La inteligencia artificial no gana por ser mejor: gana por ser más usada

Durante años hemos analizado la inteligencia artificial como si fuera solo una carrera tecnológica: mejores modelos, más datos, más potencia computacional. Bajo esa lógica, el liderazgo parecía reservado a quienes dominaran la frontera científica. Sin embargo, esa visión hoy resulta incompleta —y, en algunos casos, profundamente equivocada.

La evidencia reciente sugiere algo distinto y más inquietante: en inteligencia artificial, el uso masivo importa tanto como la sofisticación técnica. No porque la calidad del modelo no sea relevante, sino porque el valor económico de las plataformas modernas de IA está siendo amplificado por efectos de red indirectos, un fenómeno bien conocido en la economía, pero poco reconocido en el debate público sobre esta tecnología.

No todos los efectos de red son sociales

Cuando pensamos en efectos de red, solemos imaginar redes sociales o sistemas de pago: mientras más usuarios, más valiosa es la plataforma. En la inteligencia artificial el mecanismo es distinto. Aquí el valor no crece porque los usuarios interactúen entre sí, sino porque cada uso mejora el sistema.

Cada consulta, cada corrección implícita, cada reformulación de una instrucción genera información. Esa información permite ajustar el comportamiento del sistema, reducir errores recurrentes y mejorar su desempeño en contextos específicos. El resultado es un ciclo de retroalimentación positiva: más usuarios → más aprendizaje → menor costo de adaptación → más adopción.

Este aprendizaje inducido por el uso tiene consecuencias económicas profundas. A diferencia del entrenamiento tradicional —costoso, lento y altamente especializado—, el afinamiento sectorial ocurre de manera continua y con un costo marginal cercano a cero por usuario adicional. La escala deja de ser solo un resultado y se convierte en una ventaja competitiva estructural.

El dato incómodo: la escala ya es gigantesca

Las cifras ayudan a dimensionar este fenómeno. Las plataformas de IA generativa procesan hoy miles de millones de interacciones diarias. Cada una de ellas actúa como una señal informacional que mejora el sistema sin necesidad de entrenamientos dedicados por sector. Esto explica por qué nuevas aplicaciones aparecen en semanas o meses, y no en años.

Desde el punto de vista económico, esto equivale a una reducción drástica de los costos de adaptación tecnológica. Sectores completos —servicios profesionales, administrativos, legales, financieros— se vuelven viables para la automatización y la augmentación cognitiva sin grandes inversiones iniciales. La barrera de entrada cae, y con ella se acelera la difusión.

Estados Unidos y China: dos estrategias, un mismo resultado

El contraste entre Estados Unidos y China ilustra bien esta dinámica. Estados Unidos lidera la frontera tecnológica: modelos más sofisticados, mayores costos de entrenamiento, mayor concentración de talento científico. China, en cambio, ha priorizado la adopción masiva de soluciones de IA integradas en plataformas existentes de comercio, educación, manufactura y servicios.

Desde una lógica puramente tecnológica, esta segunda estrategia parecería inferior. Desde una lógica de efectos de red, es altamente racional. Maximizar el número de usuarios y la diversidad de usos acelera el aprendizaje, reduce costos y genera estandarización. La plataforma mejora porque se usa, no solo porque se investiga.

El resultado es que la ventaja competitiva ya no depende exclusivamente de quién diseña el mejor modelo, sino de quién logra que su tecnología sea adoptada primero y a mayor escala.

El viejo efecto demostración, versión siglo XXI

Este fenómeno no es completamente nuevo. En economía internacional, Paul Krugman describió hace décadas el llamado efecto demostración: las primeras empresas que invierten en un territorio reducen la incertidumbre para las que vienen después. La reputación se convierte en un activo.

La inteligencia artificial replica ese mecanismo, pero con una diferencia crucial: la adopción temprana no solo informa, también mejora activamente el sistema. Cada nuevo usuario reduce la incertidumbre para otros y, al mismo tiempo, eleva la calidad efectiva de la plataforma. La externalidad es doble: reputacional y productiva.

Por eso la difusión de la IA no es lineal. Una vez que se cruza cierto umbral de adopción, la dinámica se acelera y tiende a concentrarse. Ignorar esto es subestimar la velocidad y la direccionalidad del cambio tecnológico actual.

¿Qué significa esto para países como Costa Rica?

Aquí aparece la pregunta incómoda para muchas economías abiertas y pequeñas: ¿es necesario desarrollar modelos fundacionales para capturar valor en la era de la IA? La respuesta, a la luz de esta evidencia, es no.

Lo estratégico no es competir por la frontera científica, sino insertarse en la cadena de valor de la adopción, adaptación y uso intensivo de la IA. Centros de servicios, soporte técnico, entrenamiento aplicado, integración de sistemas, cumplimiento regulatorio y servicios empresariales basados en IA son actividades donde el aprendizaje colectivo y la reputación cuentan tanto como la investigación básica.

Los datos de inversión extranjera directa muestran que los proyectos asociados a la IA crecen con mayor rapidez en servicios profesionales y administrativos que en manufactura pura. No se trata solo de tecnología, sino de reducción de costos de coordinación, estandarización de procesos y escalabilidad cognitiva.

Política pública: menos épica, más estrategia

Desde esta perspectiva, la política pública debería enfocarse menos en anuncios grandilocuentes sobre soberanía tecnológica y más en condiciones habilitantes concretas: capital humano, marcos regulatorios claros para servicios digitales, infraestructura confiable y ecosistemas de adopción.

La pregunta relevante ya no es “¿podemos crear el próximo gran modelo?”, sino “¿podemos convertirnos en una plataforma atractiva para que la IA se use, se adapte y escale desde aquí?”. La diferencia entre ambas preguntas es la diferencia entre participar en la transformación o quedar como espectador.

La idea central

La ventaja real no está donde creemos.

La inteligencia artificial no se consolida solo porque sea mejor, sino porque se usa más. Y al usarse más, mejora, se abarata y se vuelve estándar. Esa es la lógica económica que está detrás de la actual carrera tecnológica.

Entender esto no es un ejercicio académico. Es una condición necesaria para diseñar estrategias de desarrollo, atracción de inversión y posicionamiento productivo en una economía global que ya está siendo reconfigurada por efectos de red invisibles para quienes siguen mirando solo la frontera tecnológica.

La historia económica es clara: las tecnologías con efectos de red tienden a concentrarse rápido y a definir trayectorias de largo plazo. La inteligencia artificial no es la excepción. La diferencia es que, esta vez, el uso es la ventaja.

En la economía digital, la frontera tecnológica importa menos que la frontera de adopción.