Reacción negativa contra la IA está creciendo: así es como las empresas inteligentes pueden adaptarse

Si hace dos años me hubieras dicho que la generación Z y las más jóvenes serían el grupo demográfico más hostil contra la inteligencia artificial (IA), te habría tomado por loco. Sin duda, la generación más joven, que siempre ha sido más hábil con la tecnología, querría aprovechar esa ventaja y adoptarla, lo que potencialmente les permitiría ser más competentes, productivos y, sobre todo, más empleables.

Pero eso no es lo que está sucediendo. En mayo, los estudiantes abuchearon a los oradores en las ceremonias de graduación de todo el país cuando mencionaron la IA.

El presidente de Google, Eric Schmidt, fue abucheado cuando intentó sugerir a los graduados de la Universidad de Arizona que la IA tiene el potencial de cambiar el mundo. Gloria Caulfield, vicepresidenta de alianzas estratégicas de la firma de inversión y promotora inmobiliaria Tavistock, provocó abucheos en un discurso de graduación en la Universidad de Florida Central cuando comparó el auge de la IA con la Revolución Industrial. Y los estudiantes de la Universidad Estatal de Middle Tennessee gritaron a Scott Borchetta, director ejecutivo de Big Machine Records, solo por mencionar la IA.

La adopción de IA está disminuyendo

Los datos demuestran que esto va más allá de las anécdotas. Una reciente encuesta de Gallup que medía la adopción de la IA y las actitudes entre la Generación Z reveló que el entusiasmo por la IA ha disminuido significativamente durante el último año, del 36% al 22%. Además, el descontento hacia la IA está en aumento, del 22% al 31%. Si bien otros grupos de edad también se muestran escépticos ante la IA, el hecho de que la generación más joven de trabajadores esté experimentando un descenso tan drástico en su actitud hacia una nueva tecnología no tiene precedentes.

Es evidente que la industria de la IA se enfrenta a un grave problema de relaciones públicas, y esto ocurre en un momento crucial. Con el creciente sentimiento anti-IA y las elecciones de mitad de mandato acercándose, varios políticos están apoyando iniciativas para detener o, al menos, ralentizar la construcción de centros de datos: las instalaciones que proporcionan a la IA la potencia informática necesaria para funcionar. Si la capacidad se reduce hasta el punto de no poder satisfacer la demanda, el aumento del coste de la potencia informática limitará seriamente el potencial de la IA en diversos sectores, incluidos los medios de comunicación.

La brecha de infraestructura

De hecho, eso ya está empezando a suceder. Cualquiera que use Claude con regularidad conoce el problema de las interrupciones repetidas; el panel de estado del servicio muestra una cantidad alarmante de errores en los últimos 90 días. La revolución de Claude Code ha provocado que la demanda de la IA de Anthropic se haya disparado en 2026. Si bien la empresa está tomando medidas para satisfacer esa demanda (incluido un acuerdo para comprar potencia de cálculo a SpaceX de Elon Musk), también dejó de permitir que los desarrolladores aprovecharan sus suscripciones a Claude para software de terceros.

Estas configuraciones a veces pueden consumir miles de dólares en potencia de cálculo para la relativamente barata suscripción mensual de Claude Max de 200 dólares. Ahora tienen que usar la plataforma de Anthropic o pagar por uso.

Esa decisión enfureció a mucha gente, pero lo más importante es que los está obligando a replantearse lo que han construido. Quizás deban optar por un modelo más económico (tal vez de código abierto), encontrar la manera de utilizar la plataforma Claude o cerrarla definitivamente.

Este tipo de encrucijada era probablemente inevitable: a medida que aumenta la demanda de IA, las lagunas en el acceso a la computación gratuita seguirán cerrándose. Sin embargo, si la capacidad de procesamiento fuera abundante y barata, no estaría ocurriendo tan rápidamente. Al menos ese es el argumento de la industria que ha impulsado proyectos de infraestructura multimillonarios como Stargate de OpenAI. Para que la IA cumpla sus promesas, la capacidad de procesamiento debe fluir sin cesar. Esto implica más centros de datos y más centrales eléctricas para mantenerlos en funcionamiento.

