La inteligencia artificial vive un auge sin precedentes y, a la vez, un murmullo creciente: la burbuja de la IA podría estar a punto de estallar. Jeff Bezos, fundador de Amazon, lo dijo en una conferencia tecnológica en Italia, y no fue el único en señalarlo.
David Solomon, de Goldman Sachs, avisó de un ajuste en el mercado, mientras que Jensen Huang, CEO de NVIDIA, reconoció que el ritmo actual no es sostenible. A eso se suman las deudas crecientes de muchas compañías de IA, que elevan la inquietud sobre su capacidad para aguantar un enfriamiento.
El frenesí inversor es inevitable y, paradójicamente, saludable, porque acelera experimentos, limpia a los actores más frágiles y permite que emerjan los que aportan valor real. Su visión es casi biológica: crisis como “herramientas de selección” que dejan a los proyectos sólidos, a los que resuelven problemas concretos y a los que resisten la presión del mercado.
Sam Altman, de OpenAI, comparte el mensaje de fondo. Admite una sobreexcitación en torno a la tecnología, pero defiende que el balance final será positivo para la economía. Habrá gente que pierda mucho dinero, y aun así el proceso destila el “núcleo de verdad” de la innovación. Dicho de otro modo, vas a poder separar promesas vacías de productos que sí generan productividad y ahorro.
En paralelo, llegan señales duras desde operaciones. Huang ha dicho que el crecimiento actual no puede mantenerse, lo que sintoniza con la idea de burbuja de la IA en fase tardía. Si añades el aumento de deuda corporativa y la presión por mostrar resultados, el cóctel es inestable. Y los datos no ayudan: el MIT Sloan Management Review estima que el 95% de los proyectos de IA generativa no logran beneficios significativos (dato publicado en 2024).
Esto afecta a la empresa que planifica presupuestos y al usuario que espera milagros de un asistente generativo. Si lo comparamos con una app móvil, la burbuja de la IA exige inversiones mayores en chips, nube y talento, y aun así muchas implantaciones no mejoran la productividad. Cuando las expectativas pesan más que el valor entregado, el reajuste no tarda.
También te puede interesar:OpenAI Presenta un Agente para Investigación ProfundaHay tres caminos probables. En el mejor, el capital migra hacia usos claros —soporte al cliente, análisis de documentos, optimización de código— y la burbuja de la IA se desinfla sin romper cadenas de suministro. También se puede llegar a una corrección que encarece la financiación y frena proyectos piloto, pero mantiene el desarrollo de modelos y servicios con ingresos reales. Para el peor, caen varios unicornios muy apalancados y se congela el gasto en “pruebas de concepto”.
Si gestionas tecnología, el impacto será práctico. Vas a poder priorizar despliegues que reduzcan costes en meses, no en años, y renegociar contratos de nube cuando baje la demanda especulativa. Si eres usuario, verás menos demos “mágicas” y más funciones útiles en productos que ya usas. No esperes una retirada total: como en otras burbujas, la infraestructura y el conocimiento que queden serán un activo para la siguiente fase.
Señales a vigilar en los próximos trimestres:
Queda una pregunta de fondo: ¿hasta dónde llega el límite? Bezos y Altman coinciden en que el beneficio social será enorme cuando se asiente el polvo, y Solomon recuerda que parte del capital no volverá. La burbuja de la IA, si estalla, no borra la tecnología, solo reordena ganadores y prioridades. El dato del 95% del MIT Sloan apunta a que el filtrado ya ha empezado.
Para el corto plazo, céntrate en casos de uso medibles y en proveedores que soporten auditorías de coste y valor. Cuando pase la tormenta, la inteligencia artificial que quede será la que de verdad resuelve problemas, y ahí es donde la sociedad —y tu negocio— pueden ganar.
También te puede interesar:¿La IA nos Hace Más tontos?: El MIT Revela el Impacto Oculto de la IA en el AprendizajeDirectora 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.