¿Está sobrevalorada la IA?

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

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Leído por ejecutivos de JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna y más

En los últimos meses se ha dedicado mucho debate y espacio en columnas a preguntarse si la desenfrenada inversión en IA supera la realidad, y a sugerir que quizá la IA sea una burbuja a punto de implosionar.

Se recurre a analogías de dedo acusador con otros ciclos de inversión que han tenido más bombo que sustancia: los tulipanes de 1636 y la era dot.com del nuevo milenio. Desde luego, ha habido enormes rendimientos para quienes tuvieron la suerte de invertir temprano en los titanes de la IA: los $1,000 USD invertidos en Nvidia antes de su salida a bolsa, en su punto máximo, habrían valido $8.3m USD; y los alcistas de la IA —de forma bastante comprensible— sienten que ese tipo de tasa de retorno es poco probable que se repita en el sector.  
 
A primera vista, la enorme cantidad de dinero que se está lanzando a la IA sugiere que simplemente hay demasiada inercia para que sea un simple destello. Las empresas tecnológicas leviatán, como Amazon, Meta, Microsoft y Alphabet, están invirtiendo fuertemente; el gasto en infraestructura de IA para 2025 en estas compañías se situará en el orden de $400bnUSD, uno de los ciclos de gasto más grandes de la historia. 
 
Se ha hablado mucho sobre en qué exactamente se está invirtiendo el dinero en el ciclo actual. Muchas firmas privadas de IA han podido recaudar miles de millones en ropa de vapor: que no haya MVP, o incluso producto alguno —sino una idea y mucha promoción—.

También hay cierta financiación circular interesante con empresas de IA invirtiendo en inversiones mutuas y asociaciones; un diagrama de hacia dónde fluyen las inversiones se parece mucho a un plato de spaghetti, y seguir adónde ha ido el dinero te dará rápidamente un dolor de cabeza. Esto crea un riesgo enorme por la interdependencia, e incluso una revisión rápida de cómo la cantidad épica de inversión crea bucles de ingresos que pueden inflar artificialmente las valoraciones.

También surge la pregunta de quién está sosteniendo las valoraciones de la IA, con algunas grandes empresas tecnológicas creando estructuras opacas para desviar el gasto fuera del balance, lo que plantea la pregunta de quién asume el riesgo si sale mal.
 
También está la cuestión de la tasa de adopción de la IA. Sin duda, el panorama de proveedores es complejo y necesita una consolidación significativa; además, muchos proyectos se estancan en la fase de POC, y el ROI a menudo es difícil de determinar. Sin embargo, en mi opinión, esto es sintomático de cualquier nueva tecnología, y debería adoptarse una visión más equilibrada sobre el potencial de la IA; y, en última instancia, eso es lo que depende el ciclo de inversión: una apuesta razonada sobre dónde estará la tecnología en el mediano y el corto plazo.
 
Por supuesto, esto depende de que los clientes deriven valor de implementar la tecnología.  Pocas firmas de FTSE de NASDAQ tienen una estrategia que omita la IA, y parece que ofrece una promesa significativa para reducir costos y riesgos en la mayoría de las industrias. De hecho, los servicios financieros se consideran como una de las industrias más propensas a ser interrumpidas por la IA: una encuesta de Softcat en 2025 a líderes tecnológicos encontró que el 48% seleccionó la IA como prioridad, y Gartner halló un aumento del 88% en el gasto en relación con la IA.  
 
No dejemos de subestimar la enorme disrupción que ofrece la IA; es difícil argumentar que no sea un avance tecnológico genuino. ChatGPT (aunque —¡al menos no genera ganancias!—) se acepta universalmente como una herramienta de productividad, desde niños en edad escolar hasta directores ejecutivos, en prácticamente cada industria y función empresarial. Francamente, poder justificar incluso unos pocos puntos porcentuales en ganancias de productividad, el efecto en los resultados de la mayoría de las empresas sostendría las valoraciones actuales de la IA. Además, los enormes avances logrados con mejoras en GPU, chips personalizados y eficiencia de los modelos aseguran la viabilidad futura; sería un desastre si el uso teórico de la IA se viera obstaculizado por infraestructura insuficientemente potente. Invertir antes de la demanda del mercado es, en la cruda realidad del día a día, algo positivo.
 
Con todo, hay algunas pausas importantes en la adopción que frenan el progreso. De especial importancia dentro de nuestro propio sector, está el elefante en la habitación de la regulación —o más bien, su falta—. En todo el mundo todavía estamos únicamente en las primeras etapas de determinar cómo y de qué manera aplicamos reglas al uso de la IA.

Hay además una pregunta más amplia sobre ética y cómo aseguramos que la IA se utilice de manera responsable, con soluciones tecnológicas especializadas prometedoras tempranas para la gobernanza y la verificación. Hay problemas significativos en ESG y, en particular, el enorme costo ambiental de la IA tanto por la energía/potencia significativa necesaria como por la depreciación de la infraestructura física.  Aunque estos problemas existen, muchas empresas se muestran renuentes a soltar completamente el acelerador de la IA; más bien, están adoptando un enfoque pragmático de “esperar y ver” y se están manteniendo en la estela de los primeros adoptantes. En mi trabajo diario apoyando la innovación en firmas de servicios financieros en 2000, veo mucha ansiedad en torno a las empresas que quieren no ser ni las primeras ni las últimas en la carrera armamentística de la IA.
 
La tecnología, por su propia naturaleza, es cíclica y las tesis de inversión siempre se basan en una “mejor estimación”.  Ya nos hemos movido más allá de la crisis de los tulipanes de 1637: afortunadamente, tenemos un mercado casi ilimitado para la IA, que lamentablemente no existía para los inversores amateurs que compraron futuros en bulbos con poca o ninguna demanda.  
 
Como ejemplo más reciente, el viejo guardia cripto se ríe 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 llegar luego a un máximo histórico de $126,000 en 2025. La tecnología no perdió potencia, incluso si las valoraciones se habían adelantado a la realidad.

De hecho, si tuviera una libra por cada vez que he escuchado que las criptomonedas están muertas, me habría retirado hace mucho tiempo; no puedo evitar pensar que lo mismo es cierto para los detractores actuales de la IA. Aunque alguna corrección en las acciones tecnológicas de IA no es algo malo, eso no significa que la tecnología haya fallado, ni que la demanda futura sea otra cosa que fuerte. La llegada de la computación cuántica probablemente le agregará “combustible de cohete” a la IA, e incluso las cotizaciones de las empresas tecnológicas que se beneficiarán de ello.