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Todos buscan oro en la inteligencia artificial, pero pocos saben dónde cavar

La inteligencia artificial de punta se volvió un commodity. El verdadero diferencial ya no está en el modelo, sino en la capacidad de los equipos para adoptarlo y transformarlo en impacto real en el negocio.

Diego Jolodenco

En 1849, cientos de miles de personas cruzaron el continente en busca de oro en California. La llamada "fiebre del oro" dio origen a una de las mayores migraciones masivas de la historia de Estados Unidos. La mayoría regresó con las manos vacías. Quienes construyeron las grandes fortunas -y lograron sostenerlas en el tiempo- fueron otros. Como Samuel Brannan, que vendía picos, palas y suministros, o Levi Strauss, que fabricaba pantalones resistentes para los mineros. Mientras todos competían por encontrar la veta más prometedora, ellos entendieron que el negocio más rentable no estaba en encontrar oro, sino en proveer las herramientas que todos necesitaban para poder hacerse de él.

Casi dos siglos después, algo similar está ocurriendo con la inteligencia artificial.

La convergencia de los modelos

Cada semana aparece un nuevo modelo, una nueva herramienta o una nueva promesa de revolución. Muchas empresas sienten que deben correr detrás de la última novedad para no quedarse afuera. Pero esa carrera parte de una premisa equivocada: creer que la ventaja competitiva está en dar acceso a sus equipos a la mejor IA.

Los modelos más avanzados evolucionan a una velocidad inédita y las diferencias entre ellos son cada vez menores. El AI Index 2026 de Stanford -el reporte más citado en estos días- sugiere que la mayoría está cavando en el lugar equivocado.

El primer hallazgo es demoledor para esa lógica. Los modelos de frontera convergieron: a marzo de 2026, el mejor del mundo aventaja al que lo persigue por apenas 2,7%. En la práctica, la inteligencia de punta se volvió un commodity. Tener acceso "al mejor modelo" dejó de ser una ventaja competitiva, porque el mes que viene el liderazgo cambia de manos y la diferencia es marginal. Apostar todo a un modelo es como apostar a un solo minero en 1849: podés acertar pero no es mucho lo que un solo minero, por bueno que sea, puede lograr.

El segundo dato debería desvelar a cualquier directorio. El valor que la IA generativa les genera a los consumidores estadounidenses trepó a US$ 172.000 millones anuales, contra US$ 112.000 millones el año previo, y se produjo en su enorme mayoría con herramientas gratuitas o casi gratuitas. Leído al revés: se está creando una cantidad gigantesca de valor que las propias empresas que lo generan no consiguen capturar. Ese valor se escapa hacia los usuarios y hacia las pocas organizaciones disciplinadas que saben desplegar la IA donde efectivamente mueve la aguja. Crear valor con IA hoy es barato y relativamente fácil. Capturar ese valor es el verdadero desafío.

Acceso no es lo mismo que adopción

Y acá aparece la grieta más importante de todas. El 88% de las organizaciones ya adoptó IA en alguna medida. Pero el uso productivo real de agentes y automatizaciones -eso que promete hacernos más eficientes a todos- sigue siendo escaso.

La tecnología avanza dando saltos cuánticos, mientras las personas y los procesos cambian a paso de hombre.

La mayoría de las organizaciones ya compró licencias, habilitó plataformas o permitió el uso de inteligencia artificial. Sin embargo, eso no significa que estén transformando su forma de trabajar ni logrando un impacto significativo en sus resultados. No debemos confundir acceso con adopción. La adopción real, la que transforma los procesos y mueve la aguja del negocio, sigue siendo mucho más limitada. Entre contar con un recurso y usarlo bien hay un abismo, y ese abismo no es técnico, sino profundamente humano.

¿Cuáles son, entonces, los picos y palas de esta fiebre del oro? La respuesta fácil -y equivocada- es "Nvidia", "el hardware", "el modelo de turno". Pero si la inteligencia artificial avanza hacia la comoditización, el verdadero diferencial está en otro lugar: en las organizaciones capaces de desarrollar equipos preparados para incorporar estas herramientas, adaptarlas a sus procesos y convertirlas en resultados concretos. No la máquina, sino la capacidad de usarla.

Esta es una ventaja que no depende de qué modelo lidere el ranking el mes que viene. Las tecnologías van a cambiar, pero la capacidad de aprender, experimentar y aplicar nuevas herramientas seguirá siendo un factor diferencial para cualquier compañía que quiera capturar el valor de la inteligencia artificial.

