¿Qué tan grave sería una burbuja de IA?
La siguiente contribución corresponde al portal de The Atlantic, uno de los medios más prestigiosos de Estados Unidos, de información general y de actualidad.
El autor es Rogé Karma que forma parte del equipo de redacción.
Toda la economía estadounidense se ve impulsada por la promesa de aumentos de productividad que parecen muy lejanos a materializarse.
Si hay un campo en el que se dice que el auge de la IA está volviendo obsoletos a los humanos —en el que el amanecer de la superinteligencia ya está entre nosotros— es la programación. Esto hace que los resultados de un estudio reciente sean realmente sorprendentes.
En el estudio, publicado en julio, el grupo de expertos Model Evaluation & Threat Research asignó aleatoriamente a un grupo de desarrolladores de software experimentados para realizar tareas de codificación con o sin herramientas de IA.
Fue la prueba más rigurosa hasta la fecha sobre el rendimiento de la IA en el mundo real. Dado que la codificación es una de las habilidades que los modelos existentes dominan en gran medida, casi todos los participantes esperaban que la IA generara enormes aumentos de productividad.
En una encuesta a expertos previa al experimento, la predicción media fue que la IA aceleraría el trabajo de los desarrolladores en casi un 40 %.
Posteriormente, los participantes del estudio estimaron que la IA los había acelerado un 20 %.
Pero cuando el equipo de METR analizó el rendimiento laboral real de los empleados, descubrió que los desarrolladores habían completado las tareas un 20 % más lento al usar IA que al trabajar sin ella.
Los investigadores quedaron atónitos. «Nadie esperaba ese resultado», me comentó Nate Rush, uno de los autores del estudio. «Ni siquiera consideramos una posible ralentización».
Ningún experimento individual debería considerarse la última palabra. Pero el estudio METR es, según muchos expertos en IA, el mejor que tenemos, y ayuda a comprender un momento por lo demás paradójico para la IA.
Por un lado, Estados Unidos está experimentando un auge económico extraordinario impulsado por la IA: el mercado bursátil se dispara gracias a las elevadas valoraciones de los gigantes tecnológicos asociados a la IA, y la economía real se ve impulsada por cientos de miles de millones de dólares de gasto en centros de datos y otras infraestructuras de IA.
La base de toda esta inversión es la creencia de que la IA hará que los trabajadores sean mucho más productivos, lo que a su vez impulsará las ganancias corporativas a niveles inimaginables.
Por otro lado, cada vez hay más pruebas de que la IA no está dando los resultados esperados en el mundo real.
Los gigantes tecnológicos que más dinero invierten en IA están lejos de recuperar sus inversiones
Las investigaciones sugieren que las empresas que intentan incorporar la IA prácticamente no han visto ningún impacto en sus resultados. Y los economistas que buscan pruebas de la pérdida de empleos sustituida por la IA prácticamente no han encontrado nada.
Nada de esto significa que la IA no pueda, con el tiempo, ser tan transformadora como afirman sus mayores impulsores. Pero, con el tiempo, podría tardar mucho.
Esto plantea la posibilidad de que estemos experimentando una burbuja de la IA, en la que el entusiasmo de los inversores ha superado con creces los beneficios de productividad a corto plazo que ofrece la tecnología.
Si esta burbuja estalla, podría eclipsar la crisis de las puntocom, y los gigantes tecnológicos y sus patrocinadores de Silicon Valley no serán los únicos perjudicados.
Casi todo el mundo coincide en que la programación es el caso de uso más impresionante de la tecnología de IA actual.
Antes de su estudio más reciente, METR era conocido por un análisis de marzo que demostraba que los sistemas más avanzados podían gestionar tareas de programación que a un desarrollador humano típico le tomaban casi una hora. Entonces, ¿cómo pudo la IA haber reducido la productividad de los desarrolladores en su experimento?
La respuesta tiene que ver con la «brecha entre capacidad y fiabilidad».
Aunque los sistemas de IA han aprendido a realizar un conjunto impresionante de tareas, les cuesta completarlas con la consistencia y precisión que exigen las situaciones reales.
Los resultados del estudio METR de marzo, por ejemplo, se basaron en una tasa de éxito del 50 %, lo que significa que el sistema de IA solo pudo completar la tarea con fiabilidad la mitad de las veces, lo que lo hace prácticamente inútil por sí solo.
Esta deficiencia dificulta el uso de la IA en el ámbito laboral. Incluso los sistemas más avanzados cometen pequeños errores o malinterpretan ligeramente las instrucciones, lo que requiere que un humano revise cuidadosamente su trabajo y realice los cambios necesarios.
Esto parece ser lo que ocurrió durante el estudio más reciente
Los desarrolladores terminaron dedicando mucho tiempo a revisar y rehacer el código que los sistemas de IA habían producido, a menudo más tiempo del que les habría llevado escribirlo ellos mismos.
Un participante describió posteriormente el proceso como el «equivalente digital de mirar por encima del hombro a un desarrollador junior demasiado confiado».
