¿Está sobrevalorada la IA?

Katharine Wooller es una comentarista respetada en tecnologías de banca y servicios financieros de vanguardia.

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Mucho lamento y columnas se han dedicado en los últimos meses a reflexionar si la inversión desenfrenada en IA supera la realidad y sugerir que la IA quizás sea una burbuja a punto de explotar.

Se hacen analogías con otros ciclos de inversión que han sido más hype que sustancia: los tulipanes de 1636 y la era de las punto com del nuevo milenio. Ciertamente, ha habido retornos enormes para quienes invirtieron temprano en los titanes de la IA: $1,000 USD invertidos en Nvidia antes de su salida a bolsa habrían llegado a valer en su pico $8.3 millones USD, lo cual los optimistas de la IA — con toda razón — consideran una tasa de retorno difícil de repetir en el sector.
 
A simple vista, la cantidad de dinero que se está invirtiendo en IA sugiere que hay demasiado impulso como para que sea solo una moda pasajera. Empresas tecnológicas gigantes, como Amazon, Meta, Microsoft, Alphabet, están invirtiendo mucho; el gasto en infraestructura de IA para 2025 en estas compañías será de aproximadamente $400 mil millones USD, uno de los ciclos de gasto más grandes en la historia. 
 
Se ha hablado mucho sobre cómo exactamente se está invirtiendo en el ciclo actual. Muchas empresas privadas de IA han logrado recaudar miles de millones con ideas sin un producto mínimo viable (MVP), o incluso sin un producto real: solo una idea y mucha promoción.

También existe una interesante financiación circular en la que las empresas de IA invierten en inversiones mutuas y asociaciones; un diagrama de cómo fluye la inversión se asemeja mucho a un plato de espaguetis, y seguir el rastro del dinero puede dar dolor de cabeza rápidamente. Esto genera un gran riesgo por la interdependencia, y una revisión rápida de cómo la enorme cantidad de inversión crea ciclos de ingresos que pueden inflar artificialmente las valoraciones.

También surge la pregunta de quién respalda las valoraciones de la IA, ya que algunas grandes empresas tecnológicas crean estructuras opacas para ocultar gastos fuera del balance, lo que plantea la cuestión de quién asume el riesgo si algo sale mal.
 
Otra cuestión es la tasa de adopción de la IA. Sin duda, el panorama de proveedores es complejo y necesita una consolidación significativa; además, muchos proyectos permanecen en la etapa de prueba de concepto, y a menudo es difícil determinar el retorno de inversión (ROI). Sin embargo, en mi opinión, esto es típico de cualquier tecnología nueva, y se debe tener una visión más equilibrada del potencial de la IA, que en última instancia es lo que determina el ciclo de inversión: una apuesta considerada sobre dónde estará la tecnología en el corto y medio plazo.
 
Por supuesto, esto depende de que los clientes obtengan valor al implementar la tecnología. Pocas empresas del FTSE o NASDAQ carecen de una estrategia que incluya IA, y parece que ofrece una promesa significativa para reducir costos y riesgos en la mayoría de las industrias. De hecho, se postula que los servicios financieros son una de las industrias más propensas a ser disruptadas por la IA; una encuesta de Softcat en 2025 sobre líderes tecnológicos encontró que el 48% la priorizaba, y Gartner reportó un aumento del 88% en el gasto relacionado con la IA.  
 
No debemos subestimar la gran disrupción que la IA ofrece; es difícil argumentar que no representa un avance tecnológico genuino. ChatGPT (aunque no genera ganancias) es aceptado universalmente como una herramienta de productividad, desde estudiantes hasta CEOs, en prácticamente todas las industrias y funciones empresariales. Francamente, poder justificar incluso unos pocos % en ganancias de productividad, tendría un impacto positivo en las ganancias de la mayoría de las empresas y respaldaría las valoraciones actuales de la IA. Además, los avances en GPU, chips personalizados y eficiencia de modelos aseguran la viabilidad futura; sería un desastre si el uso teórico de la IA se viera obstaculizado por infraestructura insuficiente, invertir antes de que la demanda del mercado lo exija, en la cruda realidad, es algo positivo.
 
Reconozco que hay obstáculos importantes para la adopción que dificultan el progreso. Particularmente en nuestro sector, está el elefante en la habitación: la regulación — o la falta de ella. En todo el mundo, todavía estamos en las primeras etapas de definir cómo, si es que se puede, aplicar reglas al uso de la IA.

Existe una cuestión más amplia de ética, y cómo aseguramos que la IA se utilice de manera responsable, con soluciones tecnológicas prometedoras en gobernanza y aseguramiento. Hay problemas significativos en ESG, especialmente en el gran costo ambiental de la IA, tanto en el consumo energético como en el deterioro de infraestructura física. Mientras estos problemas persistan, muchas empresas serán reacias a liberar completamente el control sobre la IA; en cambio, adoptan una postura pragmática de “esperar y ver” y siguen la corriente de los primeros adoptantes. En mi trabajo apoyando la innovación en empresas de servicios financieros desde 2000, veo mucha ansiedad entre las empresas que quieren ser ni las primeras ni las últimas en la carrera de IA.
 
La tecnología, por su naturaleza, es cíclica y las tesis de inversión siempre son una “mejor suposición”. Hemos superado la crisis de los tulipanes de 1637; afortunadamente, contamos con un mercado casi ilimitado para la IA, que lamentablemente no existía para los inversores amateurs que compraron futuros en tulipanes con poca o ninguna demanda.

Un ejemplo más reciente: los veteranos del cripto se ríen un poco cuando leemos que la IA está sobrecalentada; Bitcoin perdió el 80% de su valor en 2018, cayendo de $19,783 a $3,200, antes de alcanzar un máximo histórico de $126,000 en 2025. La tecnología no perdió potencia, aunque las valoraciones se adelantaron a la realidad.

De hecho, si tuviera un libra por cada vez que escucho que las criptomonedas están muertas, me habría retirado hace mucho; no puedo evitar pensar que lo mismo sucede con los detractores actuales de la IA. Aunque una corrección en las acciones tecnológicas de IA no sería mala, no significa que la tecnología haya fracasado ni que la demanda futura sea débil. La llegada de la computación cuántica probablemente impulsará la IA a niveles estratosféricos, y de hecho, las acciones de las empresas tecnológicas que se beneficien de ello.