Billones para la inteligencia artificial: el retorno exigido puede ser mucho más problemático de lo que parece
- La inversión masiva en inteligencia artificial puede generar enormes mejoras de productividad, pero también plantea riesgos económicos relevantes.
- Michael McGrath advierte de que el retorno exigido por el capital invertido podría requerir fuertes reducciones de costes laborales.
- Los grandes beneficiarios iniciales serán proveedores de infraestructura, chips, centros de datos y plataformas cloud.
La inteligencia artificial se ha convertido en el gran eje de inversión de la economía global. Billones de dólares están fluyendo hacia centros de datos, chips, capacidad energética, plataformas cloud y modelos avanzados, con la expectativa de que esta tecnología genere una mejora histórica de la productividad empresarial.
Michael McGrath plantea una advertencia incómoda: el problema no es que la inteligencia artificial no funcione, sino precisamente que funcione demasiado bien. Si las empresas necesitan justificar inversiones de varios billones de dólares, el retorno económico exigido puede obligar a una transformación laboral mucho más profunda de lo que el mercado está descontando.
El tamaño del desafío inversor
Las estimaciones actuales apuntan a que la inversión en infraestructura de inteligencia artificial puede superar el billón de dólares anual durante los próximos años. En ese cálculo entran los centros de datos, la potencia de cálculo, las redes, la energía necesaria para sostener el sistema y el desarrollo de plataformas de software.
McGrath utiliza un modelo sencillo para aproximar el retorno necesario de este ciclo inversor. Si se invierten alrededor de 5 billones de dólares en cinco años, las compañías que financian esa infraestructura necesitarán generar ingresos y flujos de caja muy elevados para obtener una rentabilidad razonable.
La gran pregunta ya no es si la IA puede generar productividad. La cuestión es si la economía puede absorber el nivel de productividad necesario para justificar los billones que se están invirtiendo.
El retorno puede depender del empleo
El punto más delicado está en el origen de los beneficios. La inteligencia artificial puede aumentar ingresos, mejorar procesos, reducir errores y acelerar operaciones. Pero, históricamente, gran parte de las mejoras de productividad han terminado traduciéndose en menores costes laborales.
Según el modelo de McGrath, para que las inversiones actuales tengan sentido económico, las empresas podrían necesitar obtener beneficios acumulados muy elevados durante la próxima década. Una parte sustancial de esos beneficios tendría que venir de ahorros de personal. En un escenario extremo, eso podría equivaler a recortes de costes laborales cercanos al 25% en Estados Unidos, con decenas de millones de empleos potencialmente afectados.
- La IA sí puede funcionar: el riesgo no está en su fracaso tecnológico.
- El problema está en el retorno: las inversiones requieren beneficios enormes.
- El empleo es la variable crítica: buena parte del ahorro puede venir de sustitución laboral.
- La política puede intervenir: regulación, impuestos o límites pueden reducir la rentabilidad final.
Ganadores iniciales del ciclo de IA
En la primera fase, los beneficiarios más claros seguirán siendo las compañías que suministran la infraestructura básica del boom. Entre ellas destacan fabricantes de chips, proveedores de redes, centros de datos, componentes ópticos, energía y plataformas cloud.
Compañías como Nvidia, Broadcom, Arm, AMD, Intel, Marvell, GE Vernova o Corning pueden seguir capturando demanda durante la fase de construcción. También los grandes hiperescaladores —Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta y Oracle— seguirán en el centro de la inversión.
La primera etapa favorece a quienes venden la pala y el pico del nuevo ciclo tecnológico. La segunda etapa será más exigente: habrá que demostrar quién convierte la infraestructura en beneficios reales.
El riesgo de exceso de capacidad
El riesgo para los inversores llegará cuando la fase de construcción empiece a madurar. Si se crea demasiada capacidad de cálculo, los precios de los servicios de IA pueden caer y los tokens pueden convertirse en una especie de materia prima tecnológica sometida a competencia de precios.
En ese escenario, algunas compañías podrían descubrir que han invertido demasiado para un retorno inferior al previsto. Además, si las empresas usuarias no logran beneficios suficientes por implantar IA, pueden presionar a la baja los precios, limitar el uso o retrasar proyectos.
Una disrupción que puede exigir intervención pública
Si la inteligencia artificial provoca una sustitución laboral masiva, el impacto no se limitará a las empresas. Puede afectar al consumo, al crédito, a la vivienda, a la estabilidad social y a la política económica. En ese contexto, sería razonable esperar algún tipo de intervención pública.
La regulación, los impuestos específicos o las medidas de protección laboral podrían elevar los costes del sistema y reducir la rentabilidad de las compañías de IA. Esa es una de las grandes paradojas: cuanto mayor sea la disrupción, más probable será que los gobiernos intenten contenerla.
La IA puede crear un valor inmenso, pero si ese valor depende de una destrucción laboral demasiado rápida, la reacción social y política puede limitar parte de los retornos esperados.
La conclusión es que la inteligencia artificial sigue siendo una de las mayores oportunidades de inversión de esta generación, pero también una de las más difíciles de valorar. El mercado está descontando beneficios enormes, aunque todavía no está claro si esos beneficios llegarán sin costes económicos y sociales significativos.
Para los inversores, la hoja de ruta pasa por vigilar tres señales: desaceleración en la inversión en infraestructura, presión sobre precios de servicios de IA y evidencia real de retorno en las empresas que implantan la tecnología. La IA puede transformar la economía, pero no todas las compañías que hoy lideran el entusiasmo serán necesariamente las ganadoras finales.