La burbuja de la inteligencia artificial parece peor que la burbuja de las puntocom. He aquí por qué.
Esta vez es diferente. ¿Cuántas veces hemos oído eso? Por lo general, resulta ser una ilusión. Esta vez, la burbuja de la IA generativa puede ser realmente diferente a la burbuja de las puntocom, pero no en el buen sentido.
El número de usuarios de IA generativa está creciendo más rápido que el número de usuarios de Internet a fines de la década de 1990, excepto que la comparación esencialmente no tiene sentido.
Piénselo. ¿Qué tenía que hacer la gente para convertirse en usuario de Internet a finales de los años 90? Tenía que comprar un ordenador y suscribirse a un proveedor de servicios de Internet, dos cosas caras. El Compaq ProSignia Desktop 330 costaba 2.699 dólares en 1999 (5.101 dólares en 2024) y eso no incluía aplicaciones de software como el software de escritorio de Microsoft, Word, Excel y PowerPoint. Bell Atlantic ofrecía un servicio de línea de abonado digital por 59,95 dólares al mes en 1999, o 113 dólares en 2024.
¿Cuánto cuesta utilizar la IA generativa hoy en día? Nada. Ya tienes una computadora y pagas por el acceso a Internet, y OpenAI y otras empresas ofrecen servicios de uso limitado de forma gratuita. El alto costo de acceder a Internet hace 30 años significaba que los usuarios esperaban grandes beneficios. El costo mínimo de acceder a ChatGPT y otros sistemas de IA generativa hoy significa que los usuarios no necesitan mucho dinero, si es que necesitan alguno, para probarlo.
¿Por qué los economistas del Banco de la Reserva Federal de St. Louis y de otros lugares hacen esta comparación absurda? El uso de servicios esencialmente gratuitos (como las redes sociales, el correo electrónico, la mensajería y otras aplicaciones) no significa que sean particularmente útiles. En todo caso, son un entretenimiento adictivo que pagamos con nuestro tiempo.
Los usuarios no necesitan mucho dinero, si necesitan alguno, para probar la IA.
Los economistas de la Reserva Federal de San Luis especularon sobre los posibles efectos de la IA generativa en la productividad laboral: “Examinamos la intensidad con la que los encuestados emplearon la IA generativa en los días en que informaron haberla utilizado”. ¿En serio? ¿El uso intensivo es Facebook, Instagram, TikTok, Snapchat? ¿Y qué otras plataformas de redes sociales aumentan la productividad laboral o la reducen? La cantidad de personas que utilizan las redes sociales y las horas que pasan haciéndolo no son una medida útil de los beneficios económicos. Lo mismo ocurre con la IA generativa.
El valor económico agregado y la productividad laboral que genera la IA generativa no se miden por la cantidad de personas que la usan o cuánto cuesta crearla y mantenerla, sino por el valor económico agregado y las ganancias en productividad laboral, y hay pocas pruebas de que la IA generativa haya logrado cambiar las cosas.
Si bien el acceso a la IA generativa es relativamente barato, su creación y suministro son increíblemente costosos. El entrenamiento de estos modelos puede costar más de 100 millones de dólares y requiere los chips más nuevos y costosos de Nvidia y competidores, incluido AMD e Intel.
El costo para la sociedad de los chips de IA, y el talento, la electricidad, el agua y más necesarios para fabricarlos, actualmente eclipsa la recompensa.
La creación de servicios útiles a partir de la IA generativa tampoco es barata. La columnista de tecnología del Wall Street Journal, Joanna Stern, informó recientemente sobre su desarrollo de "Joannabot", impulsado por la inteligencia artificial de Google, Gemini, para ayudar a los lectores a “decidir si vale la pena actualizar el iPhone 16”: el robot era útil pero, escribió, “puede descontrolarse. Muy descontrolarse” y era caro: “No entraré en detalles sobre los costos exactos, pero digamos que podría haberme llevado mis cuatro unidades de iPhone 16 de prueba en unas vacaciones de lujo a Bora Bora por el precio del Vertex de Google para este proyecto”.
Para que la IA generativa dé resultados en términos de productividad laboral, tiene que generar suficientes ingresos como para justificar su costo. No somos los primeros en hacernos esta pregunta. David Cahn, de Sequoia, estimó que se necesitan 600.000 millones de dólares en ingresos anuales por IA generativa para justificar las inversiones actuales en IA generativa, una cifra que probablemente sea más de 100 veces superior a los ingresos anuales actuales de ChatGPT de OpenAI, Gemini de Google, Copilot de Microsoft y servicios similares.
El New York Times informó que OpenAI prevé pérdidas de 5.000 millones de dólares sobre ingresos de 3.700 millones de dólares este año. No obstante, OpenAI recibió 6.600 millones de dólares en financiación adicional para mantenerse a flote, lo que valoró la empresa en 157.000 millones de dólares. Eso sin duda recuerda a la burbuja de las puntocom, pero Jim Covello de Goldman Sachs, Ken Griffen de Citadel y el estratega de mercado Ed Yardeni advierten que la burbuja de la IA podría ser incluso peor.
Podemos comparar la burbuja de la IA generativa con la burbuja de Internet si analizamos los ingresos en 2000, el pico de la burbuja puntocom, y los ingresos de la IA generativa para 2024. Un estudio estima que en 2000 se vendieron 134 millones de PC , lo que a 5.101 dólares por computadora en ese momento equivalía a unos 684.000 millones de dólares en ingresos. El número de usuarios globales de Internet era de unos 361 millones en 2000, lo que a 113 dólares al mes equivale a unos 489.000 millones de dólares en ingresos (850.000 millones de dólares en dólares de 2024).
El comercio electrónico también generó muchos ingresos en el año 2000. Un artículo de marzo de 2001 informa que el mercado del comercio electrónico en ese año fue de 286 mil millones de dólares (500 mil millones de dólares en 2024). El comercio electrónico ha sido una fuente de ingresos en crecimiento a medida que nos hemos acostumbrado a comprar en línea.
Si sumamos estas cifras, Internet generó más de 1,5 billones de dólares en ingresos (en dólares de 2024) en 2000, y aun así la burbuja de Internet estalló. La IA generativa, por otro lado, actualmente genera menos de 10 mil millones de dólares. Si la burbuja estalla, será un estallido muy grande.
Jeffrey Funk es profesor jubilado y ganador del premio de ciencia móvil NTT DoCoMo. Su último libro es “Unicornios, publicidad exagerada y burbujas: una guía para detectar, evitar y explotar las burbujas de inversión en tecnología” (Harriman House, 2024).
Gary Smith es profesor de economía en Pomona College y autor de más de 100 artículos académicos y 17 libros, el más reciente (en coautoría con Margaret Smith): “The Power of Modern Value Investing: Beyond Indexing, Algos, and Alpha” (Palgrave Macmillan, 2024).