Mauricio Villena
La economía de la nube estudia los costos, recursos y efectos organizacionales de adoptar tecnologías de computación en la nube. Hoy, esta se redefine por su convergencia con la inteligencia artificial (IA), transformando el paradigma: más que externalizar servidores, se trata de construir sistemas digitales capaces de aprender, adaptarse y optimizarse en tiempo real. Esta integración está reconfigurando el diseño, operación y financiamiento de la infraestructura tecnológica, orientándola hacia un uso más inteligente, flexible y eficiente.
Uno de los avances más relevantes de esta sinergia es la automatización del aprovisionamiento de recursos mediante machine learning, que ajusta servidores, almacenamiento y redes según la demanda real. Esto elimina el sobredimensionamiento, reduce costes y mitiga el impacto ambiental de data centers. A su vez, el análisis predictivo permite anticipar picos de uso, cuellos de botella y patrones ineficientes, facilitando la redistribución automática de cargas y el aumento del rendimiento.
Este proceso también mejora la visibilidad con herramientas que detallan el consumo por unidad o aplicación y simulan escenarios futuros, según el crecimiento de usuarios o datos, reduciendo la incertidumbre presupuestaria. Herramientas basadas en IA detectan recursos infrautilizados y ejecutan ajustes automáticamente. Asimismo, refuerzan la seguridad mediante la detección en tiempo real de amenazas a través de modelos adaptativos, superando los esquemas tradicionales basados en reglas fijas. La IA generativa, por su parte, puede diseñar y desplegar arquitecturas optimizadas según parámetros definidos por el usuario, acelerando los ciclos de desarrollo.
Pese a sus beneficios, esta transformación trae como riesgo estructural una desigualdad digital emergente. Estudios recientes revelan que pequeñas organizaciones, sobre todo en sectores tradicionales como construcción o comercio, enfrentan barreras persistentes para adoptar estas tecnologías, como presupuestos limitados, falta de capacidades técnicas y culturas reticentes al cambio (Zonghui et al., 2025). Mientras grandes empresas escalan gracias a herramientas algorítmicas, muchas quedan rezagadas. Si estas barreras no se enfrentan emergerá una nueva brecha digital de inteligencia operativa.
Chile ilustra bien esta tensión. Pese a sus avances en conectividad y adopción cloud, el uso de IA en gestión operativa o financiera sigue concentrado en grandes empresas y startups. Las PYME, que sustentan el empleo nacional, enfrentan obstáculos similares: escasez de recursos, déficit de talento especializado y baja incorporación de analítica avanzada como herramienta estratégica. Si el país busca consolidarse como hub de innovación digital, no basta con digitalizar procesos: es crucial garantizar acceso efectivo y equitativo a capacidades algorítmicas, clave para la competitividad global. Solo así evitaremos que la IA en la nube amplíe la desigualdad digital en lugar de reducirla.