Más allá del hype: académicos analizan si la IA enfrenta una burbuja financiera
Desde la academia se analiza si el entusiasmo por la IA está sustentado en ingresos reales o en expectativas
El crecimiento acelerado de la inteligencia artificial (IA) no solo ha captado la atención del mercado tecnológico y de los grandes inversionistas, sino también de la academia, donde comienzan a surgir análisis críticos sobre la sostenibilidad real de este fenómeno. Desde la investigación universitaria, expertos alertan que el actual auge de la IA presenta características propias de una burbuja financiera, con riesgos económicos, sociales y estructurales que podrían afectar a toda la sociedad.
Esta advertencia surge del análisis académico desarrollado por Juan Ignacio Rouyet, docente de la Universidad La Rioja (UNIR) y especialista en inteligencia artificial, quien estudia los indicadores financieros y los modelos de negocio que hoy dominan el ecosistema tecnológico. Su investigación plantea que el entusiasmo por la IA, lejos de estar sustentado únicamente en resultados tangibles, se apoya en expectativas que podrían no sostenerse en el mediano plazo.
Un estudio de la estructura financiera del sector de la IA
Uno de los principales hallazgos del estudio es la sobrevaloración de las empresas vinculadas a la inteligencia artificial. “Actualmente existe una desproporción muy clara entre el valor de mercado de algunas compañías y sus ingresos reales”, señala Rouyet. Como ejemplo, menciona el caso de OpenAI, cuya valoración alcanza cientos de miles de millones de dólares, mientras sus ingresos son considerablemente menores y sus proyecciones incluyen pérdidas significativas. “Este tipo de desequilibrio es un patrón que históricamente ha estado presente en burbujas tecnológicas anteriores”, explica.
Desde la academia, el análisis no se limita a cifras aisladas, sino que estudia la estructura financiera del sector. Rouyet identifica un segundo factor de riesgo: la llamada estructura financiera circular. “Nos encontramos con situaciones en las que proveedores y clientes se financian mutuamente; un proveedor invierte en su cliente y ese cliente utiliza ese mismo dinero para comprarle al proveedor”, detalla. Según el investigador, este modelo puede inflar artificialmente la demanda y distorsionar los estados financieros, ocultando problemas reales de solvencia.
Un impacto social, más allá de las grandes corporaciones
Las consecuencias de este esquema ya empiezan a sentirse en la economía real. “Estamos observando incrementos muy fuertes en los precios de componentes clave, como los chips de memoria, con subidas de hasta el 30 %, lo que termina encareciendo el producto final en más de un 50 %”, advierte Rouyet. Este impacto no se queda en las grandes corporaciones tecnológicas, sino que alcanza a consumidores, pequeñas empresas y sectores productivos que dependen de la tecnología para operar.
El enfoque académico de esta investigación también pone la mirada en los efectos sociales de una posible corrección del mercado. María José Gavilanez, experta en comercio internacional, asegura que si la burbuja se desinfla, los sectores más afectados serían las propias empresas de IA, los fabricantes de semiconductores, los proveedores de servicios en la nube, las empresas de generación eléctrica y las compañías de telecomunicaciones. “Estamos hablando de un efecto dominó que podría impactar en el empleo, en la inversión en innovación y en la estabilidad de todo el ecosistema tecnológico”, sostiene Gavilanez.
Una perspectiva ciudadana de las finanzas de la inteligencia artificial
Desde una perspectiva ciudadana, el estudio advierte que este tipo de crisis no afecta únicamente a inversionistas o grandes empresas. “Cuando una burbuja estalla, los costos los terminan pagando también los trabajadores, las startups que dependen de financiamiento externo y la sociedad en general”, señala Rouyet. La reducción de inversiones puede traducirse en menos acceso a tecnología, menor digitalización de servicios y una ampliación de la brecha digital, especialmente en regiones en desarrollo.
Frente a este escenario, la academia plantea recomendaciones concretas. “Es fundamental centrarse en negocios con ingresos reales y flujo de caja sólido, y no únicamente en expectativas futuras”, afirma el investigador. Además, subraya la necesidad de evaluar los proyectos de inteligencia artificial por su retorno de inversión y su valor social, y no solo por el discurso publicitario que rodea al sector. “La IA no puede analizarse solo desde el hype; debe analizarse desde el impacto real que genera”, enfatiza.
El estudio concluye que la inteligencia artificial seguirá siendo una herramienta clave para el desarrollo, pero advierte que su crecimiento debe ser observado con rigor académico y responsabilidad social. Más que frenar la innovación, la investigación universitaria propone ordenar el debate, aportar evidencia y alertar sobre los riesgos, para que el desarrollo tecnológico no repita errores del pasado y responda verdaderamente a las necesidades de la sociedad.
