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Katharine Wooller es una comentarista respetada en tecnologías de banca y servicios financieros de vanguardia.
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Mucho lamento y espacio en columnas se ha dedicado en los últimos meses a reflexionar si la inversión descontrolada en IA supera la realidad y a 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 tuvieron la suerte de invertir 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 de USD, lo cual los toros de la IA —de manera comprensible— 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 simplemente hay demasiado impulso como para que sea una moda pasajera. Empresas tecnológicas gigantes, como Amazon, Meta, Microsoft, Alphabet, están invirtiendo a lo grande; el gasto en infraestructura de IA para 2025 en estas compañías será de aproximadamente 400 mil millones de 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 productos que no son más que vapor: ni MVP, ni producto real, sino una idea y mucha promoción.
También existe cierta financiación circular interesante, con empresas de IA invirtiendo 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 rápidamente puede dar dolor de cabeza. Esto genera un riesgo enorme 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 está sosteniendo las valoraciones de la IA, ya que algunas grandes empresas tecnológicas crean estructuras opacas para ocultar los gastos fuera del balance, lo que plantea la cuestión de quién asume el riesgo si algo sale mal.
Asimismo, 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 permanecen en la etapa de prueba de concepto, y a menudo es difícil determinar el retorno de inversión. Sin embargo, en mi opinión, esto es típico de cualquier tecnología nueva, y debería adoptarse 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 a medio y corto 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 omita la 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 subestimemos la gran disrupción que la IA ofrece; es difícil argumentar que no constituye 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 en los resultados finales 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 en anticipación a la demanda del mercado, en la cruda realidad del día a día, es algo positivo.
Reconozco que existen algunos obstáculos importantes para la adopción que dificultan el progreso. Entre los más relevantes en nuestro propio sector, está el elefante en la habitación: la regulación —o la falta de ella—. A nivel mundial, todavía estamos en las primeras etapas de definir cómo, si es que se aplican, las reglas para el uso de la IA.
También hay 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. Existen problemas significativos en ESG, y especialmente en el gran coste ambiental de la IA, tanto en el consumo energético como en la depreciación de infraestructura física. Mientras estos problemas persistan, muchas empresas serán reacias a liberar completamente el control sobre la IA; en cambio, adoptan un enfoque pragmático de “esperar y ver” y siguen la corriente de los primeros adoptantes. En mi trabajo diario apoyando la innovación en firmas de servicios financieros desde 2000, veo mucha ansiedad entre las empresas que quieren ser ni las primeras ni las últimas en la carrera armamentística de la 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 bulbos con poca o ninguna demanda.
Para un ejemplo más reciente, los veteranos de las criptomonedas 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 USD, antes de alcanzar un máximo histórico de 126,000 USD 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 jubilado 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 con un combustible de cohete, y de hecho, las acciones de las empresas tecnológicas que se beneficiarán de ello.