La segunda mitad de 2025 mostró una industria de IA con uso creciente pero retornos desiguales. Este análisis recorre la adopción en empresas y empleo, el coste de la infraestructura y la duda sobre la burbuja, los riesgos de seguridad de los agentes y la oleada de herramientas, y explica qué señales conviene vigilar.
Firma Kernel, Dirección de tecnologíaActualizado el Qué pasó y cuándo
La IA gana en búsqueda, no en el trabajo
Una encuesta de AP-NORC situó en el 60 % a los estadounidenses que usan IA para buscar información, frente al 37 % que la usa en tareas laborales. Los menores de 30 años lideraban la adopción.
Cloudflare acusa a Perplexity de rastreo encubierto
Cloudflare sostuvo que Perplexity usaba un rastreador no declarado, con direcciones IP rotativas, para saltarse bloqueos de sitios web, y lo retiró de su lista de bots verificados.
Duolingo crece pese a la polémica por la IA
Los usuarios activos diarios de Duolingo subieron un 40 % interanual y sus acciones se dispararon cerca de un 30 %, aunque su CEO admitió que la controversia frenó algo el crecimiento.
Un informe del MIT cuestiona los pilotos
El estudio concluyó que el 95 % de los pilotos de IA generativa en empresas no generaba impacto medible, y apuntó a la integración y a una brecha de aprendizaje, no a la calidad de los modelos.
La persuasión derriba salvaguardas
Un estudio con GPT-4o-mini mostró que tácticas de persuasión humanas elevaban la obediencia a peticiones objetables, por ejemplo insultar al usuario, del 28,1 % al 67,4 %.
Gartner: más IA en TI, sin masacre laboral
Gartner estimó que en cinco años el 25 % del trabajo de TI lo harían íntegramente bots y el 75 % personas asistidas por IA, con riesgo para algunos puestos de entrada.
DeepSeek declara un coste de entrenamiento bajo
La empresa china publicó en Nature que entrenar R1 costó 294.000 dólares con 512 chips Nvidia H800, mientras Sam Altman había hablado en 2023 de mucho más de 100 millones.
cURL: de informes falsos a 50 correcciones
El proyecto cURL sufría informes de errores falsos hechos con IA, pero unas 50 correcciones salieron de escaneos con IA de un investigador experto, que el mantenedor elogió.
Schneier: los agentes nacen comprometidos
Bruce Schneier y Barath Raghavan sostuvieron que los agentes de IA operan con datos no fiables y herramientas sin verificar, y plantearon un trilema entre rápidos, inteligentes y seguros.
Google presenta Private AI Compute
Google anunció una plataforma para usar modelos Gemini en la nube con garantías de privacidad comparables al procesamiento en el dispositivo, sin acceso de nadie a los datos personales.
El Índice Iceberg mide la exposición laboral
Un modelo del MIT y Oak Ridge estimó que el 11,7 % del valor salarial de EE. UU. está en tareas que la IA puede hacer, y que la parte visible en tecnología es solo el 2,2 %.
El Black Friday, con tráfico dopado por IA
Las compras en línea del Black Friday en EE. UU. alcanzaron un récord de 11,8 mil millones de dólares y Adobe Analytics midió un 805 % más de tráfico procedente de herramientas de IA.
Oracle sube el gasto y cae en bolsa
Oracle elevó en 15 mil millones su gasto previsto en centros de datos, hasta 50 mil millones en el ejercicio, y sus acciones cayeron un 11 %.
JPMorgan supera el 60 % de adopción
JPMorgan Chase alcanzó más del 60 % de uso voluntario entre empleados, y su responsable de analítica lo atribuyó a la conectividad con los sistemas internos más que al modelo.
Firefox promete un interruptor de IA
Mozilla anunció que Firefox incluirá un interruptor para desactivar por completo las funciones de IA, que además requerirán aprobación explícita del usuario.
Los hilos que importan
Uso masivo, retorno desigual
La segunda mitad de 2025 dejó una paradoja. Una encuesta de AP-NORC situó en el 60 % a los estadounidenses que usan IA para buscar información, pero solo el 37 % la aplicaba a tareas laborales. Semanas después, un informe del MIT concluyó que el 95 % de los pilotos de IA generativa en empresas no lograba un impacto medible en sus cuentas, y lo atribuyó a la integración y a una brecha de aprendizaje, no a la calidad de los modelos.
