En esta ocasión, Brian Merchant, analiza este fenómeno en Wired, el cual os ofrezco traducido y entrecomillado ¿vale?: “Puede que la IA no sea simplemente ‘una burbuja’, o ni siquiera una burbuja enorme. Puede que sea la burbuja definitiva. Lo que podrías cocinar en un laboratorio si tu objetivo fuera diseñar el ideal platónico de una burbuja tecnológica. Una burbuja que las reviente todas. Desde el éxito viral de ChatGPT a finales del 2022, que llevó a todas las empresas alrededor de Silicon Valley (y a muchas otras más allá) a pivotar hacia la IA, la sensación de que se ha estado inflando una burbuja ha sido enorme. Ya había titulares al respecto en mayo del 2023. Este otoño boreal, se convirtió en algo así como la sabiduría predominante. Analistas financieros, empresas de investigación independientes, escépticos de la tecnología e incluso los propios ejecutivos de la IA están de acuerdo: estamos ante una especie de burbuja de inteligencia artificial. Pero a medida que aumentaba el debate sobre la burbuja, me di cuenta de que pocos analizaban con precisión por qué la IA es una burbuja, qué significa realmente esto y cuáles son sus implicaciones. Al fin y al cabo, no basta con decir que la especulación es desenfrenada, lo cual está bastante claro, o incluso que ahora se invierte en IA 17 veces más de lo que se invertía en empresas de internet antes de la crisis de las puntocom. Sí, tenemos unos niveles de concentración del mercado sin precedentes; sí, sobre el papel, Nvidia se ha valorado, en ocasiones, en casi tanto como toda la economía de Canadá. Pero, en teoría, todavía podría darse el caso de que el mundo decidiera que la IA merece toda esa inversión. Lo que uno quería era un medio fiable y de eficacia probada para evaluar y comprender la manía de la IA. Para ello, recurrí a los eruditos que literalmente escribieron el libro sobre las burbujas tecnológicas. En el 2019, los economistas Brent Goldfarb y David A. Kirsch, de la Universidad de Maryland, publicaron Bubbles and Crashes: The Boom and Bust of Technological Innovation. Mediante el examen de unos 58 ejemplos históricos, desde la iluminación eléctrica hasta la aviación y el boom de las puntocom, Goldfarb y Kirsch desarrollan un marco para determinar si una innovación concreta condujo a una burbuja. Muchas tecnologías que se convirtieron en grandes empresas, como el láser, el freón y la radio FM, no crearon burbujas. Otras, como los aviones, los transistores y la radio, sí lo hicieron. Mientras que muchos economistas ven los mercados como el producto de decisiones acertadas tomadas por agentes puramente racionales (hasta el punto de que algunos afirman que las burbujas no existen en absoluto), Goldfarb y Kirsch sostienen que la historia de lo que puede hacer una innovación, lo útil que será y cuánto dinero puede generar crea las condiciones para que se produzca una burbuja en el mercado. ‘Nuestro trabajo pone en primer plano el papel de la narrativa’, escriben. ‘No podemos entender los resultados económicos reales sin entender también cuándo surgen las historias que influyen en las decisiones’. El marco de Goldfarb y Kirsch para evaluar las burbujas tecnológicas considera cuatro factores principales: la presencia de incertidumbre, las empresas pure play, los inversionistas novatos y las narrativas en torno a las innovaciones comerciales. Los autores identifican y evalúan los factores implicados, y clasifican sus ejemplos históricos en una escala de 0 a 8, siendo 8 los más propensos a predecir una burbuja. Cuando empecé a aplicar el marco a la IA generativa, me puse en contacto con Goldfarb y le pedí que me diera su opinión acerca de dónde se sitúa la última locura de Silicon Valley en cuanto a su calidad de ‘burbuja’, aunque debo señalar que estas son mis conclusiones, no las suyas, a menos que se indique lo contrario. En 1895, la ciudad de Austin, Texas, compró torres de luz de luna (moonlight towers) de 50 metros de altura y las instaló en puntos de acceso público. Las torres estaban equipadas con lámparas de arco, que quemaban filamentos de carbono. Los espectadores se reunían para contemplar con asombro la lluvia de ceniza que caía sobre ellos. Según Goldfarb, el valor de algunas tecnologías es obvio desde el principio. La iluminación eléctrica ‘era tan claramente útil, que podías imaginar inmediatamente ‘Oh, podría tener esto en mi casa’. Aun así, escriben él y Kirsch en el libro, ‘por maravillosa que fuera la luz eléctrica, la economía estadounidense pasaría las cinco décadas siguientes averiguando cómo explotar plenamente la electricidad’. ‘La mayoría de las grandes innovaciones tecnológicas llegan al mundo como las lámparas de arco eléctricas: