El auge de los centros de datos está socavando la reindustrialización prevista en EEUU

Panorama actual

En los últimos meses el gasto en nuevos centros de datos se ha disparado: según reportes, la inversión en estas instalaciones ha subido un 18% en los últimos siete meses, mientras que el gasto en apertura de nuevas fábricas ha caído un 2,5% en el último año. Grandes empresas —Amazon, Microsoft, Meta y Alphabet— destinan miles de millones a infraestructura de IA: en conjunto, se estima que alrededor de 400.000 millones de dólares irán solo a infraestructura de IA en 2025. Al mismo tiempo, la economía manufacturera estadounidense muestra signos de debilidad: se han perdido cerca de 38.000 empleos manufactureros este año y solo en agosto se registraron 12.000 despidos dentro de sectores como electrónica, automóviles y electrodomésticos.

Por qué importa: contexto y breve historia

Desde la década de 2010, la digitalización y la nube fueron responsables de una transformación económica que favoreció centros de datos, servicios en la nube y plataformas digitales frente a la manufactura tradicional. Tras años de deslocalización y automatización, la política industrial de EEUU en la última década buscó revertir parte de esa tendencia: incentivos fiscales, aranceles y programas de apoyo destinados a traer fábricas y empleos a suelo nacional. Las promesas electorales recientes enfatizaron la reindustrialización como pilar para recuperar empleo en la «América profunda».

No obstante, la llegada de la ola actual de inversiones en inteligencia artificial —que exige enormes centros de datos, supercomputación y energía eléctrica intensiva— ha reorientado capital y recursos públicos hacia una industria que genera enormes necesidades de capital pero relativamente pocos puestos de trabajo por dólar invertido en comparación con la manufactura tradicional. El fenómeno recuerda por momentos a fases previas de concentración financiera: la era puntocom o los elevados niveles de inversión antes de crisis macroeconómicas, episodios que algunos gestores ya citan al advertir sobre riesgos de burbuja.

Impactos económicos, laborales y regionales

• Redistribución de capital: los proyectos de infraestructura para IA absorben recursos privados y públicos, desde subvenciones hasta financiación energética (por ejemplo, el Departamento de Energía ha destinado fondos para proyectos vinculados a supercomputación y centros de datos).
• Empleo: la construcción de centros de datos crea puestos temporales (construcción, ingeniería) y algunos empleos especializados en operación, pero la intensidad laboral permanente es menor que la de una planta manufacturera tradicional. Por tanto, el retorno en empleo estable por dólar invertido suele ser inferior.
• Cadena de suministro y proveedores locales: mientras que una fábrica local puede dinamizar proveedores regionales y manufactura auxiliar, los centros de datos suelen demandar componentes estandarizados, servicios de construcción y energía, con menor efecto multiplicador en empleo local a largo plazo.
• Presión sobre la energía y la infraestructura: los centros de datos consumen grandes cantidades de electricidad, impulsando inversiones en generación (incluyendo debates sobre reapertura de plantas nucleares o modernización de turbinas de gas) y en actualización de redes eléctricas.

Análisis técnico y para practicantes

Para decisores técnicos —infraestructura, operaciones IT y planificadores energéticos— la evolución tiene varias aristas relevantes:

• Capacidad y resiliencia de red: la concentración de centros de datos exige planificar redundancias, gestión térmica y escalado rápido. Las soluciones se alejan del enfoque de “instalación única” hacia campus distribuidos o acuerdos de colocation para mitigar riesgos de dependencia regional.
• Coste energético y eficiencia: la presión por reducir costes operativos impulsa técnicas avanzadas de refrigeración, diseños de PUE (Power Usage Effectiveness) y exploraciones de localización (por ejemplo, proximidad a fuentes de energía barata). China experimenta con soluciones distintas (enfriamiento submarino en casos) y algunas empresas exploran despliegues orbitales o alternativos para disipación térmica.
• Escalabilidad de talento: la operación y mantenimiento requieren perfiles técnicos cualificados (ingenieros de fiabilidad del sitio, especialistas en refrigeración líquida/aire, expertos en redes de alta capacidad). La competencia por talento entre hiperescaladores y la industria manufacturera local puede tensionar salarios y disponibilidad.
• Riesgo de activos varados: las decisiones de capex en tecnología evolucionan rápido. Un centro de datos sobredimensionado para modelos de IA que queden obsoletos puede convertirse en un activo con utilidad limitada, similar a riesgos observados en burbujas previas.

Comparables y señales de alerta

Hay precedentes que sirven para dimensionar riesgos: la burbuja puntocom a finales de los 90 mostró cómo inversiones masivas en infraestructura digital y empresas con expectativas de crecimiento sin correspondencia con ingresos sostenibles provocaron reajustes dolorosos. Hoy, una proporción creciente de gestores (de 37% en julio a 54% en octubre, según encuestas citadas) ven señales de burbuja en la inversión en IA.

Además, casos como la transformación de plantas industriales cerradas en centros de datos —por ejemplo, proyectos de compañías tecnológicas y fondos en instalaciones de antiguos fabricantes— ilustran la tensión entre rescatar sitios industriales y el cambio de uso que no siempre genera el mismo empleo local.

“No sé qué pasará con la IA, pero la gente siempre necesitará coches.” — Arno Hill, exalcalde de Lordstown

Riesgos, implicaciones y recomendaciones accionables

Riesgos

• Desplazamiento laboral y pérdida de empleos manufacturero con menor reemplazo por empleo estable.
• Concentración de riesgo económico en sectores de alta capitalización y posible sobreinversión que desemboque en correcciones de mercado.
• Tensiones sobre la red eléctrica y aumentos de coste para consumidores residenciales en regiones con densidad de centros de datos.
• Activos varados y dependencia de subvenciones públicas para sostener infraestructura con retornos inciertos.

Recomendaciones para autoridades y empresas

• Condicionar incentivos públicos: ligar beneficios fiscales y ayudas a objetivos claros de creación de empleo local, transferencia tecnológica y contenidos de cadena de suministro nacional.
• Planificación energética integrada: coordinar inversiones en generación y redes eléctricas antes de autorizar expansiones masivas de centros de datos en regiones con capacidad limitada.
• Políticas de formación y reconversión: impulsar programas de reskilling para trabajadores manufactureros hacia roles en operaciones de centros de datos, cloud y mantenimiento de infraestructuras críticas.
• Fomentar equilibrio de cartera industrial: promover inversiones en sectores intensivos en empleo y en capacidades estratégicas (semiconductores, fabricación avanzada) para no concentrar el crecimiento únicamente en IA.
• Revisión regulatoria y supervisión de riesgos sistémicos: monitorizar la concentración de inversión privada y su exposición a variaciones de mercado que puedan requerir intervención para evitar efectos colaterales regionales.

Conclusion

El boom de los centros de datos y la avalancha de capital hacia la infraestructura de IA están reconfigurando el mapa industrial de Estados Unidos. El fenómeno ofrece ventajas claras en capacidad tecnológica y competitividad en IA, pero genera tensiones reales en empleo, energía y equidad regional. Si el objetivo público es recuperar industria y empleo, las políticas deben matizar incentivos, priorizar la resiliencia energética y acompañar a los trabajadores con formación y condiciones contractuales que permitan traducir la inversión en IA en beneficios socioeconómicos más amplios. Sin una estrategia pública-coordinada, el resultado puede ser una transición rápida de capital que no compense las pérdidas de empleo manufacturero ni garantice un desarrollo regional equilibrado.

Source: www.xataka.com