¿Existe una burbuja en la Inteligencia Artificial?

Este fin de semana, un amigo me preguntó algo directo, casi inevitable: “¿Tú crees que hay una burbuja en IA?”

Mi respuesta fue que sí, pero con contexto. En inteligencia artificial, más que estar claro un desenlace único, me parece que el mercado final tenderá a un oligopolio bajo una lógica de winner takes most. Probablemente convivirá con una cola bastante grande de jugadores mucho más pequeños, apuntando a nichos muy específicos. En este contexto, son apuestas de high risk, high return, con el inconveniente de que la rentabilidad aún no es del todo clara, y con la agravante de que los niveles de inversión que expertos estiman necesarios suenan, francamente, absurdos.

Desde mi mirada, la respuesta tiene múltiples capas.

1. La carrera China vs. Estados Unidos.

En China la empuja el gobierno; en Estados Unidos, el sector privado. A diferencia del .com, la IA es un arma estratégica en sí misma, con implicaciones económicas, geopolíticas y militares. En última instancia, es una herramienta de Estado y esa lógica le da un buffer adicional a la industria, aun cuando el ciclo económico no sea favorable o la monetización se demore, veo muy probable que la inversión continuará por razones de seguridad nacional, soberanía tecnológica y geopolítica.

2. Monetización y el brinco más importante en la vida moderna.

La monetización aún no está del todo clara. Sin embargo, si la inteligencia artificial logra inteligencia general y autonomía real, la humanidad probablemente dará el brinco más importante, no solo en productividad, sino en múltiples dimensiones de la vida misma. Quienes lleguen primero capturarán una porción descomunal del valor económico generado. Es es un patrón al cual la industria tecnológica está acostumbrada, primero construyo, creo valor, escalo adopción, y luego busco la forma de capturar una parte relevante de ese valor.

3. Big Tech, necesidad existencial y la dinámica tipo “Ponzi” de la que algunos hablan.

Al nivel de Google, Meta, Apple, Amazon, etc., la inteligencia artificial no es una opción, es una necesidad existencial. Y si no son ellos, ¿quién? No hay otra industria con ese nivel de free cash flow para sostener esta carrera a escala, y con los fundamentos para potencializarla.

A la vez, parte del momentum actual tiene un componente altamente especulativo, la narrativa y la expectativa de un desenlace dominante justifican rondas, valuaciones e inversiones cada vez mayores, incluso cuando la monetización todavía no está del todo resuelta.

Pero más allá de la especulación, las grandes tecnológicas entienden que solas no pueden, algo similar ocurrió con la industria de los semiconductores en los 80’s, cuando el costo de desarrollo de nuevas tecnologías de litografía y fabricación se volvió tan alto que la competencia pura resultó insostenible. Surgieron consorcios cooperativos como SEMATECH, donde rivales como Intel, IBM y AMD compartieron investigación y estándares para sostener la competitividad frente a Japón.

La IA vive una dinámica comparable, una carrera entre gigantes que compiten por el control del valor final, pero que cooperan en la base.

4. Ventajas relativas dentro de Big Tech.

Aun dentro de Big Tech, no todos parten desde la misma

posición.

Meta, datos sociales y relacionales.

Meta tiene una ventaja clara por la información social y relacional que posee, probablemente una de las bases de datos de comportamiento social más grandes del mundo a través de WhatsApp, Instagram y Facebook. Eso le da una dirección muy clara para entrenar y orientar modelos.

Google, patrones de comportamiento y acceso estructural a la web.

En el caso de Google, su ventaja no es solo el search engine, sino décadas de patrones de comportamiento y acceso estructural a la información que circula en la red a través de Search, YouTube, Maps, Android y otros servicios, lo que le otorga una profundidad de datos difícil de replicar.

Microsoft, distribución empresarial e integración rápida en el trabajo.

Microsoft tiene una ventaja distinta: domina la distribución en el mundo corporativo y está integrada en el flujo de trabajo diario de millones de usuarios y organizaciones a través de Windows, Office, Teams, Outlook, Dynamics y GitHub. Eso le permite convertir IA en productividad de forma inmediata, con casos de uso claros, adopción rápida y feedback continuo. Su fortaleza no es social ni web, es la capacidad de empaquetar IA dentro del software que ya corre la operación de las empresas.

Amazon, comercio, operaciones y la infraestructura del ecosistema.

Amazon posee una de las mayores bases de datos de comportamiento económico real del mundo. No solo observa intención de compra: puede cerrar el ciclo completo hasta convertirla en una transacción y en una entrega final. Eso le permite medir demanda de forma objetiva y, además, optimizar ejecución en el mundo físico. Su ventaja no es social ni web, es comercio y operaciones. En adición, opera la infraestructura (AWS) sobre la que se entrena buena parte del ecosistema.

Apple, posicionamiento más conservador.

Apple ocupa una posición distinta. Aunque controla el dispositivo y el ecosistema, su énfasis estratégico en privacidad y seguridad limita deliberadamente la explotación masiva de datos para el entrenamiento de modelos. Eso la coloca en una posición relativamente más conservadora en la carrera de IA general, algo que se ha visto claramente en esta etapa inicial.

5. Jugadores de Nicho y el falso “AI-first”.

Entiendo que las primeras víctimas de esta dinámica serán muchas compañías que hoy se presentan como “AI-first” sin serlo realmente. No controlan modelos, no tienen acceso privilegiado a datos estratégicos y, sobre todo, no tienen el cash flow ni la capacidad de inversión continua para sostener el ritmo que este juego exige.

En la práctica, terminan siendo intermediarios frágiles, dependientes de modelos de terceros, con poco poder de diferenciación y márgenes estructuralmente débiles. Muchas, en el mejor de los casos, sobrevivirán como niche players, resolviendo problemas muy específicos encima de modelos ajenos.

Existen, sin embargo, casos como Tesla, que no están tratando de ganar la carrera general de la inteligencia artificial, sino de adueñarse de un nicho concreto, en su caso el transporte. Su ventaja está en que llevan años captando y entrenando su modelo de manejo autónomo con data del mundo real, lo que les otorga una ventaja estructural difícil de replicar.

6. Los datos y el valor financiero de largo plazo.

En mi opinión, lo fundamental a largo plazo en IA no es “la tecnología” en sí, sino dónde queda el valor financiero el cual creo tendrá a concentrarse en los datos. Chips, modelos, electricidad y data centers pueden ser críticos hoy, pero con el tiempo tienden a commoditizarse.

La ventaja de largo plazo en IA está en los datos, capturarlos, comprenderlos y convertirlos en decisiones y eficiencia. Por eso no sorprende que Google esté rediseñando su Search mientras empuja Gemini. Al limitar el acceso masivo a resultados, por ejemplo, removiendo la opción de 100 resultados por página en septiembre del 2025, redujo la extracción barata del long tail por terceros y, a la vez, concentra más captura de valor dentro de su propio ecosistema de IA.

En otras palabras, no es solo una mejora de producto; también es una defensa de ventaja competitiva basada en datos y distribución, que consolida captura de valor en el tiempo.

Soy de los que cree que, en este mundo que habitamos, no hay metas imposibles para la humanidad, siempre que contemos con cash flow suficiente y no nos extingamos antes de llegar.

 Nota: El contenido, las ideas y las opiniones expresadas son 100 % del autor. La IA se utilizó solo como asistencia editorial (redacción y estilo). El autor asume plena responsabilidad por el contenido.