¿Y si eso que parecía una moda inflada fuera, en realidad, un cambio de cableado mucho más profundo? La pregunta ya no gira solo alrededor de ChatGPT o de si la inteligencia artificial impresiona: ahora toca entender si detrás hay humo o una demanda real que no deja de crecer.
El hallazgo lo plantea Ben Thompson, de Stratechery, uno de los analistas que más siguió este debate. Durante un tiempo sostuvo que la IA vivía una “burbuja buena”, una expansión exagerada pero útil. Tras la conferencia de NVIDIA, cambió de posición: para él, ya no encaja hablar de burbuja.
La clave, según explica, está en tres saltos muy concretos. El primero fue ChatGPT, lanzado en noviembre de 2022, que abrió la puerta al público general. El segundo llegó en septiembre de 2024 con o1 de OpenAI, un modelo con razonamiento, es decir, con capacidad de revisar su respuesta antes de entregarla. El tercero son los agentes de IA, programas que pueden ejecutar tareas complejas durante horas y corregir sus propios errores.
Thompson es categórico: en una burbuja la inversión supera a la demanda; en la IA, sostiene, está ocurriendo lo contrario.
La diferencia se entiende mejor con una analogía doméstica. ChatGPT fue como instalar una cocina nueva y descubrir que tenía un diseño brillante, pero una hornalla fallaba, otra calentaba de más y había que mirar cada paso para que nada saliera mal.
Luego apareció el segundo interruptor. Los modelos con razonamiento, el proceso de pensar antes de responder, funcionan más como un horno con termostato y sensor interno: no solo cocinan, también verifican si la temperatura es correcta y ajustan el mecanismo sobre la marcha. La IA dejó de ser solo veloz para empezar a ser más confiable.
Pero ese mecanismo tiene un costo. Requiere mucho más cómputo, la potencia de cálculo que alimenta a estos sistemas. En términos simples, es como pasar de una casa con algunos electrodomésticos a un edificio entero conectado a una central más exigente. Por eso crecieron las inversiones en centros de datos.
La pieza clave: agentes que trabajan solos
El tercer salto cambia todavía más el escenario. Herramientas como Claude Code y Codex empujaron la idea de agentes, sistemas capaces de encadenar acciones, revisar resultados y seguir trabajando sin que una persona esté encima todo el tiempo. Ahí aparece el verdadero engranaje económico. Un usuario ya no solo le pide una respuesta a una IA. Puede ponerla a operar como si activara una oficina completa desde un solo tablero. Una persona, con los agentes adecuados, podría supervisar miles de procesos a la vez.
Eso ayuda a entender por qué Microsoft, Google, Amazon y Meta siguen anunciando inversiones masivas en infraestructura. No lo hacen solo por entusiasmo. Lo hacen porque la demanda de cómputo, según este análisis, ya está por encima de la capacidad disponible.
Además, el impacto no depende tanto de que millones de consumidores paguen una suscripción. De hecho, la mayoría no quiere hacerlo. La oportunidad fuerte está en las empresas, que sí ven una pieza clave para reducir costos, acelerar tareas y operar con equipos mucho más pequeños.
Lo que cambia para empresas y empleo
Ese nuevo cableado también trae una advertencia. Si una compañía puede funcionar con menos capas de gestión y menos coordinación humana, muchas estructuras tradicionales pierden sentido. Parte de los despidos recientes se explica por el exceso de contratación tras la pandemia, pero otra parte revela un ajuste más profundo.
Las empresas que no adapten su mecanismo podrían quedar detrás de competidores más chicos, más livianos y construidos desde cero alrededor de la IA. La central del cambio no está solo en hablar con un chatbot, sino en automatizar áreas enteras con supervisión mínima.
Por eso Thompson concluye que, si hay una burbuja, no parece una lista para estallar. Más bien se parece a una red eléctrica que recién empieza a encender nuevos pisos del edificio. Y cuando eso ocurre, el problema no suele ser que sobre energía, sino que todavía no alcanza.
Directora de operaciones en GptZone. IT, especializada en inteligencia artificial. Me apasiona el desarrollo de soluciones tecnológicas y disfruto compartiendo mi conocimiento a través de contenido educativo. Desde GptZone, mi enfoque está en ayudar a empresas y profesionales a integrar la IA en sus procesos de forma accesible y práctica, siempre buscando simplificar lo complejo para que cualquiera pueda aprovechar el potencial de la tecnología.
