Todo indica que la inteligencia artificial entra en la era de la rentabilidad. La IA ha sido durante los últimos años el gran argumento de crecimiento de Wall Street, el motor de una revalorización bursátil extraordinaria y la promesa de una transformación económica comparable a la llegada de Internet. Sin embargo, la euforia comienza a convivir con una pregunta cada vez más incómoda para las grandes compañías tecnológicas: ¿cuánto dinero tendrán que invertir antes de demostrar que esta revolución es también un negocio suficientemente rentable? Los mercados no han dejado de creer en el potencial de la IA, pero empiezan a examinar con mayor severidad el coste de convertir esa promesa en resultados.
La inquietud se ha hecho especialmente visible en octubre, cuando las dudas sobre el gasto tecnológico contribuyeron a las caídas del Nasdaq. Según una información de Reuters publicada el 30 de octubre, el Nasdaq 100 se encaminaba a cerrar el mes con una pérdida de capitalización superior a los dos billones de dólares. No todo ese retroceso puede atribuirse a la inteligencia artificial, pero el temor a que las inversiones de las grandes plataformas superen durante demasiado tiempo los ingresos adicionales que generan se ha convertido en uno de los principales factores de incertidumbre.
La IA promete transformar la economía, pero sus costes crecen más deprisa que las certezas sobre su rentabilidad. Wall Street empieza a distinguir entre las empresas que desarrollan inteligencia artificial y las que realmente ganan dinero con ella
El problema no reside en la falta de demanda de inteligencia artificial. Empresas y administraciones están incorporando herramientas capaces de automatizar procesos, analizar cantidades ingentes de información y mejorar la productividad de numerosas actividades. La dificultad aparece cuando se comparan esas expectativas con los recursos necesarios para sostenerlas. La construcción de centros de datos, la adquisición de procesadores avanzados, las redes de comunicaciones y el suministro eléctrico requieren inversiones gigantescas, mientras los modelos más sofisticados siguen consumiendo enormes cantidades de capacidad informática.
Una carrera de inversiones que nadie quiere perder
Microsoft, Alphabet, Amazon y Meta participan en una competencia en la que reducir el ritmo de inversión puede resultar tan arriesgado como acelerarlo. Ninguna quiere quedarse atrás en una tecnología que podría modificar la publicidad digital, el comercio electrónico, la programación informática y los servicios empresariales. Esa presión competitiva explica que las decisiones de gasto no respondan únicamente a la demanda actual, sino también a la necesidad de disponer de infraestructura suficiente para un mercado cuyo tamaño definitivo todavía se desconoce.
La paradoja es que las compañías con mayores recursos financieros se encuentran entre las más expuestas a las expectativas que ellas mismas han alimentado. Durante años, los inversores premiaron el anuncio de nuevos centros de datos, alianzas estratégicas y modelos de inteligencia artificial cada vez más potentes. Ahora empiezan a preguntarse cuánto aumentarán los ingresos, qué márgenes dejarán los nuevos servicios y cuándo se recuperará el capital comprometido. La diferencia entre construir capacidad tecnológica y convertirla en beneficios se ha transformado en una cuestión decisiva para valorar a las grandes empresas.
También existe un problema de distribución de las ganancias. Los fabricantes de semiconductores y determinados proveedores de infraestructura pueden obtener ingresos inmediatos de las inversiones realizadas por otros, mientras las plataformas que adquieren esos equipos deben encontrar posteriormente clientes dispuestos a pagar lo suficiente por utilizarlos. Nvidia se ha convertido en uno de los grandes símbolos de esta transformación, pero el extraordinario negocio de los chips no demuestra por sí solo que todos los compradores de esos procesadores vayan a conseguir una rentabilidad equivalente.
La financiación añade otra dimensión al debate. Aunque las grandes tecnológicas disponen de balances sólidos y generan importantes flujos de caja, la expansión de la infraestructura está favoreciendo operaciones de deuda, acuerdos de financiación y compromisos de inversión a largo plazo. El riesgo aumenta cuando las previsiones de crecimiento se utilizan para justificar desembolsos que solo podrán recuperarse si la demanda futura alcanza las dimensiones esperadas. En ese escenario, una desaceleración económica o una reducción de los precios de los servicios de IA podría modificar rápidamente las expectativas bursátiles.
