La adopción global de la inteligencia artificial generativa volvió a registrar un crecimiento sostenido durante el segundo trimestre de 2026, alcanzando al 18,8% de la población mundial en edad de trabajar (de 15 a 64 años) en el mes de junio. Este dato representa un incremento de un punto porcentual respecto al 17,8% registrado en el primer trimestre del año y frente al 16,3% de la segunda mitad de 2025. Sin embargo, tras esta expansión generalizada en casi todas las economías del planeta, la radiografía detallada por el nuevo informe Global AI Diffusion de Microsoft muestra dos dinámicas contrapuestas: una creciente brecha estructural entre el Norte y el Sur Global, y una acelerada migración corporativa hacia modelos de inteligencia de peso abierto (open-weight) para reducir costes.
Emiratos Árabes y Singapur lideran el mundo; Corea del Sur registra el mayor salto
El mapa global de penetración de la IA sigue encabezado con holgura por Emiratos Árabes Unidos (73,3%) y Singapur (64.3%), economías donde cerca de tres de cada cuatro y dos de cada tres adultos trabajadores utilizan herramientas de IA generativa, respectivamente. Les siguen en el top 5 Irlanda (49,9%), Francia (49,6%) y Noruega (49,4%). Por su parte, España ocupa la 6.ª posición mundial con un 45,1% de adopción.
Entre los movimientos más destacados del trimestre figura Corea del Sur, que se consolidó como la economía de mayor crecimiento absoluto por tercer periodo consecutivo, sumando 3,5 puntos porcentuales en tres meses hasta alcanzar el 40,6% y escalando del puesto 16 al 12. En el último año, el país asiático ha añadido casi 15 puntos a su tasa de usuarios.
Otros avances relevantes incluyen a Arabia Saudí, que logró el mayor ascenso en la clasificación al subir cinco posiciones hasta el puesto 25 con un 31,4%, y Japón, que registró el mayor aumento relativo al crecer un 10% trimestral hasta situarse en el 24,7%. Estados Unidos, por su parte, ocupa el puesto 21 global con un 33,0%, mientras que China se sitúa en un 17,5%.
La brecha Norte-Sur se amplía a 12,6 puntos porcentuales
A pesar del avance global, la distancia entre las economías desarrolladas y en desarrollo continúa profundizándose. Durante el segundo trimestre de 2026, el uso de IA en el Norte Global creció 1,3 puntos porcentuales hasta alcanzar el 28,8%, mientras que en el Sur Global aumentó solo 0,8 puntos para situarse en el 16,2%. La diferencia entre ambas regiones ha pasado de 10,6 puntos a finales de 2025 a 12,6 puntos en junio de 2026.
No obstante, el estudio revela diferencias fundamentales en el propósito de uso entre ambas regiones a través del análisis de las conversaciones en Consumer Copilot:
- El Sur Global prioriza la educación y el aprendizaje: En las economías en desarrollo, el uso enfocado en el aprendizaje autodidacta y desarrollo de habilidades supera en un 29,2% la media mundial, mientras que el apoyo académico y escolar es un 32,3% superior al promedio global. Los expertos atribuyen esta tendencia en parte a la estructura demográfica más joven del Sur Global y a la falta de recursos educativos tradicionales.
- Creación vs. Consumo: El Sur Global también muestra una preferencia desproporcionada hacia la creación y edición de imágenes, texto y código. Por el contrario, el Norte Global orienta el uso hacia funciones de consumo cotidiano como compras, búsquedas y solicitud de consejos.
La revolución del ‘Open-Weight’: los modelos abiertos capturan el 75% del tráfico de API
Uno de los hallazgos más transformadores del informe es el rápido atrapamiento del mercado por parte de los modelos de peso abierto (open-weight). Aunque históricamente los modelos propietarios de código cerrado marcaban la frontera tecnológica, la brecha de rendimiento se ha reducido a cuestión de meses.
Según los datos analizados en la plataforma OpenRouter, los modelos de peso abierto han pasado de representar un tercio del volumen de tokens a finales de 2025 a concentrar el 75% del consumo total de tokens en 2026. Sistemas como Kimi K3, DeepSeek, Qwen y GPT-OSS han demostrado un uso masivo en entornos de producción. Por ejemplo, en septiembre de 2026, Kimi K3 Max se posicionó en el top 5 de la tabla de clasificación de desarrollo web de Arena.AI, compitiendo cara a cara con alternativas propietarias a una fracción del coste.
Esta transición responde al fin de la era del «tokenmaxxing» (la práctica de medir el éxito del despliegue consumiendo el máximo número de tokens en los modelos más caros). Las empresas están adoptando una estrategia de orquestación eficiente, derivando las tareas cotidianas a modelos abiertos de bajo coste y reservando la inteligencia de frontera únicamente para problemas complejos. Un caso claro es el modelo de peso abierto GLM 5.3 Flash, que ofrece un rendimiento equivalente en razonamiento alto a GPT 5.6 Sol pero a un tercio de su coste.
Impacto para los países en desarrollo y explosión de aplicaciones
Esta democratización económica resulta crucial para el Sur Global. Aunque los modelos abiertos no resuelven carencias estructurales como la conectividad o la infraestructura eléctrica, eliminan la barrera del coste de licencias y facilitan la adaptación a lenguas locales mediante técnicas de ajuste fino (fine-tuning). Proyectos del AI for Good Lab de Microsoft, como el marco Bring Your Own Language (BYOL), han logrado mejoras del 12% en rendimiento para idiomas como el chichewa y el maorí, además de desarrollar vías para lenguas de muy bajos recursos como el inuktitut.
Paralelamente, el ecosistema de desarrolladores se ha multiplicado de forma exponencial: la plataforma Hugging Face Spaces pasó de albergar 797.000 aplicaciones de IA en octubre de 2025 a 1,46 millones en agosto de 2026, multiplicando por 1,8 el volumen de desarrollos prácticos en menos de un año. Ante este escenario, Microsoft ha anunciado que ampliará la cobertura de herramientas para su próximo informe de 2026, lo que elevará las cifras registradas en países como China, donde el uso de plataformas locales está ampliamente extendido.