maravillosas, desafiantes, a veces peligrosas, siempre rudimentarias e imperfectas', escriben Goldfarb y Kirsch en su libro. ‘Inventores, empresarios, inversionistas, reguladores y clientes luchan por averiguar qué puede hacer la tecnología, cómo organizar su producción y distribución y lo que la gente está dispuesta a pagar por ella’. La incertidumbre, en otras palabras, es la piedra angular de la burbuja tecnológica. Incertidumbre sobre cómo las historias que cuentan los empresarios sobre una innovación se traducirán en un negocio real, qué partes de una cadena de valor podría sustituir, cuántos competidores acudirán al campo de juego y cuánto tiempo tardará en hacerse realidad. Y si la incertidumbre es el elemento fundamental de una burbuja tecnológica, ya están sonando las alarmas en el caso de la IA. Desde el principio, Sam Altman, de OpenAI, ha apostado todo a la creación de IAG, o inteligencia artificial general, hasta el punto de que una vez se dirigió a una multitud de observadores del sector que le preguntaron por el modelo de negocio de OpenAI, y les dijo con cara seria que su plan era construir un sistema de inteligencia general y simplemente preguntarle cómo hacer dinero (desde entonces se ha distanciado de esa afirmación, diciendo que IAG no es ‘un término superútil’). Meta aspira a la ‘superinteligencia’, lo que sea que eso signifique. Los objetivos continúan cambiando. En los casi tres años transcurridos desde que la IA ocupó el centro del escenario en Silicon Valley, los principales actores (con la excepción de Nvidia, cuyos chips probablemente sigan utilizándose luego de la crisis) aún no han demostrado cuál será su modelo de negocio de IA a largo plazo. OpenAI, Anthropic y las gigantes tecnológicas que adoptan la IA están gastando miles de millones, los costos de inferencia no se han reducido (estas empresas siguen perdiendo dinero con casi todas las consultas de los usuarios) y la viabilidad a largo plazo de sus programas empresariales es, en el mejor de los casos, una gran interrogante. ¿El producto que justificará los cientos de miles de millones de inversión es un sustituto del motor de búsqueda? ¿Un sustituto de las redes sociales? ¿Automatización del lugar de trabajo? ¿Cómo tendrán en cuenta las empresas de IA los costos de energía y computación, que siguen estando por las nubes? Si los juicios por derechos de autor no se salen con la suya, ¿tendrán que licenciar sus datos de entrenamiento y repercutirá ese costo adicional a los consumidores? Un reciente estudio del MIT causó sensación (y contribuyó a avivar esta última oleada de temores de ‘burbuja’) al constatar que el 95% de las empresas que adoptaron la IA generativa no obtuvieron beneficio alguno de la tecnología.‘Con el tiempo, suele disminuir la incertidumbre’, asegura Goldfarb. La gente aprende lo que funciona y lo que no. Con la IA, no ha sido así. ‘Lo que ha ocurrido en los últimos meses es que nos hemos dado cuenta de que existe una frontera irregular, y algunas de las primeras afirmaciones sobre la eficacia de la IA han sido contradictorias o no tan buenas como se dijo en un principio’. Goldfarb cree que el mercado sigue subestimando la dificultad de integrar la IA en las organizaciones, y no es el único. ‘Si estamos subestimando esta dificultad en su conjunto’, observa Goldfarb, ‘entonces será más probable que tengamos una burbuja’. Puede que el análogo histórico más cercano de la IA no sea la iluminación eléctrica, sino la radio. Cuando la Radio Corporation of America (RCA) empezó a emitir en 1919, enseguida quedó claro que tenía entre manos una potente tecnología de la información. Pero no estaba tan claro cómo se traduciría en negocio. ‘¿Sería la radio una estrategia de marketing de pérdida para las tiendas por departamento? ¿Un servicio público para retransmitir los sermones dominicales? ¿Un medio de entretenimiento con publicidad?’, escriben los autores. ‘Todos eran posibles. Todos eran sujetos de narrativas tecnológicas’. Como resultado, la radio se convirtió en una de las mayores burbujas de la historia, alcanzando su pico en 1929, antes de perder el 97% de su valor en la crisis. No se trataba de un sector secundario: RCA era, junto con Ford Motor Company, la acción más negociada en el mercado. Era, como escribió recientemente The New Yorker, ‘la Nvidia de su época’. ¿Por qué Toyota está valorada en 273,000 millones de dólares mientras que Tesla vale 1.5 billones para los inversionistas, cuando Toyota vendió más autos que Tesla el año pasado y obtuvo tres veces más ingresos? La respuesta está ligada al estatus de Tesla como una inversión pure play (de juego puro) en autos eléctricos (y, en menor medida, en