Se proyecta que las empresas de tecnología estadounidenses gastarán sólo este año más de 500 mil millones de dólares en inteligencia artificial, una cifra que no guarda demasiada relación con las ganancias que produce. Por eso, y desde hace largos meses, suena recurrentemente la misma alarma: la posibilidad de que estemos ante otra burbuja económica y, peor, la de qué sucederá cuando estalle.
En apenas unos pocos años, el asunto de la IA pasó de ser un tema de nicho con el que se coqueteaba desde la ciencia ficción y la filosofía, a los laboratorios de ciencias de la computación; de ahí, a un dudoso concepto marketinero (“¡pongámosle IA a todo !”); luego, a una ubicua presencia en cada conversación hasta el hartazgo, para finalmente alcanzar un lugar privilegiado en las discusiones sobre la economía global.
No habría industria de la tecnología sin la industria de las promesas difíciles de cumplir y la seductora futurología de los vendedores puerta a puerta que traen en sus maletines un montón de escenarios posibles aunque no plausibles en los cuales seremos más felices, tendremos más tiempo libre, lograremos nuestros objetivos y un montón de máquinas harán nuestro trabajo, nos servirán el café e incluso, ahora también, escribirán poemas, canciones y libros, para que la humanidad pueda alcanzar su postergado destino de ser reducida a una patética sombra de lo que alguna vez fue.
De inversiones billonarias
Aunque por el momento no contamos con convincente evidencia a favor de la mayoría de las promesas que nos han hecho, es indiscutible la nauseabunda cantidad de dinero que se invierte: las mayores empresas tecnológicas del mundo despilfarran a diario miles de millones de dólares en infraestructura, chips y centros de datos. Las comparaciones no se hacen esperar: estamos ante una revolución, equiparable a la invención de internet o el ferrocarril. O, tal vez, estemos cómodamente al interior de una burbuja especulativa donde el entusiasmo desplazó peligrosamente a la realidad.
Una burbuja, en su definición más simple, ocurre cuando el nivel de inversión en un activo se desliga persistentemente de la cantidad de ganancias que podría generar de manera plausible. Es una historia tan vieja como el capitalismo. Como documentó Charles Kindleberger en su clásica historia de las crisis financieras, el patrón se repite: un evento inesperado genera nuevas oportunidades de lucro, la codicia se desata, la inversión se exagera y, cuando el error se hace evidente, llega el pánico. Lo que distingue a la burbuja de la IA no es su existencia sino su naturaleza material: de qué están hechos los activos.
Las grandes transformaciones de infraestructura del pasado, como los ferrocarriles o la fibra óptica, también atravesaron fases de burbujas calamitosas. Se construyeron más vías de las necesarias, se tendió más cable del que se podía usar. Pero una vez que el humo de la especulación se disipó, quedó algo tangible: una red de vías de acero o tendidos de fibra óptica que, con el tiempo, se convirtieron en columnas vertebrales de la economía. La infraestructura sobrevivió a sus creadores. Con la IA, el panorama es distinto. No sin ser objeto de inagotables réplicas arrogantes en redes sociales, el inversor Paul Kedrosky tomó postura de una forma desafiante: los chips de GPU, la materia prima de esta “revolución”, son más parecidos a “las bananas que al acero”.
Ciclos frágiles
Aunque las estimaciones varían, su vida útil suele ser de apenas dos o tres años. Son activos que se deprecian rápidamente, como suele ocurrir en la industria tecnológica. Ciclos de gasto de 3 a 10 años obligan a las empresas a reemplazar instalaciones completas antes de recuperar la inversión inicial, no solo porque los chips pierden valor, sino también porque la infraestructura física se desgasta con el uso intensivo y los avances tecnológicos dejan obsoletos los sistemas antiguos.
Esta fragilidad material contrasta brutalmente con la escala de la inversión. Se estima que, para fines de 2025, Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft y Tesla habrán gastado colectivamente 560 mil millones de dólares en capital relacionados con la IA, frente a unos 35 mil millones de ganancias. La única empresa que verdaderamente está haciendo un negoción es NVIDIA, que fabrica las bananas, por así decir.
Incluso los grandes de la IA generativa como OpenAI y Anthropic, con valoraciones estratosféricas, están lejos de ser rentables. Además, al ser empresas privadas que no cotizan en bolsa, no están sujetas a la transparencia financiera de las compañías públicas, lo que blinda sus números y obliga a depender de estimaciones y filtraciones. OpenAI dice que necesita al menos un billón de dólares (un millón de millones) para invertir en infraestructura de centros de datos, mientras que sus ingresos este año apenas representan un 1,3% de ese número.
