“Cada revolución tecnológica comienza con una promesa. Algunas cambian el mundo. Otras también cambian la manera en que los mercados imaginan el futuro”.
En noviembre de 2022 tuvo lugar uno de los sucesos más increíbles en la historia de la tecnología: una nueva herramienta –desarrollada por una empresa relativamente desconocida para la mayor parte del público– alcanzó la cifra de cien millones de usuarios, tras solo un par de meses desde su aparición. Su nombre era ChatGPT y, aunque técnicamente representaba un avance dentro de una línea de investigación que llevaba décadas desarrollándose, su impacto social fue inmediato. Recuerdo que, en el ámbito académico, comenzaba la discusión en torno al disruptivo funcionamiento de la inteligencia artificial. Mis colegas, completamente atónitos, se enteraban de las conversaciones que millones de personas mantenían con un sistema capaz de redactar textos, programar, traducir idiomas y responder preguntas con una lucidez sorprendente. Lo que hasta entonces parecía una posibilidad reservada para películas de ciencia ficción había comenzado a ser incorporado en oficinas y universidades; poco después, esta misma tecnología empezó a colarse en hogares y smartphones alrededor de todo el mundo.
Sin embargo, mientras la conversación pública se centraba en las posibilidades de esta nueva tecnología, otro fenómeno arrancaba su propio desarrollo casi en silencio: los mercados financieros engendraban una carrera sin precedentes, la cual buscaba posicionarse en lo que muchos autores –algunos de ellos muy respetados– pronosticaban como la próxima gran revolución industrial. En cuestión de meses, todas las empresas que creaban departamentos y divisiones dedicadas al análisis de tendencias de mercado, infraestructura para centros de datos, computación en la nube, desarrollo de modelos de inteligencia artificial, etcétera, experimentaron incrementos extraordinarios en su valor de mercado. Gigantes tecnológicos anunciaron inversiones por decenas de miles de millones de dólares para construir nuevos centros de datos. Fondos de inversión modificaron sus portafolios para aumentar su exposición al sector. Incluso compañías, cuya relación con la inteligencia artificial era limitada, comenzaron a incorporar estas dos letras mágicas: “IA”, en las presentaciones que dirigían a inversionistas, conferencias y campañas de comunicación.
El entusiasmo vivido en aquellos días parecía no tener límites, puesto que, para algunos analistas, esta aceleración poseía una base completamente lógica. Después de todo, pocas tecnologías prometían transformar simultáneamente la medicina, la educación, la industria, las finanzas, la investigación científica y prácticamente cualquier actividad basada en información con resultados inmediatos y eficientes. Si la inteligencia artificial lograba cumplir con al menos un porcentaje de estas expectativas, las valoraciones alcanzadas por muchas empresas podrían justificarse. Sin embargo, no todo el mundo compartía ese optimismo.
A ciertos colegas –con una amplia trayectoria y años de formación profesional en materia económica– este acontecimiento los hizo recordar a la historia de los tulipanes y el florín neerlandés, un suceso histórico con unos cuatro siglos de antigüedad; a otros, en cambio, les pareció que guardaba familiaridad con un episodio mucho más reciente –y aún bastante fresco en la memoria de los mercados–: la burbuja de las empresas puntocom. Después de todo, a finales de la década de 1990, el Internet también prometía cambiar el mundo. Y, en efecto, terminó haciéndolo. Sin embargo, antes de que esa transformación se consolidara, los mercados llevaron el entusiasmo al extremo. Miles de empresas alcanzaron valoraciones extraordinarias sin contar con modelos de negocio sostenibles. Aunque yo era un niño cuando esto sucedió, no olvido la reflexión que le escuché a mi madre por aquel entonces: bastaba incluir la palabra “puntocom” en el nombre de una empresa para atraer inversionistas: “Todo es puntocom, todo es punto com”, decía. Cuando la realidad comenzó a imponerse sobre las expectativas, es decir, cuando estalló la burbuja, sus efectos fueron devastadores.
Aquella experiencia dejó una lección que sigue vigente más de veinte años después: una tecnología puede ser revolucionaria y, al mismo tiempo, generar episodios de sobrevaloración financiera. Es así que, paradójicamente, el surgimiento de una innovación con el potencial de modificar la economía global carga, a la vez, con una inevitable pregunta: ¿estamos presenciando el nacimiento de una revolución tecnológica o el inicio de una nueva burbuja financiera? En apariencia, responder a esta pregunta luce como una tarea sencilla. Basta con mirar cómo evolucionan las bolsas de valores… ¿cierto?
