Doxa 2353

¿Es la IA un boom o una burbuja?

Por Paulo Carvão

Negocios y Sociedad

Harvard Business Review

#Doxa #ia #boom #burbuja #tecnología #innovación #automatización #futuro #ética #datos #algoritmos #inteligencia #digital

Resumen. El compromiso de 100 000 millones de dólares de Nvidia con OpenAI, y las compras recíprocas de chips por parte de OpenAI, indican una carrera armamentística de IA que se acelera a un ritmo vertiginoso. ¿Cómo pueden los líderes comprender este mercado? Un análisis de la historia reciente (en particular). Los paralelismos entre este momento y la reciente burbuja puntocom ofrecen algunas pistas. El capital especulativo y la financiación circular pueden distorsionar los plazos y las expectativas, especialmente donde la adopción de la IA sigue siendo desigual. Actualmente, el entusiasmo del consumidor supera la integración empresarial, lo que aumenta el riesgo de sobrecapacidad. Una ventaja duradera provendrá de una inversión disciplinada, la integración de la IA en los flujos de trabajo y la configuración de la gobernanza para equilibrar la innovación con la resiliencia.

A finales de septiembre, Nvidia anunció planes para invertir hasta 100 000 millones de dólares en OpenAI para financiar una nueva generación de centros de datos, mientras que OpenAI se comprometió a comprar millones de chips Nvidia para dichas instalaciones. Días después, OpenAI alcanzó un acuerdo multimillonario similar con AMD. Celebrados por los inversores, estos acuerdos también generaron sorpresa. Para algunos, se parecían inquietantemente a los acuerdos de financiación circular de finales de los 90, cuando proveedores y clientes reforzaban mutuamente sus valoraciones sin generar valor real. Bloomberg describió acertadamente este patrón como una «red de transacciones comerciales cada vez más compleja e interconectada» que impulsaba un auge de la IA de un billón de dólares.

El rápido desarrollo de la IA está transformando la toma de decisiones ejecutivas y acortando los plazos. No tener una perspectiva clara sobre la IA ya no es una opción. El capital se mueve con rapidez, se está invirtiendo en infraestructura a una escala sin precedentes y la presión competitiva se intensifica.

En este nuevo entorno, la velocidad y la intención son importantes, y las empresas que prosperarán serán aquellas que inviertan recursos donde la rentabilidad sea duradera, identifiquen las tendencias que deben adoptar y eviten las apuestas insostenibles. Este artículo analizará las fuerzas que impulsan el auge, analizará los riesgos de una burbuja y describirá las opciones prácticas que enfrentan los líderes al sopesar la oportunidad frente a la exposición.

La innovación se encuentra con la especulación

El principal desafío que enfrentan los líderes hoy en día es cómo equilibrar la promesa a largo plazo de la IA con la presión a corto plazo para generar retornos. La economía de la IA se ve impulsada por dos carreras: una competencia geopolítica por la supremacía y una carrera financiera por generar los retornos necesarios para justificar niveles de inversión asombrosos. Cuando estas dos fuerzas convergen, se potencian mutuamente, aumentando el riesgo de sobrepasar los límites.

Los paralelismos con burbujas anteriores son sorprendentes. Durante la era de las puntocom, el capital inundó la infraestructura de telecomunicaciones, apostando por una demanda exponencial de internet. Cuando esta demanda se rezagó, las quiebras se extendieron por todo el sector. El problema no fue que internet careciera de potencial, sino que el ritmo de la inversión de capital superó la adopción.

¡Empieza aquí!

Hoy en día, observamos señales similares. La concentración del mercado alcanzó niveles alarmantes: las empresas tecnológicas de las "Siete Magníficas" representan más de un tercio del S&P 500, un nivel dos veces superior al de las principales compañías tecnológicas durante la burbuja del 2000. Las valoraciones de las empresas de IA se basan en proyecciones agresivas, no en las ganancias actuales. Las estructuras complejas de acuerdos, como la financiación de OpenAI mediante acuerdos con proveedores, se asemejan a la circularidad de las burbujas pasadas. Mientras tanto, se están invirtiendo grandes sumas en centros de datos, cadenas de suministro de chips y modelos fundacionales, incluso cuando la adopción empresarial avanza con más cautela que el entusiasmo del consumidor.

La adopción se ha dividido. Los consumidores adoptaron ChatGPT a una velocidad récord, alcanzando los 100 millones de usuarios más rápido que cualquier aplicación anterior. Las empresas siguen reticentes. El MIT observó que las mejoras de productividad eran difíciles de alcanzar a gran escala y recomendó centrarse en usos de alto valor, integrar la IA en los flujos de trabajo y escalar gradualmente. Según el Índice de IA de Stanford, la adopción empresarial aumentó del 55 % al 78 % en 2024. Sin embargo, las empresas se muestran indecisas, citando la privacidad, la fiabilidad, el cumplimiento normativo, la seguridad y el riesgo financiero como barreras clave.

