Toda burbuja financiera pasa por cinco etapas: despliegue de las inversiones en un producto prometedor, auge de los precios que atrae a nuevos inversores, euforia del mercado que sobredimensiona aún más ese fenómeno, recogida de beneficios y, por último, el pánico, en la que todo explota, como ocurrió a finales de los 90 con las puntocom. La inteligencia artificial (IA) podría encontrarse ahora en el cuarto estadio, uno de incertidumbre y tambaleo en el que cada vez más inversores temen que sus apuestas no tengan el retorno esperado.
La fiebre de la Inteligencia Artificial no se entiende sin el lanzamiento de ChatGPT a finales de 2022
Silicon Valley sueña con que esta tecnología se convierta en la revolución que ni el metaverso ni las criptomonedas lograron ser. Es por esa razón que la industria invertirá hasta un billón de dólares en IA generativa en los próximos cinco años, según las previsiones de Goldman Sachs. Sin embargo, el colosal despliegue de dinero de las empresas del sector no se está traduciendo en unos mayores beneficios, una falta de resultados que está disparando el nerviosismo en unos círculos financieros ya inquietos por el temor a una recesión. Ese temor ha hecho que las compañías que más han capitalizado el frenesí tecnológico con un crecimiento histórico en bolsa se vean ahora drásticamente corregidas. En el último mes, las acciones de Google han caído un 11,47%; las de Microsoft, un 10,13%; las de Amazon, un 13,43%; y las de Apple, un 5%. Los números rojos también han marcado los índices de los grandes fabricantes de microchips, columna vertebral indispensable para la IA: NVIDIA ha retrocedido un 14,74%; TSMC, un 9,62%; Intel, un 43,19%; y Arm, un 34,02%.
Eclosión del mercado de la IA
La fiebre de la IA no se entiende sin el lanzamiento de ChatGPT a finales de 2022. En tan solo dos meses, el chatbot sumó 100 millones de usuarios y convirtió a OpenAI en uno de los negocios que más rápido han crecido en la historia. Microsoft fue el más listo de la clase: invirtió 10.000 millones de dólares en la ‘startup’ y empezó a integrar su IA en sus productos y servicios. El movimiento convirtió a la empresa en la más valiosa del mundo y pilló por sorpresa a Google —hasta entonces líder en el desarrollo de los modelos generativos—, que siguió los mismos pasos que su rival para no perder el tren. «Quiero que la gente sepa que les hemos hecho bailar», alardeó Satya Nadella, director ejecutivo de Microsoft.
En el último mes, las acciones de algunas firmas tecnológicas han llegado a perder hasta un 43% de su valor
La carrera comercial entre los dos gigantes disparó el interés en la IA generativa y convenció al mundo de que era la tecnología destinada a marcar el futuro. Seducidos, otros colosos como Meta, Amazon o la china Tencent también aceleraron sus apuestas, arrastrando al mercado a una fiebre inversionista. Solo en 2023, la inversión privada global en este campo se disparó hasta superar los 25.000 millones de dólares, según el informe anual de la Universidad de Stanford. Actualmente, hay más de 200 ‘startups’ de IA en todo el mundo con una valoración de 1.000 millones o más y el capital sigue fluyendo.
A su vez, ese frenesí ha retroalimentado las predicciones más optimistas, como la de la consultora PwC, que ha señalado que el aumento de la productividad laboral propiciado por la IA podría añadir casi 16 billones de dólares a la economía mundial en 2030. La creencia en que los pioneros de hoy se verán recompensados con creces mañana explica que —como confesó el director general de Google, Sundar Pichai— «el riesgo de no invertir lo suficiente es mucho mayor que el riesgo de invertir demasiado».
Choque de realidad
La exaltación de las promesas mágicas de la IA está chocando con una realidad más decepcionante. Los modelos de lenguaje en los que se basan herramientas como ChatGPT, Google Gemini o Microsoft Copilot generan de forma recurrente respuestas inexactas, sesgadas o directamente falsas, unas «alucinaciones» que, como advierte el último estudio del Oxford Internet Institute, «suponen un riesgo único para la ciencia, la educación, la democracia y la sociedad». Eso se ha traducido en una creciente desconfianza y en un uso aún escaso entre el gran público, según una reciente encuesta en seis países. En España, indica la OCU, solo un 11% las utiliza y un 24% desconfía de sus respuestas.
