La paradoja de la IA en 2026: ¿revolución inevitable o exuberancia irracional?

Empezamos 2026 con una paradoja. Nunca se había invertido tanto dinero en inteligencia artificial. Nunca se habían escuchado promesas tan ambiciosas. Y, sin embargo, nunca los mercados habían sido tan impacientes y tan visibles las dudas sobre la capacidad real del sector para justificar semejante avalancha de capital.

La IA vive el nuevo año con entusiasmo histórico y de ansiedad creciente. Los inversores y los países temen perderse la mayor revolución tecnológica desde internet, pero también empiezan a preguntarse si el ritmo de estas valoraciones no se sostiene solo sobre expectativas cada vez más difíciles de cumplir. ¿Pero y si se cumplen y se logra crear la inteligencia artificial general que supere a los humanos? Nadie quiere quedar fuera de esa carrera. Por si acaso.

Acabamos de sacar un episodio de Pausa sobre cómo esta paradoja y cómo la tensión entre lo imaginado y lo probable dará forma al futuro. El análisis de Agustín Monzón, experto en bolsa de El Confidencial, y el catedrático Julio Gonzalo, que es experto en Lenguaje Natural e IA, apunta a que una burbuja a corto plazo es improbable, pero que también lo es que se cumplan las promesas de los gurús. ¿Estamos al borde de una burbuja o de una apuesta segura a largo plazo? Seguramente, de las dos cosas.

Promesas que crecen más rápido que los beneficios

Los grandes directivos de Silicon Valley continúan vendiendo el futuro como si estuviera a un paso de materializarse. Sam Altman, de Open AI, repite que la superinteligencia está cerca y ha pasado de advertir de las alucinaciones de su criatura a decir en una entrevista que sería incapaz de criar a su bebé sin ChatGPT.

Dario Amodei, CEO de Anthropic, insiste en que para 2027 veremos sistemas más listos que un Nobel y capaces de curar enfermedades que la humanidad arrastra desde hace siglos. Elon Musk, de Tesla, afirma que la IA acabará con el empleo, la pobreza y casi cualquier problema económico y promete que esta vez, esta sí que sí, se llenará el mundo de robots antropomorfos que nos harán el trabajo. Hace una década que lo afirma, todavía sin éxito. Pero con las promesas mantiene vivas la confianza de los inversores, que cada vez lo miran más de reojo. En 2026 haremos una Pausa sobre mitos y realidades de la robótica para profundizar en esto.

Cuando se mira el presente, el futuro no es tan evidente. OpenAI no espera beneficios antes de 2030. Anthropic acumula pérdidas. Ni siquiera las empresas que usan IA de forma intensiva han logrado demostrar un impacto claro en su rentabilidad, según diversos informes de consultoras. La productividad aumenta en las empresas que usan IA, pero según cómo se mida. Lo mismo que la creatividad, que según el estudio puede florecer o desaparecer con la IA. El sector se sostiene sobre la promesa de que, en algún momento, la IA será capaz de generar riqueza suficiente para compensar las inversiones.

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La pregunta es si ese momento llegará en esta década. Y si los inversores van a tener paciencia en la espera.

Inversiones gigantes, paciencia limitada

De aquí a 2028, las empresas tecnológicas y los gobiernos planean invertir casi 3 billones de dólares en centros de datos y capacidad de computación. Un tercio de esa cifra procederá de deuda, según estimaciones de banca privada internacional.

Solo OpenAI y sus socios han anunciado 500.000 millones de dólares en nuevas infraestructuras en Estados Unidos, una cifra que equivaldría a financiar dos veces el programa Apolo para ir a la luna.

Es dinero suficiente para transformar la economía global. Pero también como para provocar daños si el retorno no llega a tiempo

Es dinero suficiente para transformar la economía global. Pero también es dinero suficiente como para provocar daños sistémicos si el retorno no llega a tiempo. Y si la IA pincha una burbuja en la bolsa, la onda expansiva irá mucho más allá de las tecnológicas, porque muchas están financiándose con deuda.

De hecho, Sundar Pichai, el CEO de Google, poco dado a aguar la fiesta, ha admitido que la demanda de computación está entrando en una fase de “irracionalidad”. Y que, si la burbuja explota, arrastrará a todo el sector. Y eso que Google está entre las grandes empresas mejor posicionadas en esta carrera porque, al menos, ella sí experimenta con fondos propios.

