Acabo de profundizar en algo que me ha estado rondando últimamente -- la historia de la valoración de la IA no cuadra del todo cuando miras los números de uso real.

Así que esto fue lo que llamó mi atención: Sí, el 41% de los trabajadores estadounidenses han experimentado con herramientas de IA, pero solo el 13% las usa realmente a diario. Esa es una brecha enorme. La gente prueba estas cosas, claro, pero todavía no las integra en sus flujos de trabajo. El estadounidense promedio pasa menos del 6% de su jornada laboral con IA. Comparado con cómo están valorando estas empresas en el mercado, empiezas a ver la desconexión.

Ahora, definitivamente hay un caso alcista aquí. Meta, Microsoft, Alphabet y Amazon planean gastar colectivamente más de 500 mil millones en infraestructura de IA este año. Las empresas no comprometen ese tipo de capital sin creer que hay una oportunidad real por delante. Además, a diferencia de la era de las punto com, estas no son startups sin beneficios -- son máquinas generadoras de efectivo. Y la tecnología en sí está mejorando legítimamente. Nos estamos acercando a sistemas de IA agenticos que pueden manejar flujos de trabajo complejos de forma autónoma. Si eso se concreta, el potencial económico es realmente enorme.

Pero aquí es donde se vuelve incómodo. Las valoraciones bursátiles vinculadas a la IA están en múltiplos extremos -- estamos hablando de ratios P/E ajustados cíclicamente que solo se dispararon más alto durante el pico de las punto com y la caída del Covid. También hay esta circularidad extraña: la mayor parte de los ingresos de la IA ahora mismo proviene de empresas que venden a otras empresas. ¿La adopción real por parte del usuario final y las fuentes de ingresos externas? Todavía son bastante delgadas. Esa es la base sobre la que todo debe apoyarse, y todavía no está allí.

Lo que realmente me preocupa, sin embargo, es el factor deuda, que honestamente no se discute lo suficiente. Empresas como CoreWeave están apalancándose masivamente para construir infraestructura de centros de datos, apostando a que la demanda de IA se inflará lo suficiente para cubrir esas obligaciones. Este plan nunca termina bien cuando el entorno crediticio cambia. Ya hemos visto esta película antes -- 1929, 2000, 2008. Cuando las tasas eran baratas y el capital fluía libremente, todo parecía estar bien. Pero en el momento en que los préstamos se aprietan o las tasas se mantienen elevadas, los jugadores sobreapalancados son los primeros en quebrar.

Aquí está lo interesante: una encuesta del Banco de Inglaterra encontró que 9 de cada 10 gerentes senior dijeron que sus iniciativas de IA no han producido mejoras medibles en productividad. Eso es un golpe de realidad asombroso frente a los billones en valor de mercado supuestamente justificados por estos proyectos.

No estoy diciendo que entren en pánico y vendan todo -- eso nunca es la jugada. Pero creo que estamos más cerca de una corrección significativa que de los primeros innings. La jugada más inteligente ahora es usar esto como una prueba de estrés para la cartera. Mira con atención lo que tienes. ¿Son estas empresas las que realmente pueden sobrevivir a una caída importante? ¿Saldrán más fuertes del otro lado? Esa es la pregunta que me hago.