La inteligencia artificial cambia cada semana, su sistema operativo necesita de actualizaciones constantes y las empresas que implementan IA deben tratar de seguirle el ritmo. Este es uno de los retos que tendrá que asumir John Ternus, el nuevo CEO de Apple.
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Esta empresa tuvo apenas dos directores ejecutivos antes de Ternus: Steve Jobs y Tim Cook. El último deja su cargo después de 15 años de trabajo y delega el puesto a uno de los principales ingenieros de hardware de Apple. El próximo miércoles 9 de septiembre, Ternus anunciará nuevos productos, una nueva versión de Siri y el asistente virtual de Apple basado en inteligencia artificial.
La trayectoria de Tim Cook como director ejecutivo empezó el 24 de agosto de 2011 y durante su tiempo como CEO las acciones de Apple se dispararon un 2.258 %. La empresa tenía una capitalización de mercado cercana a los USD 350.000 millones en 2011 y ahora le entrega las riendas a Ternus con un negocio más diversificado de USD 4,6 billones.
Pero la elección de Ternus como nuevo CEO no es casualidad, él fue el encargado de liderar proyectos tecnológicos durante estos últimos años como el Apple Watch y los AirPods. Ahora bien, el reto principal es la incursión de la inteligencia artificial en el sistema operativo de Apple. Algunos expertos afirman que Apple está “atrasado” en estas tecnologías y que debe, de alguna forma, alcanzar el ritmo.
En contexto: Apple estrena CEO: el reto de John Ternus tras casi 15 años de Tim Cook | EL ESPECTADOR
La escasez global de memoria RAM y su impacto en los precios de Apple
A finales de junio de 2026, Apple decidió subir los precios de productos como los computadores Mac y los iPad, este aumento se debe al incremento de precios de los chips de memoria. Estos han subido debido a que en los últimos meses se ha generado una mayor demanda por parte de empresas que están integrando la IA en su funcionamiento.
Estos chips de memoria RAM (DRAM) y de almacenamiento (NAND) son fundamentales para la fabricación de casi todos los productos electrónicos y ahora son parte esencial para el desarrollo de sistemas operativos de inteligencia artificial.
DRAM significa “memoria de acceso aleatorio dinámico” y es un tipo específico de memoria RAM que almacena datos de cada dispositivo electrónico, es básicamente el espacio temporal que utiliza el dispositivo para mantener disponibles los datos de los programas y aplicaciones que están funcionando. La DRAM permite que computadores, celulares y tabletas accedan rápidamente a esa información mientras el procesador ejecuta las tareas.
En el caso de Apple, un aumento en el precio de la memoria DRAM puede elevar el costo de fabricación de iPhone, iPad y computadores Mac. Si la compañía decide trasladar ese incremento al consumidor, como hizo en junio de este año, los equipos podrían venderse más caros, pero si mantiene los precios tendría que asumir una reducción en sus márgenes de ganancia o compensar el mayor costo.
Se necesita de mucha memoria DRAM para que un computador, por ejemplo, pueda ejecutar un modelo de IA.
Josh Müller, canadiense experto en tecnologías hace 18 años, cofundador de Span AI Solutions y desarrollador de modelos de IA, pone este ejemplo: “Mi servidor tiene 64 GB de RAM y cuando lo compré costaba alrededor de USD 200, ahora cuesta unos USD 3.000 dólares”. Los precios de la memoria para celulares inteligentes aumentaron más del 80 % intertrimestral en el segundo trimestre de 2026, según el Memory Price Tracker de Counterpoint Research.
No sólo es más difícil acceder a memorias RAM para el desarrollo de nuevos dispositivos sino que los centros de datos que ejecutan modelos de IA necesitan grandes cantidades de memoria para procesar información y mantener disponibles los datos que utilizan sus sistemas.
Los costos de la inteligencia artificial
La IA no solo exige inversión para desarrollar los modelos, también cuesta ejecutarlos. Los sistemas más avanzados requieren de gastos permanentes en memoria RAM, memoria de video y capacidad de procesamiento. Esta operación constante puede costar miles de dólares al mes, según Müller. Por eso, es difícil ofrecerle herramientas con ese nivel de capacidad de manera gratuita o económica a los consumidores.
Los sistemas más pequeños son más baratos, pero menos capaces y los más grandes pueden resolver tareas complejas, aunque requieren más memoria y capacidad computacional.
Para Apple, este escenario implica un reto doble: necesita incorporar IA a sus dispositivos sin encarecerlos demasiado. El experto considera que este aumento en los costos puede explicar parte de la presión que enfrentan las empresas tecnológicas, pero advierte que gastar más en IA no garantiza mejores resultados. Algunas compañías están invirtiendo grandes cantidades en estos sistemas sin obtener todavía un retorno suficiente.
Por eso, la pregunta para los directivos no debería ser únicamente cuánto pueden hacer con IA, sino si esa implementación realmente mejora la organización, ayuda a los trabajadores y genera valor para los usuarios.
Los costos son altos y, además, la IA se mueve como si no tuviera un final. “Apple ha hecho un buen trabajo porque ha visto a otras personas fracasar antes y toma decisiones viendo como mejorar. El problema es que la IA está avanzando muy rápido, cambia semanalmente. Apple quiere algo que sea excelente dentro de dos o tres años, pero no sabemos si eso sea posible o cómo se vería. Así que también es difícil crear un producto de IA en el que se pueda confiar y que vaya a mantenerse”, dijo Müller a El Espectador.
La confianza que debe generar Apple
“La experiencia de hace un par de años con Apple Intelligence hizo que la mayoría de la gente perdiera la confianza en Apple, porque no era confiable, no era buena y simplemente no estaba lista. Por eso, creo que la gente todavía piensa que Apple hace excelentes computadores, pero no necesariamente excelente IA. Creo que ese es el desafío: seguir innovando de una forma que mantenga la confianza de los clientes”, sostiene Müller.
De hecho el experto propone que una alternativa para Ternus puede ser apoyarse en herramientas existentes y concentrarse en desarrollar un hardware que permita a las empresas o a las personas ejecutar modelos de IA de manera local. ¿Esto qué quiere decir? Para él, Apple podría diferenciarse en el sector empresarial facilitando que las personas puedan usar el sistema informático para ejecutar unos modelos propios de IA.
Los consumidores siguen comprando primero pensando en el hardware, según dijo a AFP Carolina Milanesi, analista en Creative Strategies.
“Que Apple gane en la era de la IA no tiene que significar que logró crear una gran aplicación. Puede significar ganar de la misma manera en que Nvidia ha ganado. Nvidia tiene modelos de IA, no son muy buenos, pero se ha convertido en una empresa de USD 5,5 billones porque crea la tecnología sobre la que funciona la IA”, cuenta Müller.
John Ternus tendrá que demostrar avances con respecto a la IA que sean comparables con los servicios que ofrecen empresas como OpenAI o Google.
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