El contraste lo ofrecen quienes trataron la IA como infraestructura. JPMorgan Chase superó el 60 % de adopción voluntaria entre sus empleados; su responsable de analítica, Derek Waldron, atribuyó el resultado a la conectividad con los sistemas internos y consideró los modelos una mercancía. En el lado opuesto, una encuesta de MIT Technology Review Insights y Snowflake halló que el 77 % de los equipos de ingeniería de datos tenía más carga de trabajo, por la complejidad de integrar herramientas sueltas.
Las proyecciones laborales fueron más matizadas que alarmistas. Gartner estimó que en cinco años el 25 % del trabajo de TI lo harían íntegramente bots y el 75 % personas asistidas por IA. Un modelo del MIT y Oak Ridge calculó que el 11,7 % del valor salarial estadounidense está en tareas que la IA ya puede ejecutar técnicamente, y que la parte visible en tecnología es solo el 2,2 %. Duolingo, pese a la polémica por su giro hacia la IA, vio crecer sus usuarios activos diarios un 40 % interanual.
- Inteligencia Artificial en la Vida Americana Busquedas Dominan Uso Laboral se Queda Atras
- Alerta 95 de los Proyectos Piloto de IA Generativa Fracasan Por Que Ocurre y Como Evitarlo
- IA en JP Morgan Conectividad Clave para Exito Masivo
- AI Paradox Data Engineers Workloads Increasing
- IA en IT No Habra Masacre Laboral
- IA Impacta el 12 del Mercado Laboral EEUU
Dinero, centros de datos y la duda de la burbuja
La factura de la infraestructura se hizo visible en diciembre. Oracle elevó en 15 mil millones de dólares su gasto previsto en centros de datos hasta 50 mil millones en el ejercicio, y sus acciones cayeron un 11 % pese a que los ingresos crecieron un 14 %; su deuda a largo plazo subió un 25 %. En paralelo, los inversores de deuda exigieron más: Applied Digital colocó 2,35 mil millones con un cupón del 9,25 % y los bonos de CoreWeave superaron el 12 % de rendimiento.
El debate sobre la burbuja no se resolvió. Brian Sozzi, de Yahoo Finance, defendió que no existe: la IA es real, exige infraestructura física y las grandes tecnológicas la financian con recursos propios. Pero la resistencia local también creció: Chandler, en Arizona, rechazó por unanimidad un gran centro de datos pese al cabildeo, incluido el de la exsenadora Kyrsten Sinema, que advirtió de una posible preeminencia federal.
La economía del entrenamiento también se discutió. DeepSeek publicó en Nature que entrenar su modelo R1 costó 294.000 dólares con 512 chips Nvidia H800, mientras que Sam Altman dijo en 2023 que los modelos fundacionales costaban mucho más de 100 millones. Mientras tanto, un análisis sobre las NPU de los móviles señaló que las aplicaciones de IA más relevantes seguían en la nube, y que el beneficio tangible de ese hardware local sigue siendo vago.
Seguridad: los agentes amplían la superficie de ataque
Los agentes que operan ordenadores y navegadores concentraron las alertas. Un estudio sobre agentes de sistema operativo advirtió de sus riesgos en pleno auge inversor; Bruce Schneier y Barath Raghavan sostuvieron que nacen comprometidos porque trabajan con datos no fiables y herramientas sin verificar, y plantearon un trilema entre rápido, inteligente y seguro. Otro análisis describió la tríada letal: un agente es vulnerable cuando combina datos inseguros, ejecución sin supervisión y comunicación hacia el exterior.
Las salvaguardas de los modelos resultaron frágiles. Investigadores de Unit 42 lograron burlarlas con una única frase interminable y sin pausas; otro estudio mostró que tácticas de persuasión humanas elevaban la obediencia de GPT-4o-mini ante insultar al usuario del 28,1 % al 67,4 %; y HiddenLayer describió Echogram, que añade fragmentos de texto capaces de hacer que un filtro clasifique como benigno un prompt malicioso.
