Hace más de un siglo, Henry Ford transformó la fabricación con su cadena de montaje móvil. Aunque no inventó el automóvil, Ford fue pionero en un método revolucionario de producción en masa que hizo que los vehículos fueran accesibles para millones de personas. Tras numerosos ensayos y errores, en 1913 Ford implementó con éxito la cadena de montaje móvil en su planta de Highland Park, permitiendo que el trabajo llegara a los operarios en lugar de que estos tuvieran que desplazarse alrededor del vehículo.
Esta innovación revolucionó la fabricación al permitir la producción en masa de automóviles a velocidades y eficiencias sin precedentes. Antes de la cadena de montaje de Ford, la fabricación de automóviles requería artesanos cualificados que ensamblaban los productos de forma intensiva en mano de obra. El método de Ford simplificó el proceso, permitiendo a los trabajadores realizar tareas específicas de forma repetitiva, lo que redujo significativamente el tiempo y los costes de producción.
En 1913, la Ford Motor Company hizo historia al ser la primera en emplear la cadena de montaje móvil para la producción de automóviles. Fue un cambio radical: el tiempo necesario para fabricar un solo vehículo pasó de más de 12 horas a apenas 90 minutos. Esta reducción drástica abrió la puerta a la asequibilidad, permitiendo que los Model T se vendieran a precios accesibles para la clase trabajadora.
Hoy en día, está surgiendo un nuevo tipo de fábrica, una que produce inteligencia en lugar de bienes físicos. "El mundo está compitiendo por construir fábricas de IA de última generación y a gran escala", explicó Jensen Huang, cofundador y director ejecutivo de NVIDIA, en la reciente GTC 2025 de NVIDIA. "Poner en marcha una fábrica de IA es una proeza de ingeniería extraordinaria, que requiere decenas de miles de trabajadores de proveedores, arquitectos, contratistas e ingenieros para construir, enviar y ensamblar cerca de 5.000 millones de componentes y más de 320.000 kilómetros de fibra óptica".
Estas fábricas de IA utilizan modelos fundacionales, datos seguros de clientes y herramientas de IA como materias primas para impulsar la producción. A través del servicio de inferencia, la creación de prototipos y el ajuste fino, moldean modelos potentes y personalizados listos para su despliegue. A medida que estos modelos se aplican en el mundo real, aprenden continuamente de nuevos datos, que se almacenan, refinan y se reintroducen en el sistema mediante un ciclo de retroalimentación de datos. Este ciclo de optimización garantiza que la IA siga siendo adaptable, eficiente y en constante mejora, impulsando la inteligencia empresarial a una escala sin precedentes.
En esta visión, las GPU son los motores, los datos son la materia prima y el resultado no es un producto físico, sino una capacidad predictiva a una escala nunca vista. La capacidad de cálculo se convierte en un activo estratégico y la capacidad de iterar más rápido en los modelos de IA pasa a ser un factor diferenciador clave. Esta evolución introduce una nueva lógica en la inversión en centros de datos, donde el coste por token de inferencia —es decir, la eficiencia con la que un sistema puede producir resultados útiles de IA— surge como un KPI fundamental, sustituyendo a métricas tradicionales como el PUE o la densidad de rack como principales indicadores de rendimiento.
La inteligencia artificial no es tan diferente de las innovaciones revolucionarias de Henry Ford. Es una nueva tecnología que generará enormes ganancias de eficiencia y, al mismo tiempo, reducirá o eliminará categorías enteras de empleo. Cambios de tal magnitud son difíciles de imaginar y, por tanto, difíciles de asumir de forma fluida y rentable. Por eso debemos "preparar nuestro futuro" en la mayor medida posible, sin perder de vista las oportunidades de inversión únicas que está generando la IA.