Cómo superar la burbuja de la inteligencia artificial

Es inevitable sentirse incómodo al observar la concentración del mercado. Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia y Tesla representan ahora más de un tercio del S&P 500, más del doble del nivel observado antes del estallido de las puntocom.

El gasto de capital relacionado con la inteligencia artificial ha superado al del consumidor estadounidense como principal impulsor del crecimiento del producto interno bruto. OpenAI, por sí sola, planea billones de dólares en inversiones en centros de datos, con cerca de 20,000 millones de dólares en ingresos anualizados para 2025. Por supuesto, existen limitaciones físicas a la velocidad de construcción. Los centros de datos requieren una enorme cantidad de energía, terreno y mano de obra cualificada —más de lo que producen las escuelas de oficios hoy en día—, una preocupación planteada en el Plan de Acción de IA de Estados Unidos de la administración Trump.

A esto se suma una red de financiación circular entre los principales actores. Las empresas están utilizando estructuras complejas para impulsar la ola de inversión, lo que añade opacidad y riesgo. Inversionistas como Masayoshi Son y Michael Burry se dirigen a la salida. En una nueva encuesta de Bank of America, el 45% de los inversionistas cita una burbuja de inteligencia artificial como el principal riesgo para la economía y los mercados. Muchos creen que las acciones de IA ya están en territorio de burbuja.

Cuando una burbuja estalla, es como un globo que pierde aire. Los precios caen, los inversionistas se retiran y las empresas que dependían de la entrada constante de capital suelen quebrar. La desaceleración puede repercutir en todo el sector. Pero un estallido obliga a un reinicio, donde el trabajo con valor real continúa y el resto desaparece.

Hay una salida: el crecimiento real.

Un historial de avances (y reveses)

Existe cierto consenso entre los economistas en que la inteligencia artificial puede convertirse en la próxima tecnología de uso general. Se trata de innovaciones revolucionarias con un impacto generalizado que, por sí solas, permiten nuevas invenciones y cambian la mayoría de los aspectos de nuestra vida y trabajo cotidianos. No solo mejoran un sector, sino que crean nuevas posibilidades para otros. Ya lo hemos visto antes con la máquina de vapor, la electricidad y, más recientemente, internet.

El crecimiento requerirá difusión, una forma elegante de describir cómo las nuevas herramientas e ideas se difunden entre muchas personas. Las nuevas herramientas nunca se difunden de forma uniforme, y la inteligencia artificial no es una excepción.

La inteligencia artificial ha atravesado más de 70 años de avances y retrocesos desde que los matemáticos y los primeros informáticos comenzaron a imaginar cómo las máquinas podrían simular el pensamiento humano. Los avances solían ir seguidos de grandes pausas, cuando la financiación y el entusiasmo menguaban.

Pero desde finales de 2022, cuando la inteligencia artificial generativa se convirtió en el espíritu de la época, hemos estado en racha. ChatGPT se convirtió en la aplicación que más rápido alcanzó los 100 millones de usuarios en la historia y ya la utiliza aproximadamente 10% de la población mundial. ¿Podemos continuar?

El plan de crecimiento

Desglosemos esto para comprender la fuente del crecimiento potencial.

En primer lugar, está el segmento de consumo. A pesar de todo el entusiasmo en torno a la inteligencia artificial, muchos usuarios siguen apostando por las versiones gratuitas de estos modelos. El reto empresarial ahora es convertir eso en ingresos duraderos.

Se espera una transición de los generosos modelos “freemium” actuales hacia muros de pago más estrictos, servicios en paquete e incluso planes con publicidad; medidas que ya se están probando. Por ejemplo, Canva aumentó sus precios e incluyó nuevas funciones de IA, lo que provocó una reacción generalizada y la reversión de algunos de los cambios. Notion trasladó funciones clave a planes de mayor nivel al incluir IA integrada, lo que generó críticas de los usuarios sobre su valor y equidad.

