La palabra del año 2025 elegida por el diccionario Merriam-Webster en Estados Unidos fue “slop”, definida como “contenido digital de baja calidad producido, usualmente en gran cantidad, mediante el uso de inteligencia artificial”. Esta elección subraya el hecho de que, si bien la IA está siendo ampliamente adoptada, especialmente por los directivos de las empresas que buscan reducir costos de personal, sus desventajas también se están volviendo evidentes. En 2026, una toma de conciencia sobre la realidad de la IA representa un riesgo económico creciente.
Ed Zitron, figura escéptica y controvertida en el ámbito de la IA, argumenta de manera convincente que, en la situación actual, la “economía unitaria” de toda la industria –el costo de atender las solicitudes de un solo cliente frente al precio que las empresas pueden cobrar– simplemente no cuadra. En su característico lenguaje directo, las describe como “una basura”.
Los ingresos provenientes de la IA están aumentando rápidamente a medida que se suman más clientes de pago, pero hasta ahora no son suficientes para cubrir los niveles masivos de inversión en curso: 400 mil millones de dólares (297 mil millones de libras esterlinas) en 2025, con proyecciones de un aumento significativo en los próximos 12 meses.
Otro escéptico vehemente, Cory Doctorow, sostiene: “Estas empresas no son rentables. No pueden serlo. Mantienen a flote sus operaciones absorbiendo cientos de miles de millones de dólares de otras fuentes y luego quemándolos”.
No es inusual que las empresas pioneras sean deficitarias durante años. Sin embargo, la transición hacia la rentabilidad suele ocurrir a medida que disminuyen los costos. Hasta ahora, cada iteración de los grandes modelos de lenguaje (LLM) ha tendido a ser más costosa, consumiendo más datos, energía y el tiempo de expertos tecnológicos altamente cualificados.
Los enormes centros de datos necesarios para entrenar y ejecutar estos modelos son tan caros de construir y equipar que, en muchos casos, se financian con deuda garantizada por ingresos futuros.
Un análisis reciente de Bloomberg sugirió que en 2025 se realizaron 178.500 millones de dólares en acuerdos de crédito para estos centros de datos, con la participación de operadores nuevos e inexpertos junto con firmas de Wall Street en una verdadera “fiebre del oro”.
Sin embargo, los valiosos chips de Nvidia con los que están equipados estos centros de datos tienen una vida útil limitada, que podría ser incluso más corta que la de los acuerdos de préstamo.
Además del endeudamiento, el auge implica cada vez más otro indicador de burbuja: la ingeniería financiera, incluyendo los tipos de complejos acuerdos de financiación circular que evocan ecos ominosos de crisis corporativas pasadas.
Creer que la IA generativa eventualmente producirá suficientes ingresos para igualar las colosales sumas invertidas, depende –como en todas las burbujas– de contar historias grandiosas y dramáticas sobre la magnitud de la transformación en curso.
Por lo tanto, los LLM no son solo herramientas brillantes para analizar y sintetizar grandes cantidades de información. Se están acercando rápidamente a la “superinteligencia”, según el director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman; o están a punto de reemplazar las amistades humanas, según Mark Zuckerberg.
Ciertamente, parecen estar reemplazando a algunos empleados humanos desafortunados en sectores específicos. Brian Merchant, autor de Blood in the Machine, que compara la reacción contra la gran tecnología con la rebelión ludita del siglo XIX, ha recopilado numerosos testimonios de primera mano de escritores, programadores y especialistas en marketing que han sido despedidos en favor de resultados generados por IA.
Sin embargo, muchos de ellos destacan la calidad insípida del trabajo producido por sus reemplazos digitales, o peor aún, los riesgos que implica trasladar tareas sensibles fuera del control humano.
De hecho, los peligros de avanzar precipitadamente hacia el reemplazo masivo de trabajadores humanos se han hecho cada vez más evidentes en los últimos meses.
En el Reino Unido, el alto tribunal emitió una advertencia sobre el uso de la IA por parte de los abogados después de dos casos en los que se citaron ejemplos de jurisprudencia completamente ficticia.
Agentes de policía en Heber City, Utah, aprendieron a verificar manualmente el trabajo de una herramienta de transcripción que estaban utilizando para redactar informes a partir de imágenes de cámaras corporales, después de que esta afirmara erróneamente que un oficial se había transformado en una rana. Estaba sonando la película de Disney, La princesa y el sapo.
Ejemplos concretos como estos no tienen en cuenta los costos de lo que Merchant llama la “capa de basura” de contenido generado por IA que circula por todo el espacio en línea, lo que dificulta la identificación de lo que es real o verdadero.
Doctorow argumenta: “La IA no es la ola inicial de la ‘superinteligencia inminente’. Tampoco va a ofrecer ‘inteligencia similar a la humana’. Es una colección de herramientas útiles (a veces muy útiles) que a veces pueden mejorar la vida de los trabajadores, cuando los trabajadores deciden cómo y cuándo se utilizan”.
Consideradas de esta manera, estas tecnologías aún pueden ofrecer beneficios significativos en términos de productividad, pero quizás no sean suficientes para justificar las valoraciones infladas actuales y el tsunami de inversiones en curso.
Cualquier cambio de rumbo provocaría el caos en los mercados financieros. Como señaló recientemente el Banco de Pagos Internacionales (BPI) , las “Siete Magníficas” empresas tecnológicas ahora representan el 35% del S&P500, frente al 20% de hace tres años.
Una corrección de los precios de las acciones tendría consecuencias reales mucho más allá de Silicon Valley, afectando a los inversores minoristas en ambos lados del Atlántico, a los exportadores tecnológicos asiáticos y a los prestamistas, incluidas las firmas de capital privado poco reguladas, que financiaron la expansión del sector.
En el Reino Unido, la Oficina de Responsabilidad Presupuestaria (OBR) estimó en sus previsiones presupuestarias que un escenario de “corrección global”, en el que los precios de las acciones del Reino Unido y del mundo cayeran un 35% en el próximo año, reduciría el PIB del país en un 0,6% y provocaría un deterioro de 16 mil millones de libras esterlinas en las finanzas públicas.
Esto sería relativamente manejable en comparación con la crisis financiera mundial de 2008, en la que las instituciones del Reino Unido fueron actores clave. Pero aún se sentiría con fuerza en una economía que lucha por encontrar su rumbo.
Por lo tanto, si bien es comprensible anticipar una pizca de schadenfreude ante la idea de que la superrica clase directiva de la gran tecnología sea humillada, todos vivimos en su mundo y no escaparíamos de las consecuencias.
