¿Es la IA una burbuja? El argumento de que se subestima el potencial alcista

Actualizado el 11 de diciembre de 2025

Actualización de diciembre de 2025: Las proyecciones de CapEx en IA de los hyperscalers se revisaron al alza hasta $405 mil millones para 2025, frente a las estimaciones iniciales de $250 mil millones. La previsión de McKinsey de creación de valor anual de $2,6-4,4 billones gana validación a medida que GitHub Copilot alcanza 1,8 millones de suscriptores de pago y el 46% del código ahora es generado por IA. La adopción empresarial de IA alcanza el 87% entre las grandes organizaciones con un crecimiento interanual del gasto del 130%. El argumento a favor de la inversión en infraestructura se fortalece a medida que las ganancias de productividad se materializan más rápido de lo que sugieren las comparaciones con la era de las puntocom.

La pregunta se responde incorrectamente a sí misma. Cuando Ray Dalio califica la inversión en IA como "muy similar" a la burbuja de las puntocom, cuando el FMI advierte de un estallido inminente, cuando el economista jefe de Apollo señala que las principales empresas tecnológicas de hoy cotizan a valoraciones más altas que sus homólogas de los años 90—el enfoque asume que el riesgo central es la sobreinversión.¹ ² ³

El riesgo central va en la dirección opuesta. La especulación subestima el potencial alcista.

Muchas empresas de IA fracasarán. La mayoría de las startups que recaudan con valoraciones infladas no devolverán nada a los inversores. Los proyectos piloto empresariales continuarán con su tasa de fracaso del 95%.⁴ Vendrá una corrección, probablemente dolorosa. Nada de eso contradice la tesis. Los ganadores que emerjan de la actual ola de inversión generarán un valor tan desproporcionado respecto al capital desplegado que los actuales $380 mil millones en CapEx anual de los hyperscalers parecerán un error de redondeo.⁵

El paralelo con las puntocom en realidad refuerza el argumento. Amazon y Google emergieron de aquellos escombros para crear billones en valor. La infraestructura que construyeron las empresas de aquella era de la burbuja—la fibra, los centros de datos, los protocolos—impulsó décadas de transformación económica. Los perdedores lo perdieron todo. Los ganadores cambiaron la civilización. La IA sigue el mismo patrón a mayor escala y velocidad.

Las matemáticas de creación de valor que el discurso de la burbuja ignora

El análisis de burbujas se fija en la proporción equivocada. Los analistas comparan la inversión en IA con los ingresos de IA y encuentran una brecha. La brecha existe. La comparación pierde el punto.

La comparación relevante mide la inversión contra el potencial de creación de valor. Cuando Anthropic despliega Claude en empresas, la métrica que importa no son los ingresos de Anthropic. La métrica que importa abarca las ganancias de productividad, las reducciones de costos y las expansiones de capacidades en cada organización que utiliza la tecnología. Cuando una empresa farmacéutica usa IA para identificar candidatos a medicamentos en semanas en lugar de años, el valor creado supera con creces los costos de cómputo y las tarifas de licencia.

McKinsey estima que la IA generativa podría añadir entre $2,6 y $4,4 billones anuales a la economía global en 63 casos de uso analizados.⁶ Ese rango representa el impacto de un solo año, no valor acumulativo. Frente a $380 mil millones en inversión anual en infraestructura, la proporción favorece a los optimistas por un orden de magnitud—incluso si las estimaciones de McKinsey resultan optimistas por la mitad.

La evidencia de productividad ya se acumula. Los usuarios de GitHub Copilot completan tareas un 55% más rápido que los usuarios sin asistencia.⁷ Los consultores de BCG que usaron GPT-4 produjeron trabajo de un 40% más de calidad en un 25% menos de tiempo.⁸ Las operaciones de servicio al cliente reportan mejoras de productividad del 14% para agentes que usan asistentes de IA, con las mayores ganancias entre los trabajadores novatos.⁹ Estos números emergen de despliegues tempranos y primitivos. Los modelos mejoran mensualmente.

Cada gran cambio de plataforma en la historia de la informática generó múltiplos de valor que excedieron la inversión inicial. Los ordenadores personales crearon aproximadamente $10 en valor económico por cada $1 invertido en la industria durante sus décadas formativas.¹⁰ Internet generó proporciones similares o superiores. La computación móvil amplificó el patrón. La IA representa una tecnología de propósito general más fundamental que cualquiera de estas—una tecnología que aumenta el trabajo cognitivo de la misma manera que las revoluciones anteriores aumentaron el trabajo físico y de información.

