En 1845 se crearon en el Reino Unido 1.394 compañías cuyo objeto era la construcción de ferrocarriles. El precio de las acciones del sector se había duplicado en los doce meses anteriores. El gobierno había autorizado la construcción ese año de unos 6.500 kilómetros de líneas ferroviarias, aproximadamente la misma longitud que se había construido en los veinte años anteriores. Aquello terminó mal para la mayoría de los inversores. Para empezar, menos del 10% de las empresas que se creó consiguió que le adjudicaran un proyecto de construcción, con lo que la inmensa mayoría desapareció en pocos meses, y muy a menudo, con ellas se iba el dinero de sus accionistas.
No fue un fenómeno excepcional. Una corriente de la psicología evolutiva vincula el éxito del ser humano como especie a su optimismo desaforado. En finanzas, se manifiesta con la euforia inversora que se desata alrededor de nuevas tecnologías. Ocurrió con el ferrocarril en el Reino Unido y con la construcción de canales en Estados Unidos a mediados del siglo XIX. También ocurrió en los 90, cuando la llegada de internet disparó la creación de empresas sin actividad real más allá de una web, e hizo que las operadoras de telecomunicaciones instalaran mucha más fibra óptica de la que se requería en el medio plazo. Como ocurrió con el ferrocarril, la mayoría de estas fiebres inversoras terminaron haciendo daño a muchos inversores.
¿Tiene sentido meter la inversión en inteligencia artificial en este grupo? Según The Economist, sí, al menos en lo que se refiere a crecimiento. En sus primeros tres años de existencia en su formato actual, las empresas han multiplicado por cinco su inversión en esta tecnología. Solo la inversión en canales de navegación en la década de 1850 se le acerca. La inversión en IA duplica en crecimiento a los ferrocarriles y triplica el de la burbuja de internet.
Y es que los datos marean. Los 450.000 millones de dólares que un puñado de empresas lideradas por Amazon, Google y Microsoft gastaron en IA el año pasado se van a duplicar en 2026, y aumentarán un 50% el año que viene hasta alcanzar el billón y medio de dólares, que viene a ser el tamaño de la economía española. Para añadir tensión, la mitad del gasto este año va a ser financiada con dinero prestado, casi medio billón de dólares.
La preocupación de los inversores crece al oír estas cifras. ¿Podrán los ingresos futuros justificar estos gastos? ¿Serán capaces de rentabilizar esta inversión? La respuesta es compleja porque no existen datos sólidos sobre cuánto dinero directamente generado por la IA ganan las empresas, aunque el rango de estimaciones para 2026 va de los 150.000 a los 220.000 millones de dólares. Eso no cubre ni un tercio de la inversión que se está haciendo. Más preocupante es que no se espera un crecimiento exponencial en ingresos: la Universidad de Texas detectó que el porcentaje de trabajadores que usa IA de manera cotidiana se redujo de un máximo de 45% en 2025 a un 33% en 2026.
Este enfriamiento llega con un nivel de adopción entre empresas relativamente bajo: desde el 10% en Europa al 30% en el Reino Unido, con Estados Unidos en un nivel intermedio. Estos números no son comparables por las diferencias metodológicas, pero ilustran que la desaceleración en el uso nos sorprende lejos de una adopción universal o intensiva. Puesto que los consumidores finales se muestran reticentes a pagar suscripciones, para que los números cuadren, el sector va a necesitar que las empresas gasten con generosidad.
Sin embargo, es improbable que las grandes empresas tecnológicas estén prestando mucha atención a esos cálculos. Creen, probablemente con razón, que quedarse fuera de la revolución supondría su desaparición o, en el mejor de los casos, su irrelevancia. Un financiero que llegue al comité de dirección con un análisis sugiriendo —por ejemplo— que se deje de invertir porque espera una rentabilidad del 8%, inferior al coste del capital del 10%, recibirá, en el mejor de los casos, indiferencia. Se trata de crecer o morir.
En este escenario, el éxito del inversor pasa por la selección exitosa. La historia nos ha demostrado repetidamente que es perfectamente compatible que estos tres elementos se den simultáneamente: una nueva tecnología con un impacto permanente en la economía mundial (el ferrocarril o internet); inversores en esa tecnología que pierden dinero e inversores que se hacen millonarios invirtiendo —por suerte o por habilidad— en las empresas adecuadas. Invertir en este entorno equivaldría a buscar en la Bolsa del año 2000 a los Google, Paypal o Amazon, evitando los Yahoo, AOL, Netscape, Webva o Kozmo, que pocos recuerdan hoy, pero estuvieron entre las empresas más prometedoras de la época. La tarea es difícil, pero no imposible.
No obstante, un inversor a largo plazo haría bien en considerar otros futuros posibles. Muchos analistas insisten en clasificar la inteligencia artificial como burbuja sin considerar que pudiera no serlo. Han existido periodos en los que la inversión en un sector determinado se ha multiplicado en unos años sin que hubiera un desplome posterior. A una burbuja que no explota porque genera una demanda sostenida a partir de la oferta la llamamos “industrialización”. La hemos vivido en Corea, Japón y Europa Occidental tras la Segunda Guerra Mundial. En Corea del Sur, la inversión pasó de suponer un 11% del PIB en 1960 a un 27% (de un PIB mucho mayor) en 1970, y se mantuvo en ese nivel durante décadas, transformando un país para siempre.
Si la inteligencia artificial realmente provocara un aumento generalizado de la productividad en la economía mundial, no sería necesario seleccionar nada: una indexación —invertir en todo a la vez— sería suficiente para beneficiarse de la riqueza que generaría.
Es cierto que la evidencia en esta primera fase puede indicar que no estamos cerca de ese nirvana económico, pero conviene pensarlo detenidamente antes de descartar que la IA tiene el potencial de transformar de manera profunda la economía en los próximos años.
