Pensábamos que teníamos una burbuja de IA. Hay argumentos poderosos que indican que estábamos equivocados – El diario andino

O amas la IA o la odias. O eres un optimista (¿engañoso?) o estás en el carro de los escépticos y apuestas a un estallido inminente de esa burbuja de IA de la que todo el mundo habla. El conocido analista Ben Thompson pertenece al segundo grupo desde hace algún tiempo y afirmaba que, aunque estalle, nos encontraríamos en una burbuja «buena» y beneficiosa. La conferencia anual de NVIDIA de hace unos días le ha hecho cambiar de postura, y para el no hay burbuja. No tiene un solo argumento, sino tres. O mejor dicho, tres saltos.

El primer salto: ChatGPT. El lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022 fue una revelación y demostró lo que la IA generativa podía hacer. Ese primer modelo, eso sí, tenía dos problemas graves. La primera, que se equivocaba con frecuencia. La segunda, que cuando no sabía algo, lo inventaba y alucinaba con asombrosa certeza. Eso convirtió a ChatGPT en algo asombroso pero poco confiable, como un juguete genial que necesita supervisión constante del usuario para ser realmente útil.

El segundo salto: el razonamiento. Casi dos años después, se produjo otra revolución única en el campo de la IA generativa. En septiembre de 2024 OpenAI lanzó su versión o1 y con ella llegó una novedad espectacular. Por primera vez, el modelo no se limitó a dejar escapar lo primero que le vino a la mente: razonó su respuesta antes de darla, evaluó si era correcta y consideró alternativas. El resultado fue una IA significativamente más fiable y, por tanto, más útil. ¿El precio? Más informática. Los modelos de IA con capacidad de “razonar” consumen muchos más tokens que los que responden directamente, y eso disparó la demanda de infraestructura. O lo que es lo mismo: centros de datos.

El tercer salto: los agentes. A estas dos revoluciones se ha sumado la tercera, la de los agentes de IA. Claude Code y Codex a finales de 2025 demostraron que los agentes de IA ya no eran una promesa y se convirtieron en algo que realmente funcionó. A partir de ahí es posible darles instrucciones para que luego comiencen a ejecutar tareas anidadas que puedan mantenerlos trabajando durante horas. Estos agentes verifican sus propios resultados y corrigen errores sin que el humano tenga que intervenir. La diferencia con lo que teníamos antes es notable, pero también desmonta la teoría de la burbuja.

¿Burbuja? En una burbuja, explicó Thompson, la inversión supera la demanda real. Sin embargo, en su opinión, aquí ocurre lo contrario, porque cada hiperescalador (Microsoft, Google, Amazon, Meta) ha dejado claro que la demanda informática los está superando y, para solucionarlo, todos están anunciando inversiones astronómicas en centros de datos de IA. Estas inversiones superan las expectativas del mercado, pero no las de estas empresas, que como Thompson tienen claro que en realidad la demanda va a acabar siendo tan enorme que las infraestructuras actuales se quedarán muy cortas.

No se necesitan millones de usuarios. Aún más llamativo en este análisis es otro matiz que señala este analista. Se suponía que los chatbots necesitaban una adopción masiva para generar impacto económico, pero por otro lado tenemos agentes que no tienen ese requisito. Una sola persona puede controlar miles (¿millones?) de agentes simultáneamente, creando tareas complejas. Eso significa que no hace falta que todo el mundo utilice la IA para que la demanda informática se dispare: basta con que suficientes personas la utilicen como es probable que la utilicen: para crear esos «negocios unipersonales» en los que un ser humano tiene miles de empleados de IA.

Las empresas pagarán. La realidad es que la gran mayoría de los consumidores no querrán pagar por la IA. Las empresas lo hacen porque pagan por la productividad y la IA parece empezar a cumplir esa promesa. Pero el argumento va más allá del ahorro de costos: los agentes no sólo hacen más eficiente el trabajo que hacen los humanos, sino que permiten que un pequeño grupo de personas con una visión estratégica clara lo ejecute a una escala que antes requería cientos de empleados que también debían estar coordinados. Las grandes empresas llevan décadas añadiendo niveles de gestión necesarios para escalar, pero toda esa jerarquía desaparece con los agentes.

Pero. Este analista también tiene claro que la ola de despidos va a ser cada vez más evidente y es evidente que la IA va a tener un impacto claro. Sin embargo, explica que muchos de estos despidos actuales corresponden más al sobreempleo experimentado con la pandemia de COVID-19. Lo que sucederá ahora es que las empresas ya no se preguntarán si contrataron demasiado para el mundo «pre-IA», sino más bien si contrataron demasiado para el mundo «post-IA». De hecho, aquellos que no lo pidan probablemente terminarán compitiendo con rivales más pequeños, construidos desde cero con IA y con estructuras de costos radicalmente más bajas. Para él dos cosas están claras. La primera es que la demanda de informática no dejará de crecer. La segunda es que la burbuja, si existe –y según él, la respuesta es que no existe– no va a estallar.

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