El enfoque de burbuja trata a la IA como Pets.com: una empresa sin camino hacia la creación de valor vendiendo productos que nadie necesitaba. La IA demostrablemente crea valor en cada despliegue. La pregunta concierne a la magnitud y distribución, no a la existencia.

Por qué la velocidad de adopción implica velocidad de creación de valor

La Reserva Federal de St. Louis publica datos que deberían aterrorizar a los escépticos de la IA. Tres años después del lanzamiento del IBM PC en 1981, la adopción de ordenadores personales alcanzó el 19,7%.¹¹ Tres años después de que internet se abriera comercialmente, la adopción alcanzó el 30,1%.¹² Tres años después del lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022, la adopción de IA generativa alcanzó el 54,6% en agosto de 2025.¹³

La disparidad refleja una ventaja estructural con profundas implicaciones de valor. Los cambios de plataforma anteriores requerían que los usuarios compraran nuevo hardware, aprendieran nuevas interfaces, cambiaran flujos de trabajo establecidos y reconstruyeran procesos en torno a capacidades desconocidas. La adopción de IA no requiere nada de esto. La tecnología llega a los usuarios a través de dispositivos existentes, navegadores existentes, aplicaciones existentes. Un trabajador del conocimiento en 2024 obtuvo acceso a capacidades que no existían en 2022 sin comprar nada nuevo ni aprender ningún nuevo paradigma de interfaz.

La velocidad de adopción importa para la creación de valor porque el valor se compone con el despliegue. Una tecnología que alcanza el 50% de adopción en tres años genera valor durante esos tres años. Una tecnología que tarda quince años en alcanzar la misma penetración retrasa la creación de valor proporcionalmente. La velocidad de adopción de la IA significa velocidad de creación de valor.

Los números de adopción empresarial hacen concreto el patrón. Para 2025, el 87% de las grandes empresas había implementado soluciones de IA.¹⁴ El uso semanal de herramientas de IA generativa saltó del 37% al 72% interanual.¹⁵ El gasto empresarial en IA creció un 130% en un solo año.¹⁶ Estas organizaciones no gastan por entusiasmo. Gastan porque la tecnología produce retornos.

La tasa de fracaso de pilotos del 95% que citan los críticos en realidad apoya el argumento alcista cuando se examina cuidadosamente.¹⁷ Las empresas ejecutan pilotos para encontrar lo que funciona. Una tasa de fracaso del 95% entre pilotos significa una tasa de éxito del 5%—y los pilotos exitosos escalan a despliegues de producción que generan valor sostenido. Las empresas que continúan invirtiendo después de experimentar altas tasas de fracaso en pilotos han encontrado el 5% que funciona. Están optimizando, no abandonando.

La revolución de productividad en programación

El desarrollo de software ofrece la ventana más clara hacia la creación de valor de la IA porque las ganancias de productividad son medibles, inmediatas y ya operan a escala. A diferencia de las previsiones abstractas sobre aplicaciones futuras, las mejoras de productividad en programación generan datos concretos de millones de desarrolladores que usan herramientas de IA diariamente.

GitHub Copilot proporciona la evidencia más robusta. La investigación interna de GitHub encontró que los desarrolladores que usan Copilot completaron tareas un 55% más rápido que los desarrolladores que trabajan sin asistencia.⁷ El estudio controló la complejidad de las tareas y los niveles de experiencia de los desarrolladores. A finales de 2024, Copilot había acumulado más de 1,8 millones de suscriptores de pago generando $400 millones en ingresos recurrentes anuales.²⁷ Más notablemente, el 46% del código en repositorios con Copilot habilitado ahora proviene de sugerencias de IA.²⁸

La tecnología ha evolucionado más allá del autocompletado. Las primeras versiones sugerían las siguientes líneas de código. Las versiones actuales proponen patrones arquitectónicos, generan suites de pruebas completas, escriben documentación y depuran problemas complejos. El cambio de "sugerir la siguiente línea" a "implementar esta funcionalidad" ocurrió en aproximadamente 18 meses.

El ecosistema se extiende mucho más allá de Copilot. Cursor, un IDE nativo de IA, creció de cero a más de 40.000 usuarios de pago a finales de 2024, con tasas de crecimiento mensuales que superan el 50%.²⁹ Claude Code, Aider y Cline permiten agentes de codificación autónomos que ejecutan cambios en múltiples archivos con mínima intervención humana. Los desarrolladores describen cada vez más lo que quieren en lugar de escribir cada carácter. La transformación del flujo de trabajo se asemeja al cambio del lenguaje ensamblador a la programación de alto nivel—un cambio categórico en el nivel de abstracción.

