Tamaño y Participación del Mercado de Inteligencia Artificial General - Tendencias de Crecimiento y Pronóstico (2026 - 2031)

Tendencias e Información del Mercado Global de Inteligencia Artificial General

Escalado de Modelos Fundacionales y de Razonamiento

El mercado de Inteligencia Artificial General se beneficia de las mejoras continuas en el razonamiento de modelos y el uso de herramientas. Los desarrolladores pueden mejorar el rendimiento añadiendo cómputo adicional durante la inferencia, en lugar de depender únicamente de un nuevo ciclo de entrenamiento. Esto hace que los sistemas avanzados sean más útiles para tareas que requieren planificación, revisión y varias acciones dependientes. El anuncio del Maia 200 de Microsoft demostró que los proveedores están diseñando infraestructura tanto para cargas de trabajo de inferencia como de entrenamiento.^[1] Estos desarrollos favorecen las relaciones de plataforma basadas en servicios porque las mejoras de capacidad pueden llegar a los clientes durante la vigencia de un contrato. También aumentan el valor de las herramientas de evaluación y gobernanza que ayudan a las organizaciones a evaluar el comportamiento cambiante de los modelos, comparar resultados entre versiones, documentar limitaciones y decidir qué tareas pueden pasar del uso supervisado a la autonomía controlada.

Demanda Empresarial de Trabajo del Conocimiento Autónomo

El interés empresarial ha pasado de la asistencia dentro de aplicaciones individuales a flujos de trabajo que pueden coordinar herramientas y completar varias etapas de trabajo. Microsoft informó que los agentes activos en su ecosistema Microsoft 365 aumentaron 15 veces interanualmente entre marzo de 2025 y marzo de 2026. Este cambio amplía los casos de uso abordables para el mercado de Inteligencia Artificial General en el trabajo administrativo, técnico y analítico. Las organizaciones necesitan permisos claros, registros de auditoría y rutas de escalada humana antes de poder asignar agentes autónomos a procesos de consecuencias significativas. Las decisiones de adquisición, por lo tanto, cubren cada vez más la orquestación y la gobernanza junto con el acceso al modelo. Los proveedores que respaldan la integración con los sistemas empresariales existentes están mejor posicionados para atender esta demanda, porque los compradores necesitan que los agentes trabajen con registros, permisos, pasos de aprobación y procedimientos de escalada establecidos, en lugar de operar como herramientas experimentales separadas.

Inversión en Infraestructura de IA Hiperescalada y Soberana

La inversión en infraestructura sigue siendo una fuerza central en el mercado de Inteligencia Artificial General porque los modelos avanzados requieren una capacidad de cómputo extensa. Los programas nacionales y los proveedores de nube privada están construyendo capacidad, lo que genera demanda más allá del gasto ordinario en TI empresarial. NVIDIA, NAVER y Brookfield anunciaron una propuesta de expansión de la fábrica de IA soberana de Corea del Sur a 200 MW, con una trayectoria a largo plazo hacia 1 GW.^[2] SoftBank también se comprometió a invertir hasta 75 mil millones de EUR (83 mil millones de USD) para 5 GW de capacidad de centros de datos de IA en Francia para 2031.^[3] Tales compromisos pueden respaldar el acceso doméstico al cómputo y reducir la dependencia de un pequeño grupo de proveedores externos. También pueden prolongar el tiempo antes de que los desarrolladores más pequeños puedan competir en la frontera, porque los requisitos de capital y energía siguen siendo elevados, la entrega de proyectos depende de equipos escasos y operadores calificados, y el acceso a capacidad confiable puede determinar los calendarios de lanzamiento de productos.

Expansión de Capacidades Multimodales y Agénticas

Los sistemas multimodales pueden combinar texto con imágenes, audio, video e información estructurada dentro de un único flujo de trabajo. Esta capacidad es importante cuando los trabajadores deben interpretar varias formas de evidencia antes de tomar una decisión. Google introdujo su protocolo Agent2Agent y el Protocolo de Pagos de Agentes para ayudar a los agentes construidos sobre diferentes marcos a interactuar y realizar transacciones.^[4] El mercado de Inteligencia Artificial General puede beneficiarse de estos estándares porque la interoperabilidad reduce la necesidad de reconstruir conexiones para cada implementación de agentes. En el descubrimiento de fármacos, la investigación describió la IA agéntica y la automatización de laboratorio como una ruta hacia flujos de trabajo continuos de diseño-fabricación-prueba-análisis. Las organizaciones aún requerirán controles sobre el acceso a datos, las instrucciones del modelo, los permisos de herramientas y las aprobaciones de transacciones antes de utilizar estos sistemas a escala, especialmente cuando un agente puede recuperar registros internos o iniciar acciones en aplicaciones empresariales conectadas.

