Lo explican los expertos: qué hay detrás de la inversión de US$375.000 millones que todavía no muestra rentabilidad
Para el cierre de 2025, una industria sumará una inversión gigantesca, pero muchos estudios muestran que todavía no se ven resultados positivos
11 minutos de lectura'
LA NACIONMaría Josefina Lanzi
Cuando estaba terminando el siglo XVIII tuvo lugar una fiebre de inversión por un activo hoy en día resulta impensado: los canales. Antes de que existieran los ferrocarriles, estos medios de transporte demostraron ser una forma rentable para movilizar grandes volúmenes de mercancías (como carbón, hierro y textiles), lo que llevó a que muchas personas apostaran por su construcción para obtener ganancias. ¿El resultado? Se dio el famoso “Canal Mania”, un boom de estas edificaciones en Gran Bretaña, con tal frenesí que se levantó infraestructura hasta donde no había ríos o sobre canales ya existentes, por miedo a quedarse afuera de esta gran ola. En la Argentina tuvo un correlato tardío con el Canal del Norte, que intentó unir Mar Chiquita con el Paraná a principios del siglo XX.
Hoy en día, la fiebre por esta inversión ya no existe, pero muchos aseguran que este tipo de fenómeno que se vivió por los canales, también llamado “burbuja”, se está dando actualmente en una industria más contemporánea: la inteligencia artificial. Pero, ¿de qué se trata exactamente una burbuja en este ámbito?
Según la definición de la Real Academia Española, una burbuja en el rubro económico es “un proceso de fuerte subida en el precio de un activo, que genera expectativas de subidas futuras no exentas de riesgo”. En otras palabras, este fenómeno en el ámbito financiero se da cuando las expectativas se inflan mucho más rápido que la realidad. La historia está llena de casos de burbujas que ilustran este concepto: “Carlota Perez, en su libro Revoluciones Tecnológicas y Capital Financiero, habla de que a lo largo de la historia existieron cinco burbujas importantes, entre las que están la de los tulipanes en el siglo XVII, la ya mencionada de los canales, los trenes a mediados del siglo XIX que generaron nuevas burbujas y la famosa burbuja puntocom en los 2000”, explica Ingrid Toppelberg, instructora de Innovación en el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) y referente en cultura de seguridad digital.
En muchas de esas burbujas, la fórmula fue la misma: una tecnología o activo con potencial real, pero que se mezclaba con expectativas desmedidas y capital que entraba más rápido de lo que el mercado podía absorber con proyectos sostenibles, según explica Marcelo De Luca, socio fundador y COO de The App Master.
Cada uno de estos elementos está presente hoy en el ámbito de la inteligencia artificial. Por un lado, el capital que ingresa aceleradamente en un activo se observa en las inversiones que han hecho gigantes tecnológicos en infraestructura de IA. Una de las más recientes es la inversión de US$1000 millones en OpenAI que anunció Disney, para permitir que más de 200 personajes de Marvel, Pixar y Star Wars estén a disposición en ChatGPT y Sora, la herramienta de generación de videos. Aunque las cifras globales, ascienden a números superiores: según proyecciones de UBS - uno de los mayores bancos y grupos de servicios financieros del mundo-, se espera que el gasto anual global en inteligencia artificial (entre infraestructura de IA, energía y recursos para la demanda de electricidad) ascienda a US$375.000 millones para el cierre del 2025.
Por otro lado, los estudios no hablan todavía de resultados financieros medibles, sino justamente de lo que parecería una confianza desmedida en esta tecnología. Una de las investigaciones que mayor eco generó en estos meses fue un estudio del MIT que asegura que a pesar de que existe una inversión empresarial alta en inteligencia artificial generativa, el 95% de las organizaciones no obtiene todavía ningún retorno.
Lo curioso es que las herramientas de inteligencia artificial, como ChatGPT y Copilot, están siendo adoptadas: según el estudio, más del 80% de las organizaciones las han explorado y casi el 40% asegura que las han implementado. Sin embargo, solo el 20% de las organizaciones alcanzaron la etapa piloto y tan solo el 5% llegó a implementarlas en su producción. En otras palabras, la adopción es alta, pero la transformación todavía es baja.
