Se nos dice insistentemente, respecto de la llamada «Inteligencia artificial (IA)»[1] que ya está ahí, que no hay quien la pare, que lo va a cambiar todo. Estas afirmaciones, matices al margen, son esencialmente ciertas, aunque parten de una premisa incierta: suponen que la IA se va a implantar en la práctica al ritmo que marca su desarrollo tecnológico, y a va ser un negocio rentable para sus promotores[2].
Sin embargo, en economía, una innovación no se implanta de forma generalizada únicamente por su calidad técnica. Su difusión efectiva exige condiciones complementarias: estructura de costes asumible, demanda solvente, financiación sostenible y compatibilidad con el marco regulatorio y energético.
La historia ofrece numerosos ejemplos de innovaciones que necesitaron décadas para consolidarse o que atravesaron fases prolongadas de baja rentabilidad antes de estabilizar su modelo de negocio. El desfase entre posibilidad tecnológica y madurez económica es, pues, un fenómeno recurrente.
En el caso de la inteligencia artificial, existen al menos cinco factores que invitan a la cautela:
- La duda sobre la sostenibilidad del coste de construir y mantener centros de datos avanzados, que por ahora es extraordinariamente alto, tanto en equipamiento como en energía.
- La incógnita sobre quiénes ejercerán el oligopolio del sector cuando éste se consolide. Todo apunta, en la actualidad, a un exceso de oferentes que se purgará en el medio plazo, no sin grave daño para la confianza financiera en el sector, incluso sin descartar quiebras que deriven en una crisis severa al estilo «estallido de burbuja».
- El ciclo inversor en inteligencia artificial se ha gestado tras años de bajadas de tipos de interés por parte de los bancos centrales. El crédito abundante reduce el umbral mínimo de rentabilidad exigido a los proyectos. En cambio, con tipos más elevados[3] y mayor exigencia de retorno por parte del mercado, la presión sobre los flujos de caja reales se incrementa. Si la generación de ingresos vinculados a la IA no crece al ritmo previsto, el ajuste puede trasladarse negativamente a valoraciones bursátiles y planes de expansión.
- Las inversiones en desarrollo de la IA son multimillonarias y constantes. Y los costes marginales, crecientes: cada salto de calidad en la IA genera unos incrementos de costes proporcionalmente más elevados que el anterior avance. Por más que la IA implique un incremento real en la productividad, no es nada sencillo empresarialmente rentabilizar tales inversiones. La IA, a día de hoy, es infinitamente más rentable para sus usuarios que para sus desarrolladores, lo cual anticipa elevadas subidas de precio por su uso. La oferta, por tanto, no siempre responde a la demanda, cuando ésta pide algo que la oferta simplemente no está en condiciones de suministrar. La IA está condenada a ser cara, lo cual puede limitar severamente su uso en el entorno de los hogares y las pequeñas empresas.
- El hombre no adapta sus hábitos al ritmo en que avanza la tecnología. Existe un riesgo real de que la velocidad de desarrollo tecnológico sobrepase las capacidades humanas de uso y aprendizaje. Recordemos que una mejora tecnológica relevante solamente tiene un impacto visible en la productividad cuando se generaliza. Hoy, pese a la accesibilidad, bajo precio de venta y fácil uso a nivel de usuario de ciertas herramientas de IA, una minoría de la población de las economías denominadas «desarrolladas» las usa recurrentemente en sus quehaceres diarios [4], con impacto potencial en su productividad
Pongamos ahora un ejemplo reciente que puede extrapolarse en gran medida al asunto de la IA. La experiencia de la última década en energías renovables y movilidad eléctrica resulta ilustrativa. Se trataba —y se trata— de tecnologías con fundamentos técnicos sólidos. Sin embargo, su implantación masiva ha dependido en gran medida de incentivos públicos, subvenciones y marcos regulatorios específicos, más allá de justificaciones ideológicas, porque no dispone, todavía, de la potencialidad para sustituir a las fuentes tradicionales de energía con garantía y rendimiento comparables.
En definitiva, las grandes transformaciones productivas suelen desplegarse en ciclos largos, y no sólo cuando la tecnología está lista para ello, sino cuando el entorno está en condiciones de acogerlas. Requieren adaptación organizativa, formación de trabajadores, rediseño de procesos y ajuste normativo; y algo básico sin lo cual no se entiende el sistema capitalista: rentabilidad. La inversión anticipada puede ser racional desde una estrategia competitiva, pero su retorno puede demorarse más de lo previsto por el mercado, dejando víctimas por el camino.
Javier de Miguel Marqués, Círculo Cultural Alberto Ruiz de Galarreta (Valencia).
[1] Acerca del nombre asignado a esta tecnología se podría hablar mucho. Nombre, sin duda, poco afortunado pero de fácil publicidad, porque permite definir con dos palabras algo que es realmente complejo. No es la primera vez. Desde siempre se ha definido la capacidad de almacenamiento de información de los ordenadores como «memoria».
Igual que la verdadera memoria, la inteligencia solamente es propia del hombre, luego la función que ejercen estas aplicaciones de nuevo cuño podría considerarse una mera imitación de la actuación humana en base a algoritmos. Sin duda la interiorización de que tal cosa es realmente «inteligencia» puede, sin duda, y con el paso del tiempo, contribuir a erosionar el común pensamiento acerca de las propiedades del alma. Porque si asumimos que una máquina es «inteligente», facultad propia y exclusivamente humana, ¿por qué no podría tener libertad, sentimientos, o incluso amar?
[2] Ritmo realmente frenético, como puede verse en este artículo: https://www.reuters.com/business/big-tech-invest-about-650-billion-ai-2026-bridgewater-says-2026-02-23/?utm_source=chatgpt.com
[3] Se habla de un posible incremento estructural del llamado «interés de equilibro», entendido como aquel que no estimula ni frena la economía, mantiene la inflación estable, y es coherente con el ahorro y la inversión reales
[4] https://ec.europa.eu/eurostat/web/products-eurostat-news/w/ddn-20251216-3?utm_source=chatgpt.com
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