La discusión sobre si la Inteligencia Artificial (IA) podría estar atravesando una burbuja (es decir, cuando el incremento del valor de las acciones de algunas empresas resulta ilógico) recuerda en algunos aspectos al debate de los primeros años de Internet: mucha especulación, titulares rimbombantes y un mercado que intenta diferenciar promesas infladas de transformaciones reales. Según Gartner, el gasto global en IA superará los 2 billones de dólares en 2026. Sin embargo, medir el fenómeno únicamente por el flujo de capital sería incompleto.
Creo que hay una narrativa hiperbólica alrededor de la IA. Pero el fenómeno central no me parece una burbuja. Lo relevante es que la capacidad de análisis automatizado está volviéndose barata y ubicua, por lo que no desaparecerá cuando baje la euforia.
Entonces, así como el desarrollo de Internet permitió el surgimiento de gigantes como Amazon, Google y el modelo software-as-a-service, la IA actual está habilitando una nueva capa de infraestructura cognitiva que se integra —muchas veces silenciosamente— a operaciones críticas de múltiples industrias, como la banca, la salud o la logística.
Cómo identificar implementaciones de IA con impacto real
En un contexto donde las inversiones, los anuncios corporativos y las valuaciones se mueven a gran velocidad, la pregunta clave para los negocios ya no es quién adopta IA, sino quién logra convertirla en productividad, eficiencia y nuevas fuentes de ingresos reales.
La prueba es simple: ¿redunda en resultados concretos o no? Las buenas aplicaciones son aquellas sin las cuales la empresa perdería competitividad; las demás son experimentos simpáticos.
Para compartir un ejemplo, los casos más avanzados muestran reducciones de costos operativos, automatización de tareas repetitivas y mejoras en manufactura, energía, retail y cadenas de suministro globales. En el otro extremo, las implementaciones superficiales —como chatbots que no resuelven nada o dashboards sin integración real— van quedando rápidamente expuestas.
Qué pasaría si el mercado corrige
La posibilidad de una corrección en la valuación de empresas de IA es parte del debate actual y, según algunos expertos, podría incluso resultar saludable. Históricamente, los ciclos de contracción han servido para filtrar actores y acelerar consolidaciones.
En definitiva, la corrección vendría bien porque forzaría resultados mensurables y aceleraría la consolidación. Sobrevivirían quienes tuvieran datos valiosos, know-how en producto y capacidad de resolver problemas de improviso.
De confirmarse este escenario, el impacto para los usuarios finales sería positivo: menos artificios y más IA integrada de manera silenciosa en servicios cotidianos. Cualquier industria con datos densos y riesgos altos sería la más beneficiada, por lo que en estos casos la herramienta ya no es opcional, sino una fuente directa de ventaja competitiva.
La capacidad de procesar datos históricos, identificar patrones y automatizar decisiones con precisión milimétrica es hoy accesible a una fracción del costo de hace cinco años. Esta curva descendente en el precio de la inteligencia automática explica por qué la expansión de la herramienta no depende únicamente del entusiasmo inversor.
Así como la infraestructura digital redefinió la economía global entre 2000 y 2015, la cognitiva está comenzando a hacerlo ahora. Más allá de modas o titulares, el verdadero desafío será separar el marketing de la ingeniería y orientar la inversión hacia aplicaciones que generen impactos tangibles, medibles y sostenibles.
Por Funds Society, Madrid