El riesgo de confundir una revolución tecnológica con una inversión segura
La historia económica ofrece numerosos ejemplos de innovaciones que transformaron profundamente la sociedad sin garantizar beneficios a todos sus primeros inversores. El ferrocarril, las telecomunicaciones e Internet necesitaron grandes cantidades de capital y atravesaron períodos de especulación, sobreinversión y consolidación empresarial. Muchas de las infraestructuras construidas terminaron siendo esenciales, aunque algunas compañías que las financiaron desaparecieron o nunca recuperaron el dinero comprometido.
La inteligencia artificial presenta diferencias importantes respecto a aquellas experiencias, especialmente por la fortaleza financiera de sus principales protagonistas y por la rapidez con la que sus aplicaciones están llegando a las empresas. Sin embargo, comparte una característica fundamental: el valor económico de una tecnología no siempre coincide con la rentabilidad de las inversiones realizadas para desarrollarla. Que la IA termine aumentando la productividad mundial no significa que todas las empresas que participan en esta carrera puedan sostener sus actuales valoraciones.
Además, la propia evolución tecnológica puede alterar los cálculos financieros. Los avances en eficiencia permiten ejecutar determinadas tareas con menos recursos informáticos, lo que abarata el acceso a la inteligencia artificial y favorece su difusión. Pero esa mejora también puede reducir el valor de infraestructuras construidas bajo hipótesis de precios y necesidades de computación más elevados. La obsolescencia de los equipos, la competencia entre modelos y la presión sobre las tarifas obligan a revisar continuamente las previsiones de amortización.
Europa y España, ante una oportunidad que también tiene costes
El debate estadounidense tiene consecuencias directas para Europa, que aspira a desarrollar capacidades propias de inteligencia artificial mientras depende en buena medida de tecnologías, procesadores y plataformas extranjeras. La construcción de centros de datos puede atraer inversiones, impulsar la demanda eléctrica y generar actividad en sectores como la ingeniería y las telecomunicaciones. Sin embargo, no todos esos proyectos producen el mismo empleo ni generan necesariamente un ecosistema tecnológico competitivo alrededor de las instalaciones.
España dispone de ventajas para captar parte de esta inversión, entre ellas su capacidad de generación renovable, las conexiones internacionales y la disponibilidad de determinadas ubicaciones industriales. Pero la expansión de los centros de datos también plantea interrogantes sobre las redes eléctricas, el consumo de agua, los incentivos públicos y el retorno económico para los territorios que los acogen. La cuestión relevante no consiste solamente en atraer instalaciones, sino en conseguir que su presencia impulse empresas, investigación, conocimiento y actividades de mayor valor añadido.
Para la economía española, el verdadero desafío probablemente no sea competir con Estados Unidos en la construcción de los modelos más costosos, sino extender las aplicaciones de inteligencia artificial a la industria, la sanidad, los servicios, la educación y las pequeñas y medianas empresas. La mejora de la productividad dependerá tanto de la calidad de las herramientas disponibles como de la formación de los trabajadores, la organización empresarial y la capacidad para incorporar nuevas tecnologías a procesos productivos reales.
Wall Street exige resultados, no solamente promesas
La corrección bursátil no demuestra que la inteligencia artificial sea una burbuja destinada a estallar, del mismo modo que sus extraordinarias perspectivas de crecimiento no justifican cualquier valoración. Ambas afirmaciones simplifican una realidad más compleja, en la que conviven avances tecnológicos genuinos, oportunidades empresariales de gran alcance y riesgos financieros asociados a una expansión excepcionalmente rápida.
El mercado empieza a separar tres cuestiones que durante la fase de entusiasmo aparecían confundidas: el potencial transformador de la inteligencia artificial, el crecimiento de los ingresos de las compañías que la comercializan y la rentabilidad del capital invertido para hacerla posible. La primera puede ser inmensa sin que las otras dos avancen necesariamente al mismo ritmo.
Esta distinción explica el cambio de actitud de los inversores. Durante la primera etapa de la revolución de la IA, quedarse fuera parecía el principal peligro. Ahora comienza a preocupar también el coste de participar en ella sin límites claros. Las grandes tecnológicas seguirán invirtiendo porque consideran que está en juego su posición competitiva durante la próxima década, pero Wall Street parece menos dispuesto a concederles un crédito ilimitado.
La inteligencia artificial no ha perdido su capacidad para transformar la economía. Lo que empieza a agotarse es la idea de que anunciar inversiones multimillonarias constituye, por sí mismo, una garantía de crecimiento y creación de valor. La próxima fase de esta revolución no se decidirá únicamente en los laboratorios ni en los centros de datos, sino también en las cuentas de resultados. Y ahí la tecnología tendrá que demostrar que, además de cambiar el mundo, puede pagar su propia factura. @mundiario
