IA y Carlota Pérez: ¿revolución nueva o aceleración de la anterior?

Cada vez que aparece una tecnología con capacidad disruptiva comparable a la inteligencia artificial generativa, reaparece la misma discusión: ¿estamos ante una nueva revolución tecnológica o simplemente ante la fase final de la revolución digital que comenzó hace más de medio siglo?

La pregunta quizá esté mal planteada.

La respuesta podría ser que la IA es, al mismo tiempo, continuación y ruptura: prolonga la revolución de las tecnologías de la información en su infraestructura material, pero puede estar provocando una transformación mucho más profunda en la economía y en la organización del trabajo. Y esa combinación explica una de sus características más desconcertantes: la velocidad con la que está ocurriendo.

1. ¿Una nueva revolución tecnológica? Sí y no

Hay dos posiciones razonables.

Una sostiene que la IA constituye una nueva onda tecnológica por derecho propio, comparable en magnitud con la electricidad, el automóvil o el ferrocarril. Algunos autores ya hablan incluso de un sexto ciclo de Kondratieff.

La otra sostiene que todavía estamos dentro de la quinta revolución tecnológica: la revolución de las tecnologías de la información iniciada con los microprocesadores, las telecomunicaciones, Internet y, posteriormente, la computación en la nube.

La IA utiliza precisamente esa infraestructura. No inventó los semiconductores, Internet ni los centros de datos. Se construye sobre ellos. En ese sentido, es una prolongación de la revolución anterior.

Pero eso no significa que sus efectos sean simplemente incrementales.

Carlota Pérez plantea que una revolución tecnológica no consiste únicamente en la aparición de una nueva tecnología. Se produce cuando emerge un nuevo paradigma técnico-económico: una combinación de tecnologías, formas de organización y prácticas que modifica el "sentido común" con el que se produce, se invierte y se trabaja.

Y aquí aparece la ruptura. Las revoluciones tecnológicas anteriores sustituyeron progresivamente grandes cantidades de trabajo físico. La IA introduce algo diferente: la posibilidad de automatizar parcialmente tareas cognitivas. No solamente mover objetos, fabricar piezas o transportar mercancías. Leer. Escribir. Traducir. Programar. Analizar. Clasificar. Diseñar. Diagnosticar. Tomar decisiones bajo determinadas condiciones. Por primera vez, una tecnología de propósito general empieza a intervenir directamente sobre una parte importante de las actividades que hasta ahora considerábamos exclusivamente humanas.

¿Y si el nuevo factor de producción fuera la inteligencia?

En el paradigma digital anterior, el recurso estratégico era fundamentalmente la capacidad de procesar, almacenar y transmitir información. La IA utiliza esa misma infraestructura, pero añade algo cualitativamente diferente: la capacidad de generar y transformar conocimiento mediante sistemas artificiales.

Esto plantea una posibilidad que merece tomarse en serio:

¿Estamos simplemente abaratando el procesamiento de información, o estamos convirtiendo parte de la inteligencia en un factor de producción reproducible?

Si la segunda hipótesis resulta cierta, la IA podría estar introduciendo algo más parecido a un nuevo factor económico que a una simple nueva aplicación de la informática. No porque las máquinas se hayan vuelto "inteligentes" en un sentido humano, sino porque determinadas capacidades cognitivas empiezan a estar disponibles como un servicio, bajo demanda, a un costo marginal muy inferior al de realizarlas exclusivamente mediante trabajo humano.

2. La paradoja que explica su velocidad

Hay algo particularmente extraño en esta revolución.

El ferrocarril necesitó construir vías. La electricidad necesitó centrales y redes. El automóvil necesitó carreteras, fábricas y cadenas logísticas. Internet necesitó cables, servidores y redes de telecomunicaciones. Cada revolución tuvo que construir buena parte del mundo físico que necesitaba para desplegarse.

La IA no. Llegó a un mundo que ya había sido digitalizado. Tiene a su disposición semiconductores, fibra óptica, Internet, centros de datos, computación en la nube y décadas de acumulación de información digital. No necesita construir su mundo desde cero; hereda el de la revolución anterior.

Esto explica buena parte de su velocidad. La IA no está iniciando una nueva gran fase de instalación de infraestructura básica; está utilizando una infraestructura que ya existe y que continúa expandiéndose.

La IA puede ser una revolución precisamente porque no necesita construir una nueva infraestructura revolucionaria. Es prolongación en su base material y ruptura en sus efectos económicos.

3. ¿Estamos entrando en el punto de inflexión de Pérez?

El modelo de Carlota Pérez describe una secuencia conocida: una innovación radical provoca una fase de instalación —donde predominan la experimentación y el capital financiero—, seguida de un punto de inflexión que revela las tensiones acumuladas con las instituciones existentes. Si hay adaptación institucional, se pasa a la fase de despliegue, con crecimiento más amplio guiado ya por capital productivo.

