Se acerca la burbuja de la IA: ya hemos visto esta película y sabemos cómo termina.

Hace unos días, escuché el primer episodio del nuevo podcast de Andrew Neil, donde entrevistaba a Andrew Ross Sorkin, periodista financiero de The New York Times y autor de 1929. Lo que me llamó la atención no fue nada del todo novedoso. Fue la precisión con la que Sorkin situó la burbuja actual de la IA dentro de un patrón que se remonta a casi dos siglos, un patrón que nos convencemos de que es diferente cada vez que aparece. Nunca lo es. Este artículo analiza lo que ese patrón realmente revela sobre el empleo, el crédito privado y los 750 mil millones de dólares que actualmente sostienen el PIB estadounidense.

¿Es la IA una burbuja? Lo que dice la historia

Sí, y la historia lo confirma sin lugar a dudas. La entrevista de Andrew Neil con Andrew Ross Sorkin sitúa el actual ciclo de inversión en IA dentro de un patrón que se ha repetido al menos cuatro veces: la fiebre del ferrocarril de la década de 1840, la Radio Corporation of America en la década de 1920 y el auge de las puntocom a finales de la década de 1990. En todos los casos, la tecnología subyacente fue realmente transformadora. En todos los casos, la burbuja de inversión que la rodeó superó con creces cualquier previsión creíble de ingresos a corto plazo. La comparación entre la burbuja de la IA y la burbuja de las puntocom no es descabellada. Es el mismo mecanismo, con otro nombre.

Por qué el auge de la IA se parece a la Revolución Industrial, y por qué ese es el problema.

La IA no es una moda pasajera. Es la transformación tecnológica más significativa desde la Revolución Industrial, y las mejoras en la productividad son reales. Precisamente por eso, la comparación debería preocuparnos en lugar de tranquilizarnos. La Revolución Industrial provocó las dislocaciones económicas más brutales del siglo XIX. Se destruyeron categorías enteras de trabajo. Comunidades construidas en torno a oficios específicos quedaron desintegradas. Con el tiempo surgieron nuevos empleos, pero la transición no fue ni fluida ni rápida, y quienes sufrieron las consecuencias rara vez fueron quienes se beneficiaron de ella.

Vale la pena detenerse en esa asimetría, porque es el aspecto que la mayoría de los análisis sobre IA pasan por alto para centrarse en las ganancias de productividad. La Revolución Industrial no solo desplazó a trabajadores individuales, sino también a pueblos enteros que se basaban en un solo oficio: el tejido, la molienda, la herrería. Estos pueblos rara vez se recuperaron al mismo ritmo que la economía nacional. Quienes poseían capital durante esa transición se beneficiaron de la mecanización casi de inmediato. Quienes proporcionaban la mano de obra obtuvieron los beneficios décadas después, principalmente gracias a una presión política y organizada constante, no porque la prosperidad se filtrara por sí sola.

Ya nos hemos preguntado si el coste más profundo va más allá de los puestos de trabajo, nos hemos preguntado si la IA está erosionando silenciosamente el pensamiento original , y la cuestión del empleo está estrechamente ligada a esa preocupación, en lugar de estar separada de ella.

El caso del empleo: lo que Dario Amodei y Andrew Neil advierten sobre

La advertencia de Amodei

Dario Amodei, CEO de Anthropic, ha hablado abiertamente sobre la posibilidad de un desempleo del 20 al 30 por ciento en Estados Unidos a medida que la IA se expanda. Sorkin no desestimó la advertencia de Dario Amodei a Axios en el podcast. Lo que dijo, en cambio, fue más inquietante: si la IA triunfa por sí sola, si las ganancias de productividad son reales y las valoraciones actuales están justificadas, entonces, por definición, esas empresas tendrán que eliminar una enorme cantidad de empleos. Así es como se materializan las ganancias de productividad. Así es como se justifica la inversión. El argumento alcista a favor de la IA y el impacto de la burbuja de la IA en el empleo no son contradictorios. Son el mismo argumento.

Es importante especificar qué sectores presentan la exposición más inmediata, en lugar de considerar el desplazamiento laboral como una nebulosa abstracta que afecta a toda la economía. El servicio al cliente, la revisión legal de primera línea, la programación básica y gran parte del análisis financiero ya muestran una automatización de tareas cuantificable, aunque todavía no una automatización completa del puesto. Sin embargo, la distinción entre ambos tiende a desvanecerse más rápido de lo que los empleadores esperan inicialmente una vez que una herramienta de automatización de tareas demuestra ser lo suficientemente fiable como para eliminar por completo la intervención humana. Ese suele ser el momento en que un puesto se reestructura en lugar de simplemente recibir apoyo.