Un informe de McKinsey también es revelador en ese sentido: “El 96% de las empresas lo entendieron, aseguran que van a aumentar las inversiones en IA en los próximos 3 años, pero solo el 24% de las empresas tiene una estrategia clara y orgánica de adopción de IA. Como consecuencia, solo el 1% puede asegurar que ha alcanzado un estado de madurez en el uso de inteligencia artificial”, detalló Natalia Scaliter, gerenta general de Google Cloud Argentina.
¿Qué dicen los expertos de la burbuja de la IA?
La opinión de expertos consultados por LA NACION sobre la posibilidad de estar inmersos en una burbuja de la inteligencia artificial varía. Sin embargo, muchos coinciden en que una parte importante del entusiasmo está justificada, sobre todo cuando se habla de automatizar tareas repetitivas, mejorar la experiencia de cliente, tiempos de respuesta y calidad de atención. Pero, al mismo tiempo, la adopción todavía es inmadura, por lo que se inflan relatos de éxito sin sustento robusto.
“Hay un núcleo de avances que es muy real -modelos que ya hoy resuelven ciertas tareas concretas mejor, más rápido y más barato que antes-, pero alrededor de eso se construyó una narrativa donde parece que la IA va a arreglar todo, en todas las industrias, en cuestión de meses”, explicó De Luca, que detalla que el componente de burbuja no se da tanto por la tecnología en sí, sino por cómo se está vendiendo, comunicando y financiando. En su caso, que trabajan creando soluciones tecnológicas a empresas, revelan que es frecuente que las compañías acudan a ellos diciendo: “Queremos algo con IA, porque nuestros competidores lo están haciendo”. Sin embargo, advierten que “todavía no tienen claro qué problema quieren resolver ni cómo medir el impacto; eso es un comportamiento típico de burbuja”, acota.
“Las empresas están muy entusiasmadas en usar IA, para reducir costos y ganar eficiencia. No me parece mal, pero hay muy poca evidencia de empresas que la estén usando exitosamente para generar nuevos ingresos a través de nuevos negocios”, explica el economista Lucas Pussetto, profesor de Economía del IAE Business School, que destaca dos puntos sobre las inversiones que se están haciendo en este tipo de tecnología. Explica que la sostenibilidad depende, en buena medida, de cómo se financie la inversión: “Si es solo deuda, estaríamos en un problema, sobre todo, si los resultados de la IA tardan más tiempo en reflejarse en más ingreso y en más rentabilidad”.
Señala que, en el caso de esta industria hay mucho de financiamiento con deuda, pero también de inversiones hechas con recursos propios de empresas que, por ahora, no tienen problemas de liquidez. “Lo que ocurre es que los números son monstruosos. Meta acaba de conseguir financiamiento por US$27.000 millones para financiar un data center. Y se estima que en los próximos cinco años se invertirán entre 3 y 7 billones de dólares en infraestructura de IA. Considero que el ritmo de crecimiento de la inversión en IA no es sostenible”, agrega Pussetto.
A esos números, Eduardo Laens, CEO de Varegos, docente universitario especializado en IA y autor del libro Humanware, suma otras cifras: “Sin duda el caso más emblemático es el del acuerdo entre OpenAI, Nvidia y Oracle. Nvidia anunció una inversión de hasta US$100.000 millones en OpenAI, principalmente para impulsar infraestructura y chips avanzados, mientras que OpenAI firmó un contrato de cerca de US$300.000 millones con Oracle para comprar capacidad en la nube. Para cumplir ese contrato, Oracle debe adquirir enormes volúmenes de hardware, justamente a Nvidia. Así, el capital fluye en un ciclo donde Nvidia financia a OpenAI, OpenAI paga a Oracle y Oracle compra a Nvidia, planteando dudas sobre la transparencia, la sostenibilidad y la naturaleza real de estos ingresos y valuaciones”.
Explica que vivió en primera persona la explosión de la burbuja de internet de 2000: “Hubo patrones muy similares, en donde el mercado de inversores estaba fondeando miles de proyectos titánicos que no tenían “product market fit” y cuando esas startups no pudieron entregar valor a los inversionistas, todo se cayó como un castillo de naipes”.