Hoy vemos señales claras de la fase de instalación: inversiones colosales en infraestructura de IA, modelos fundacionales, semiconductores y una concentración de capital sin precedentes. Sin embargo, el modelo original presenta algunas anomalías que vale la pena mirar de cerca:

• El capital financiero y el productivo se están fusionando. Los grandes fabricantes de chips, proveedores de nube y desarrolladores de modelos son, a la vez, propietarios de infraestructura, proveedores tecnológicos, inversores y clientes unos de otros. Pérez asumía una separación entre capital especulativo externo y emprendedores productivos; hoy esa frontera prácticamente desapareció.
• La revolución digital está volviendo a ser física. Durante décadas se pensó que la digitalización llevaría hacia una economía cada vez más inmaterial. La IA demuestra lo contrario. Los modelos necesitan centros de datos, los centros de datos necesitan electricidad masiva, y esa electrificación y esos centros requieren minerales críticos como el cobre. El cuello de botella ya no es solo algorítmico: la energía, los minerales y el territorio regresan al centro de la economía digital.
• El tiempo se ha comprimido. Las instituciones tienen mucho menos margen para adaptarse. Una regulación que tardaba cinco años en aprobarse podía ser oportuna ante un cambio tecnológico de treinta años; resulta obsoleta cuando la tecnología cambia en meses.
• La adaptación ya no es solo nacional. La competencia por IA ocurre en un escenario de fragmentación geopolítica deliberada entre bloques que compiten por estándares, datos, chips, energía y minerales — no por adaptación institucional doméstica, como asumía el modelo original, sino por diseño.

4. ¿Qué está ocurriendo, entonces?

Más que discutir si la IA es formalmente una sexta revolución o el cierre de la quinta, la hipótesis más útil es que estamos ante una revolución que nace dentro de otra. La revolución digital creó la red universal para procesar información; la IA está convirtiendo esa red en una plataforma para automatizar el trabajo cognitivo. Eso cambia de raíz lo que la economía considera un recurso productivo.

5. ¿Qué significa esto para el Perú?

Aquí conviene evitar dos errores simétricos. El primero es pensar que el Perú puede competir en la frontera tecnológica invirtiendo en desarrollar modelos fundacionales propios: no puede, y no es necesario. El segundo es concluir que, al no estar en la frontera, no tiene ninguna oportunidad — y eso es simplemente falso.

La historia enseña que no hace falta inventar la tecnología central para beneficiarse de un paradigma tecnológico. La oportunidad peruana está, sobre todo, en el retorno a la materialidad de la IA:

• Minerales estratégicos y energía. Si la IA exige electrificación masiva, centros de datos y redes globales de cómputo, la demanda de cobre y minerales críticos sitúa a economías como la peruana en el corazón de la cadena de suministro física de esta revolución — sin necesidad de competir en ninguna de sus capas digitales.
• Integración sectorial y datos propios. Hay un espacio amplio para aplicar la IA en minería, agricultura, gestión hídrica, biodiversidad y servicios especializados, precisamente porque son dominios que ningún actor externo entiende ni tiene incentivo para resolver mejor que un actor local.
• El reto ineludible del sector público. Nada de lo anterior se aprovecha si el Estado no moderniza su propia gobernanza de datos e infraestructura digital. El Perú ya dio un primer paso en mayo de 2026 con la aprobación de su Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial, que crea instrumentos como el Oficial de Inteligencia Artificial en cada entidad pública. Es una apuesta correcta sobre el papel; su valor real dependerá de la velocidad y seriedad con que se implemente. Un sector público incapaz de interoperar o gobernar sus propios datos actuará como freno burocrático, ampliando la brecha entre la velocidad tecnológica y la capacidad institucional del país.

El objetivo no es competir contra los líderes en lo que ellos hacen mejor, sino identificar qué necesita la economía mundial de la IA que el Perú puede proveer con ventaja — y eso no requiere esperar ninguna ley. Cualquier organización, pública o privada, puede empezar ya: ordenar y gobernar su propio conocimiento acumulado —que será el activo verdaderamente escaso cuando los modelos generales terminen de comoditizarse—, decidir con criterio qué capas de la tecnología conviene contratar afuera y cuáles conservar bajo control propio, formar equipos capaces de traducir su negocio o su gestión a las posibilidades reales de la IA, y mantener siempre criterio humano sobre lo que esos sistemas producen. Ninguna de estas cuatro tareas depende de que el Estado actúe primero.

6. La verdadera pregunta

La IA está acelerando una transformación que comenzó mucho antes, utilizando la infraestructura de la revolución digital para adentrarse en la automatización de capacidades cognitivas.

Y al hacerlo, produce su paradoja más interesante: mientras la tecnología parece volverse cada vez más intangible, devuelve al centro de la geopolítica y de la economía real la electricidad, el cobre, los semiconductores, el territorio y la capacidad institucional.

Para el Perú, el desafío no es intentar convertirse en una potencia tecnológica de frontera, sino adoptar una postura pragmática: entender dónde se están abriendo las ventanas de esta nueva economía material y cognitiva, y actuar antes de que se cierren.

La revolución de la IA no está esperando a que las instituciones terminen de debatir. Ya comenzó. La pregunta es si llegaremos a tiempo a la transformación que está generando.