autos autónomos). En la década del 2010, Elon Musk aprovechó toda la emocionante incertidumbre en torno a los vehículos eléctricos para contar una historia sobre un futuro libre de motores de combustión interna tan atractiva que los inversionistas estaban dispuestos a apostar enormemente por una startup volátil en lugar de hacerlo por caballos de batalla probados. Una empresa pure play es aquella cuyo destino está ligado al éxito de una innovación concreta, sobre la que los empresarios pueden contar historias más emocionantes y fantásticas, y se necesitan para que una burbuja se infle. Son el vehículo a través del cual las narrativas se convierten en apuestas materiales. En lo que va de año, según el Silicon Valley Bank el 58% de toda la inversión en capital de riesgo se ha destinado a empresas de inteligencia artificial. No hay muchas inversiones puras y obvias a disposición de los inversionistas minoristas (otro criterio para inflar una burbuja), pero sí hay algunas grandes. Nvidia encabeza la lista, ya que ha apostado su futuro a la creación de chips para empresas de IA y se ha convertido en la primera empresa de 4 billones de dólares (4,000,000,000,000 dólares) de la historia. Según el marco de Goldfarb y Kirsch, cuando en un sector abundan las pure play, es más probable que se recaliente y se produzca una burbuja. SoftBank tiene previsto invertir decenas de miles de millones de dólares en OpenAI, la empresa de IA más pura que existe, aunque todavía no está abierta a inversiones minoristas (cuando lo esté, los analistas especulan con la posibilidad de que OpenAI se convierta en la primera Oferta de Venta Pública -OPV - de un billón de dólares). Los inversionistas también han respaldado a pure play como Perplexity (valorada ahora en 20,000 millones de dólares) y CoreWeave (61,000 millones de capitalización bursátil). En el caso de la IA, estas inversiones puramente tecnológicas son especialmente preocupantes, porque las empresas más grandes están cada vez más vinculadas entre sí. Nvidia acaba de anunciar una propuesta de inversión de 100,000 millones de dólares en OpenAI, que a su vez depende de los chips de Nvidia. OpenAI depende de la potencia informática de Microsoft, fruto de una sociedad de 10,000 millones de dólares, y Microsoft, a su vez, necesita los modelos de IA de OpenAI. ‘La gran pregunta es cuánto de eso está en los mercados privados y cuánto en los públicos’. agrega Goldfarb. Si la mayor parte del dinero está en los mercados privados, entonces son sobre todo inversionistas privados los que perderían todo en una quiebra. Si la mayor parte está en mercados públicos, como acciones y fondos de inversión, entonces el desplome afectaría a las pensiones y planes 401(k) de la gente común. Y adivinen qué: cada vez se está introduciendo más en los mercados públicos (muchos observadores del mercado también han estado señalando el aumento del crédito privado como una fuente creciente de riesgo sistémico, ya que más inversionistas pequeños han sido capaces de volcar su dinero en operaciones opacas en el último año). En cualquier caso, las sumas son enormes. A finales del verano del 2025, Nvidia representaba alrededor del 8% del valor de todo el mercado bursátil. Hace veinticinco años, el 10 de marzo del 2000, el mercado de la bolsa marcó un hito: el índice Nasdaq, de gran peso tecnológico, alcanzó un máximo de 5,132 unidades. En aquel momento, parecía simplemente continuar su rápido ascenso (solo el año anterior había subido un asombroso 86%), impulsado por la fiebre del oro de los inversionistas en empresas de internet como eToys, CDNow, Amazon y, sí, Pets.com. Hoy, hordas de inversionistas minoristas novatos inyectan dinero en IA a través de E-Trade y su aplicación Robinhood. En el 2024, Nvidia fue la acción más comprada por los inversionistas minoristas, que invirtieron casi 30,000 millones de dólares en el fabricante de chips ese año. Y los inversionistas minoristas interesados en la IA también están acudiendo en masa a otros valores tecnológicos grandes como Microsoft, Meta y Google.Hasta ahora, la mayor parte de la inversión procede de inversionistas institucionales, pero junto con Nvidia y las gigantes, están saliendo a bolsa o preparándose para hacerlo otras empresas de IA más puras (y más arriesgadas) como CoreWeave. La OPV de CoreWeave en marzo se consideró inicialmente mediocre, pero desde entonces ha ido en aumento, como otra forma de que los inversionistas minoristas inviertan dinero en IA. Como señala Goldfarb, todo el mundo es una especie de inversionista novato en lo que respecta a la IA, porque se trata de un campo y una tecnología tan nuevos, porque hay tanta incertidumbre, porque nadie