Cada pocas semanas vuelve la misma conversación. Que si hay una burbuja en la inteligencia artificial, que si va a estallar, que si esto no es sostenible. Y casi siempre se plantea como un dilema de sí o no: o es todo humo y viene un crash, o es la mayor revolución de nuestra generación y quien dude se está quedando fuera.
La pregunta mezcla dos cosas distintas que conviene separar, porque las dos pueden ser verdad al mismo tiempo. Y precisamente cuando lo son, el resultado no suele ser el que la gente imagina.
Dos verdades que conviven
La primera es que la tecnología es real y transformadora. No hace falta defenderlo con fe sino que se ve en el día a día. Tareas que antes requerían un equipo entero las resuelve hoy una persona con las herramientas adecuadas. El listón para construir cosas útiles ha bajado de forma brutal, y eso reordena lo que se espera de cualquier profesional, no solo de los técnicos. Es algo que ya está pasando y no se va a deshacer porque caiga una cotización.
La segunda es que muchas de las valoraciones actuales no se sostienen. Hay empresas valoradas en miles de millones sin ingresos que lo justifiquen, financiación que se concede en 48 horas para meter decenas de millones en compañías que apenas tienen producto, y una narrativa colectiva que se retroalimenta. Eso es comportamiento de burbuja, lo mires como lo mires.
El error es creer que estas dos frases se contradicen. Que una tecnología tenga valor real no la blinda contra una corrección de precios. Son planos distintos. Uno es el valor de uso, el otro es el precio que el mercado le pone a las empresas que lo explotan y pueden ir desacoplados durante años.
Los crashes anteriores
La historia es bastante clara en esto, y vale la pena mirarla sin la deformación de la nostalgia.
La burbuja puntocom es el caso de manual, justamente porque la tecnología de fondo era genuina. Internet cambió el mundo, eso es indiscutible. Y aun así, el Nasdaq cayó cerca de un 78% desde su máximo de marzo de 2000 hasta su suelo de octubre de 2002, borrando más de cinco billones de dólares de valor de mercado. Más de la mitad de las puntocom cotizadas habían desaparecido en 2004. El índice tardó quince años en recuperar el nivel del pico.
Lo interesante es lo que sucedió después. Amazon llegó a desplomarse de unos cien dólares por acción a alrededor de siete. La empresa que hoy es uno de los gigantes del planeta estuvo a un paso de ser recordada como otra víctima de la euforia. Quien tenía razón sobre el potencial de internet pero compró a cualquier precio perdió dinero igual. Y quien, escarmentado por el crash, concluyó que "internet era una moda" y se salió del todo, se perdió la mayor creación de valor de las dos décadas siguientes. Ambos errores nacen del mismo sitio: confundir el valor de la tecnología con el precio de las acciones.
La burbuja de 2008 enseña algo diferente. El detonante de un colapso muchas veces no está en el activo de moda, sino en la cañería financiera que lo sostiene. Las casas tenían, y tienen, valor real. Lo que falló fue el crédito apilado encima, la concentración de riesgo, el apalancamiento. Cuando esa estructura crujió, arrastró a todo lo demás.
Hay algo notable en todo esto. Un estudio que repasó 51 grandes innovaciones introducidas entre 1825 y 2000 encontró que en el 73% de los casos hubo una burbuja en los precios, y que esas burbujas eran más grandes cuanto más radical y visible era la innovación [1]. La IA marca las dos casillas.
Por eso no espero un único día de crash que salga en los titulares. Lo más probable es una purga lenta y selectiva: el mercado deja de pagar por potencial puro y empieza a discriminar entre quién genera ingresos reales y quién vive de la narrativa.
El capex como grifo principal
El indicador más importante que hay que seguir es el gasto en infraestructura de los grandes operadores de nube (Microsoft, Google, Amazon, Meta) que están invirtiendo cantidades históricas en centros de datos, chips y la infraestructura que entrena y ejecuta los modelos. El capex agregado de las grandes tecnológicas creció en torno a un 40% interanual en 2024, superando los 200.000 millones de dólares. Las proyecciones para 2026 apuntan por encima del medio billón.
El problema es que gran parte del ecosistema se sostiene sobre ese gasto. Los ingresos récord de los fabricantes de chips, las valoraciones de toda la cadena de suministro, la euforia bursátil del sector: todo depende de que ese puñado de empresas siga invirtiendo a ese ritmo. Y ese gasto es una apuesta a una demanda futura que todavía no está del todo demostrada.
El día que uno de los grandes anuncie que recorta porque no ve el retorno, la señal se propaga al instante por toda la cadena. Mientras ese grifo siga abierto, el agua llega a todas partes.
El ROI que tiene que llegar en algún momento
Las empresas que pagan por herramientas de IA, ¿están recuperando ese dinero en productividad, ahorro o ingresos?
