Lo malo y lo bueno
El creciente entusiasmo por la Inteligencia Artificial (IA) ha suscitado la preocupación de que su auge sea una burbuja inminente que eventualmente estallará. Esta euforia se compara incluso con la burbuja puntocom de finales de los 90 y la crisis financiera de 2008.
A esto se suma que recientemente la IA ha pasado de ser un tema especializado a convertirse en una promesa omnipresente. Hoy, casi toda empresa declara estar “adoptando IA”, “explorando IA” o, al menos, “probando ChatGPT”. Así, la pregunta no es si la IA es útil —lo es, y mucho— sino ¿cómo se está adoptando?. Es justamente ahí donde surge el riesgo de una burbuja.
Por otro lado, a pesar de la inversión en IA, su retorno aún no es claro ni convincente: más de 1.300 empresas emergentes de IA poseen actualmente valoraciones de más de 100 millones de dólares, y casi 500 son “unicornios” de IA, o empresas con valoraciones de 1.000 millones de dólares o más, según CB Insights. En términos de proyecciones, se espera que el gasto global total en IA alcance los 500.000 millones de dólares en 2026, según un informe de UBS.
Quizás uno de los pocos pronósticos más seguros en estos tiempos impredecibles es que la IA está y seguirá cambiando nuestras vidas. Esto está amplificado con las proyecciones económicas de las empresas del Silicon Valley en USA, lo suficiente como para distorsionar la economía global y alimentar las guerras geopolíticas, sesgando y moldeando el mundo de las personas, independientemente de si las afirmaciones más fantasiosas sobre las capacidades de la IA se hacen realidad.
Empresas como OpenAI, están valorada en unos 500 000 millones de dólares, y está negociando una red de acuerdos comerciales con diferentes actores del sector para construir la infraestructura necesaria para el futuro impulsado por la IA en USA, compromiso que ronda los 1,5 billones de dólares. Por otro lado, Google, Amazon, Apple, Meta y Microsoft están invirtiendo cientos de miles de millones de dólares en la misma apuesta. Sin todas estas inversiones, la economía estadounidense estaría estancada.
Sin embargo, este optimismo de la comunidad tecnológica internacional es una mezcla embriagadora de ignorancia, palabrería anticuada, megalomanía plutocrática e ideología utópica. Como consecuencia, se producen discursos de marketing que casi están al borde de ser noticias falsas: “los modelos actuales de IA ya superan a las personas en muchas tareas”. Incluso, según varias predicciones de CEOs sin la más mínima comprensión de la IA general (AGI), se proyecta que pronto las máquinas alcanzarán AGI, lo que les permitirá liberarse de la necesidad de intervención humana, algo que no tiene fundamento alguno (https://www.biobiochile.cl/noticias/opinion/columnas-bbcl/2024/06/25/inteligencia-artificial-general-y-el-peligro-de-los-influencers.shtml). Todo esto emanado principalmente de empresas norteamericanas mientras que China está apostando por un impulso general de la IA convencional más que especular sobre la AGI.
Recientemente, debido a esto mucho de este auge en inversión impulsó las acciones tecnológicas de Wall Street. Especialistas en fondos de inversión como Ray Dalio efectivamente advirtió que ahora nos encontramos en las primeras etapas de una burbuja (https://www.investing.com/news/economy-news/ai-boom-is-in-early-bubble-phase-bridgewater-founder-ray-dalio-says-4430486). Así, una burbuja no se forma porque la tecnología sea mala ni por sus valoraciones bursátiles, sino porque se sobrevalora su impacto real, se subestiman sus costos y limitaciones, y se confunden herramientas con soluciones de negocio. Esto incluso ha sido ya reportado en varios estudios incluyendo uno reciente del MIT (https://www.biobiochile.cl/noticias/opinion/tu-voz/2025/09/03/trampas-en-la-adopcion-de-la-ia-en-las-empresas.shtml). Actualmente, se ven señales claras de este fenómeno: pilotos de IA que no escalan, inversiones sin retorno medible, decisiones estratégicas basadas más en presión competitiva que en diagnóstico, y una narrativa donde “tener IA” parece más importante que resolver los problemas reales.
Muchas empresas están utilizando herramientas de IA generativa para tareas individuales —redacción de textos, resúmenes, apoyo creativo— y extrapolan erróneamente esos beneficios a promesas de transformación organizacional. Sin embargo, el estudio mencionado muestra que cerca del 95% de los pilotos de IA generativa no logran los resultados esperados. Esto no se debe a que los modelos sean deficientes, sino porque no existe comprensión de los problemas reales, falla la integración y el diseño de procesos, la evaluación y la gestión del cambio, etc.
El riesgo es incluso mayor. Las empresas que invierten tiempo y recursos sin retorno terminan concluyendo erróneamente que “la IA no sirve”. Por otro lado, se toman decisiones apresuradas —como automatizaciones mal evaluadas o reducción de personal— basadas en supuestos de productividad que no han sido validados. Ambos escenarios perjudican la confianza y alimentan la burbuja. Incluso si se revisa las inversiones en IA, estas tienden a ser una pequeña proporción de las ganancias, lo que naturalmente contribuye a la hipótesis de la burbuja.
Más allá de este riesgo, este no es un llamado al pesimismo sino que a una invitación a una adopción más madura y estratégica. Para evitar que la IA se convierta en una burbuja, las empresas deberían cambiar algunas preguntas clave. En lugar de “¿Qué herramienta de IA usamos?”, preguntarse “¿Qué problema concreto de negocio queremos resolver?”. En lugar de “¿Cómo nos vemos innovadores?”, cuestionarse “¿Qué impacto medible esperamos?”. Y, sobre todo, entender que la adopción de IA no es un proyecto tecnológico, sino una transformación organizacional.
La IA genera valor cuando está integrada a los flujos de trabajo, cuando aprende del contexto específico de la empresa, cuando existe una evaluación rigurosa antes de escalar, y cuando las personas entienden su rol en conjunto con la tecnología. Sin capacitación, sin incentivos adecuados y sin una cultura que acompañe el cambio, incluso la mejor tecnología de IA fallará.
Debido a lo anterior, si surge una burbuja en formación, no es la de la IA en sí, sino la de la expectativa mal gestionada. La buena noticia es que esta burbuja es evitable. Las empresas que adopten una mirada crítica, que inviertan en diagnósticos, que prioricen procesos antes que herramientas y que entiendan la IA como un medio y no un fin, no solo sobrevivirán a la corrección del mercado: saldrán fortalecidas.
La IA no necesita más moda (hype) sino que más criterio.
Dr. John Atkinson / Consultor, Especialista y Profesor de IA / Director AI-Empowered