Pues bien, me temo que la realidad es radicalmente opuesta. Determinar si un mercado atraviesa un episodio de exuberancia financiera –o burbuja– es uno de los problemas más complejos de la economía actual. Los precios pueden aumentar porque las empresas realmente están creando más valor, porque los inversionistas esperan beneficios futuros extraordinarios o porque ambos fenómenos ocurren simultáneamente. Si el mundo fuera un modelo econométrico, podríamos decir que se observa una “endogeneidad” desde afuera, ya que las tres situaciones pueden parecer idénticas. Es ahí en donde reside el verdadero desafío.
Durante los últimos meses, la discusión sobre una posible «burbuja de la inteligencia artificial» ha estado dominada por opiniones, comparaciones históricas y titulares llamativos que, en algunos casos, lucen muy alarmantes. Sin embargo, elaborar un pronóstico verdaderamente rigurosos exige algo distinto: apartarse de las intuiciones y dejar que los datos hablen por sí mismos. Al final de cuentas, la pregunta no debe centrarse en qué tanto ha aumentado o disminuido el valor de las acciones de empresas desarrolladoras de las IA. Una pregunta más adecuada para hacer el diagnóstico podría ser: ¿el crecimiento se explica por la dinámica coyuntural que dicha tecnología ya está produciendo en la economía o su origen se relaciona más bien con un entusiasmo que comienza a alejarse de la realidad?
¿Qué es realmente una burbuja financiera?
La palabra “burbuja” suele emplearse con demasiada ligereza. Basta con que el precio de una acción aumente rápidamente para encontrar a alguien que afirma la inevitable llegada de una nueva burbuja. Sin embargo, desde el punto de vista económico, este concepto es más complejo. Si una vivienda duplica su precio porque la ciudad donde se encuentra recibe miles de nuevos habitantes, el aumento es comprensible porque se ha presentado un aumento de la demanda y la oferta se mantiene escasa. En este ejemplo hipotético, probablemente estaríamos frente a un ajuste del mercado, mas no necesariamente una burbuja. De modo paralelo, cuando una empresa incrementa significativamente sus ingresos gracias al lanzamiento de un nuevo y revolucionario producto, también es razonable un aumento de su valor: no implica, por sí mismo, que surgirá una nueva burbuja.
El problema aparece cuando los precios dejan de crecer por lo que una empresa es y comienzan a hacerlo en función de la imagen que los inversionistas buscan crear alrededor de ella. Parece una diferencia sutil, pero transforma completamente la lógica del mercado. Uno de mis economistas favoritos es Robert Lucas, galardonado con el Premio Nobel en 1995 por su teoría de las expectativas racionales. Los motivos para recibir el reconocimiento no eran menores: su desarrollo teórico muestra cómo las personas utilizan toda la información a su alcance para predecir el futuro, de modo que ajustan sus decisiones mediante el uso de toda la información disponible, y esto da pie a una capacidad elevada para anticipar fenómenos macroeconómicos. En condiciones normales, una inversión genera valor porque detrás de ella existe una empresa capaz de producir bienes, ofrecer servicios, desarrollar tecnología o generar utilidades. No obstante, la lógica opera de un modo distinto cuando se trata de una burbuja financiera: el motor principal del precio se aleja de la creación de valor para centrarse en la expectativa del valor; es decir, la expectativa de que alguien pagará todavía más el día de mañana.
Cuando sucede lo anterior, se suscita una dinámica muy particular en el mercado: los inversionistas compran porque el precio sube y, al mismo tiempo, el precio incrementa porque los inversionistas compran sin parar. Esto, desde luego, da paso a un círculo vicioso que, al obtener retroalimentación de sí mismo, puede mantenerse durante meses e incluso por varios años. Afirmar que este comportamiento no siempre es producto de la irracionalidad puede sonar extraño y, si bien es cierto que muchas personas imaginan las burbujas como el resultado de errores colectivos, la realidad es un poco más interesante. En numerosas ocasiones, los participantes sí sospechan que los precios lucen elevados y, pese a esta sospecha, su compra continúa porque confían en que la tendencia se mantendrá un poco más.
Otro de mis economistas favoritos, uno de los “goats”, sir John Maynard Keynes, utilizó una analogía famosa para describir este fenómeno. Comparó los mercados financieros con un concurso donde el objetivo no era elegir el rostro más atractivo, sino adivinar cuál sería elegido por la mayoría de los demás participantes. En otras palabras, los inversionistas dejan de preguntarse cuál es el valor real de un activo y se concentran en averiguar qué pensarán los otros inversionistas.