Aunque ChatGPT tiene 800 millones de usuarios, solo un 5% paga, generando el 70% de sus ingresos anuales. La empresa perdió 8 mil millones en la primera mitad del año, y para su CEO, Sam Altman, la rentabilidad no está “ni entre sus 10 principales preocupaciones”.
De tiempo y ganancias
La estrategia es “apalancarse en los balances de otros” para ganar tiempo. Su plan de negocios a cinco años se basa en la confianza absoluta en el crecimiento exponencial, la idea de que “10 veces más cómputo” se traducirá en “10 veces más ingresos”, y en explorar nuevas líneas de negocio. Para sostener este circo, han surgido prácticas financieras que recuerdan a los peores excesos del pasado: los acuerdos “circulares”, donde una empresa pone dinero en otra para que esta le compre sus propios productos. Vimos a NVIDIA invertir 100 mil millones en OpenAI para que OpenAI le compre sus chips y a xAI de Elon Musk levantar 20 mil millones, en parte de NVIDIA, para hacer lo mismo.
Tan groseramente especulativo es esto que hasta los propios protagonistas lo reconocen en voz baja. Sam Altman ha calificado algunas valuaciones de “locas”, y Jeff Bezos —con AWS en el negocio de vender servicios a las empresas tecnológicas— admite que estamos en una burbuja. Pero el estallido podría no ser un evento único y dramático, sino una sucesión de malas noticias: una startup clave que se queda sin fondos, una caída en la demanda de chips o incluso un movimiento geopolítico, como una eventual restricción de China a la exportación de materiales críticos.
Que la ecuación financiera no cierre no implica necesariamente que la promesa tecnológica sea falsa. Pero es en este frente que las alarmas son más sencillas de explicar. La supuesta revolución de la productividad no se está reflejando en los números: un riguroso estudio de METR —que no puede tildarse de tecnófobo— encontró que los desarrolladores de software experimentados eran un 20% más lentos al usar herramientas de IA.
El problema radica en la brecha entre capacidad y fiabilidad: los sistemas pueden realizar tareas impresionantes, pero con una inconsistencia que exige una supervisión humana constante, lo que anula cualquier supuesta eficiencia. Otro tanto podría decirse de las ganancias económicas: un estudio del MIT encontró que el 95% de los proyectos con IA analizados no aumentaron el rendimiento de las empresas; un informe de McKinsey & Co encontró que más del 80 por ciento de las empresas que adoptaron IA en sus procesos no obtuvieron un “impacto tangible” en las ganancias; y la consultora Gartner ya ubica a la IA en la fase de la desilusión de su ciclo de sobreexpectación (hype cycle).
A la espera del impacto
Aunque la industria recicla propuestas alterando su lenguaje —ahora estamos en la era de los “agentes”, que sugieren una autonomía que no existe— si el rédito y el impacto real no llegan, el mercado no perdonará. Tal vez los usuarios no queremos un chatbot en cada producto digital.
Claro que también existen argumentos en contra. A diferencia de las startups de la era puntocom, las grandes tecnológicas que hoy impulsan la burbuja generan enormes flujos de caja, gracias a otros negocios existentes, y tienen espalda para aguantar la sangría. Los optimistas apuestan por la “curva J de productividad” de Erik Brynjolfsson: una caída inicial de la productividad mientras las empresas aprenden a integrar la nueva tecnología, seguida de un despegue exponencial. Y ahí sí, al infinito y más allá.
O quizá los beneficios reales no estén en las aplicaciones de consumo, sino en el detrás de escena de compañías que usan LLMs para mejorar su eficiencia de formas poco glamorosas.
Puede ser. Pero la historia enseña que la fe es una mala consejera en materia de inversiones. La burbuja de la IA es, en última instancia, una cuestión de timing: el problema no es si la tecnología será transformadora, sino si la montaña de capital invertido en activos que se pudren como bananas puede sostenerse hasta que esa transformación ocurra.
Empuje del sector privado
Hoy, el gasto en IA funciona como un programa masivo de estímulo del sector privado que sostiene a la economía estadounidense: en la primera mitad del año aportó más del 90% al crecimiento de su PBI, más que todo el gasto de los consumidores combinado, ocultando noticias económicas negativas como la inflación persistente o el debilitamiento laboral.
Si las inversiones se frenan, el impacto podría ser recesivo, aunque probablemente sin la magnitud sistémica de 2008. Como dice el crítico Ed Zitron, el mercado de la IA generativa es uno de 50 mil millones que se hace pasar por uno de 1 billón. Algo de esto debería mencionarse ante compromisos masivos de capital, como el de instalar un centro de datos de 25 mil millones de dólares en Argentina como parte del proyecto Stargate de OpenAI, apoyado en el esquema RIGI.
La burbuja del ferrocarril al menos nos dejó vías. La de las puntocom, tendidos de fibra. A ver qué nos deja esta.
Valentin Muro