ultrapanorámicos pensados para quienes trabajan con numerosas ventanas y aplicaciones abiertas al mismo tiempo.A ellos se suman los Smart Monitor, que combinan las funciones de una pantalla de ordenador con las de un televisor conectado. Pueden utilizarse para trabajar, acceder a plataformas de entretenimiento o moverse entre distintas habitaciones gracias a sus soportes con ruedas.

22/06/2026

Actualizado a las 20:04h.

Vocento ha desarrollado un sistema de catalogación y recomendación de contenidos basado en inteligencia artificial que ofrecerá recomendaciones personalizadas en las webs de los periódicos en función de las necesidades e intereses de los lectores, con el fin de mejorar su experiencia de uso.
El sistema detectará esas necesidades a través de patrones de consumo y del comportamiento de los usuarios que buscan contenidos similares. Este modelo, denominado ‘User Needs’, categoriza el contenido que ofrecen los periódicos del Grupo según siete necesidades de los lectores: actualízame, edúcame, dame perspectiva, sorpréndeme, inspírame, conéctame y ayúdame. Estas categorías corresponden a cuatro grandes ejes temáticos: conocer los hechos, entender el contexto, sentir y hacer, superando los modelos tradicionales de organización por secciones y poniendo el foco en la intención informativa del lector.

El sistema analiza en tiempo real el perfil y los hábitos de lectura del usuario para ofrecerle noticias adaptadas a sus necesidades. Además, aplica un filtro inteligente que descarta de forma automática los artículos que ya han sido visitados, asegurando una mejor experiencia y sin repeticiones. Todo ello, bajo un entorno seguro que cumple estrictamente la legislación en materia de protección de datos y privacidad.
Este sistema avanzado permite también analizar las necesidades informativas de la audiencia y ofrecer datos en tiempo real a la redacción para optimizar la toma de decisiones editoriales y la producción editorial. Además, sirve como apoyo a la redacción, al identificar contenidos relacionados para sugerir al redactor.

El recinto deportivo Madison Square Garden, ubicado en Nueva York (Estados Unidos), utiliza reconocimiento facial para controlar quién entra a las instalaciones. Gracias al sistema biométrico, los empleados y asistentes pueden acceder sin contacto físico y en menos de un segundo al escanear sus rostros en los tornos, sin embargo, esta tecnología ha puesto en jaque la seguridad de miles de personas porque podría haberse producido una de violaciones de privacidad «más preocupantes del año».Un informe compartido por el diario 404 Media informa que el grupo de ciberdelincuentes ShinyHunters ha publicado un gran cantidad de datos supuestamente robados a Madison Square Garden, después de que la compañía incumpliera el plazo para el pago del rescate. Acorde a la información publicada, la filtración incluye registros de reconocimiento facial, información de clientes, evaluaciones de seguridad internas y otros datos confidenciales relacionados con millones de visitantes.A diferencia de la mayoría de las filtraciones que involucran contraseñas e información financiera, esta situación es mucho más preocupante porque supone información relacionada con cómo se monitoreaba e identificaba a las personas en espacios físicos.Esta supuesta filtración preocupa a multitud de personasDurante años, el programa de reconocimiento facial de Madison Square Garden ha estado rodeado de polémica. El medio Digital Trends informa que la empresa ha desplegado esta tecnología en todos sus recintos para identificar a los visitantes y, en algunos casos, aplicar políticas que han sido cuestionadas por defensores de la privacidad y organismos reguladores. Sin embargo, los críticos han advertido repetidamente que la acumulación de grandes volúmenes de datos biométricos convierte a estos sistemas en un objetivo especialmente atractivo para los ciberdelincuentes.Ahora, la aparente filtración parece reforzar esas preocupaciones. Según diversos informes, los archivos comprometidos contienen datos de seguimiento biométrico, evaluaciones internas de riesgos, información utilizada para verificaciones de antecedentes y registros de asistentes a los eventos. Además, el conjunto de datos incluiría correspondencia con clientes, entre ella mensajes de visitantes que expresaban su preocupación por posibles errores de identificación por parte de los sistemas de reconocimiento facial. Por lo tanto, de confirmarse, esto implicaría que las quejas sobre las prácticas de vigilancia se almacenaban junto con los propios datos recopilados mediante dichos sistemas.La filtración todavía no se ha confirmadoEste incidente reaviva el debate sobre los riesgos inherentes a los sistemas de vigilancia y la protección de los datos biométricos, ya que, cuanto más datos se recopilan, mayor es el riesgo y más atractivo resulta para los ciberdelincuentes.No obstante, por ahora, «muchos detalles siguen sin estar claros» porque «el alcance total de los registros filtrados no ha sido verificado de forma independiente y Madison Square Garden no ha confirmado públicamente la magnitud de la filtración».