Este comportamiento demuestra que la economía da indicios de competir con la psicología. La historia está repleta de ejemplos que dan cuenta de este hecho: al iniciar este artículo, mencioné el caso de los tulipanes, pero los registros de eventos similares a este son numerosos. De hecho, tan solo dos siglos después del caso mencionado, los ferrocarriles se convirtieron en otro gran ejemplo de cómo se mezcla la psicología humana con su forma de interactuar con la economía. Ciertamente, en aquella época la tecnología dio paso a la transformación del transporte mundial e influyó en la economía de muchos países. El problema devino, paradójicamente, a raíz de las mejoras que se pronosticaron: el aumento del entusiasmo trajo consigo el financiamiento de proyectos inviables porque se partía de la suposición de que cualquier inversión relacionada con trenes estaba destinada al éxito.
De estas lecciones podemos aprender que una tecnología puede ser auténticamente revolucionaria y, al mismo tiempo, coexistir con episodios de sobrevaloración financiera. No se trata de fenómenos mutuamente excluyentes. Es precisamente por estas razones que analizar y predecir qué sucederá o causará la IA es sumamente difícil. Hoy en día, existen sólidas razones para pensar que esta tecnología incrementará la productividad de las empresas, automatizará tareas complejas, acelerará la investigación científica y transformará múltiples industrias. Ninguna de estas posibilidades luce descabellada. De hecho, algunas de ellas son una realidad en proceso de desarrollo.
Al mismo tiempo, también observamos comportamientos típicos de los periodos de entusiasmo tecnológico: las empresas incorporan la inteligencia artificial en todas sus presentaciones corporativas, los fondos de inversión reorganizan rápidamente sus portafolios para aumentar exposición al sector y los medios de comunicación anuncian una nueva revolución prácticamente cada semana. Así, con este hype, los mercados suelen reaccionar intensamente ante la aparición de cualquier noticia relacionada con modelos de lenguaje, chips especializados o nuevos centros de datos.
Con los datos, teorías y ejemplos mencionados sobre la mesa, es inevitable cuestionarse algo: dado que el entusiasmo muchas veces se sustenta en avances tecnológicos reales, ¿cómo distinguir entre un crecimiento justificado y una posible sobrevaloración? La respuesta no consiste en observar una sola variable. Mirar el precio de las acciones, analizar las utilidades de las empresas e incluso sus expectativas de crecimiento resulta insuficiente. La razón de esto es que la economía funciona con base en redes interconectadas, en donde los mercados se constituyen como sistemas de extraordinaria complejidad, influidos por la interacción simultánea de múltiples factores.
El comportamiento de los inversionistas, la incertidumbre, la volatilidad, la velocidad con la que circula la información y las expectativas sobre el futuro forman parte del mismo rompecabezas. En otras palabras, existen un gran número de variables interrelacionadas. Responder si existe o si se generará una burbuja, con base en un solo indicador es algo parecido a tratar diagnosticar el estado de salud de una persona mediante la observación única de sus horas de sueño: aunque saber si duerme las horas necesarias puede aportar valiosa información, se trata de un dato que, por sí solo, difícilmente contará la historia completa del paciente y mucho menos tendrá la capacidad de realizar un diagnóstico adecuado..
La economía moderna ha desarrollado herramientas capaces de estudiar diferentes dimensiones del comportamiento financiero. Me he quedado sorprendido al ver cuántos indicadores estadísticos y matemáticos se han desarrollado para identificar si los precios muestran una aceleración anormal en sus respectivas trayectoria o si su tendencia se mantendrá constante dentro de las próximas semanas. Hay otros indicadores que analizan la volatilidad, los cambios en el comportamiento del mercado o la relación entre el precio de los activos y sus fundamentos económicos. Aunque cada indicador observa una pieza distinta del problema, la verdadera fortaleza aparece cuando todas esas piezas comienzan a analizarse de forma conjunta. Y fue precisamente esa idea la que dio origen a la investigación que presento en este artículo. Porque antes de afirmar que vivimos una nueva burbuja tecnológica –o antes de descartarla por completo– es indispensable hacer algo mucho menos llamativo, pero mucho más importante: dejar que la evidencia hable antes que nuestras intuiciones.
Cuando los datos cuentan una historia diferente
En los últimos años se ha vuelto muy común encontrar titulares que anuncian la existencia de una nueva burbuja de la inteligencia artificial. Algunos analistas sostienen que el mercado atraviesa una euforia comparable con la vivida durante la crisis de las empresas puntocom. Otros afirman exactamente lo contrario: una euforia incomparable dado que las valoraciones actuales reflejan una revolución tecnológica auténtica, cuyo impacto apenas comienza y sus consecuencias pueden ser “catastróficas” para la sociedad.
