La inteligencia artificial (IA) ha pasado en pocos años de ser una tecnología experimental a convertirse en una infraestructura digital de uso general con capacidad para transformar amplios sectores de la economía. La rápida difusión de sistemas de IA generativa, el despliegue acelerado de capacidad de cómputo y la integración de algoritmos avanzados en procesos productivos y servicios digitales han situado a esta tecnología en el centro del debate económico, tecnológico y regulatorio.
En este contexto, Fedea publica hoy un trabajo de Juan Diego Otero, Francisco Javier Martín y Pablo Velasco (CNMC) que revisa la evolución histórica de esta tecnología, examina su impacto sobre la infraestructura digital y la economía en general, analiza sus efectos potenciales sobre la competencia y compara los distintos enfoques regulatorios que están emergiendo a escala internacional.
La IA como tecnología de uso general
El trabajo subraya, en primer lugar, que la inteligencia artificial debe entenderse como una tecnología de uso general, comparable en su potencial transformador a otras grandes innovaciones como la electrificación. En este sentido, su impacto no se limita a mejoras incrementales de eficiencia, sino que puede alterar la organización de la producción, las dinámicas competitivas, las barreras de entrada en los mercados y la distribución de rentas entre empresas y trabajadores.
Infraestructuras de cómputo y poder de mercado
En segundo lugar, los autores analizan cómo el auge de los grandes modelos de lenguaje y de otras aplicaciones avanzadas de IA está impulsando una expansión muy rápida de la capacidad de cómputo, especialmente a través de centros de datos de gran escala, y cómo el acceso a esa capacidad se está convirtiendo en un recurso estratégico dentro del ecosistema de la inteligencia artificial. En ese sentido, apuntan a la necesidad de que las autoridades de competencia presten atención a posibles procesos de integración vertical o concentración en la provisión de capacidad de cómputo, dado que el control de estas infraestructuras puede convertirse en una fuente relevante de poder de mercado.
Al mismo tiempo, los autores destacan la importancia de evitar cuellos de botella en el desarrollo de estas infraestructuras. En particular, señalan la conveniencia de facilitar el despliegue de centros de datos mediante marcos regulatorios claros y previsibles en materia de planificación territorial, acceso a las redes eléctricas y procedimientos administrativos. A ese respecto, recuerdan que la Unión Europea parte de una posición débil en el desarrollo de grandes modelos de inteligencia artificial y en la provisión de infraestructuras de computación a gran escala. En su opinión, el fortalecimiento de la capacidad europea en centros de datos, supercomputación y redes digitales aparece como un elemento importante para reducir dependencias tecnológicas y facilitar el desarrollo de un ecosistema propio de innovación en IA.
IA y productividad: condiciones para el impacto económico
El trabajo destaca también que el impacto económico de la IA dependerá en gran medida de su capacidad para traducirse en mejoras de productividad. Aunque existe un amplio consenso en que la tecnología tiene un considerable potencial en este ámbito, su efecto final sobre el crecimiento económico dependerá de la velocidad de adopción por parte de las empresas, de la complementariedad con otras tecnologías digitales y de los cambios organizativos necesarios para aprovechar plenamente sus capacidades.
Riesgos de concentración en el ecosistema de la IA
Desde el punto de vista de la competencia, el estudio señala que la inteligencia artificial puede generar tanto oportunidades como riesgos. Por un lado, puede facilitar la entrada de nuevas empresas y la aparición de modelos de negocio innovadores. Por otro, el fuerte peso de los datos, la capacidad de cómputo y las economías de escala puede favorecer procesos de concentración en determinados segmentos del ecosistema de la IA, especialmente en el desarrollo de grandes modelos fundacionales y en la provisión de infraestructuras de computación en la nube.
Enfoques regulatorios: Europa, Estados Unidos y China
El trabajo analiza asimismo el marco regulatorio que está emergiendo en torno a esta tecnología. La Unión Europea ha optado por un enfoque basado en la regulación ex ante de los sistemas de IA en función de su nivel de riesgo, plasmado en el Reglamento europeo de inteligencia artificial (AI Act). Los autores indican que, si bien este modelo busca garantizar la protección de derechos fundamentales y la seguridad de los sistemas, plantea el desafío de equilibrar estos objetivos con el mantenimiento de incentivos a la innovación. Frente a este enfoque, en Estados Unidos predomina una aproximación más flexible y basada en principios, apoyada en la actuación de las autoridades de competencia y en orientaciones regulatorias sectoriales. China, por su parte, combina una fuerte promoción pública del desarrollo tecnológico con un control regulatorio intenso sobre determinadas aplicaciones.
El trabajo concluye que la IA plantea retos económicos y regulatorios de gran alcance. Su impacto final dependerá no solo de la evolución tecnológica, sino también de las decisiones de política pública que se adopten en ámbitos como la regulación, la competencia, la inversión en infraestructuras digitales y el desarrollo del capital humano. En este sentido, el diseño de marcos regulatorios que garanticen la confianza en la tecnología sin frenar la innovación será uno de los elementos clave para determinar cómo se distribuyen los beneficios económicos de la IA en los próximos años.
Documento completo
Otero Martín, J.D., Martín Alonso, F.J. y Velasco Sanzo, P. (2026). “Inteligencia artificial: impacto económico, competencia y regulación”. FEDEA, Documento de Trabajo no. 2026-03, Madrid.