sabe cómo va a desarrollarse. Goldfarb y Kirsch señalan en el libro que la diferencia entre hoy y hace 100 años es que cualquiera puede entrar en acción. Hace cien años, las acciones eran demasiado caras para que las comprara la mayoría de los trabajadores, lo que limitaba drásticamente la capacidad de inflar burbujas (aunque eso no impidió que se produjera la Depresión). Ahora hay acciones de todos los tamaños y tipos disponibles para comprar con un toque en una aplicación como Robinhood; y con la ‘casino-ificación’ de la economía, la ruptura de un aparato regulador significativo para frenar todo lo anterior, bueno, todo ha llegado justo a tiempo para dar a los inversionistas novatos un vehículo para hundir sus ahorros en la vaga promesa de la superinteligencia. En 1927, Charles Lindbergh realizó en solitario el primer vuelo transatlántico sin escalas de Nueva York a París. La industria de la aviación llevaba un cuarto de siglo recibiendo subvenciones públicas, pero el vuelo fue noticia en todo el mundo. Fue la mayor demostración tecnológica del momento, y se convirtió en un enorme acontecimiento de coordinación al nivel del lanzamiento de ChatGPT; una señal para que los inversionistas invirtieran dinero en el sector. ‘Los inversionistas expertos apreciaron correctamente la importancia de los aviones y los viajes aéreos’, escriben Goldfarb y Kirsch, pero ‘la narrativa de la inevitabilidad ahogó en gran medida su cautela. La incertidumbre tecnológica se presentó como una oportunidad, no como un riesgo. El mercado sobreestimó la rapidez con que la industria alcanzaría la viabilidad tecnológica y la rentabilidad’. Como resultado, la burbuja estalló en 1929: desde su máximo en mayo, las acciones de la aviación cayeron un 96% en mayo de 1932. En lo que respecta a la IA, esta narrativa de la inevitabilidad es probablemente la más fácil y clara de marcar como una enorme afirmativa en la matriz de la burbuja. No hay mayor narrativa que la que los líderes de la industria de la IA han estado impulsando desde antes del boom: La inteligencia artificial pronto será capaz de hacer prácticamente cualquier cosa que pueda hacer un ser humano y marcará el comienzo de una era de tecnología superpoderosa que solo podemos empezar a imaginar. Se automatizarán puestos de trabajo, se transformarán industrias, se curará el cáncer, se resolverá el cambio climático... La IA lo hará literalmente todo. Si a esto le añadimos la narrativa de la industria de que tenemos que ‘vencer’ a China en IAG y, por tanto, no debemos regular la IA bajo ningún contexto, echamos aún más leña al fuego. ‘¿Es esta una buena historia?’, dice Goldfarb. ‘La respuesta es profundamente sí’. Lo que la aviación haría bien (mover a la gente de un lugar a otro, mucho más rápido de lo que era posible con autos, trenes o caballos) estaba bastante claro desde el principio. Esto es lo que eleva la burbuja de la IA a otro nivel: la promesa de la IA, para los inversionistas, es casi infinita. Va más allá de la incertidumbre. Es incognoscible. Y debemos tener en cuenta que la IA llegó tras casi una década de política de tasas de interés cercanas a cero que llevó a los inversionistas de Silicon Valley a apostar por empresas con poco que decir en cuanto a modelos de negocio, pero que presumían de grandes historias. Uber, la startup estrella de la época, fundada en el 2009, no alcanzó la rentabilidad hasta el 2023. Y la narrativa de la IA es ‘Uber’ con esteroides alucinógenos. Diferentes partes de la historia de la IA (ya sea, por ejemplo, ‘la IA curará el cáncer’ o ‘la IA automatizará todos los trabajos’) atraen a inversionistas y socios de todo tipo, lo que la hace especialmente poderosa en su capacidad de inflar burbujas. Y tan peligrosa para la economía. Vale la pena reiterar que dos de los análogos más cercanos que parece tener la IA en la historia de las burbujas tecnológicas son la aviación y la radiodifusión. Ambas estaban envueltas en un alto grado de incertidumbre y ambas fueron exageradas con narrativas coordinadas increíblemente poderosas. Ambas fueron aprovechadas por empresas pure play que buscaban sacarle provecho a la nueva tecnología que cambiaba las reglas del juego, y ambas eran accesibles para los inversionistas minoristas de la época. Ambas contribuyeron a inflar una burbuja tan grande que cuando estalló, en 1929, nos dejó la Gran Depresión. Así que sí, concluye Goldfarb, la IA tiene todas las características de una burbuja. ‘No hay duda’, sostiene. ‘Marca todas las casillas’. ¿Incertidumbre? Sí. ¿Pure play? Sí. ¿Inversionistas novatos? Sí. ¿Una gran narrativa? Sí. En esa escala de 0 a 8, dice Goldfarb, es un 8... Compradores, tengan cuidado” puntualizo.
