La IA entra en la etapa de los negocios: las conclusiones de la conferencia tecnológica de Goldman Sachs

La inteligencia artificial volvió a dominar la Communacopia + Technology Conference, el encuentro anual organizado por Goldman Sachs que funciona como uno de los principales termómetros de Wall Street para las industrias tecnológica, de medios y telecomunicaciones. De acuerdo con la cobertura de CNBC, los ejecutivos defendieron la continuidad del ciclo de inversión y rechazaron que el crecimiento de la IA sea simplemente un impulso transitorio.

Sin embargo, el debate ya no pasa únicamente por determinar si la inteligencia artificial transformará la economía. Esa discusión parece saldada entre las grandes compañías. La atención se trasladó hacia preguntas mucho más concretas: quién podrá monetizarla, cuánto costará mantener la infraestructura y qué empresas convertirán los avances técnicos en negocios sostenibles.

OpenAI acelera su desembarco en las empresas

Una de las presentaciones más esperadas fue la de Sarah Friar, directora financiera de OpenAI. La ejecutiva sostuvo que la empresa está expandiendo sus modelos hacia sectores especializados como el diseño de chips, las ciencias de la vida y los servicios financieros.

OpenAI también comenzó a experimentar con esquemas de precios basados en los resultados obtenidos por sus clientes y no solamente en la cantidad de tokens utilizados. El cambio revela una de las principales conclusiones de la conferencia: los clientes corporativos ya no quieren pagar simplemente por acceder a un modelo, sino por mejoras verificables en productividad, ingresos o reducción de costos.

Según Friar, los ingresos del negocio empresarial de OpenAI crecieron 32% entre junio y julio, por encima del avance del 20% registrado por los ingresos anualizados totales. Las actividades empresariales y de consumo ya representan aproximadamente la mitad de la facturación cada una, un equilibrio que la compañía esperaba alcanzar recién hacia finales de año. 

La compañía también busca competir por precio. Después de reducir un 80% el costo de su modelo Luna, su utilización se multiplicó aproximadamente por diez. Además, Codex alcanzó los 25 millones de usuarios, consolidando a la programación como una de las primeras aplicaciones masivas y rentables de la IA generativa.

Los agentes aparecen como el próximo motor

Otra conclusión importante fue el desplazamiento desde los chatbots tradicionales hacia los agentes de inteligencia artificial, sistemas capaces de planificar y realizar tareas con mayor autonomía.

Para las empresas tecnológicas, estos agentes pueden convertirse en una nueva capa operativa dentro de las organizaciones: administrar información, escribir código, atender clientes, analizar documentos, ejecutar procesos financieros y coordinar otras herramientas digitales.

El potencial económico es considerable porque un agente no se limita a responder una pregunta. Puede permanecer activo, conectarse con sistemas corporativos y participar de procesos completos. Pero esa autonomía también eleva los riesgos: un error ya no produciría solamente una respuesta equivocada, sino que podría desencadenar una acción no autorizada o comprometer información sensible.

La infraestructura sigue siendo el gran límite

La conferencia también confirmó que la capacidad de cómputo continúa siendo uno de los principales condicionantes del sector. La demanda de chips, centros de datos, redes y energía sigue creciendo, pero los inversores empiezan a examinar con mayor atención cómo se financia esa expansión.

El desafío consiste en determinar si los futuros ingresos de la IA justificarán las inversiones multimillonarias comprometidas. La industria sostiene que la demanda continuará aumentando, mientras Wall Street intenta diferenciar entre la infraestructura realmente necesaria y los proyectos construidos sobre expectativas demasiado optimistas.

Esta tensión coloca a compañías como Nvidia, los grandes proveedores de servicios en la nube y los operadores de centros de datos en una posición estratégica. Ya no se trata solamente de fabricar mejores modelos: también será necesario conseguir electricidad, terrenos, capacidad de red, financiamiento y semiconductores suficientes para operarlos.

Modelos abiertos, pero con mayores defensas

La discusión sobre los modelos abiertos también estuvo presente. Marco Argenti, director de tecnología de Goldman Sachs, sostuvo que las empresas no deberían excluir los modelos de pesos abiertos siempre que incorporen controles adecuados.

Su propuesta consiste en aplicar principios provenientes de la ciberseguridad, como “confianza cero” y defensa en profundidad. Esto supone trabajar bajo la presunción de que un modelo podría estar comprometido y colocar distintas barreras independientes entre la IA, los datos y los sistemas centrales de una organización. El objetivo, explicó, es conservar la posibilidad de elegir diferentes tecnologías sin aumentar el riesgo operativo. 

Esta posición resulta especialmente relevante para gobiernos, bancos y grandes empresas. Los modelos abiertos ofrecen mayor capacidad de adaptación y control, pero su incorporación necesita evaluaciones, monitoreo y reglas claras para impedir filtraciones o accesos indebidos.

La ciberseguridad será uno de los grandes mercados

La mayor autonomía de los sistemas convierte a la seguridad informática en una oportunidad y, simultáneamente, en una amenaza. Jensen Huang, CEO de Nvidia, afirmó durante la conferencia que, después de la programación, la ciberseguridad puede convertirse en la próxima gran aplicación comercial de la inteligencia artificial.

Los mismos modelos capaces de escribir código pueden identificar errores, encontrar vulnerabilidades y responder automáticamente ante ataques. A diferencia de un asistente que se activa con una consulta, los sistemas de defensa deben permanecer funcionando permanentemente, lo que abre un mercado de servicios continuos para proveedores tecnológicos.

Pero también existe una contracara: los atacantes pueden utilizar IA para automatizar campañas, encontrar fallas y escalar operaciones. La seguridad deja así de ser un complemento y pasa a formar parte de la infraestructura indispensable para desplegar agentes inteligentes.

De la promesa tecnológica al examen financiero

La ausencia de Anthropic también generó atención entre los inversores, ante las expectativas por una eventual presentación para cotizar en bolsa. Una salida al mercado permitiría conocer por primera vez con mayor precisión sus ingresos contabilizados, costos de cómputo y necesidades de capital, datos fundamentales para evaluar las valuaciones alcanzadas por las empresas de modelos de frontera.

La Communacopia + Technology Conference dejó, en definitiva, una señal clara: la IA continúa siendo el principal motor de inversión de la industria tecnológica, pero está dejando atrás la etapa en la que cada anuncio era suficiente para entusiasmar al mercado.

El nuevo ciclo estará definido por la capacidad de las empresas para demostrar resultados, reducir costos y desplegar agentes confiables. La carrera tecnológica continúa acelerándose, aunque ahora deberá superar un examen adicional: probar que el extraordinario avance de los modelos también puede transformarse en un negocio económicamente sostenible.