El precedente de Neil: el 80% de los trabajos que aún no podíamos nombrar.

Andrew Neil hizo una observación en la entrevista que me pareció realmente impactante, basada en su propia experiencia más que en la teoría. Como editor de The Sunday Times en la década de 1980, recordó que cada semana se publicaban entre 16 y 20 páginas de ofertas de empleo impresas, y notó que aproximadamente el 80% de esos puestos no existían veinte años antes. "Simplemente no lo sabíamos", dijo. Las economías con un fuerte crecimiento sí generan empleos que nadie puede nombrar actualmente. Pero la brecha entre los empleos destruidos y los creados rara vez es corta o indolora, y afecta con mayor dureza a quienes tienen menos opciones para reciclarse rápidamente o menos capital para superar las dificultades. La historia también es inequívoca en este caso: el capital se lleva primero las ganancias, y los trabajadores las alcanzan después, generalmente solo tras una considerable presión política.

El punto ciego del crédito privado que nadie está viendo

Por qué esto es estructural, no incidental

La regulación posterior a 2008 hizo que los bancos fueran más seguros e, inadvertidamente, relegó los préstamos a la clandestinidad. Los fondos de crédito de capital privado ahora realizan el trabajo que antes hacían los bancos, sin prospectos, presentaciones obligatorias ni supervisión regulatoria. Como dijo Sorkin en el podcast: "Los bancos casi ya no prestan dinero. Ahora son básicamente las firmas de capital privado las que crean estos fondos y prestan ese dinero. No hay transparencia, no hay forma de saber qué ocurre dentro de estas firmas. Y algunos de estos individuos ya están teniendo problemas".

La conexión entre el riesgo de la IA y el crédito privado hace que esto sea estructural, no incidental. Varios de los mayores fondos de crédito privado han apostado fuertemente por las empresas de software e IA, algunos asociándose directamente con hiperescaladores como Meta. Si las valoraciones de la IA se corrigen, el daño no se limitará a los mercados de renta variable. Se propagará a través de estructuras de crédito privado que, por diseño, son invisibles para los reguladores, quienes tendrían que preverlo.

El problema de la opacidad

La opacidad en sí misma constituye el riesgo, posiblemente incluso mayor que el apalancamiento. Un regulador que supervise los balances bancarios puede, al menos, detectar la concentración en tiempo real e intervenir antes de que se propague. Un fondo de crédito privado que concede préstamos con garantía de infraestructura de IA o ingresos por software no tiene un requisito equivalente de información pública, lo que significa que la primera señal de problemas para la mayoría de los observadores será que el fondo congele los reembolsos o que se produzca un impago de gran repercusión, y no una acumulación gradual y visible que cualquiera podría haber detectado meses antes.

Los banqueros de la década de 1920 eran los "tech bros" de su época.

Andrew Neil le preguntó directamente a Sorkin si los fundadores y directores ejecutivos de IA de hoy en día son el equivalente moderno de los pintorescos personajes que impulsaron el auge de la década de 1920. La respuesta de Sorkin fue inequívoca: "Absolutamente. Mientras escribía el libro, pensaba en cada uno de mis personajes de 1929 como sus equivalentes actuales".

Consideremos los paralelismos. "Sunshine Charlie" Mitchell, quien dirigió lo que se convertiría en Citibank, fue el gran democratizador de su época, abriendo los mercados de valores a los estadounidenses comunes y corrientes y diciéndoles al público que la prosperidad estaba a su alcance. John Raskob, director financiero de GM, fundó la General Motors Acceptance Corporation en 1919, permitiendo que los concesionarios de GM ofrecieran crédito a plazos directamente a los consumidores. Publicó un artículo en 1929 titulado literalmente "Todos deberían ser ricos", y luego construyó el Empire State Building. En palabras de Sorkin, Raskob era el Elon Musk de su tiempo. No eran hombres estúpidos ni corruptos. Eran visionarios que habían tenido razón durante tanto tiempo que ya no podían imaginar estar equivocados.

