La IA propone miles de remedios en días: los ensayos, los permisos y los cables siguen tardando años

McKinsey, la consultora de estrategia estadounidense, publicó en septiembre la sexta edición de su informe anual de tecnología, Technology Trends Outlook 2026 (Panorama de tendencias tecnológicas). La frase que lo ordena está en la introducción y habla de la inteligencia artificial: “Su velocidad es también su mayor obstáculo”.

Es lo contrario de lo que se escucha en los escenarios. El 2 de septiembre, Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, les dijo a los ministros del G20 que el trabajo que una empresa nueva hacía en tres meses hoy se resolvería en unos 17 minutos.

La cuenta de Altman puede ser cierta y no cambiar nada. Todo lo que la IA apura desemboca en algo que sigue a su ritmo de siempre: un ensayo clínico, un permiso, un transformador. Ahí se forma la fila, y cualquiera que haya hecho un trámite sabe cómo sigue.

La IA acorta el descubrimiento, no el ensayo clínico

En la industria farmacéutica, según el informe, la IA ya propone miles de candidatos a medicamento en el tiempo que antes demandaba generar un puñado. Lo que no comprime son los años de validación en laboratorio, los ensayos con pacientes y la revisión de los reguladores que vienen después.

Llevar un fármaco al mercado, según el mismo documento, todavía exige más de 10 años y entre USD 1.300 millones y USD 2.600 millones, con tasas de fracaso altas. McKinsey admite que los medicamentos descubiertos con IA muestran hasta ahora resultados clínicos limitados, aunque los laboratorios apuestan fuerte por esa vía.

Y suma un efecto que no figura en ningún folleto: en muchos casos, la IA agrava el embudo, porque entrega más candidatos prometedores de los que el sistema puede probar.

El cuello de botella de la IA es un transformador

La segunda fila es eléctrica. McKinsey proyecta que la demanda de energía de la infraestructura de IA en Estados Unidos pasará de unos 30 gigavatios en 2025 a más de 90 en 2030, el equivalente a lo que hoy consume todo California. Los centros de datos explicarían el 14% de la demanda eléctrica del país, contra el 3% de 2022.

Generar esa energía es la parte fácil. Un centro de datos se construye antes que las líneas, las subestaciones y los transformadores que lo alimentan, y en muchos mercados un transformador tiene más de dos años de espera.

La Agencia Internacional de Energía contó en febrero más de 2.500 gigavatios de proyectos frenados en el mundo, entre energía renovable, baterías y grandes consumidores, que aguardan conexión a la red.

El que puede pagar se saltea la fila. El 22 de junio, la petrolera Chevron anunció un contrato a 20 años con Microsoft: una central a gas de unos 2,67 gigavatios en el oeste de Texas, dedicada a un solo centro de datos. La primera entrega está prevista para 2028 y Chevron aún debe confirmar la inversión final.

Las emisiones totales de Microsoft subieron 25% en su último año fiscal, por la expansión de sus centros de datos y un cambio en cómo contabiliza la energía renovable que compra, según la propia empresa.

En algunas regiones, agrega McKinsey, la demanda de estos centros ya contribuyó a subas notables en el precio de la electricidad. Quién paga los cables nuevos, el informe no lo dice.

Más código no es más producto

Donde la IA avanzó más, la programación, el patrón se repite. Un estudio de los economistas Mert Demirer, Leon Musolff y Liyuan Yang, publicado por la Oficina Nacional de Investigación Económica de Estados Unidos (NBER, por su sigla en inglés) y actualizado en septiembre, siguió a más de 500.000 programadores en tres generaciones de herramientas de IA.

Con las herramientas más autónomas, la actividad de escritura de código subió 240%. Los productos lanzados, 30%. En las tiendas de aplicaciones, los autores encontraron muchos más títulos nuevos y ningún aumento en el uso total.

Escribir dejó de ser el límite. Revisar, probar y poner en marcha lo escrito sigue a cargo de personas, y McKinsey advierte que las empresas se están llenando de código frágil que nadie alcanzó a verificar.

El diagnóstico lo firma quien cobra por la cura

Conviene leer el informe sabiendo quién lo escribe. McKinsey vive de ayudar a las empresas a absorber tecnología, y un mundo donde el límite es la absorción es un mundo que la necesita. Su receta, rediseñar la operación desde adentro, es también su catálogo de servicios.

Eso no vuelve falso el diagnóstico. Los números que lo sostienen son de la Agencia Internacional de Energía, de economistas académicos y de un contrato anunciado por las propias empresas.

A mi lectura, lo que queda sin resolver es otra cosa: la fila no es igual para todos. Una tecnológica puede comprarse una central eléctrica. Un ensayo clínico no tiene carril rápido a ningún precio.

La IA dejó de competir contra sus propios límites. Compite contra un transformador con dos años de espera, un regulador con su calendario y un paciente al que hay que observar durante años. El ritmo de una tecnología lo fija lo más lento que toca.