Ambas posturas tienen algo en común, que las dos suelen apoyarse en un número reducido de indicadores. Unas observan únicamente el precio de las acciones y otras se concentran exclusivamente en el crecimiento esperado de las empresas. Algunas comparan múltiplos financieros mientras otras utilizan analogías históricas, mientras que las nuevas generaciones suelen hablar de cantidad de interacciones sociales.
Entonces, por mi parte, para responder este dilema desarrollé una investigación: Dinámicas de Burbuja Especulativa en la Inteligencia Artificial:Una Propuesta Econométrica para su Detección y Validación Empírica. En esta se obtuvieron llamativas conclusiones que no confirmaron ninguna de las narrativas extremas que suelen dominar el debate público.
Por un lado sí aparecen señales compatibles con un mercado extraordinariamente dinámico, por ejemplo que las valoraciones han aumentado con rapidez, la incertidumbre permanece elevada y el interés de inversionistas e instituciones financieras ha crecido de forma notable. Resultaría difícil negar que vivimos uno de los momentos de mayor entusiasmo tecnológico de las últimas décadas. Pero este entusiasmo, por sí solo, no constituye evidencia suficiente de una burbuja. Gran parte del crecimiento observado también coincide con transformaciones económicas que ya están ocurriendo. Las empresas, de prácticamente todos los sectores que componen a la economía, están incorporando herramientas basadas en inteligencia artificial para la automatización de tareas, reducción de tiempos de producción, optimización de procesos logísticos, mejorar la atención al cliente y desarrollar nuevos productos. Y al mismo tiempo, la demanda mundial de infraestructura computacional continúa aumentando conforme crecen las aplicaciones de IA generativa.
En otras palabras, detrás del optimismo existen fundamentos reales, no solo nominales. Cuando una tecnología comienza a modificar procesos, aumenta la productividad y abre nuevos mercados, una parte importante de la revalorización puede encontrar una explicación perfectamente racional. Sin embargo, eso no significa que todas las empresas relacionadas con inteligencia artificial estén correctamente valoradas ni tampoco que todas las inversiones realizadas hoy vayan a resultar exitosas.
Mirando en retrospectiva, durante la revolución de internet desaparecieron miles de compañías. Sin embargo, Internet terminó transformando el mundo pues es bastante probable que con la inteligencia artificial ocurra algo parecido, donde muchas organizaciones no logren consolidarse y algunas tecnologías sí serán sustituidas rápidamente, así como los empleos netamente operativos y rutinarios, pero eso no implica necesariamente que la revolución tecnológica sea una burbuja que un día vaya a “explotar” y sumir al mundo en una depresión económica. Si tal escenario se diese, sería más probable atribuirlo a factores políticos o sociales que a una burbuja de la IA.
¿Entonces el “hype” de la IA es solo eso? ¿Solo pasará y ya? No necesariamente, desde mi enfoque, lo que estamos presenciando es un proceso de selección natural dentro de un mercado extraordinariamente competitivo, así como pasó en la revolución industrial. Entonces, desde esta perspectiva, la pregunta deja de ser si la inteligencia artificial constituye una burbuja o no, para transformarse en una cuestión mucho más interesante: ¿qué empresas serán capaces de convertir el entusiasmo actual en valor económico sostenible?
Esa diferencia puede parecer únicamente semántica, pero cambia completamente la manera de interpretar lo que ocurre, ya que los mercados no premian tecnologías, premian empresas capaces de convertir esas tecnologías en productividad, ingresos y crecimiento.
Es por esa razón que una de las principales conclusiones de mi investigación es que el análisis de la inteligencia artificial no debería centrarse únicamente en cuánto aumentan las acciones de determinadas compañías, también debería preguntarse qué parte de ese crecimiento puede sostenerse cuando el entusiasmo inicial dé el paso a una competencia mucho más madura. En este sentido, la evidencia disponible invita a adoptar una posición equilibrada, ni el optimismo desmedido parece estar completamente justificado, ni el pesimismo que anuncia un colapso inminente encuentra suficiente respaldo en los datos analizados.
Quizá la mejor forma de describir el momento actual sea reconocer que la inteligencia artificial se encuentra atravesando una etapa de enormes expectativas, acompañada por avances tecnológicos genuinos y por un nivel de incertidumbre que todavía seguirá siendo elevado durante varios años. Y, probablemente, esa combinación sea precisamente la característica que distingue a todas las grandes revoluciones tecnológicas de la historia.