Cien años después, en 2026, el CEO de JPMorgan Chase, Jamie Dimon, defendió la "democratización de las finanzas" durante la gira de presentación de la salida a bolsa de SpaceX, donde recibió a inversores destacados. El lenguaje cambia, pero la psicología permanece. Lo verdaderamente notable es lo poco que ha cambiado el lenguaje retórico. Ambas épocas se basan en las mismas tres palabras: acceso, democratización e inevitabilidad. El acceso presenta la participación especulativa como empoderamiento, en lugar de riesgo. La democratización presenta la exclusividad como una injusticia que se corrige. La inevitabilidad presenta el escepticismo como una simple obsolescencia. Ninguna de estas tres afirmaciones es inherentemente falsa. De hecho, las tres coinciden exactamente con lo que diría un promotor especulativo, independientemente de la solidez del activo subyacente.

Ferrocarriles, radios, empresas puntocom, IA: la anatomía de cada burbuja

El auge de la IA es, al menos, la cuarta vez que una tecnología transformadora ha generado un ciclo especulativo que supera con creces los ingresos que podrían justificarlo.

Era	Tecnología	Comportamiento máximo	Resultado para el inversor
década de 1840	Locura ferroviaria	Inversión de personas de todos los ámbitos de la vida, desconectadas de la realidad comercial.	La crisis de 1847 fue brutal; los ferrocarriles contribuyeron a construir la economía industrial moderna.
década de 1920	Corporación de Radio de América	Las acciones alcanzaron cotas extraordinarias gracias a una auténtica revolución de las comunicaciones.	Cayó de 530 dólares a 3 dólares en la caída que siguió.
Finales de la década de 1990	el auge de las puntocom	Transformación real, billones de dólares en valor nominal creados	Billones destruidos entre 2000 y 2002; Amazon y Google sobrevivieron gracias a los restos del colapso.
2026	AI	Se prevé una inversión estadounidense de 750 mil millones de dólares.	No probado a la escala que requieren las valoraciones actuales.

Lo que llama la atención de esta forma de presentarlo no es una sola fila, sino la consistencia del patrón a lo largo de casi dos siglos y cuatro tecnologías completamente diferentes: el ferrocarril, la radio, internet y ahora la IA. En todos los casos anteriores, la tecnología triunfó. Los inversores que financiaron la burbuja que la rodeó, en su mayoría, no. El ferrocarril llevó a la quiebra a gran parte de sus financiadores originales antes de convertirse en la columna vertebral de la logística industrial durante un siglo. Los accionistas de RCA lo perdieron prácticamente todo antes de que la radio y la televisión se integraran en la vida cotidiana. El estallido de la burbuja puntocom arrasó con billones de dólares antes de que los supervivientes se convirtieran en las empresas más valiosas del mundo. En todos los casos, ser pionero y acertar con la tecnología no fue lo mismo que acertar con el precio que se pagó por ella.

¿Qué es lo que realmente está sosteniendo un gasto de 750 mil millones de dólares en IA?

Se prevé que en 2026 se inviertan 750.000 millones de dólares en inteligencia artificial en Estados Unidos. Según los cálculos del economista de Harvard Jason Furman, si se excluye ese gasto del PIB estadounidense, el crecimiento del país se reduce a aproximadamente un 0,1%, prácticamente nulo. Todo el crecimiento de la mayor economía del mundo se sustenta actualmente en una única apuesta concentrada por una tecnología cuyo modelo de negocio, a la escala necesaria para justificar las valoraciones actuales, aún no ha demostrado su viabilidad.

Eso no es necesariamente un motivo de descalificación. Lo mismo ocurrió con los ferrocarriles en 1845 y con internet en 1998. Lo que nos indica es que nos encontramos exactamente en la misma posición estructural que todas las grandes burbujas que precedieron a esta. Como Jeff Bezos le comentó a Sorkin pocas semanas antes del podcast: «Una burbuja puede estallar, pero es un componente necesario de la innovación».

Existe una segunda implicación, menos comentada, en las cifras de Furman. Si el gasto en IA constituye prácticamente todo el crecimiento de Estados Unidos en la actualidad, entonces cualquier desaceleración en esa categoría de gasto específica, ya sea por una corrección real, un evento crediticio en los mercados privados o simplemente porque las grandes empresas tecnológicas se detienen para asimilar la infraestructura existente, no solo afecta las valoraciones tecnológicas. Se refleja directamente en el PIB general, lo que significa que la burbuja de la IA ya no es solo un fenómeno de los mercados financieros. Es un fenómeno macroeconómico, con consecuencias para la política de tipos de interés y los datos de empleo que van mucho más allá del propio sector.

"Esta vez es diferente": Las cuatro palabras más peligrosas en finanzas

Lo que conecta los ferrocarriles, RCA, el auge de las puntocom y la IA es la misma frase, utilizada en cada época por personas inteligentes que deberían haberlo sabido mejor: esta vez es diferente. La tecnología es diferente, así que las viejas reglas no se aplican. La escala es diferente, así que las antiguas valoraciones no importan. La oportunidad es diferente, así que el antiguo escepticismo está fuera de lugar.