Toppelberg considera que todavía no existe una burbuja IA, pero sí “fenómenos burbujeantes”, especialmente en las inversiones en infraestructura, deuda y acuerdos circulares entre empresas. Detalla que, hoy se están construyendo más de 150 gigafactorías -centros de datos que cuestan US$50.000 millones, requieren un millón de chips y consumen la electricidad equivalente a 800.000 hogares- y se proyecta que se multiplicarán por cuatro hacia 2030. Al mismo tiempo, señala que, a diferencia de la burbuja puntocom, “donde las compañías salían a bolsa sin ingresos, hoy las grandes tecnológicas tienen negocios sólidos, enormes reservas de efectivo y modelos de IA con cientos de millones de usuarios reales”, explica.
La consultora del MIT opina que, actualmente, se da una ecuación que genera confusión: aunque hay modelos altamente capaces, las empresas y las instituciones aún no transformaron sus procesos para explotar ese potencial. “El riesgo no es que falten ingresos, sino que la curva de inversión va demasiado por delante de la curva de adopción real. Ese retraso genera la ilusión de «hype», de excitación exagerada”, explica.
Otra especialista en IA tampoco considera que exista actualmente una “burbuja de la IA” en sentido estricto, como la de las «puntocom», “pero sí estamos inmersas en una fase de sobreexpectativa profunda”, explica Belén Ortega, empresaria y especialista en inteligencia artificial. Ortega coincide con Toppelberg en que la tecnología tiene un sustento firme, pero la adopción todavía es prematura: “Todas las burbujas que se dieron a lo largo de la historia comparten la misma estructura: innovación real mezclada con expectativas irreales y capital impaciente. En la IA vemos algo muy parecido: la diferencia es que, en lugar de ser un activo puramente especulativo, hay una tecnología legítima, pero su adopción masiva corre por delante de su integración real y madura”.
¿Qué pasaría si la burbuja de la IA estalla?
Los pronósticos de los expertos van desde un futuro negro apocalíptico a un proceso normal de depuración que atraviesan todas las tecnologías disruptivas. “Un estallido de la burbuja, al estilo de lo que ocurrió a principios de los 2000, generaría una recesión profunda en Estados Unidos y en el resto del mundo. El PBI de Estados Unidos y China sumados equivale a alrededor del 40% del PBI mundial. Es simple imaginar las consecuencias”, apunta Pussetto.
Por su parte, De Luca no es temeroso ante la posibilidad de que estalle la burbuja. Explica que se desinflaría el exceso de expectativas y de capital mal dirigido, lo que probablemente llevará a una corrección fuerte en valuaciones de algunas empresas, a encarar menos proyectos experimentales y a tener más presión por demostrar un ROI concreto. “Cuando se pinchan este tipo de burbujas, suele quedar una infraestructura valiosísima. Pasó con internet después de la burbuja «puntocom»: se limpiaron muchos proyectos débiles, pero la red, los protocolos y las capacidades quedaron y, sobre eso, se construyó la siguiente etapa”, agrega.
En ese sentido, Alejandro Pérez de Rosso, socio de Bain & Company, explica que los mercados suelen atravesar ciclos de entusiasmo y sobrevaluación, seguidos por correcciones y ajustes, para luego dar paso a un crecimiento más sostenible y alineado con la adopción real de la tecnología. Toppelberg coincide y señala que, aunque un frenazo abrupto desataría un efecto dominó de quiebras en empresas de construcción, refrigeración, chips, financiamiento y aseguradoras que están garantizando estos proyectos, no se frenaría el avance tecnológico. “Veríamos una consolidación del mercado: algunas empresas desaparecerían, pero las que demuestren valor real se fortalecerían. Pasó con internet y puede pasar aquí”, concluye.
Los expertos coinciden en que, por lo pronto, es necesario que la inversión en la inteligencia artificial repercuta cuanto antes en eficiencia, productividad y rentabilidad, en todo tipo de industrias y sectores. En palabras de Toppelberg: “La IA no es un plugin: es un rediseño profundo de cómo trabajamos, decidimos y coordinamos. Mientras las empresas no cambien procesos y roles, la tecnología no podrá generar su impacto pleno”.
Más leídas de Tecnología
1Cómo activar el “modo dragón dorado” de WhatsApp
2Las 5 fuerzas que redefinirán la transformación digital en 2026, según Globant
3OpenAI y Microsoft se enfrentan a otra demanda por el supuesto papel de ChatGPT en un asesinato
4OpenAI lanza en Argentina ChatGPT Go, su plan más barato, y se asocia con Rappi para ofrecer beneficios