¿Es la IA un boom o una burbuja?

A finales de septiembre, Nvidia anunció sus planes de invertir hasta 100.000 millones de dólares en OpenAI para financiar una nueva generación de centros de datos, mientras que OpenAI se comprometía a comprar millones de chips de Nvidia para esas instalaciones. Días después, OpenAI llegó a un acuerdo multimillonario similar con AMD. Celebrados por los inversores, estos acuerdos también levantaron cejas. Para algunos observadores, se parecían inquietantemente a los acuerdos de financiación circular de finales de los noventa, cuando vendedores y clientes reforzaban mutuamente sus valoraciones sin generar valor real. Bloomberg describió acertadamente el patrón como una "red cada vez más compleja e interconectada de transacciones comerciales" que alimenta un auge de la IA de un billón de dólares. El rápido desarrollo de la IA está remodelando la toma de decisiones ejecutivas y comprimiendo los plazos. No tener una perspectiva clara sobre la IA ya no es una opción. El capital se mueve con rapidez, la infraestructura se compromete a una escala sin precedentes y las presiones competitivas se intensifican. En este nuevo entorno, la velocidad y la intención importan, y las empresas que prosperarán son las que destinen recursos allí donde los rendimientos sean duraderos, identifiquen qué tendencias adoptar y eviten las apuestas que no se mantendrán. Este artículo rastreará las fuerzas que impulsan el auge, analizará los riesgos de una burbuja y esbozará las opciones prácticas a las que se enfrentan los líderes a la hora de sopesar las oportunidades frente a la exposición. La innovación se une a la especulación El principal reto al que se enfrentan los líderes hoy en día es cómo equilibrar la promesa a largo plazo de la IA con la presión a corto plazo para obtener rendimientos. La economía de la IA está siendo impulsada por dos carreras: una contienda geopolítica por la supremacía y una carrera financiera para generar los rendimientos necesarios para justificar niveles asombrosos de inversión. Cuando estas dos fuerzas convergen, se amplifican mutuamente, aumentando el riesgo de rebasamiento. Los paralelismos con burbujas anteriores son sorprendentes. Durante la era de las puntocom, el capital inundó las infraestructuras de telecomunicaciones, apostando por una demanda exponencial de Internet. Cuando esa demanda se rezagó, se produjeron quiebras en cascada en todo el sector. El problema no era que Internet careciera de potencial, sino que el momento de la inversión de capital se adelantó a la adopción. Hoy vemos señales similares. La concentración del mercado ha alcanzado niveles alarmantes: las "Siete Magníficas" empresas tecnológicas representan más de un tercio del S&P 500, un nivel dos veces superior al de las principales empresas tecnológicas durante la burbuja del año 2000. Las valoraciones de las empresas de IA se basan en proyecciones agresivas más que en los beneficios actuales. Las complejas estructuras de los acuerdos, como la financiación de OpenAI mediante acuerdos con proveedores, se asemejan a la circularidad de burbujas pasadas. Mientras tanto, se están destinando grandes sumas a centros de datos, cadenas de suministro de chips y modelos fundacionales, incluso cuando la adopción por parte de las empresas avanza con más cautela que el entusiasmo de los consumidores. La adopción se ha dividido. Los consumidores adoptaron ChatGPT a una velocidad récord, alcanzando los 100 millones de usuarios más rápido que cualquier otra aplicación anterior. Las empresas siguen dudando. El MIT descubrió que los aumentos de productividad son esquivos a escala y aconsejó centrarse en usos de alto valor, integrar la IA en los flujos de trabajo y escalar gradualmente. Según el Índice de IA de Stanford, la adopción empresarial aumentó hasta el 78% en 2024 desde el 55% del año anterior. Sin embargo, las empresas siguen siendo tímidas y citan la privacidad, la fiabilidad, el cumplimiento, la seguridad y el riesgo financiero como barreras clave. El bombo publicitario en torno al uso por parte de los consumidores aún no se ha traducido en un amplio cambio empresarial. La construcción de infraestructuras supone que la adopción vendrá después, pero las empresas rara vez se comprometen sin una línea de visión de los beneficios financieros. Si la demanda se retrasa, la construcción masiva actual de chips y centros de datos podría crear un exceso de capacidad. Esta dinámica se ve exacerbada por la política industrial y las prioridades de seguridad nacional que dan prioridad a la inversión frente al consumo, lo que contribuye al crecimiento pero también amplifica el riesgo de una burbuja. Política