Un robot humanoide, interactuando con público asistente a la última edición del Mobile World Congress de 2024, en Barcelona. / Ferran Nadeu
Aunque cada vez más empresas están adoptando sistemas de IA generativa, aún no parece claro que eso se traduzca en una mayor eficiencia laboral. «Resultará ser solo una automatización mediocre del tipo que desplaza a los trabajadores pero no consigue grandes mejoras de productividad», vaticinó en enero el reputado economista Daron Acemoglu, profesor del MIT. Según un informe de la consultora Gartner, un 30% de los proyectos de IA generativa se abandonarán «debido a la mala calidad de los datos, la escalada de costes o un valor empresarial poco claro».
Un problema de números
El sector tiene un importante problema económico: la IA es extraordinariamente cara, tanto de construir como de ejecutar. Para que los modelos sean cada vez más avanzados hacen falta más datos, más energía, mejores chips y una mayor potencia de computación, un aumento exponencial que dispara los costes. Desde 2016, la factura de entrenar los sistemas de IA se ha duplicado cada nueve meses hasta alcanzar niveles sin precedentes, según el análisis más exhaustivo hasta la fecha. Se calcula que OpenAI destinó 78 millones de dólares a entrenar el modelo GPT-4, mientras que Google habría destinado otros 191 millones a Gemini Ultra. El año pasado, un estudio apuntó que a OpenAI le costaba 700.000 dólares al día mantener ChatGPT operativo. A eso también hay que sumarle el creciente coste destinado al equipo humano, un perfil escaso cada vez más demandado.
Un 30% de los proyectos de IA generativa se abandonarán «debido a la mala calidad de los datos, la escalada de costes o un valor empresarial poco claro», según la consultora Gartner
Las empresas llevan meses tratando de convencer a los inversores de que esa colosal inversión tendrá un retorno. Para compensar ese gasto tendrán que convencer a un gran número de consumidores para que compren sus servicios, algo que no han logrado y que aún no está claro que puedan lograr. La intensa demanda energética de la IA y sus limitados márgenes de beneficio hacen que, de momento, su modelo de negocio sea insostenible. A finales de junio, The Information desveló que OpenAI podría sufrir este año pérdidas por valor de 5.000 millones de dólares y quedarse sin liquidez en un plazo de 12 meses si no levantan otra ronda de financiación. Una de sus principales rivales, Anthropic —financiada por Amazon y Google—, prevé pérdidas de 2.700 millones para 2024. Solo las grandes corporaciones pueden permitirse el lujo de quemar tanto dinero.
«La IA generativa siempre ha sido insostenible, ha dependido de montones de datos de entrenamiento que necesitan ser robados a millones de personas, su utilidad es vaga y su ubicuidad exagerada», ha apuntillado el analista tecnológico Ed Zitron.
A largo plazo
Las Big Tech insisten en asegurar que la IA será una revolución similar a Internet o los smartphones, pero que lo será a largo plazo. En su última presentación de resultados, Microsoft señaló que espera monetizar esa inversión en IA en «los próximos 15 años y más adelante». Google ha asegurado a sus inversores que su plan para rentabilizar su IA es colocar anuncios entre los resultados de sus búsquedas.
Silicon Valley sabe que para ganar dinero antes hay que invertirlo. Sin embargo, y aunque algunos creen que esa corrección es una fase pasajera, la creciente incertidumbre sobre si obtendrán beneficios con la IA empieza a inquietar a influyentes actores de la industria. «¿Demasiado gasto, demasiado poco beneficio?», se preguntaba en junio el banco de inversión Goldman Sachs, indicando que los modelos de IA generativa no están preparados para «obtener un rendimiento adecuado». La «exageración» de algunas aplicaciones de esta tecnología hace que sea posible que «nunca vayan a ser rentables, a funcionar realmente bien, consuman demasiada energía o resulten poco fiables», ha alertado el fondo de cobertura Elliott Management, según el Financial Times.
Mientras tanto, los popes de la industria siguen insistiendo en que su misión largoplacista es construir una IA que exceda la inteligencia humana, un escenario hipotético que, según los críticos, sirve a las empresas para secuestrar la atención mediática frente a riesgos más inminentes —desde su impacto climático a la concentración de poder empresarial— y captar más inversiones. «Es más fácil preocuparse por escenarios de ciencia-ficción que hablar de otros peligros que ya están aquí como la desinformación«, explicó a EL PERIÓDICO el neurocientífico cognitivo Gary Marcus, que ha pronosticado la explosión de la burbuja en los próximos 12 meses.
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