El entusiasmo en torno al uso por parte del consumidor aún no se ha traducido en un cambio empresarial amplio. La construcción de infraestructura presupone que la adopción seguirá, pero las empresas rara vez se comprometen sin una perspectiva de rentabilidad financiera. Si la demanda se retrasa, la actual expansión masiva de chips y centros de datos podría generar un exceso de capacidad. Esta dinámica se ve agravada por la política industrial y las prioridades de seguridad nacional que priorizan la inversión sobre el consumo, lo que contribuye al crecimiento, pero también amplifica el riesgo de una burbuja.

Política industrial, flujos de capital y la geopolítica de la IA

La influencia del gobierno ha moldeado los ciclos tecnológicos de Estados Unidos en el pasado, a menudo creando incentivos, realizando inversiones específicas y luego haciéndose a un lado para permitir que la industria escalara. En la década de 1990, Washington impulsó la expansión de internet privatizando la infraestructura de red, aprobando la Ley de Telecomunicaciones de 1996 para abrir los mercados y promulgando la Sección 230 para limitar la responsabilidad de las plataformas. Esas decisiones crearon las condiciones para el crecimiento, la inversión y la innovación. Hoy, los responsables políticos están aplicando una estrategia similar a la inteligencia artificial. Tanto la administración de Trump como la de Biden han hecho hincapié en la política industrial, enmarcando la IA no solo como una oportunidad económica, sino también como un imperativo de seguridad nacional. El mensaje implícito para las empresas es que la velocidad es más importante que la precaución.

El modelo estatal chino canaliza capital hacia la IA para desarrollar líderes nacionales y reducir la dependencia de la tecnología estadounidense. Europa se ha centrado en la gestión de riesgos, pero el temor a una regulación excesiva llevó a los directores ejecutivos a advertir sobre la pérdida de competitividad. En respuesta, Bruselas lanzó el Plan de Acción Continental de IA y una iniciativa de 1.000 millones de euros para aplicar la IA con el fin de acelerar la adopción, reducir los costes de cumplimiento normativo y convertir a Europa en un líder mundial en IA.

Al mismo tiempo, la financiación de riesgo para startups de IA supera la observada en ciclos anteriores de criptomonedas y tecnología de movilidad, con los fondos soberanos sumando una nueva ola de inversión. Estos actores invierten deliberadamente antes de la adopción, apostando a que la demanda eventualmente se materializará. De no ser así, el exceso de oferta podría dejar activos varados, como ocurrió con la fibra óptica de telecomunicaciones sin usar tras el colapso de las puntocom.

Las empresas, sin embargo, se enfrentan a una decisión diferente. Para ellas, el reto no es si financiar la próxima ola de infraestructura, sino cómo adoptar la IA de forma que fortalezca su propio negocio. Las empresas que sobrevivieron al colapso de las puntocom, como Amazon, que se centraron incansablemente en construir la infraestructura para el comercio electrónico, lo hicieron vinculando la inversión en tecnología al negocio, no al impulso especulativo.

Entendiendo las restricciones

El capital y las políticas están acelerando la carrera de la IA, pero las restricciones limitan su ritmo. La tierra, la mano de obra y la energía imponen límites estrictos a la velocidad de escalamiento de la adopción. Estos límites generan escasez: los pioneros se aseguran la capacidad y la ventaja, mientras que los rezagados se quedan atrás.

Para comprender cómo estas limitaciones afectan la trayectoria de la IA, conviene revisar la idea de la tríada de la IA : computación, datos y talento. Estos elementos definieron la última década del desarrollo de la IA. Ha surgido una nueva tríada : tierra, mano de obra y energía. Los centros de datos necesitan grandes instalaciones con acceso a electricidad y agua, y las comunidades se resisten a su impacto. La escasez de mano de obra se extiende más allá de los ingenieros, a oficios cualificados como electricistas, obreros de la construcción y técnicos. La energía es la limitación más importante: Goldman Sachs proyecta que el consumo de los centros de datos estadounidenses se duplicará para 2030, lo que amenaza la rentabilidad de la expansión sin soluciones sostenibles.

La IA puede ser una tecnología de propósito general, pero su infraestructura no es infinitamente escalable. Para las empresas, esto implica integrar la nueva tríada directamente en su estrategia. Asegurar contratos energéticos a largo plazo, invertir en alianzas laborales con escuelas de oficios y colaborar con las comunidades locales en el uso del suelo pueden reducir la exposición a cuellos de botella. Las empresas que anticipen estas presiones y consoliden su capacidad con anticipación estarán mejor posicionadas para obtener retornos duraderos que aquellas que asumen una escalabilidad ilimitada.

¿Es esto una burbuja?

Sin duda, no todos ven una burbuja. El director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, argumenta que la demanda de IA es estructural, no especulativa, y compara el desarrollo actual con el «inicio de una nueva revolución industrial».

