Que la burbuja de la IA va a estallar es algo más que evidente, por mucho que queramos mirar hacia otro lado. No lo digo desde el alarmismo ni desde el rechazo a la tecnología, sino desde la experiencia de haber vivido otras oleadas similares y de observar cómo se repiten los mismos patrones.
Aunque con las innovaciones tenemos la sensación de que son algo reciente, la mayor parte de ellas tienen un histórico bastante largo. Los primeros pasos de la IA fueron en los 50 con Alan Turing (algo similar, no tan antiguo, pasa con la realidad virtual). Pero una cosa es cuando se inicia y otra cuando despuntan.
El despegue de la IA comenzó entre 2020 y 2023 con chatGPT 3, 3,5 y definitivamente con la versión 4.0. Este camino nos ha llevado desde la incredulidad a un optimismo casi incondicional.
Yo mismo pasé por ese camino: al principio era un descreído, luego me convertí en un entusiasta y me metí a tope con la IA (y sigo). Pero al observar patrones que ya conocía de otras oleadas tecnológicas, desde la burbuja puntocom hasta el metaverso, me he parado a pensar con más calma sobre lo que está ocurriendo ahora.
No creo que la IA vaya a desaparecer como una moda pasajera; al contrario, tiene una base sólida para aportar valor real. Pero sí creo que estamos viviendo una fase de expectativas desproporcionadas que, tarde o temprano, será corregida.
No es la primera vez que vemos algo así
Las oleadas tecnológicas, que he vivido siguen un patrón parecido a este:
- Expectativas desmesuradas. Todos hablan de la tecnología como si fuese la respuesta a todas las preguntas. Todavía recuerdo cuando empezaba a trabajar en marketing digital, justo antes del estallido de las puntocom, como las previsiones de una gran consultora (una de las big five), para la empresa en la que trabajaba. Nos aseguraron que cada web iba a tener 30 empleados y que iban a facturar X millones cada una. Se contrató personal con perfiles impresionantes, se invirtió a lo bestia y pasados 4 años yo era responsable de 7 de ellas. No hace falta explicar mucho más.
- Capital que entra sin considerar negocio real. Inversiones enormes en empresas que no generan beneficios sostenibles. Solo tienes que hacer algunas búsquedas para ver las cifras.
- Cobertura mediática que amplifica la narrativa. Prácticamente cualquier titular con “IA” atrae atención inmediata. Los vemos en los medios tecnológicos, pero también en la televisión, en las conferencias, formación, etc. etc.
Y tras esta locura inicial, llega la corrección del mercado. Llega el sentido común. Lo hemos visto con las puntocom, pero también con las redes sociales en su momento o más recientemente con el metaverso (era el segundo intento serio desde Second Life en 2009).
En todos esos casos, la euforia estuvo por delante de la realidad económica, y eso generó burbujas que, al final, terminaron en correcciones profundas e incómodas.
Ya escribía algo en este sentido en un artículo de Mayo de 2023 (No nos volvamos locos con la inteligencia artificial), en el que hablo sobre en cómo solemos sobreestimar el impacto en el corto plazo y subestimar en el largo. La propia Wikipedia tiene un artículo sobre la burbuja de la IA, donde lo analiza.
No quiero empezar a aportar datos y más datos, creo que con la gráfica del índice CAPE (ratio precio-beneficio cíclicamente ajustado). Es una medida de valoración bursátil que compara el precio de mercado de un índice, como el S&P 500, con los beneficios medios ajustados por inflación de los últimos diez años. Valores elevados del CAPE han estado asociados a periodos de sobrevaloración, como ocurrió justo antes del estallido de la burbuja puntocom, aunque no predicen con precisión el momento de una corrección, sí señalan que las expectativas de mercado están muy altas en comparación con la media histórica.
La burbuja de la IA es diferente… pero igual
Decir que esta vez es distinto no es contradictorio: creo que la IA sí tiene una base tecnológica que ya está aportando valor, pero eso no evita que el mercado, las expectativas y la financiación estén disparados.
La propia naturaleza de la IA fomenta la burbuja
La IA generativa siempre ofrece una respuesta plausible. Incluso cuando no está resolviendo un problema complejo, produce una salida convincente (y no siempre acertada). Esto refuerza la percepción de utilidad inmediata, reduce la fricción cognitiva de probar nuevas herramientas y alimenta expectativas de retorno rápido.
Pensando sobre la paradoja de la eficiencia de la IA trataba de explicar de como esta sensación de “funciona bien aunque no sepamos bien cómo” puede hacer que empresas y usuarios salten directamente a la aplicación sin pararse a pensar antes.
Las señales de corrección de la IA son objetivas
No pretendo ser sensacionalista, ni agorero. Solo que hagamos una reflexión pausada. Que identifiquemos las señales y hagamos algo al respecto.