Desde que se realizó el experimento, las herramientas de codificación de IA se han vuelto más fiables
El estudio se centró en desarrolladores expertos, mientras que las mayores ganancias de productividad podrían provenir de mejorar o reemplazar las capacidades de los trabajadores menos experimentados.
Pero el estudio METR podría fácilmente estar sobreestimando los beneficios de productividad relacionados con la IA.
Muchas tareas de trabajo cognitivo son más difíciles de automatizar que la codificación, que se beneficia de enormes cantidades de datos de entrenamiento y definiciones claras de éxito.
«La programación es algo que los sistemas de IA suelen hacer extremadamente bien», me dijo Tim Fist, director de Política de Tecnologías Emergentes del Institute for Progress.
«Por lo tanto, si resulta que ni siquiera están logrando que los desarrolladores sean más productivos, eso podría cambiar drásticamente el panorama de cómo la IA podría impactar el crecimiento económico en general».
La brecha entre capacidad y confiabilidad podría explicar por qué la IA generativa hasta ahora no ha logrado ofrecer resultados tangibles para las empresas que la utilizan.
Cuando investigadores del MIT analizaron recientemente los resultados de 300 iniciativas de IA divulgadas públicamente, descubrieron que el 95 % de los proyectos no lograron aumentar las ganancias.
Un informe de marzo de McKinsey & Company reveló que el 71 % de las empresas informaron utilizar IA generativa, y más del 80 % de ellas informaron que la tecnología no tuvo un «impacto tangible» en las ganancias. Ante estas tendencias, Gartner, consultora tecnológica, declaró recientemente que la IA ha entrado en la fase de «decepción» del desarrollo tecnológico.
Quizás el avance de la IA solo esté experimentando un bache temporal
Según Erik Brynjolfsson, economista de la Universidad de Stanford, toda nueva tecnología experimenta una «curva en J de productividad»: al principio, las empresas tienen dificultades para implementarla, lo que provoca una caída de la productividad.
Sin embargo, con el tiempo, aprenden a integrarla y la productividad se dispara.
El ejemplo clásico es la electricidad, que estuvo disponible en la década de 1880, pero no empezó a generar grandes aumentos de productividad para las empresas hasta que Henry Ford reinventó la producción industrial en la década de 1910. Algunos expertos creen que este proceso se desarrollará mucho más rápido para la IA.
«Con la IA, estamos en la fase inicial, negativa, de la curva en J», me dijo Brynjolfsson.
«Pero para la segunda mitad de la década de 2020, realmente despegará». Dario Amodei, director ejecutivo de Anthropic, ha predicho que para 2027, o «no mucho más tarde», la IA será «mejor que los humanos en casi todo».
Estos pronósticos asumen que la IA seguirá mejorando tan rápido como en los últimos años.
Esto no es un hecho. Los modelos más recientes se han visto afectados por retrasos y cancelaciones, y los lanzados este año, en general, han mostrado menos mejoras significativas que los modelos anteriores, a pesar de ser mucho más costosos de desarrollar.
En una encuesta realizada en marzo, la Asociación para el Avance de la Inteligencia Artificial preguntó a 475 investigadores de IA si los enfoques actuales para el desarrollo de la IA podrían producir un sistema que iguale o supere la inteligencia humana; más de tres cuartas partes respondieron que era «poco probable» o «muy improbable».
El último modelo de OpenAI, GPT-5, se lanzó a principios del mes pasado tras casi tres años de trabajo y miles de millones de dólares en inversión. (The Atlantic firmó una alianza corporativa con OpenAI en 2024).
Antes del lanzamiento, su director ejecutivo, Sam Altman, declaró que usarlo equivaldría a tener a mano a «un experto con doctorado en cualquier área».
En algunas áreas, incluida la programación, GPT-5 representó un avance significativo. Sin embargo, según las mediciones más rigurosas del rendimiento de la IA, GPT-5 resultó ser, en el mejor de los casos, una mejora modesta con respecto a los modelos anteriores.
La opinión predominante en el sector es que es solo cuestión de tiempo antes de que las empresas encuentren la siguiente forma de impulsar el progreso de la IA. Esto podría ser cierto, pero no está garantizado.
La IA generativa no sería la primera moda tecnológica en experimentar una ola de exageración
Lo que distingue a la situación actual es que la IA parece estar impulsando la economía estadounidense en su conjunto.
Más de la mitad del crecimiento del S&P 500 desde 2023 proviene de tan solo siete empresas: Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia y Tesla. Estas empresas, conocidas colectivamente como las Siete Magníficas, se consideran especialmente bien posicionadas para prosperar gracias a la revolución de la IA.
Esa prosperidad aún no se ha materializado en ningún otro lugar, salvo en el precio de sus acciones. (La excepción es Nvidia, que proporciona los insumos cruciales —chips avanzados— que el resto de las Siete Magníficas están comprando).
Según informa The Wall Street Journal, Alphabet, Amazon, Meta y Microsoft han visto disminuir su flujo de caja libre un 30 % en los últimos dos años.
Según una estimación, Meta, Amazon, Microsoft, Google y Tesla habrán invertido, para finales de este año, 560 000 millones de dólares en inversiones de capital relacionadas con la IA desde principios de 2024 y solo habrán generado 35 000 millones de dólares en ingresos relacionados con la IA.