Lo que sí hay que reconocerle a la inteligencia artificial es que ha conseguido algo que pocas tecnologías logran en tan poco tiempo: transformar simultáneamente la conversación pública, la estrategia empresarial, la investigación científica y las expectativas de los mercados financieros. Todo al mismo tiempo. Es difícil encontrar otro fenómeno reciente que haya movido tantas variables de forma conjunta y que haya despertado tanto entusiasmo y, a su vez, tantas dudas.
Quizá por eso la palabra “burbuja” aparece con tanta frecuencia, porque no sabemos cómo llamarle cuando una innovación avanza a una velocidad que supera nuestra capacidad para comprenderla. Es ahí cuando tendemos a buscar referencias en el argot del pasado. Comparamos la inteligencia artificial con el Internet, con la electricidad, con el fuego, con los ferrocarriles, con los tulipanes o con las criptomonedas, porque necesitamos un punto de apoyo para interpretar algo que todavía está ocurriendo.
Empero, todo este análisis debe partir de un precepto fundamental, ninguna revolución tecnológica es idéntica a la anterior, cada una surge en un contexto económico distinto, bajo condiciones regulatorias diferentes y con una velocidad de adopción que responde a las características de su época. La inteligencia artificial no escapa a esa regla. Compararla con episodios históricos resulta útil para identificar patrones, pero también puede conducir a conclusiones simplistas y vagas cuando se ignoran las diferencias entre ellos.
En realidad, la mayor enseñanza que deja este fenómeno no tiene que ver exclusivamente con la inteligencia artificial, tiene que ver con la forma en que tomamos decisiones cuando el futuro todavía es incierto. Los inversionistas no compran únicamente el presente de una empresa; compran la posibilidad de que esa empresa sea más valiosa mañana. Cuanto mayor es la incertidumbre sobre el futuro, mayor es también el espacio para el optimismo… y para el error.
Eso explica por qué las grandes revoluciones tecnológicas suelen estar acompañadas por periodos de extraordinaria volatilidad, pues nadie puede conocer con absoluta certeza qué empresas dominarán el mercado dentro de diez años, ni saber a ciencia cierta qué modelos de negocio desaparecerán. Ni tan siquiera es posible anticipar con precisión cuáles serán las aplicaciones de inteligencia artificial que modificarán más profundamente nuestra economía. Pero esta incertidumbre no representa un defecto del mercado, sino que es parte natural del proceso de innovación y, precisamente por ello, resulta tan importante diferenciar dos conceptos que con frecuencia se confunden.
La incertidumbre no es sinónimo de irracionalidad, pues la economía rara vez ofrece respuestas absolutas, más bien proporciona herramientas para reducir el grado de incertidumbre con el que debemos tomar decisiones. Ese es, probablemente, el principal aporte de la investigación científica. No consiste en predecir el futuro con exactitud, sino que consiste en construir mejores preguntas, desarrollar mejores métodos para analizarlas y producir evidencia que permita tomar decisiones más informadas.
En un momento histórico donde abundan opiniones categóricas sobre la inteligencia artificial y sobre casi todo, el verdadero valor de la ciencia quizá no sea ofrecer certezas, sino recordar que la realidad suele ser mucho más compleja que los titulares y mientras la inteligencia artificial siga evolucionando, aparecerán nuevos modelos, nuevas aplicaciones y nuevas empresas. Algunas irán desapareciendo tan rápido como surgieron y otras terminarán formando parte de la infraestructura económica del siglo XXI, pues los mercados seguirán ajustando continuamente sus expectativas conforme aparezca nueva información y ese proceso probablemente estará acompañado por episodios de optimismo, correcciones y nuevas etapas de crecimiento.
Por ello, quizá la pregunta más relevante ya no sea si hoy vivimos una burbuja financiera. La cuestión verdaderamente importante es –desde mi modesta opinión– si estamos generando suficiente conocimiento para distinguir, con base en evidencia contrastada, entre las expectativas que acompañan a una revolución tecnológica y los cambios de ciertos paradigmas estructurales que realmente se están produciendo en la economía y la sociedad. Responder esta pregunta nos exige como sociedad paciencia, rigor y una disposición permanente para revisar nuestras conclusiones conforme surgen nuevos datos. Así es como avanza la ciencia y, probablemente, también es la mejor manera de comprender una revolución tecnológica que, tal vez, apenas está comenzando.