Altos Costos de Cómputo, Energía y Centros de Datos

El costo del cómputo, la energía y la construcción de centros de datos limita el mercado de Inteligencia Artificial General, especialmente para las organizaciones sin grandes presupuestos de capital. La Casa Blanca informó que los costos de computación en la nube aumentaron a una tasa promedio de 2,5 veces por año entre 2016 y 2024, y citó un costo estimado de entrenamiento de 490 millones de USD para Grok 4. Los costos continúan después del entrenamiento porque los sistemas en producción necesitan capacidad de inferencia, monitoreo, almacenamiento y recursos de red. Estos requisitos pueden concentrar el desarrollo avanzado entre los desarrolladores de modelos bien financiados y los proveedores de nube. También pueden retrasar la adopción en sectores y regiones sensibles a los costos. El hardware de inferencia eficiente y la gestión de cargas de trabajo pueden mitigar esta restricción, pero no eliminan la necesidad de infraestructura física sustancial, planificación energética a largo plazo y presupuestos operativos que puedan sostenerse más allá de un piloto inicial o lanzamiento de modelo.

Brechas de Confiabilidad, Alucinación y Evaluación

El comportamiento confiable sigue siendo esencial cuando los sistemas se utilizan en finanzas, atención médica, trabajo legal y administración pública. Los resultados alucinados o sin respaldo pueden crear riesgos operativos, de cumplimiento y de seguridad incluso cuando un modelo funciona bien en pruebas generales. Un estudio revisado por pares sobre agentes de IA médica autónoma describió la importancia de evaluar a los agentes en espacios de acción clínica, incluidas pruebas, diagnósticos y decisiones de tratamiento. El mercado de Inteligencia Artificial General debe, por lo tanto, desarrollar métodos de evaluación que midan el comportamiento del sistema de extremo a extremo, no solo puntuaciones de referencia aisladas. Las organizaciones pueden utilizar inicialmente estos sistemas para tareas de menor riesgo mientras mantienen la revisión humana para decisiones sensibles. Este enfoque puede ralentizar el camino hacia la plena autonomía, pero puede establecer la evidencia y los controles necesarios para una implementación más amplia, incluidos procesos de revisión documentados, registros del rendimiento del sistema y responsabilidad clara cuando un flujo de trabajo produce un resultado incorrecto o incompleto.

*Nuestras previsiones consideran los impactos de impulsores y restricciones como direccionales, no aditivos. Las previsiones de impacto reflejan el crecimiento base, los efectos de mezcla y las interacciones entre variables.

Análisis de Segmentos

Por Tecnología: Los Modelos Fundacionales Lideran mientras los Sistemas Agénticos se Aceleran

Se proyecta que la AGI basada en modelos fundacionales represente el 61,23% del mercado de Inteligencia Artificial General en 2025, mientras que se prevé que la AGI agéntica se expanda a una CAGR del 31,17% hasta 2031. Los modelos fundacionales lideran el mercado porque proporcionan una base flexible para el lenguaje, el código, la visión y otras aplicaciones. Las principales familias de modelos ofrecen herramientas de desarrollo establecidas, interfaces de modelo y ecosistemas de integración, lo que reduce el tiempo necesario para llevar los primeros casos de uso empresarial a producción. Los avances en métodos de razonamiento, el procesamiento de contextos más largos y el uso de herramientas amplían aún más el valor de las arquitecturas de modelos existentes.

Los sistemas agénticos enfatizan la planificación, la selección de herramientas, la memoria y la ejecución de tareas de múltiples pasos. Su crecimiento proyectado refleja la creciente demanda de sistemas capaces de realizar tareas más allá de la generación de contenido y la respuesta a preguntas. El protocolo Agent2Agent de Google demuestra los esfuerzos para habilitar la interoperabilidad entre agentes construidos sobre diferentes marcos. La adopción dependerá de la capacidad de los usuarios para establecer límites para el uso de herramientas, inspeccionar las acciones de los agentes y recuperarse de los errores. La AGI multimodal también respalda flujos de trabajo que involucran documentos, imágenes, video, audio y datos estructurados.

Por Componente: Las Plataformas Lideran a través de la Economía de la Pila de IA Integrada

Se proyecta que las soluciones de plataforma representen el 67,93% del mercado de Inteligencia Artificial General en 2025 y se expandan a una CAGR del 30,78% hasta 2031. Las empresas a menudo prefieren plataformas que combinen inferencia, ajuste fino, orquestación, monitoreo y controles de identidad en lugar de ensamblar herramientas separadas. Las plataformas integradas pueden simplificar la adquisición, las revisiones de seguridad y las operaciones cotidianas en todas las unidades de negocio. También pueden crear costos de cambio una vez que las organizaciones configuran flujos de trabajo, permisos, conexiones de datos y controles internos. Estos factores respaldan el papel líder de las plataformas durante la fase inicial de implementación.

Los servicios respaldan la integración de sistemas, la personalización, la adaptación de modelos, la gobernanza y la capacitación de los equipos operativos. Son particularmente importantes en entornos regulados, donde las organizaciones requieren controles documentados y soporte de implementación especializado. Los proveedores de servicios ayudan a los clientes a pasar de iniciativas de prueba de concepto a procesos de producción con propiedad definida y requisitos operativos medibles. Con el tiempo, las organizaciones pueden requerir menos soporte de configuración inicial y mayor asistencia con la orquestación, la gestión de riesgos y la optimización específica del dominio. La industria de Inteligencia Artificial General depende de ambos componentes, ya que las capacidades de software por sí solas no garantizan una implementación empresarial utilizable.

