Este post es un análisis que sintetiza meses de documentación y curación de artículos, conversaciones personales y profesionales. También incorpora mucho uso de la mirada antropológica alrededor de la irrupción de la IA generativa en los relatos y narrativas dominantes que manejan las industrias que más impacto tienen en los ecosistemas de emprendiento: la de la inversión y la tecnológica.
Es opinión pura, como la mayoría de las cosas que nos llegan cada día, aunque nos las quieran vestir de objetividad, rigor y purita sabiduría. Lo cierto es que nadie sabe nada, aunque te quieran hacer creer que sí desde su seguridad de (mayoritariamente) señores listísimos. Esa rotundidad y esa claridivencia impostada que convierte toda esta revolución que estamos viviendo en un auténtico salto de fe, es lo que paradójicamente puede llevarles a darse una buena castaña. No sería la primera vez, hemos vivido otros batacazos interesantes, otras buenas liadas consecuencia de su ambición y mirada cortoplacista. Sin duda no te lo van a recordar, porque si el statu quo sobrevive es en gran medida gracias a la desmemoria.
No iba a publicar este post, porque es más bien un fragmento de una parcela de investigación que estoy llevando a cabo en el marco de mi tesis; pero me he dicho, ¡qué narices! Estoy tragándome cada día toneladas de especulación…, así que yo también quiero aportar mi pedacito de futuro.
Escucha aquí una interpretación en audio del post (by Notebook)
La economía de la inteligencia artificial está entrando en una fase delicada. Ya no hablamos solo de innovación tecnológica, sino de un entramado financiero, energético y organizativo que se expande anticipando un futuro que todavía no ha demostrado poder sostenerlo.
En los últimos meses, la IA ha pasado a ocupar el centro del tablero macroeconómico. La inversión en data centers compite en peso con el consumo privado; los mercados financieros se reconfiguran en torno a chips, servidores y deuda; y empresas de todas las generaciones asumen riesgos extraordinarios para no quedarse fuera del relato dominante.
Este patrón no es nuevo. Lo hemos visto en el pasado con los ferrocarriles en EEUU, con internet y la burbuja puntocom, con el inmobiliario en el 2008. Pero la IA introduce una novedad inquietante: la velocidad y la escala de la financiación anticipatoria.
De la promesa tecnológica a la apuesta financiera
Gran parte de la expansión actual de la IA se sostiene sobre una lógica clara: invertir hoy como si el valor futuro estuviera garantizado. Data centers de varios gigavatios, deuda estructurada, lease-backs de chips y alianzas cruzadas entre proveedores, clientes y financiadores configuran un sistema donde el dinero circula de forma cada vez más endógena.
Incluso actores veteranos queman caja y recortan costes laborales para financiar infraestructuras que solo serán rentables si la demanda futura se materializa sin fricciones. Al mismo tiempo, los márgenes reales de muchos servicios de IA están muy por debajo de los objetivos que justificarían semejante despliegue.
La desconexión es evidente: mientras los líderes del sector hablan de crecimiento “asombroso”, empresas y consumidores no encuentran razones suficientes para pagar más por la IA. El gasto en IT no acompaña. El modelo económico aún no cierra.
El síntoma clave: la fiebre del exit
En este contexto reaparece una señal clásica de fase tardía de ciclo: el regreso de las rondas pre-IPO mediante notas convertibles. Capital que entra no para acompañar un proceso de creación de valor a largo plazo, sino para capturar una salida próxima. Estas operaciones trasladan el riesgo hacia adelante:
- Si el IPO llega, los inversores obtienen descuentos y retornos rápidos.
- Si no llega, la empresa queda cargada de deuda, dilución y presión financiera.
Es financiación anticipatoria en estado puro: el futuro se usa como colateral del presente.
Fragilidad sistémica
El problema no es que estas estrategias existan, sino que se generalicen en un sistema ya altamente apalancado, concentrado y homogéneo en su toma de decisiones. La advertencia de economistas sobre la sobreexposición a la IA no es retórica: cuando muchos actores descuentan el mismo futuro, cualquier desviación genera efectos en cascada.
A esto se suman límites físicos (energía, talento, tiempos de construcción) y límites sociales: impactos ambientales, desigualdades y una gobernanza aún inmadura para tecnologías con efectos estructurales.
Liderar y emprender en el margen
Frente a este escenario, la pregunta relevante no es cómo subirse más rápido a la ola, sino cómo no quedar atrapados cuando el agua baje.
Las oportunidades no están en replicar la lógica de la financiación anticipatoria, sino en:
- Modelos que no dependan de un exit rápido para ser viables.
- Soluciones locales, humanas y energéticamente conscientes.
- Intermediaciones éticas que aporten sentido donde hoy solo hay escala.
Atravesar el “valle extraño” de la IA exige otro tipo de liderazgo: menos obsesionado con la eficiencia y la velocidad, más atento al significado, la responsabilidad y el impacto a largo plazo.
Conclusión
La economía de la IA se está construyendo como si el futuro ya estuviera asegurado. Esa es su mayor fortaleza narrativa y su principal fragilidad sistémica. Quizá la verdadera innovación, hoy, no consista en acelerar esta maquinaria, sino en imaginar formas de crear valor que no necesiten prometer el mañana para justificar el presente. Porque cuando una economía depende de que todo salga bien más adelante, cualquier retraso se convierte en un problema colectivo.
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