industrial, flujos de capital y geopolítica de la IA La mano del gobierno ya ha moldeado antes los ciclos tecnológicos de Estados Unidos, a menudo creando incentivos, realizando inversiones específicas y haciéndose a un lado para dejar que la industria crezca. En la década de 1990, Washington impulsó la expansión de Internet privatizando la infraestructura de red, aprobando la Ley de Telecomunicaciones de 1996 para abrir los mercados y promulgando la Sección 230 para limitar la responsabilidad de las plataformas. Esas decisiones crearon las condiciones para el crecimiento, la inversión y la innovación. Hoy en día, los responsables políticos están aplicando un libro de jugadas similar a la inteligencia artificial. Tanto la administración Trump como la Biden han hecho hincapié en la política industrial, enmarcando la IA no sólo como una oportunidad económica sino también como un imperativo de seguridad nacional. El mensaje implícito para las empresas es que la velocidad es más importante que la cautela. El modelo chino dirigido por el Estado canaliza el capital hacia la IA para crear campeones nacionales y reducir la dependencia de la tecnología estadounidense. Europa se ha centrado en la gestión del riesgo, pero el temor a un exceso de regulación ha incitado a los CEO a advertir de la pérdida de competitividad. En respuesta, Bruselas lanzó el Plan de Acción del Continente de la IA y una iniciativa Apply AI de 1.000 millones de euros para acelerar la adopción, reducir los costes de cumplimiento y convertir a Europa en un líder mundial de la IA. Al mismo tiempo, la financiación de riesgo para las start-ups de IA supera lo visto en ciclos anteriores de cripto y tecnología de movilidad, con los fondos soberanos añadiendo otra oleada de inversión. Estos actores están invirtiendo deliberadamente adelantándose a la adopción, apostando a que la demanda acabará materializándose. Si no lo hace, el exceso de oferta podría dejar tras de sí activos varados, como ocurrió con la fibra de telecomunicaciones no utilizada tras la caída de las puntocom. Las empresas, sin embargo, se enfrentan a una decisión diferente. Para ellas, el reto no consiste en financiar o no la próxima oleada de infraestructuras, sino en cómo adoptar la IA de forma que refuerce su propio negocio. Las empresas que sobrevivieron al colapso de las puntocom, como Amazon, que se centró sin descanso en construir la infraestructura para el comercio electrónico, lo hicieron vinculando la inversión en tecnología al negocio, no al impulso especulativo. Comprender las limitaciones El capital y la política están acelerando la carrera de la IA, pero las restricciones limitan su ritmo. La tierra, la mano de obra y la energía ponen límites duros a la rapidez con la que puede escalar la adopción. Estos límites crean escasez: los pioneros se aseguran capacidad y ventaja mientras que los rezagados se quedan atrás. Para entender cómo afectan estas limitaciones a la trayectoria de la IA, resulta útil volver sobre la idea de la tríada de la IA: computación, datos y talento. Estos elementos definieron la última década de desarrollo de la IA. Ha surgido una nueva tríada: terreno, mano de obra y energía. Los centros de datos necesitan grandes emplazamientos con acceso a la electricidad y al agua, y las comunidades se resisten a su implantación. La escasez de mano de obra se extiende más allá de los ingenieros a oficios cualificados como electricistas, trabajadores de la construcción y técnicos. La energía es la limitación más dura: Goldman Sachs prevé que el consumo de los centros de datos estadounidenses se duplique para 2030, lo que amenaza la economía de la ampliación sin soluciones sostenibles. Puede que la IA sea una tecnología de uso general, pero su infraestructura no es infinitamente escalable. Para las empresas, esto significa tener en cuenta la nueva tríada directamente en la estrategia. Asegurar contratos energéticos a largo plazo, invertir en asociaciones de mano de obra con escuelas de comercio y trabajar con las comunidades locales en el uso de la tierra pueden reducir la exposición a los cuellos de botella. Las empresas que se anticipen a estas presiones y se aseguren la capacidad con antelación estarán mejor posicionadas para obtener rendimientos duraderos que las que asuman una escalabilidad ilimitada. ¿Se trata de una burbuja? Sin duda, no todo el mundo ve una burbuja. El CEO de Nvidia, Jensen Huang, sostiene que la demanda de IA es estructural y no especulativa, y compara el desarrollo actual con el "comienzo de una nueva revolución industrial". En una entrevista con Ben Thompson en Stratechery, Sam Altman descartó las preocupaciones