Microsoft MAI, modelos de IA de Microsoft, inteligencia artificial para empresas, OpenAI, Anthropic y la guerra por la IA: Microsoft acaba de lanzar sus propios modelos para dejar de depender de OpenAI. En este episodio de Pertinente te explico qué son los modelos MAI, por qué cambian el tablero de la inteligencia artificial y qué significan para las empresas en Latinoamérica.

Durante años Microsoft fue la autopista por donde OpenAI llegaba a las empresas. En 2025 renegociaron su acuerdo, eliminaron la cláusula que les prohibía crear modelos propios, y en 2026 lanzaron una familia de siete modelos MAI que ya compiten de frente con OpenAI y Anthropic. Te cuento quién está detrás (Mustafa Suleyman, cofundador de DeepMind), cómo MAI-Thinking-1 se mide contra Claude, por qué el precio es su arma principal, y cómo todo esto se integra en Copilot.

También analizo el impacto real en el trabajo y en las empresas de LATAM: mejores costos para proyectos de IA, menos excusas técnicas para adoptarla, pero más dependencia de un solo proveedor. La pregunta de fondo: si Microsoft aprendió que ningún matrimonio tecnológico es eterno, ¿cuándo entenderán las empresas que también necesitan su propio plan B?

Inteligencia artificial para empresas, ai data center, data center water usage y el futuro de la IA: las grandes tecnológicas están tirando servidores al fondo del mar y lanzándolos al espacio. No es ciencia ficción, ya está pasando en 2026.

En este episodio te explico por qué la inteligencia artificial consume tanta energía que la red eléctrica de la Tierra ya no da abasto, y por qué el agua de los data centers se volvió un problema insostenible. Verás el acuerdo de 300 megavatios entre SpaceX, xAI y Anthropic en Texas, cómo una startup pone un data center a flotar en el océano alimentándose de las olas, y qué significa todo esto para la IA para empresas y empresarios que dependen de esta infraestructura.

Cerramos con la pregunta más inquietante: si una IA opera en aguas internacionales o en órbita, sin cables a tierra firme, ¿qué país tiene jurisdicción sobre ella?

Hoy analizo por qué más de la mitad de los centros de datos de IA planeados para 2026 en EE.UU. están frenados. Te explico cómo una inversión de casi 400 mil millones de dólares chocó contra el acero, el cobre y el cemento: la red eléctrica que no aguanta, el financiamiento circular de Nvidia, las bodegas llenas de chips sin dónde conectarse y la ironía de que lo que falta no son procesadores, sino cables.

Todo el mundo habla de parámetros, modelos de frontera y capacidades de la IA, pero casi nadie habla de la factura. Detrás de cada demo espectacular hay un centro de datos quemando energía y un modelo de negocio intentando cuadrar los números.

En este episodio de Pertinente, desarmo la cadena de valor de la inteligencia artificial para entender quién se queda realmente con el dinero. Analizo desde los "vendedores de palas" como Nvidia y las grandes nubes, hasta los modelos de suscripción y el dilema de la publicidad entre gigantes como OpenAI, Anthropic y Perplexity.

Además, explico por qué el modelo tradicional de vender "licencias de software" tiene los días contados en la era de los agentes, cómo el mercado B2B está migrando hacia el cobro por resultados (Outcome-Based Pricing), y lo más importante: si estás construyendo desde América Latina, te muestro exactamente en qué capa de esta economía está la verdadera oportunidad comercial.

Después de entender el tamaño del juego y las reglas que lo rigen, queda la pregunta más importante: ¿qué hacemos los que construimos desde Latinoamérica? Porque asumir que somos espectadores en esta historia es, quizás, el error estratégico más caro que podemos cometer.

En este tercer y último episodio les muestro por qué la verdadera ventaja competitiva de la región no está donde la mayoría la busca. Hablo de un caso mexicano que entendió algo que en Silicon Valley no logran ver, de la trampa legal en la que ya están cayendo varias empresas latinas sin darse cuenta, y de una decisión de diseño que cualquiera que esté construyendo tecnología debería estar tomando hoy, no mañana.

Y al final, una variable que casi nadie está considerando, y que podría dar vuelta todo lo que conversamos en estos tres episodios.

Si construir inteligencia artificial cuesta lo que cuesta una empresa aeroespacial, la siguiente pregunta es obvia: ¿quién vigila a quienes la construyen? Y la respuesta, según el lado del mundo en que estés parado, es completamente distinta.

En este episodio repaso el choque de trenes regulatorio que se está dando en este momento. Por un lado, Estados Unidos, donde una orden que iba a poner las primeras reglas básicas terminó cancelada a último minuto, y donde hoy son las propias empresas las que se ponen el examen y se califican solas. Por el otro, Europa, que decidió ir en la dirección opuesta y redactar el marco más estricto del planeta, uno que no se queda dentro de sus fronteras y que llega con multas que se miden en porcentaje de los ingresos globales.

Explico qué quedó prohibido, qué quedó bajo la lupa, y por qué la palabra "globales" es la que más debería preocuparle a cualquiera que tenga un producto en el mercado. Porque detrás de todo esto hay una jugada que va mucho más allá de proteger al ciudadano. Y nos deja a quienes construimos desde Latinoamérica con una pregunta incómoda: ¿sobre cuáles reglas estamos parados realmente?

Mil doscientos cincuenta millones de dólares al mes. Esa es la cifra que Anthropic acaba de comprometerse a pagar solo para mantener prendidas las máquinas que entrenan sus modelos. Y con ese movimiento, hizo algo que pocos esperaban tan pronto: pasarle por encima a OpenAI.

En este episodio repaso cómo se reacomodó el tablero global de la inteligencia artificial en pocas semanas. Hablo de la ronda de inversión que cambió la valoración de Anthropic, del cofundador de OpenAI que decidió cruzarse de bando, y del mito que se acaba de caer sobre la rentabilidad de estas empresas. Pero también me detengo en algo que pocos están contando: por qué el verdadero poder en esta carrera ya no depende del talento, sino de la infraestructura.

Y al final llegamos a la pregunta que importa para quienes construimos desde Latinoamérica: si entrar a este juego cuesta lo que cuesta una empresa aeroespacial, ¿qué papel nos queda?

Me pasé toda la semana leyendo cómo los modelos de IA procesan lo que escribimos, porque hay dos conceptos técnicos que necesitas entender si estás implementando esto en un negocio: los tokens y la ventana de contexto.

No voy a darte una clase de programación. Te voy a explicar, con una analogía sobre una sala de juntas, qué está pasando literalmente dentro de la cabeza de Claude o de GPT cuando les mandas un documento largo, por qué a veces se "olvidan" de lo que les dijiste hace cinco minutos, y cómo ese límite técnico dicta cuánto te están cobrando y qué tan buenas son las respuestas que recibes.

Entender estas reglas de juego es la diferencia entre que un modelo te parezca brillante o te parezca tonto. Y en diseño de producto, esa diferencia vale mucha plata.