La nueva medición de la Inteligencia Artificial: cuando la IA ya no se mide en inteligencia

De los benchmarks a los gigawatts: por qué Chile y Latinoamérica deben repensar cómo evalúan y adoptan la IA.

Introducción

Durante años, la conversación sobre Inteligencia Artificial estuvo dominada por una pregunta casi obsesiva:¿qué modelo es más inteligente?

Comparábamos versiones, parámetros, benchmarks y rankings como si la IA fuera solo una competencia académica o de software. Pero ese marco quedó corto. Hoy, la IA ya no se define únicamente por su capacidad de responder preguntas o generar textos, sino por algo mucho más concreto y material:

infraestructura, energía y poder de cómputo.

Este cambio de medición no es técnico, es estratégico, y tiene implicancias profundas para países como Chile y, en general, para Latinoamérica.

La IA entra en su fase de “industria pesada”

Un reciente análisis de Epoch AI pone cifras donde antes solo había intuiciones. Según sus estimaciones, la capacidad global de cómputo en IA equivale hoy a más de 15 millones de GPUs Nvidia H100, considerando distintos tipos de aceleradores de IA vendidos por los principales actores del mercado.

Más aún:el consumo energético asociado a estos chips supera los 10 gigawatts, incluso antes de sumar servidores, redes y centros de datos completos.

Para dimensionarlo: estamos hablando de un consumo comparable —o superior— al de ciudades completas.

La IA dejó de ser liviana.Se volvió infraestructura crítica.

Por qué este dato debería importar en Chile y LATAM

En regiones como Estados Unidos, China o Europa, la conversación sobre IA ya está íntimamente ligada a:

• energía,

• soberanía tecnológica,

• capacidad industrial,

• y seguridad estratégica.

En cambio, en gran parte de Latinoamérica —y Chile no es la excepción— seguimos hablando de IA como si fuera solo:

• licencias,

• capacitaciones,

• pilotos aislados,

• o “proyectos innovadores”.

El problema es que la cuenta real se paga en otro lado:

• en la matriz energética,

• en la dependencia de proveedores externos,

• en la concentración de capacidades críticas fuera del país.

Chile, por ejemplo, ya enfrenta tensiones estructurales en energía: minería, industria, crecimiento urbano y ahora centros de datos compiten por los mismos recursos. Ignorar el impacto energético de la IA no es ingenuo: es riesgoso.

El error conceptual más común: confundir IA con software

Uno de los errores más frecuentes —y más costosos— es tratar la IA como si fuera un sistema tradicional de software.

Pero la IA moderna, especialmente la basada en modelos grandes, se parece mucho más a:

• una planta industrial,

• una operación logística compleja,

• o una infraestructura crítica.

Cada decisión técnica tiene consecuencias aguas abajo:

• costos recurrentes,

• consumo energético continuo,

• obsolescencia acelerada,

• dependencia tecnológica.

Cuando un país, una institución pública o una empresa adopta IA sin entender esta dimensión, no está innovando: está comprometiendo recursos futuros sin una evaluación completa.

Medir mal lleva a decidir mal

Si seguimos midiendo la IA solo por:

• “qué tan bien responde”,

• “qué tan moderno es el modelo”,

• “qué proveedor está de moda”, entonces las decisiones estratégicas también serán superficiales.

La nueva medición de la IA obliga a hacerse otras preguntas, mucho más incómodas pero necesarias:

• ¿cuánta energía requiere realmente esta solución?

• ¿qué parte del control tecnológico estamos cediendo?

• ¿qué capacidades estamos desarrollando internamente?

• ¿esto escala o solo luce bien en una presentación?

Estas preguntas no frenan la innovación.La hacen sostenible.

Un cambio de mentalidad urgente

Este primer punto es clave para el resto de la conversación que viene. Antes de hablar de proveedores, modelos, o incluso regulación, Chile y Latinoamérica necesitan cambiar el marco mental con el que evalúan la IA.

La IA moderna no se mide solo en inteligencia artificial.Se mide en:

• energía,

• infraestructura,

• capacidad de decisión,

• y visión de largo plazo.

  
  

En los próximos artículos profundizaremos en dos temas críticos:

1. cómo se puede despilfarrar dinero público y privado en IA sin darse cuenta,

2. y qué significa pensar una estrategia de IA inteligente para países que no juegan en la liga de los gigantes, pero tampoco quieren quedar atrapados en la dependencia.

Porque en la carrera actual, no gana quien usa la IA más grande,sino quien la usa con mayor inteligencia estratégica.