La tecnología siempre es genuinamente diferente, y la escala también suele serlo. Pero la psicología humana que impulsa el ciclo de inversión nunca cambia. El mecanismo se repite con notable consistencia a lo largo de dos siglos de historia financiera: el escepticismo se disipa ante el éxito sostenido, el apalancamiento se acumula en ámbitos que los reguladores no pueden controlar, y los ahorradores comunes son los últimos en sumarse, con la menor información y la menor protección.

Vale la pena destacar el verdadero impacto psicológico de la frase "esta vez es diferente", ya que no se trata de una simple negación. Es un argumento genuinamente persuasivo en el momento, esgrimido por personas que suelen tener razón sobre la tecnología en sí, pero se equivocan únicamente en cuanto a su impacto en el precio. Los ingenieros ferroviarios no se equivocaron al afirmar que los ferrocarriles transformarían la economía. RCA no se equivocó al pensar que la radio transformaría la comunicación. Los optimistas de internet no se equivocaron al creer que internet transformaría el comercio. Tener razón sobre la tecnología y tener razón sobre su valoración son dos afirmaciones completamente distintas, y la historia demuestra que casi siempre se confunden.

Qué significa esto para los líderes empresariales e inversores en este momento.

La IA transformará el mundo, probablemente con mayor profundidad que cualquier otra tecnología desde la Revolución Industrial. También destruirá empleos a una escala y velocidad para las que aún no estamos preparados, y generará pérdidas especulativas que afectarán con mayor dureza a quienes llegan más tarde y tienen menos conocimientos. Ambas realidades son ciertas a la vez, y pretender lo contrario no las hace menos reales.

Para quienes estén diseñando estrategias en torno a la IA en este momento, ya sea en finanzas automotrices o en cualquier otro sector, la conclusión práctica es la misma que ya hemos extraído en un contexto diferente: una industria que ya ha aprendido que la velocidad puede superar la escala tiende a descubrir la brecha por las malas, una vez que el capital ya está comprometido, en lugar de antes. Y en el aspecto humano de esta transición, la confianza, no solo la tecnología, es lo que determinará quién triunfa en ella , porque las empresas y los líderes que sobrevivan a la corrección, cuandoquiera que llegue, serán aquellos que generaron credibilidad ante clientes y reguladores antes de necesitarla, no después.

A largo plazo, la tecnología siempre gana. En la mayoría de los casos, los inversores en la burbuja no.

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Preguntas frecuentes

1. ¿Es el auge de la IA una burbuja como la del estallido de la burbuja de las puntocom?

El patrón coincide a la perfección. La tecnología real y transformadora, combinada con valoraciones que superan con creces los modelos de ingresos probados, es precisamente lo que precedió a la fiebre del ferrocarril, al colapso de RCA en la década de 1920 y al estallido de la burbuja de las puntocom.

2. ¿Qué dijo Dario Amodei sobre la IA y el desempleo?

Amodei, director ejecutivo de Anthropic, ha afirmado que la expansión de la IA podría generar entre un 20 y un 30 por ciento de desempleo en Estados Unidos, y lo ha presentado como una consecuencia directa del éxito de la IA en sus propios términos comerciales, no como un efecto secundario de su fracaso.

3. ¿Hasta qué punto está expuesto el crédito privado a una corrección mediante IA?

De manera significativa y en gran medida invisible, los fondos de crédito privados ahora realizan gran parte de los préstamos que antes hacían los bancos, sin la misma supervisión regulatoria, y varios de los más grandes se han volcado fuertemente en los negocios de software e inteligencia artificial.

4. ¿Cuál es el cálculo de Jason Furman sobre la IA y el PIB de EE. UU.?

Furman descubrió que, si se excluye la inversión relacionada con la IA del crecimiento del PIB estadounidense de 2026, la cifra se sitúa en torno al 0,1%, lo que significa que todo el crecimiento económico de Estados Unidos se basa actualmente en una única apuesta tecnológica concentrada.

5. ¿Por qué la gente sigue diciendo "esta vez es diferente" antes de que estalle cada burbuja?

Porque el éxito sostenido erosiona el escepticismo más rápido de lo que genera cautela, un patrón que se ha repetido en todos los ciclos tecnológicos especulativos importantes durante casi dos siglos, desde los ferrocarriles hasta la radio y la era de las puntocom.