La inversión global en inteligencia artificial está rompiendo todos los récords históricos. Centros de datos, chips, energía, talento especializado y modelos cada vez más costosos. Nunca antes tantas empresas habían apostado tanto dinero por la misma tecnología al mismo tiempo.
Sin embargo, hay una pregunta que empieza a repetirse en los informes financieros: ¿qué pasa si nadie obtiene una ventaja real?
Cuando una innovación deja de ser una ventaja
En los mercados, la tecnología suele generar beneficios cuando crea diferenciación. El problema aparece cuando esa tecnología se vuelve obligatoria.
Hoy, ninguna gran empresa puede permitirse decir que no está usando inteligencia artificial. No hacerlo implica perder valor bursátil, clientes y reputación. Pero usarla tampoco garantiza ganar más dinero.
La IA empieza a parecerse menos a una revolución comercial y más a un requisito mínimo de supervivencia.
El gasto crece más rápido que los ingresos
Los números empiezan a mostrar una divergencia preocupante. El coste de entrenar y operar modelos avanzados aumenta cada año, mientras que los ingresos directos asociados a la IA siguen siendo modestos.
La mayoría de los casos de uso actuales se concentran en eficiencia: automatización, análisis, atención al cliente, generación de código. Todo eso reduce gastos… pero no multiplica beneficios.
Desde el punto de vista económico, la IA está elevando el suelo de costes de toda la industria.
El riesgo de una carrera sincronizada
Economistas como Michael Burry señalan un patrón clásico de burbuja tecnológica: cuando todos invierten al mismo tiempo, la ventaja desaparece.
Google, Microsoft, Meta, Amazon y OpenAI compiten por el mismo talento, compran los mismos chips y entrenan modelos con capacidades similares. El resultado es una homogeneización acelerada.
La innovación existe, pero el margen diferencial se reduce. En ese contexto, incluso los grandes ganadores actuales —como Nvidia o Palantir— podrían enfrentar un futuro distinto al que descuenta el mercado.
Infraestructura imprescindible, retorno incierto
El problema no es que la IA no funcione. Es que funciona para todos.
Como ocurrió con la electricidad, internet o la computación en la nube, su valor estratégico disminuye una vez que se vuelve universal. El ganador ya no es quien la usa, sino quien controla el coste.
Y ahí el panorama se vuelve más complejo. Mantener modelos exige energía, renovación constante y una inversión que no se detiene nunca. No es una compra única: es un gasto permanente.
La historia que Buffett contaba sin hablar de IA
Décadas antes del auge tecnológico, Warren Buffett describió este fenómeno sin mencionar algoritmos.
Contó cómo, al adquirir unos grandes almacenes, la competencia instaló escaleras mecánicas. Parecía una ventaja decisiva. Buffett hizo lo mismo para no quedarse atrás.
Nada cambió.
Los clientes siguieron comprando igual. Las ventas no crecieron. Pero los costes sí. La mejora no generó ingresos adicionales. Solo evitó perderlos.
La “escalera mecánica” de la inteligencia artificial
Según Burry y otros analistas, la IA empieza a cumplir exactamente ese rol. Nadie puede prescindir de ella. Nadie obtiene una ventaja clara por tenerla. Todos pagan el precio.
La inteligencia artificial no estaría creando ganadores absolutos, sino elevando el coste de permanecer en el juego.
Un final menos épico de lo esperado
La historia no dice que la IA vaya a desaparecer ni que sea inútil. Dice algo más incómodo: puede convertirse en infraestructura obligatoria sin retorno proporcional. Como las escaleras mecánicas.
Buffett aprendió esa lección cuando todavía vendía camisas y corbatas. Hoy, Silicon Valley podría estar aprendiendo la misma… pero con centros de datos que cuestan miles de millones.
Y esta vez, el precio del error es mucho más alto.