Por Implementación: El Liderazgo en la Nube se Reduce a Medida que los Modelos Híbridos Ganan Terreno

Se proyecta que los sistemas AGI basados en la nube representen el 76,27% del segmento de implementación en 2025. La entrega en la nube proporciona a las organizaciones acceso a recursos de cómputo escalables sin necesidad de construir su propia infraestructura de inferencia. También permite a los equipos lanzar proyectos rápidamente utilizando servicios gestionados de seguridad, modelo, monitoreo, almacenamiento y red. Estas capacidades son valiosas cuando las operaciones internas de IA siguen siendo limitadas o deben adaptarse a una demanda cambiante. Como resultado, los sistemas basados en la nube sirven como el principal punto de entrada para muchas implementaciones tempranas.

Se prevé que las implementaciones AGI híbridas se expandan a una CAGR del 30,54% hasta 2031. Un enfoque híbrido permite a las organizaciones retener información sensible en entornos privados mientras dirigen las cargas de trabajo adecuadas a los servicios en la nube. Esta estructura aborda los requisitos de soberanía de datos, latencia, resiliencia y control interno. Las implementaciones en premisas y privadas siguen siendo relevantes para aplicaciones gubernamentales, de defensa y de servicios financieros. El mercado de Inteligencia Artificial General admite una combinación de modelos de implementación en lugar de una simple transición de entornos privados a la nube pública.

Por Industria de Usuario Final: TI Lidera mientras Salud y Ciencias de la Vida Avanzan

Se proyecta que la tecnología de la información y las telecomunicaciones representen el 31,79% del segmento de usuarios finales en 2025. Las organizaciones de estas industrias adoptan IA avanzada para el desarrollo de software, las operaciones de red, el soporte interno y el servicio al cliente. Tambin actúan como socios de entrega para clientes en otros sectores que requieren soporte de implementación. Sus capacidades técnicas y acceso a infraestructura de datos permiten una implementación más temprana que en muchas otras industrias. Estas organizaciones pueden probar flujos de trabajo agénticos dentro de sus propias operaciones antes de ofrecer capacidades similares a los clientes.

Se prevé que la salud y las ciencias de la vida se expandan a una CAGR del 31,09% hasta 2031. Según la encuesta de salud 2026 de NVIDIA, el descubrimiento y desarrollo de fármacos representa el caso de uso líder para el 57% de las organizaciones farmacéuticas y de biotecnología. La investigación de NVIDIA sobre IA agéntica y automatización de laboratorio destaca el potencial de un ciclo experimental continuo. La banca, los servicios financieros, los seguros, la manufactura, el gobierno, la defensa, el comercio minorista y el comercio electrónico también presentan casos de uso donde la gestión de datos y los controles de flujo de trabajo son críticos. En todas las industrias, la implementación sigue sujeta a las condiciones de costo, confiabilidad y gobernanza que rodean al mercado de Inteligencia Artificial General.

Análisis Geográfico

Se espera que América del Norte tenga una participación del 52,76% del mercado de inteligencia artificial general en 2025. La región combina desarrolladores de modelos de frontera, infraestructura en la nube, financiamiento de capital de riesgo y usuarios empresariales con sólidas capacidades de adopción temprana. Se espera que el Índice de IA 2026 de la Universidad de Stanford informe que la inversión privada en IA de Estados Unidos alcanzará los 285,9 mil millones de USD en 2025 y que 1.953 empresas de IA recién financiadas se incorporarán en los Estados Unidos durante el año. Se espera que este ecosistema respalde las pruebas rápidas, la comercialización y la expansión de infraestructura. La posición de América del Norte también refleja la concentración de capital hiperescalado y recursos de cómputo.

Se proyecta que Asia-Pacífico se expanda a una CAGR del 31,67% hasta 2031. Se espera que los programas de infraestructura digital de China, la actividad de inversión de Japón, la base de empresas digitales de India y los planes de cómputo soberano de Corea del Sur respalden este crecimiento. NVIDIA, NAVER y Brookfield han anunciado una trayectoria propuesta para desarrollar una fábrica de IA de 1 GW en Corea del Sur. Esta inversión podría aumentar la disponibilidad de modelos y servicios adaptados a los requisitos regionales y reducir gradualmente las brechas de infraestructura con los proveedores de América del Norte.

Europa, América del Sur, Oriente Medio y África representan la demanda restante en el mercado de inteligencia artificial general. El plan de SoftBank para desarrollar 5 GW de capacidad de centros de datos de IA en Francia indica un creciente interés en infraestructura regional a gran escala. Oriente Medio está utilizando inversiones en IA para respaldar programas más amplios de diversificación económica. América del Sur y África se encuentran en etapas más tempranas de adopción, donde los servicios en la nube accesibles pueden ser más prácticos que los proyectos de cómputo soberano.