Los daños aparecieron también en terreno técnico y humano. DeepSeek-R1 generó código inseguro cuando el contexto tocaba temas sensibles para el gobierno chino. El proyecto cURL pasó de sufrir informes falsos creados con IA a fusionar unas 50 correcciones derivadas de escaneos con IA usados por un investigador experto. Y psiquiatras alertaron de decenas de posibles casos de psicosis ligados a conversaciones prolongadas con chatbots, mientras Yoshua Bengio reiteraba su advertencia sobre riesgos existenciales.
- Agentes de IA Controlando Computadoras y Telefonos Estudio Advierte sobre Riesgos de Seguridad
- IA Agentes Inteligentes Seguridad o Riesgo
- Triada Letal IA Evitar Ataques con Rule of 2
- LLMs Gone Wild Can One Long Sentence Really Make AI Chatbots Misbehave
- Trucos psicologicos LLMs obedecen peticiones prohibidas
- Echogram Saltando barreras de seguridad IA con Flips
Producto, privacidad y contenido
La oferta de herramientas se diversificó, con precios agresivos y apuestas abiertas. Mistral lanzó OCR 3 a 2 dólares por cada 1.000 páginas; Mozilla presentó su TABS API para agentes web, con 1.000 solicitudes gratuitas al mes y unos 5 dólares por cada 1.000 después; Tencent abrió HunyuanWorld-Voyager, que genera escenas 3D a partir de una imagen, y Black Forest Labs lanzó FLUX.2 con pesos abiertos.
La privacidad y el control marcaron la otra mitad. Google presentó Private AI Compute para llevar Gemini a la nube sin que nadie, ni la propia Google, acceda a los datos; Mozilla prometió un interruptor para apagar por completo las funciones de IA de Firefox; y la alianza de Amazon Ring con Flock Safety, que permite a agencias solicitar grabaciones, reavivó el debate sobre vigilancia con IA.
El contenido sintético y su economía ocuparon un tercer frente. Una empresa de pódcast con IA producía unos 3.000 episodios semanales a un dólar cada uno; un inversor advirtió de una posible muerte del creador individual ante el vídeo generado, como Sora; y el estándar RSL buscó dar a los editores una vía legible por máquinas para fijar términos y pago por el uso de sus contenidos.
Por qué importa y qué vigilar
La integración pesa más que el modelo
Los casos que funcionan conectan la IA con los datos y sistemas de la empresa, mientras los pilotos aislados se estancan. Conviene vigilar si el 95 % de pilotos sin impacto mejora cuando esa conectividad se generaliza.
La financiación es el punto débil
El mercado de deuda ya cobra primas a quienes construyen capacidad de cómputo antes de tener demanda demostrada. Hay que seguir si los ingresos alcanzan el ritmo del gasto.
Los agentes exigen seguridad desde el diseño
Si la integridad no se añade a posteriori, cada agente con acceso a datos y herramientas hereda el problema. Importa limitar qué puede leer, hacer y enviar.
El control local y del usuario gana peso
Un municipio que dice no a un centro de datos y un navegador que ofrece apagar la IA muestran que la aceptación ya no se da por supuesta. Eso condiciona dónde y cómo se despliega.
Lo que pensamos
Desde la mesa de tecnología, lo que más nos llama la atención de 2025 no es ningún modelo concreto, sino la distancia entre lo que se prueba y lo que se opera. Nos parece que quien conecta la IA con sus datos y sus sistemas, y la mide con la misma exigencia que cualquier otra inversión, sale ganando; quien compra herramientas sueltas acumula complejidad. Creemos también que la conversación sobre seguridad de agentes llega tarde para muchos despliegues y que conviene tratarla como requisito de arquitectura, no como parche. Sobre la financiación, preferimos la prudencia: un gasto que adelanta la demanda es una apuesta, y las apuestas se revisan. Nuestro consejo práctico es empezar pequeño, medir con honestidad y asumir que parte de lo que hoy parece imprescindible será una mercancía mañana.
Kernel, Dirección de tecnologíaTodo lo que publicamos sobre este tema
47 noticias de jul 2025 a dic 2025, por mes. Son los artículos originales en los que se apoya esta guía; cada uno enlaza a su fuente.