La lección de 1849 nunca fue "no busques oro". Fue entender dónde estaba el valor que perdura. Hoy ese valor no está en el modelo que elijas -van a terminar pareciéndose todos- ni en la herramienta que compres. Está en construir la capacidad humana para desplegar lo que venga. Las empresas que ganan esta carrera no son las que tienen licencias y créditos de la mejor IA, sino las que tienen los mejores colaboradores, capaces de sacarle provecho. En esta fiebre del oro conviene asegurarse de que tu equipo sabe cómo y dónde cavar.

Lula versus Bolsonaro: las 4 variables que JP Morgan marca para el balotaje

Lula versus Bolsonaro: las 4 variables que JP Morgan marca para el balotaje
  • Finanzas públicas. La deuda bruta ronda el 83% del PIB, contra cerca del 74% a fines de 2022; el resultado primario sigue en rojo (-0,4%) y los intereses se acercan al 9% del PIB. El crecimiento se enfrió de más del 3% a cerca del 2%.
  • Déficit fiscal. Lula propone mantener el esquema actual y sumar ingresos con más progresividad impositiva; Bolsonaro, achicar el Estado, contener el gasto y reformar las reglas fiscales.
  • Trump y los aranceles. Según el banco, un triunfo de Bolsonaro, más cercano a Washington, podría acelerar su reducción (son del 50% actualmente); con Lula, un cambio en el corto plazo sería menos probable.
  • Los apoyos. Es clave el reparto de apoyos de los candidatos eliminados, que suelen definirse en la primera semana y pueden mover votos en el nordeste, el sudeste y Minas Gerais.

YPF busca producir combustible sostenible para aviones y negocia con TotalEnergies

YPF busca producir combustible sostenible para aviones y negocia con TotalEnergies
  • Acuerdo en negociación. YPF busca que TotalEnergies sea el comprador (offtaker) del combustible de aviación sostenible que produciría en la refinería de San Lorenzo, Santa Fe.

  • U$S 500 millones de inversión. El proyecto busca transformar la refinería en una biorrefinería para producir SAF y HVO, y sería presentado al RIGI.

  • Cambio de escala. El proyecto incluye a Santa Fe Bio, sociedad que YPF comparte en partes iguales con Essential Energy Holdings. La incorporación de TotalEnergies podría acelerar la inversión y ampliar la capacidad de producción.

  • Una apuesta exportadora. TotalEnergies es uno de los principales productores europeos de SAF y proyecta producir más de 500.000 toneladas anuales en 2028. El proyecto de San Lorenzo podría posicionar a Argentina en un mercado de combustible sostenible para aviación con demanda creciente.

Cuánto invirtieron los productores para sembrar la campaña 2025/26

Cuánto invirtieron los productores para sembrar la campaña 2025/26
  • Inversión agrícola. Sembrar la campaña 2025/26 demandó una inversión de U$S14.747 millones, un 6,2% más que el ciclo previo, según un informe de la Bolsa de Comercio de Rosario.
  • Superficie. Se estiman 39,9 millones de hectáreas (Mha) de siembra entre trigo, cebada, girasol, maíz, soja y sorgo, un 4,8% interanual y el mayor registro de la historia considerando este conjunto de cultivos.
  • Gruesa y fina. Dentro de la gruesa, la siembra de maíz marcó un máximo histórico con 11 Mha, para una producción estimada en 70,5 millones de toneladas; y el área sembrada con girasol fue la más elevada en 26 años, de 3,2 Mha. En la fina, el trigo tuvo su máxima superficie en 29 años, con 7,1 Mha.

Las exportaciones de lana crecieron 28% en volumen y el 66% en valor durante la zafra 2025/2026

Las exportaciones de lana crecieron 28% en volumen y el 66% en valor durante la zafra 2025/2026
  • Exportaciones de lana argentina. Crecieron entre julio de 2025 y junio de 2026 un 28% en volumen, con 39.730 toneladas; y un 66% en valor, por U$S 189,6 millones.. En la zafra 2024/2025 se habían exportado 31.088 toneladas por U$S 114,3 millones. Mayor es el incremento comparado con la zafra 2023/2024, con una suba del 69% en volumen y del 101,4% en las divisas generadas.
  • Principales destinos. China lidera el comercio de lana sucia y la Unión Europea el mercado de lana peinada, de acuerdo a un informe de la Secretaría de Agricultura, Ganadería y Pesca del Ministerio de Economía de la Nación
  • Nueva zafra. Durante el período julio - agosto de 2026, las exportaciones de lana experimentaron un crecimiento interanual de 39% en volumen, por 6.901 toneladas base sucia, y 103% en valor, por U$S 37,4 millones.