Durante los últimos años, buena parte de la adopción fue experimental. Se probaba, se pilotaba, se compraba por miedo a quedarse atrás. 2026 es el año en que toca renovar contratos y defender presupuestos de verdad. El consenso entre inversores es que el dinero va a dejar de fluir hacia lo que "promete" valor para exigir lo que "demuestra" valor. La señal de alerta ya existe: hay estudios que apuntan a un impacto real en la productividad laboral más limitado de lo que sugiere el optimismo de los discursos directivos.
Si las empresas renuevan y amplían, la demanda es real y sostiene todo el gasto del punto anterior. Si empiezan a no renovar porque no ven el retorno, se cae el argumento que justifica la inversión. Es la prueba del algodón de toda la historia.
Las condiciones de crédito, el factor que nadie menciona
Lo fácil o caro que resulta pedir dinero prestado no tiene nada que ver con la IA en sí. Pero es el indicador del que menos se habla y, paradójicamente, el que puede amplificarlo todo.
Cuando el crédito es barato y abundante, el dinero busca rentabilidad y se va a activos de riesgo: acciones tecnológicas, startups. Cuando se encarece o escasea, ese dinero se retira hacia lo seguro. La IA puede tener una corrección ordenada y digerible por sí sola. Pero si esa corrección coincide con un endurecimiento del crédito (una recesión, una subida de tipos, una crisis externa) el apetito por riesgo se hunde de forma generalizada, y los activos que más han subido son los primeros de los que sale el dinero a toda prisa.
Conviene recordar que, en la puntocom, fueron precisamente las subidas de tipos de la Reserva Federal las que ayudaron a pinchar la euforia. El crédito es la diferencia entre soltar el aire de un globo despacio y que el globo reviente.
La cadena que conecta los tres es la que importa: el capex es el motor que mueve el dinero hoy, el ROI decide si ese motor tendrá combustible mañana, y el crédito determina si un fallo se gestiona con calma o con pánico.
Los escenarios más probables
Dejo claro que esto es un ejercicio de escenarios, no una predicción. Nadie tiene una bola de cristal aquí.
El que me parece más probable es un desinflado por capas, no un pinchazo. Durante 2026 y 2027 el mercado deja de pagar por potencial puro y discrimina por ROI demostrado. La parte sólida del sector (infraestructura con demanda real, software que reduce costes medibles) aguanta o crece. La capa intermedia (startups valoradas como en 2024 sin ingresos que lo justifiquen, productos sin foso defensivo) sufre recortes brutales y consolidación. No hay un día del crash: hay una sangría larga y desigual. Es el escenario menos espectacular y, creo, el más probable, precisamente porque la IA está demasiado integrada en la economía para colapsar de golpe.
El segundo que vigilaría con respeto es un shock de confianza concentrado. El riesgo sistémico real no es "la IA", es la concentración: pocos actores, gastando cifras enormes, financiándose en parte entre ellos, sosteniendo juntos la narrativa de que el gasto se justificará. Si uno recorta capex de golpe, o a un laboratorio que quema mucho efectivo se le complica el calendario de financiación, el efecto dominó sobre los chips y los proveedores podría ser rápido y violento. El detonante no sería la tecnología fallando, sino la cañería financiera crujiendo.
El tercero es un crash macro amplificado: la IA no estalla sola, sino arrastrada por una recesión o un endurecimiento del crédito que pincha el apetito por riesgo en general. Es el escenario puntocom de verdad, pero necesita un catalizador externo, no solo valoraciones caras.
Y dejo abierto un cuarto, el contrario a todos los anteriores: que aparezcan ganancias de productividad medibles y generalizadas antes de lo previsto, que el ROI se materialice de forma convincente, y que los beneficios acaben alcanzando a unos precios que hoy parecen inflados. Es posible. Los datos de productividad hasta ahora son mixtos, y por eso no lo pongo como el más probable. Pero descartarlo del todo sería repetir el error de quien se salió de Amazon en 2001.
Dentro de dos años probablemente miremos atrás y digamos que sí, que había burbuja en una parte del sector, que se ajustó entre 2026 y 2027, que fue feo para los activos especulativos, y que la tecnología siguió su curso mientras los líderes reales salían reforzados.
El error que conviene no cometer es el de siempre: confundir "las valoraciones eran insostenibles" con "la IA era humo". Se confundieron en el 2000 con internet, y el coste de esa confusión fue enorme en las dos direcciones.
Más que un fenómeno de la IA, esto es algo que se repite con cada tecnología que promete cambiarlo todo. La novedad es el activo. El patrón es viejo como el mercado.
Este artículo es un análisis de opinión y un ejercicio de escenarios. No constituye asesoramiento financiero ni una recomendación de inversión.
Referencias
[1] Sorescu, A., Sorescu, S. M., Armstrong, W. J., y Devoldere, B. (2018). Two Centuries of Innovations and Stock Market Bubbles. Marketing Science, 37(4), 507–529. https://doi.org/10.1287/mksc.2018.1095