La fiesta de la IA está en pleno apogeo, con decenas de miles de millones invertidos en infraestructuras, nuevas empresas y talentos. Entre los anuncios más destacados de este año se encuentra la noticia de que OpenAI, Softbank y Oracle se comprometieron a invertir 500 mil millones de dólares en supercomputadoras de IA.

En China, los gigantes Alibaba y Tencent han incrementado sus inyecciones de recursos con la ambición de llevar al país al liderazgo en el campo de la IA hacia 2030.

Sin embargo, las señales de estancamiento son cada vez más difíciles de ignorar. El uso de la IA por parte de las empresas está disminuyendo. Muchos economistas piensan que las preocupaciones sobre el uso, apenas tres años después de que se popularizara, desmienten la narrativa imperante de que la IA revolucionará la forma en que operan las empresas, al agilizar las tareas repetitivas y mejorar las predicciones.

"La gran apuesta por infraestructura presupone un aumento vertiginoso de su uso. Sin embargo, múltiples encuestas muestran que este ha disminuido desde el verano", dice Carl-Benedikt Frey, profesor de IA en la Universidad de Oxford, en una entrevista con DW. "A menos que surjan pronto nuevas utilidades de uso duradero, la burbuja podría estallar".

La Oficina del Censo de Estados Unidos, que encuesta a 1,2 millones de empresas de ese país cada 15 días, descubrió que el uso de herramientas de IA en firmas con más de 250 empleados cayó de casi el 14 por ciento en junio a menos del 12 por ciento en agosto.

El mayor desafío de la IA es su tendencia a alucinar, es decir, generar información plausible pero falsa. Otras debilidades incluyen su confiabilidad y el pobre desempeño de los agentes autónomos, que completan sus tareas con éxito solo un tercio de las veces. "A diferencia de un practicante que aprende en el trabajo, los sistemas de IA preentrenados no mejoran a través de la experiencia. Necesitamos aprendizaje continuo y modelos que se adapten a circunstancias cambiantes", afirma Frey.

Consumo insostenible de capital

A medida que se amplía la brecha entre las expectativas desorbitadas y la realidad comercial, el entusiasmo de los inversores por la IA empieza a desvanecerse. En el tercer trimestre del año, las operaciones de capital de riesgo con empresas privadas de IA cayeron un 22 por ciento intertrimestral.

"Lo que me perturba es la magnitud de la inversión en comparación con los ingresos generados por la IA", dice Stuart Mills, economista y miembro sénior de la London School of Economics, en una entrevista con DW.

OpenAI, líder del mercado, generó 3,700 millones de dólares el año pasado, frente a gastos operativos totales de hasta 9,000 millones de dólares. La compañía asegura que va camino a obtener este año unos 13,000 millones en ingresos, pero se prevé que gaste 129,000 millones de dólares antes de 2029.

Pocos han cuantificado la burbuja de la IA con tanta contundencia como Julien Garran, socio de la firma británica MacroStrategy Partnership. Él estima que el enorme volumen de capital que fluye hacia la IA —pese a la escasa evidencia existente sobre una rentabilidad sostenible— empequeñece las anteriores fiebres especulativas. "Es 17 veces más grande que el estallido de la burbuja", dice Garran a DW.

Inversores cada vez más cautelosos

Los recientes resultados de las grandes tecnológicas han generado un optimismo cauto, pero también nuevas dudas sobre el potencial de la IA. Los ingresos del tercer trimestre de la plataforma de análisis de datos Palantir aumentaron un 63 por ciento, pero el precio de sus acciones cayó un 7 por ciento tras conocerse la noticia. AMD y Meta también vieron cómo sus sólidos resultados relacionados con la IA se veían eclipsados por las preocupaciones del mercado sobre la sostenibilidad del sistema.

Esa desconexión entre los valores al alza y las bases inestables es exactamente lo que preocupa a Mills, quien observa una brecha cada vez mayor entre lo que la IA promete y lo que realmente ofrece al mercado.

¿Cuándo estallará la burbuja?

"Con la excepción de Nvidia, que está vendiendo a manos llenas, la mayoría de las empresas de IA generativa están tremendamente sobrevaloradas", afirma Gary Marcus, profesor de psicología y neurociencia en la Universidad de Nueva York, en una entrevista con DW. "Estimo que todo se derrumbará, posiblemente pronto. Los fundamentos, tanto técnicos como económicos, no tienen sentido".

Con un tono menos sombrío, Sarah Hoffman, directora de Liderazgo de Pensamiento en IA de la firma AlphaSense, predice más bien una "corrección del mercado" antes que una "explosión cataclísmica de la burbuja". Tras un largo período de exagerada publicidad, la inversión empresarial en IA se volverá más selectiva, explica Hoffman, con un enfoque que pasará de las "grandes promesas a pruebas claras de los efectos" de la oferta, con el fin de garantizar que los "proyectos generen retornos cuantificables".

Fuente: DW