Preocupaciones medioambientales por la IA

No es de extrañar, entonces, que las preocupaciones medioambientales sean una de las principales razones del enfado de la Generación Z con la IA. Hace meses escribí que el enorme consumo energético de la IA se estaba convirtiendo en un grave problema de relaciones públicas, y desde entonces la situación no ha hecho más que agravarse. Y no se trata solo de un tema de debate entre políticos y podcasters: en las empresas a las que asesoro sobre la adopción de la IA, las preocupaciones de los trabajadores sobre el impacto medioambiental surgen constantemente en las encuestas internas. Incluso puede estar influyendo en algunas decisiones sobre si utilizar o no la IA.

Existe un debate sobre si las preocupaciones sobre la contaminación y el consumo de agua son exageradas, pero incluso si lo fueran, el creciente costo de la computación es real. Los líderes a la vanguardia de la transformación de la IA en sus empresas han superado la etapa de simplemente dar a cada empleado una cuenta de ChatGPT; buscan ayudar a su fuerza laboral a avanzar rápidamente con procesos basados ​​en agentes, flujos de trabajo automatizados y prototipado rápido mediante codificación Vibe. Incluso podrían estar animando a sus ingenieros a obsesionarse con el ” tokenmaxxing “.

Hacer que el cálculo cuente

Desconocemos cómo evolucionará la política en torno a los centros de datos, pero algo que los líderes en IA pueden hacer ahora es mejorar su gobernanza. Esto va más allá de simplemente capacitar a su personal en las herramientas y las capacidades de los diferentes modelos (aunque esto también es importante). Implica encontrar el equilibrio adecuado entre experimentación y progreso: los trabajadores necesitan la libertad de innovar sus propios flujos de trabajo, pero la organización también debe garantizar que la capacidad de procesamiento que adquiere se utilice de forma eficiente. Esto no se limita a “mantener los costos bajos”, sino que implica saber que, si bien el costo puede ser elevado, el resultado valdrá la pena.

A través de mi trabajo de consultoría con empresas de medios y agencias de relaciones públicas, he visto cómo esto puede funcionar en la práctica. Una agencia realizó un proyecto piloto con una herramienta de codificación de ambientes: su uso se disparó inicialmente a medida que los empleados experimentaban y exploraban los límites de la plataforma. Inevitablemente, varios equipos e individuos terminaron desarrollando herramientas similares, pero gracias a una comunicación fluida (realizaban talleres internos y revisiones de proyectos periódicas, aprendiendo de sus empleados y brindando orientación), se centraron en los casos de uso que realmente funcionaban bien, en este caso, la aceleración y automatización de la inteligencia de medios.

Lucha política en torno a la IA

Esa agencia terminó adoptando una plataforma completamente diferente y descontinuando la herramienta inicial basándose en los resultados obtenidos durante el proceso de gobernanza.

Existen muchos otros ejemplos, pero la clave es la siguiente: para que la IA, y en especial los agentes, sean realmente útiles para tu equipo, deberán ser capaces de realizar tareas computacionales intensivas. Sin embargo, la realidad es que la capacidad de procesamiento seguirá siendo costosa durante un tiempo. Para evitar limitaciones drásticas y normas estrictas que puedan frenar la innovación, es fundamental que los líderes definan qué significa el éxito, capaciten a sus equipos en el uso de las herramientas y los modelos, y desarrollen sistemas que fomenten la colaboración y detecten el desperdicio.

Así es como se ve una buena gobernanza. La lucha política en torno a la IA y los centros de datos continuará sin importar qué, pero las empresas que apuestan por la IA aún pueden trazar un camino a seguir: uno que funcione dentro de las limitaciones de costos muy reales, pero que garantice que sus trabajadores las perciban lo menos posible.