de que las inversiones actuales en IA sean insostenibles, enmarcando la estrategia de OpenAI en ir más allá de los chatbots hacia la IA agéntica y una plataforma que vincule infraestructura y aplicaciones. "Es brutalmente difícil disponer de la infraestructura suficiente para atender la demanda", señaló, subrayando la tensión entre el capital invertido por adelantado y los beneficios diferidos. En su libro de 2024, Co-Intelligence: Living and Working with AI, Ethan Mollick analiza cómo la IA produce mejoras prácticas y graduales en los lugares de trabajo y las aulas. Al aumentar la capacidad humana, produciendo pequeñas ganancias acumulativas, la IA avanza gradualmente hacia un impacto más amplio. La divergencia de opiniones refleja la incertidumbre central, ya que las burbujas dependen menos del impacto a largo plazo de una tecnología y más de si los ciclos de adopción y de capital se alinean. Internet fue revolucionario, pero eso no evitó el colapso de las puntocom. La IA bien podría remodelar las industrias mundiales, pero sus cimientos financieros aún podrían tambalearse. Cómo pueden los líderes captar valor Para los líderes empresariales, el éxito requiere concentración y rigor. Confiar en la IA como solución rápida es un error. El cambio real requiere construir una cultura preparada para adaptarse a la IA, hacer apuestas centradas en dominios de alto valor e incrustar la IA en las operaciones. Las empresas que soportaron el colapso de las puntocom, como eBay y Netflix, lo hicieron por tener un enfoque estratégico agudo y una rápida adaptación operativa. Se resistieron a las desviaciones impulsadas por el bombo publicitario. En la actualidad, Walmart utiliza robots de inventario de IA para reducir el exceso de existencias en un 35% y aumentar la precisión en un 15%, reduciendo los costes al tiempo que mejora los índices de existencias y la experiencia del cliente. También acaba de firmar un acuerdo con OpenAI para permitir a los usuarios comprar sus productos directamente a través de ChatGPT. Los ganadores integrarán la IA allí donde refuerce su ventaja principal, no en todas las nuevas tendencias. Los líderes deben destinar recursos a la gobernanza de los datos y rediseñar las organizaciones para que las personas y la IA puedan trabajar juntas con eficacia. La preparación del personal implica un reciclaje continuo y la evolución de las funciones. La paciencia es vital, ya que la transformación empresarial es un viaje de varios años con captura de valor a lo largo del tiempo, en lugar de una búsqueda de ganancias especulativas. Si los ejecutivos ven la IA sólo como un concurso de gastos, se equivocan. El reto consiste en diseñar una gobernanza que impulse la innovación y salvaguarde a la sociedad. Como argumenté en Governance at a Crossroads, la política de la IA funciona mejor cuando evoluciona con la tecnología, impulsando la innovación al tiempo que no se pierden la seguridad y la equidad. Los "cajones de arena" normativos proporcionan entornos controlados para la experimentación al tiempo que mantienen la responsabilidad, y las asociaciones público-privadas pueden integrar la transparencia y la gestión de riesgos. Las empresas que se comprometen pronto ganan influencia sobre cómo se gobierna la economía de la IA, ayudando a garantizar que la adopción se corresponde con la resistencia, la supervisión justa y la confianza duradera en la tecnología. . . . La inteligencia artificial es a la vez trascendental y frágil. Su trayectoria a largo plazo apunta a redefinir las industrias, remodelar el trabajo y alterar el equilibrio del poder mundial. A corto plazo, la rivalidad geopolítica se combina con la política desreguladora y el capital especulativo, creando unas condiciones que se parecen mucho a las burbujas del pasado. La lección de la historia no es que las burbujas dejen sin valor a las tecnologías, sino que distorsionan los tiempos y las expectativas. Ignorar la IA es arriesgarse a la obsolescencia. El éxito vendrá de una adopción disciplinada y una gobernanza corporativa pragmática. Los líderes que se centren en integrar la IA en los flujos de trabajo y en cultivar una mano de obra capaz de adaptarse obtendrán un valor duradero. Los que se comprometan pronto con los marcos de gobernanza emergentes ayudarán a dar forma a las reglas de la economía de la IA. Este momento será recordado como el inicio de una economía impulsada por la IA o como una extralimitación, dependiendo de las decisiones que tomen hoy los ejecutivos y los inversores. 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¿Es la IA un boom o una burbuja?

Resumen.

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