En una entrevista con Ben Thompson en Stratechery, Sam Altman desestimó las preocupaciones sobre la insostenibilidad de las inversiones actuales en IA, y definió la estrategia de OpenAI como una transición más allá de los chatbots hacia una IA con agentes y una plataforma que vincule infraestructura y aplicaciones. "Es extremadamente difícil contar con la infraestructura suficiente para satisfacer la demanda", señaló, subrayando la tensión entre la inversión inicial de capital y la demora en la rentabilidad.

En su libro de 2024, Co-Inteligencia: Vivir y trabajar con IA, Ethan Mollick analiza cómo la IA produce mejoras prácticas y graduales en los lugares de trabajo y las aulas. Al potenciar la capacidad humana y producir pequeñas mejoras acumulativas, la IA avanza gradualmente hacia un impacto más amplio.

La divergencia de opiniones refleja la incertidumbre central, ya que las burbujas dependen menos del impacto a largo plazo de una tecnología y más de la alineación entre la adopción y los ciclos de capital. Internet fue revolucionario, pero eso no evitó el colapso de las puntocom. La IA bien podría transformar las industrias globales, pero sus fundamentos financieros aún podrían tambalearse.

Cómo los líderes pueden capturar valor 

Para los líderes empresariales, el éxito requiere enfoque y rigor. Confiar en la IA como una solución rápida es un error.

Un cambio real requiere construir una cultura preparada para adaptarse a la IA, apostar por áreas de alto valor e integrar la IA en sus operaciones. Las empresas que resistieron el colapso de las puntocom, como eBay y Netflix, lo hicieron gracias a un enfoque estratégico preciso y una rápida adaptación operativa. Resistieron las distracciones impulsadas por la publicidad exagerada. Hoy, Walmart utiliza bots de inventario con IA para reducir el exceso de inventario en un 35 % y aumentar la precisión en un 15 %, lo que reduce los costos y mejora las tasas de stock y la experiencia del cliente. Además, acaba de firmar un acuerdo con OpenAI para permitir a los usuarios comprar sus productos directamente a través de ChatGPT. Los ganadores integrarán la IA donde refuerce su ventaja principal, no en cada nueva tendencia.

Los líderes deben invertir recursos en la gobernanza de datos y rediseñar las organizaciones para que las personas y la IA puedan colaborar eficazmente. La preparación del personal implica la actualización continua de habilidades y la evolución de los roles. La paciencia es vital, ya que la transformación empresarial es un proceso de varios años con captura de valor a lo largo del tiempo, en lugar de una búsqueda de ganancias especulativas.

Si los ejecutivos ven la IA solo como una competencia de gastos, no comprenden el punto clave. El desafío radica en diseñar una gobernanza que impulse la innovación y proteja a la sociedad. Como argumenté en Gobernanza en la encrucijada, las políticas de IA funcionan mejor cuando evolucionan con la tecnología, impulsando la innovación sin comprometer la seguridad ni la equidad. Los entornos regulatorios seguros proporcionan entornos controlados para la experimentación, manteniendo al mismo tiempo la rendición de cuentas, y las colaboraciones público-privadas pueden integrar la transparencia y la gestión de riesgos.

Las empresas que se involucran tempranamente ganan influencia sobre cómo se gobierna la economía de la IA, lo que ayuda a garantizar que la adopción esté acompañada de resiliencia, supervisión justa y confianza duradera en la tecnología.

...

La inteligencia artificial es a la vez de gran alcance y frágil. Su trayectoria a largo plazo apunta a redefinir industrias, transformar el trabajo y alterar el equilibrio de poder global. A corto plazo, la rivalidad geopolítica se combina con la política desregulatoria y el capital especulativo, creando condiciones que se asemejan mucho a las burbujas del pasado. La lección de la historia no es que las burbujas inutilicen las tecnologías, sino que distorsionan los tiempos y las expectativas.

Ignorar la IA es arriesgarse a la obsolescencia. El éxito se logrará con una adopción disciplinada y una gobernanza corporativa pragmática. Los líderes que se centren en integrar la IA en los flujos de trabajo y en cultivar una fuerza laboral capaz de adaptarse obtendrán un valor duradero. Quienes se involucren tempranamente en los marcos de gobernanza emergentes contribuirán a definir las reglas de la economía de la IA. Este momento se recordará como el inicio de una economía impulsada por la IA o como una extralimitación, dependiendo de las decisiones que tomen hoy los ejecutivos e inversores.

Lea más sobre Negocios y sociedad o temas relacionados Historia empresarial, Políticas y regulaciones gubernamentales, Estrategia corporativa, IA y aprendizaje automático, IA generativa e innovación

Paulo Carvão es investigador principal del Centro Mossavar-Rahmani para Negocios y Gobierno de la Escuela de Negocios Kennedy de Harvard, especializado en políticas tecnológicas y regulación de la IA. Exejecutivo de IBM con más de 30 años de experiencia en tecnología y negocios, es el primer emprendedor residente del Instituto de Política GovLab de Harvard. También asesora a startups tecnológicas, invierte en capital riesgo y ha sido becario de la Iniciativa de Liderazgo Avanzado de Harvard y del Centro Safra para la Ética.