Algunos laboratorios de vanguardia también están explorando algo que las grandes tecnológicas antes habían rechazado: el hardware. Para abrir nuevas vías de monetización, las empresas están diseñando dispositivos como wearables, centros domésticos y la próxima generación de teléfonos en torno a sus interfaces de IA propietarias. OpenAI, en colaboración con el diseñador Jony Ive, está trabajando en una familia de dispositivos que va más allá de los teléfonos y las computadoras.

En segundo lugar, está la adopción empresarial, posiblemente la frontera más importante. Las empresas —grandes organizaciones que compran software y servicios para miles de empleados— pagan, se quedan y rara vez abandonan la empresa cuando las mejoras de productividad son demostrables.

Pero este mercado se está dividiendo en dos. Las firmas más pequeñas se están moviendo más rápido, utilizando la IA para igualar las condiciones frente a las empresas tradicionales. Norm Ai muestra cómo las empresas disruptivas más pequeñas pueden tomar la delantera, utilizando agentes de IA para replantear el trabajo legal, e incluso lanzando un bufete de abogados nativo en IA.

Las grandes empresas, en cambio, se muestran cautelosas. Sus preocupaciones se centran en el riesgo reputacional, las alucinaciones y la responsabilidad del producto. Sin embargo, una vez que vean un retorno de la inversión cuantificable en un dominio controlado, escalarán rápidamente y pagarán precios superiores por la fiabilidad, el cumplimiento normativo y la integración.

Barclays muestra cómo las grandes empresas tradicionales adoptan la tecnología con mayor cautela, utilizando la IA para apoyar a los empleados, agilizar el servicio y personalizar la banca, manteniendo a los profesionales involucrados. Se trata de una búsqueda para reimaginar los flujos de trabajo empresariales e integrar la IA en ellos.

En tercer lugar, está el gobierno, donde la modernización es tan necesaria como inevitable. Las ciudades y las agencias federales están utilizando la IA para mejorar la capacidad de respuesta, reducir los retrasos y rediseñar los servicios a los ciudadanos que durante mucho tiempo han sufrido los efectos de los procesos basados ​​en la era del papel.

A medida que estos sistemas demuestren que pueden reducir los tiempos de espera y mejorar la precisión, su adopción se acelerará. Por ejemplo, la Oficina de Patentes y Marcas de Estados Unidos lanzó su programa “Piloto de Búsqueda Automatizada (o ASAP!)” para utilizar IA en la revisión previa a examinaciones, con planes de aceptar al menos 1,600 solicitudes en distintos centros tecnológicos.

En materia de seguridad nacional, hay más en juego y mayores presupuestos. Las agencias de defensa están implementando IA para la detección de amenazas, la planificación de misiones y el análisis de inteligencia, creando un mercado en rápido crecimiento para empresas como Palantir y Anduril, cuyo aumento en los contratos gubernamentales y de defensa demuestra la magnitud de la demanda.

Estos contratos de defensa plurianuales garantizan un crecimiento a largo plazo. Un contrato que Palantir firmó recientemente con el Ejército de los EU superó los 10,000 mdd en 10 años. Los programas de Anduril superan los 1,000 mdd en múltiples contratos, lo que genera una demanda constante.

Por último, está la adopción global. La competencia geopolítica por los mercados de IA es intensa. Como se informó recientemente, incluso las empresas de Silicon Valley dependen silenciosamente de componentes de IA chinos, mientras que Washington D. C. impulsa la exportación de un stack de IA estadounidense como parte de su estrategia industrial. La rivalidad geopolítica tiene tanto que ver con quién define las interfaces, plataformas y reglas globales como con los chips que impulsan la IA.

El crecimiento es posible, aunque no está garantizado. Depende de convertir los primeros experimentos en productos en los que la gente confíe a diario. La verdadera carrera no se trata de modelos cada vez más grandes en manos de unas pocas empresas. Se trata de desatar la competencia y permitir que un mercado diverso impulse nuevas ideas al mundo. La innovación se propaga cuando muchos actores crean, prueban e iteran. Así es como las burbujas se convierten en avances.

Ha llegado el momento. Manos a la obra.