Las matemáticas económicas hacen difícil sostener el enfoque de burbuja. La Oficina de Estadísticas Laborales de EE.UU. reporta una compensación mediana para desarrolladores de software de aproximadamente $127.000 anuales.³⁰ Una mejora de productividad del 55% se traduce en aproximadamente $70.000 en producción adicional equivalente por desarrollador. EE.UU. emplea aproximadamente 4,4 millones de desarrolladores de software.³¹ Incluso con suposiciones conservadoras—20% de adopción con 30% de ganancia de productividad—se obtienen $26 mil millones en creación de valor anual solo del desarrollo de software en EE.UU. Las poblaciones globales de desarrolladores superan los 28 millones.³²

El contraargumento del escéptico merece un análisis serio: El código generado por IA contiene errores, introduce vulnerabilidades de seguridad y crea deuda técnica. Los desarrolladores pasan tanto tiempo depurando la salida de IA como ahorran generándola. Los estudios de productividad fueron financiados por empresas de IA con obvio incentivo para producir resultados favorables. El uso en el mundo real muestra que los desarrolladores junior se vuelven dependientes de herramientas que no comprenden, degradando sus habilidades fundamentales.

La crítica confunde el uso ingenuo con el uso experto. Los estudios que muestran degradación de calidad típicamente examinan novatos usando IA como muleta en lugar de profesionales usando IA como palanca. El estudio de BCG/Harvard que encontró una mejora de calidad del 40% examinó específicamente consultores experimentados—no desarrolladores junior tropezando con herramientas desconocidas.⁸

Los procesos de revisión de código capturan los errores de IA de la misma manera que capturan los errores humanos. La preocupación de seguridad tiene mérito pero no ve la trayectoria: las herramientas de análisis estático ahora escanean automáticamente el código generado por IA, y la integración de GitHub Advanced Security significa que las sugerencias de IA reciben revisión de seguridad antes de fusionarse. Las herramientas alcanzan a la capacidad.

Lo más importante, los desarrolladores votan con sus dedos. Las tasas de retención de Copilot superan el 80%.³³ Cursor creció de cero a 40.000 usuarios de pago en meses. Si las herramientas entregaran valor neto negativo, los desarrolladores las abandonarían. No las están abandonando; están expandiendo su uso.

El software representa una industria global de $650 mil millones.³⁴ Una mejora de productividad del 20% en toda la industria crea $130 mil millones en valor anual—de un sector entre docenas donde la IA crea ganancias medibles. La inversión en infraestructura que permite las herramientas de codificación de IA representa una fracción de esa creación de valor. El enfoque de burbuja pregunta si la inversión en IA iguala los ingresos de IA. El enfoque correcto pregunta si la inversión en IA iguala la creación de valor de IA. Solo en software, la proporción no está ni cerca.

La lección de la fibra oscura: los perdedores financian a los ganadores

Entre 1995 y 2000, las empresas de telecomunicaciones invirtieron aproximadamente $2 billones construyendo de 80 a 90 millones de millas de redes de fibra óptica.¹⁸ Cuando estalló la burbuja, el 95% de esa fibra quedó oscura.¹⁹ Las empresas que la construyeron—Global Crossing, Level 3, Qwest, WorldCom—quebraron o casi. Los inversores en esas empresas lo perdieron todo.

La fibra en sí retuvo su valor. La infraestructura que destruyó a sus constructores habilitó a sus sucesores. Netflix transmite video a través de cables que los accionistas de WorldCom pagaron. La computación en la nube funciona a través de fibra oscura que llevó a la bancarrota a sus propietarios originales. El valor económico creado por esa infraestructura a lo largo de dos décadas supera los $2 billones invertidos por al menos un orden de magnitud.

Los perdedores financiaron a los ganadores. Los inversores de capital en telecomunicaciones de la era de la burbuja asumieron las pérdidas. La economía en general capturó las ganancias. Amazon no construyó la infraestructura de internet de la que depende; construyó sobre infraestructura que los inversores de otras empresas financiaron y perdieron.

La IA sigue el mismo patrón con una diferencia crucial: la proporción entre el costo de la infraestructura y el valor creado es aún más favorable. La fibra requirió instalación física a través de continentes. La infraestructura de IA se concentra en centros de datos que sirven a bases de usuarios globales. La eficiencia de capital de la infraestructura de IA excede la eficiencia de capital de la infraestructura de red física por un margen sustancial.

La inversión actual en infraestructura de IA producirá perdedores. Startups valoradas en miles de millones devolverán cero. Parte de la infraestructura construida especulativamente quedará subutilizada durante años. Las empresas que so

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