La inteligencia artificial lleva varios años creciendo a gran velocidad, pero en los últimos tiempos ese crecimiento se ha vuelto explosivo. A simple vista parece no tener techo. Sin embargo, empiezan a aparecer señales que invitan, como mínimo, a la prudencia.
La IA no nació ayer. Durante años fue avanzando de forma relativamente discreta, integrada en buscadores, traducciones automáticas o sistemas de recomendación. Todo cambió cuando OpenAI lanzó ChatGPT. A partir de ese momento, la percepción pública y financiera de la IA explotó. Parecía que el futuro había llegado de golpe.
Las expectativas se dispararon. Se empezó a hablar de transformaciones radicales en el trabajo, la educación, la medicina o la industria… y además, a muy corto plazo. Para lograrlo, era necesario invertir cantidades gigantescas en chips especializados, centros de datos y energía, con el objetivo de entrenar modelos cada vez más grandes y potentes.
En muy poco tiempo surgieron decenas de nuevas empresas de IA. Muchas de ellas alcanzaron valoraciones de miles de millones de dólares sin haber generado todavía beneficios reales. La apuesta era clara: perder dinero hoy para dominar el mercado mañana.
El caso más llamativo es el de OpenAI, que llegó a mencionarse con valoraciones cercanas a los 500.000 millones de dólares, bajo la premisa de que podría ser rentable en unos cinco años. Mientras tanto, sus pérdidas trimestrales se cuentan por cientos de millones.
Otras grandes tecnológicas como Google, Microsoft o Amazon también han invertido fuerte en IA, pero con una diferencia fundamental: lo hacen con negocios rentables detrás, capaces de absorber pérdidas y financiar la transición sin poner en riesgo su supervivencia.
El problema aparece cuando miramos a muchas de las startups de IA. Su modelo de negocio depende casi por completo de inyecciones constantes de capital, y buena parte de ese dinero proviene de créditos bancarios, no solo de capital riesgo.
Aquí es donde empieza la incomodidad. El crecimiento acelerado de la IA se ha financiado, en gran medida, a base de deuda. Deuda para comprar chips, construir centros de datos y pagar facturas energéticas gigantescas. Deuda respaldada por expectativas futuras, no por beneficios actuales.
Algunos analistas ya hablan abiertamente de una posible burbuja de la IA. No porque la tecnología no sea real o útil, sino porque los flujos de caja no acompañan al entusiasmo.
En este contexto, han empezado a circular informaciones según las cuales grandes bancos de inversión, como Morgan Stanley y otros, estarían comenzando a cubrirse frente al riesgo asociado a sus préstamos al sector de la IA. En lenguaje bancario, eso significa prepararse para el escenario en el que parte de esos créditos no se devuelvan en los plazos previstos… o no se devuelvan nunca.
Los bancos no suelen hacer estos movimientos por capricho. Si empiezan a protegerse es porque ven señales de riesgo creciente en la capacidad de pago de algunos de sus clientes.
No soy experto en banca, pero la historia es conocida. Y hay una frase que la resume: Cuando la banca estornuda…
Cuando las grandes entidades financieras dejan de ganar dinero, alguien acaba pagando la factura, y rara vez son los responsables directos. Ajustes, recortes de crédito, rescates encubiertos o crisis de confianza suelen acabar afectando a la economía real a costa de los pobres.
Esto no significa que la IA vaya a colapsar mañana. La inteligencia artificial ha llegado para quedarse y seguirá transformando el mundo. Pero sí es posible que estemos entrando en una fase de enfriamiento, donde las expectativas se ajusten a la realidad económica.
No tengo una bola de cristal. Pero cuando los bancos empiezan a ponerse nerviosos, conviene prestar atención. Porque la tecnología puede ser revolucionaria… pero las cuentas, al final, siempre tienen que cuadrar.
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