Fata de rentabilidad y modelos de negocio cuestionados
El caso más conocido es OpenAI. Aunque ha impulsado la adopción de la IA a nivel global, no ha generado beneficios sostenibles. OpenAI es el primero en ser consciente que no serán rentables antes de finales de esta década. La pregunta es, ¿serán capaces de aguantar hasta entonces?
Reacción de mercados y analistas
Por no aburrir con datos, solo comentar dos datos que me ha buscado, irónicamente, chatGPT:
- Dato: grandes empresas tecnológicas siguen impulsando el crecimiento de sus acciones gracias a la narrativa de la IA, pero algunos resultados corporativos recientes han decepcionado al mercado. Por ejemplo, acciones de Oracle se hundieron tras anunciar resultados y ampliar inversiones en IA que los analistas consideraron poco rentables a corto plazo. (El País)
- Opinión contrastada: Howard Marks (cofundador de la gestora de activos Oaktree Capital Management (200.000 MM $ en activos)), se ha generado la mentalidad de que todo es posible con la IA (los llamado “moonshot bets”) que llevará a muchas startups a la quiebra. Y aconseja, como no, invertir en grandes tecnológicas.
Yo suelo llevarme este planteamiento a algo más terrenal:
Si no somos capaces de gestionar correctamente lo que implican las cookies del navegador, ¿cómo vamos a estar preparados para proyectos complejos con IA?
¿Qué pasará con la burbuja de la IA?
Cuando hablamos de que una burbuja va a estallar, no me refiero a que la IA desaparezca o sea inútil; hablo de una fuerte corrección de expectativas y de valoraciones.
En otras palabras:
- Habrá menos proyectos inflados.
- El capital tenderá a reasignarse a soluciones con evidencia de retorno económico tangible.
- Algunos de los actores principales de hoy perderán su puesto o incluso desaparecerán y su puesto lo ocuparán quienes construyen soluciones más sólidas y rentables.
Esto es una corrección natural en ciclos tecnológicos, no una catástrofe.
¿Cuándo estallará la burbuja de la IA?
No voy a ser yo quien juegue a “brujo”, pero lo más razonable es pensar que la corrección podría producirse en los próximos dos años, aunque no podemos saberlo con certeza.
¿En qué me baso para decir esto? En nada objetivo. Puras sensaciones y experiencias pasadas. Veremos es un año, dos o cinco. Pero llegará. La velocidad de estas tendencias es cada vez mayor y es imposible predecir nada con exactitud.
Qué podemos hacer como empresas y como usuarios
La pregunta importante no es “si va a estallar”, sino “¿cómo actuamos hoy para crear valor independientemente del ciclo?”.
Aprender con criterio
Lo primero es evitar esa carrera hacia ninguna parte para tratar de estar al día de lo último en IA. Yo mismo he estado cerca de un año en un grupo avanzado de IA (con cerca de 300 personas de todo el mundo) y es literalmente imposible seguir el ritmo. Y lo más importante, aporta más estrés que valor.
Creo que lo importante es entender la lógica de la IA y aprender a usarla para sacarle el mayor partido. Entender que la IA (me refiero a los LLMs), es un compañero, un copiloto no una solución mágica para todo. Funciona cada vez mejor para las tareas más sencillas. Para el resto, es ese compañero de viaje con el que pelotear ideas, sacar conclusiones y finalmente acometer proyectos.
Pero proyectos realistas. No podemos (aunque nos gustaría), pensar que los proyectos que antes eran de meses o años, ahora los vamos a solucionar en horas o días.
Aplicar la IA a tareas sencillas y útiles
Vayamos a los básicos, ¿qué cosas puedo aplicar en el corto plazo a mi modelo de negocio que aporten valor real? Hay muchos casos de uso que generan valor directo:
- Automatización de tareas repetitivas.
- Generación de resúmenes y análisis básicos.
- Apoyo en servicio al cliente para consultas frecuentes.
Estos casos reducen tiempo y costes, y entregan retorno real hoy, sin necesidad de grandes proyectos.
Toma medidas ahora
Cuando miramos atrás tras una burbuja tecnológica, suele haber consenso en que “era evidente”.
Pero cuando estábamos en plena ola, nuestra actitud era de entusiasmo, adopción masiva y promesas sin mucho fundamento.
Así que piensa esto: ¿Por qué tendemos a reaccionar al discurso dominante en lugar de pensar con perspectiva y datos?
¿No es mejor pararse a pensar, formarse, capturar valor con proyectos sencillos y prepararse para la segunda o tercera ola?
Que la IA no nos saque del foco de nuestro negocio. La prioridad es ser rentables y generar valor. La IA vendrá después, cuando venga.