OpenAI y Anthropic están generando grandes ingresos y creciendo rápidamente, pero aún están lejos de ser rentables.
Sus valoraciones —aproximadamente 300 000 millones de dólares y 183 000 millones de dólares, respectivamente, y en aumento— superan con creces sus ingresos actuales. (OpenAI proyecta unos 13 000 millones de dólares en ingresos este año; Anthropic, entre 2 000 y 4 000 millones de dólares).
Los inversores apuestan fuertemente a que todo este gasto pronto generará beneficios récord
Sin embargo, si esa creencia se derrumba, los inversores podrían empezar a vender masivamente, provocando una corrección drástica y drástica en el mercado.
Durante la revolución de internet de la década de 1990, los inversores invirtieron a manos llenas en prácticamente todas las empresas con «.com» en su nombre, convencidos de que internet estaba a punto de revolucionar los negocios.
Sin embargo, para el año 2000, se hizo evidente que las empresas estaban malgastando su dinero sin obtener grandes beneficios, y los inversores respondieron deshaciéndose de las acciones tecnológicas más sobrevaloradas.
De marzo de 2000 a octubre de 2002, el S&P 500 cayó casi un 50 %. Con el tiempo, internet transformó la economía y dio lugar a algunas de las empresas más rentables de la historia de la humanidad. Pero eso no impidió que muchos inversores se arruinaran.
El desplome de las puntocom fue grave, pero no desencadenó una crisis. El desplome de la burbuja de la IA podría ser diferente
Las inversiones relacionadas con la IA ya han superado el nivel alcanzado por las telecomunicaciones en el pico del auge de las puntocom como porcentaje de la economía.
En el primer semestre de este año, el gasto empresarial en IA contribuyó más al crecimiento del PIB que todo el gasto de consumo en conjunto.
Muchos expertos creen que una de las principales razones por las que la economía estadounidense ha podido resistir los aranceles y las deportaciones masivas sin una recesión es que todo este gasto en IA actúa, en palabras de un economista, como un «programa masivo de estímulo al sector privado».
Un colapso de la IA podría conducir, en general, a un menor gasto, menos empleos y un crecimiento más lento, lo que podría arrastrar a la economía a una recesión.
El economista Noah Smith argumenta que incluso podría provocar una crisis financiera si los préstamos de «crédito privado» no regulados que financian gran parte de la expansión de la industria quiebran a la vez.
Rogé Karma: ¿Sabe el mercado de valores algo que nosotros desconocemos?
Si finalmente nos encontramos en una burbuja de IA, el lado positivo sería que los temores a un repentino desplazamiento laboral impulsado por la IA son exagerados.
En un análisis reciente, los economistas Sarah Eckhardt y Nathan Goldschlag utilizaron cinco medidas diferentes de exposición a la IA para estimar cómo la nueva tecnología podría estar afectando a una serie de indicadores del mercado laboral y prácticamente no encontraron ningún efecto en ninguno de ellos.
Por ejemplo, señalan que la tasa de desempleo de los trabajadores menos expuestos a la IA, como los trabajadores de la construcción y los entrenadores físicos, ha aumentado tres veces más rápido que la de los trabajadores más expuestos, como los teleoperadores y los desarrolladores de software.
La mayoría de los demás estudios, aunque no todos, han llegado a conclusiones similares.
Pero también existe una posibilidad más inusual, intermedia. Incluso si las herramientas de IA no aumentan la productividad, la expectación que las rodea podría impulsar a las empresas a seguir expandiendo su uso.
«Escucho la misma historia una y otra vez de las empresas», me dijo Daron Acemoglu, economista del MIT.
«A los gerentes de nivel medio y alto sus jefes les dicen que necesitan usar IA para el X % de su trabajo para satisfacer a la junta directiva».
Estas empresas podrían incluso despedir trabajadores o ralentizar sus contrataciones porque están convencidas —como los desarrolladores de software del estudio METR— de que la IA las ha hecho más productivas, incluso cuando no es así.
El resultado sería un aumento del desempleo que no se compensaría con mejoras reales en la productividad
Aunque parezca improbable, una versión similar ocurrió en un pasado no muy lejano. En su libro de 2021, «Un mundo sin correo electrónico», el informático Cal Newport señala que, a partir de la década de 1980, herramientas como las computadoras, el correo electrónico y los calendarios en línea permitieron a los trabajadores del conocimiento gestionar sus propias comunicaciones y programar sus propias reuniones.
A su vez, muchas empresas decidieron despedir a sus secretarias y mecanógrafas. En un resultado perverso, los empleados más cualificados empezaron a dedicar tanto tiempo a enviar correos electrónicos, redactar notas y programar reuniones que se volvieron mucho menos productivos en su trabajo real, lo que obligó a las empresas a contratar a más empleados para realizar la misma cantidad de trabajo.
Un estudio posterior de 20 empresas de la lista Fortune 500 reveló que aquellas con «desequilibrios de personal» provocados por la informática gastaban un 15 % más en salario de lo necesario.
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