Pero cuando una burbuja estalla también pasan cosas buenas. Se ajusta el mercado a las expectativas y los más eficientes prosperan. Si la IA es una burbuja, y estalla, estaremos en problemas por el batacazo en los mercados. La otra posibilidad es que alguna de las empresas que promete el santo grial de la IA tenga un éxito espectacular y desarrolle una tecnología capaz realmente de hacerlo todo. ¿Pero esa es la buena o la mala noticia? Porque si para que la bolsa vaya bien nos tenemos que ir todos al paro…

La sombra de las puntocom y una duda nueva

La sospecha de la irracionalidad de los mercados recuerda inevitablemente a 1996, cuando Alan Greenspan habló por primera vez de “exuberancia irracional”. La advertencia fue demasiado prematura para considerarse certera. De hecho, los mercados subieron tres años más antes de estallar y quien le hiciera caso entonces perdió mucho dinero. No se equivocaba, burbuja había. Pero adelantarse mucho a una burbuja es también es perder dinero.

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La gran diferencia con entonces es la escala. La deuda asociada a la inversión en IA es mucho mayor. Y el grado de concentración también: cinco empresas acumulan la mayoría del capital y de la capacidad computacional del mundo. Si una de ellas sufre un frenazo brusco, el efecto dominó será inmediato.

Además, están los riesgos para los humanos. Estos sistemas no actúan de manera neutral. Están diseñados para optimizar un objetivo concreto. En el caso de las redes sociales, ese objetivo suele ser maximizar el tiempo de permanencia. Al ingeniero no se le ha pedido que el algoritmo informe mejor o cuide la salud mental del usuario, sino que consiga que se quede más tiempo. El éxito del sistema se mide en minutos y clics, aunque el resultado sea la radicalización, la desinformación o el deterioro del bienestar psicológico.

Con los chatbots conversacionales ha ocurrido algo parecido, pero con un elemento añadido. Muchas personas interactúan con ellos como si fueran fuentes fiables de conocimiento. Sin embargo, estos sistemas no están diseñados para decir la verdad, porque nadie ha sabido aún cómo programar la verdad. Están entrenados para generar respuestas plausibles, no necesariamente correctas. No saben decír no lo sé.

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Los investigadores que desarrollaron los modelos de lenguaje perseguían un objetivo ambicioso, crear sistemas cada vez más inteligentes en un sentido general. El resultado no ha sido una inteligencia artificial general, sino un simulacro muy convincente. Ese simulacro es problemático precisamente porque parece entender lo que dice. La gente le otorga una autoridad que no tiene.

De ahí la metáfora del cuñado estocástico, una evolución del concepto anglosajón de loro estocástico. Como el loro, el chatbot repite sin comprender. Como el cuñado, habla de oídas con una seguridad que resulta persuasiva. Ha leído prácticamente todo y lo recuerda todo, lo que le permite construir discursos coherentes. Eso no implica que entienda su contenido. Su funcionamiento se basa en patrones estadísticos muy sofisticados que capturan relaciones entre palabras y conceptos, pero no en comprensión en sentido humano.

La ciencia también tiene límites

A todo esto se suma la posibilidad, cada vez más mencionada entre investigadores, de que el progreso de la IA no siga creciendo al ritmo vertiginoso esperado. GPT-1, en otoño de 2022, dejó boquiabiertos al público general, también a los expertos en IA. Sin embargo, GPT-5, lanzado el verano pasado, fue una mejora incremental, muy lejos del salto cuántico que algunos daban por hecho. Mucha gente protestó porque echaba de menos GPT-4. Se habían hecho amigos de su IA y la nueva versión no les gustaba. Era más lista, pero más distante. Un aviso a navegantes de que la IA más lista puede no ser la más rentable.

Mientras los gurús agitan miedos apocalípticos, las voces más críticas alertan de las expectativas desbordadas y de resultados lentos

Mientras los gurús agitan miedos apocalípticos (y levantan nuevas rondas de financiación para empresas que no son rentables todavía), las voces más críticas alertan de las expectativas desbordadas, resultados más lentos y un riesgo creciente de desconexión entre inversión y avances.

La investigación no avanza al ritmo de los titulares grandilocuentes. Julio Gonzalo cuenta en Pausa que en uno de los últimos congresos de IA a los que asistió, la mitad de los catedráticos llegaron tarde a la cena o no llegaron porque la invitación se había hecho con IA y a unos los mandó el restaurante equivocado. ¡Y era un Congreso de IA!

Pasada la etapa del deslumbramiento, empezamos a tener más claros los riesgos. Algunos más mundanos que otros. Y una parte significativa de quienes trabajan en su investigación y desarrollo observa el fenómeno con creciente escepticismo. No tanto por rechazo a la tecnología, cuyo potencial es indiscutible, como por la distancia entre el relato público y lo que realmente se sabe que estas herramientas pueden hacer.

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El componente de marketing es innegable. Las grandes empresas del sector necesitan atraer inversiones multimillonarias y, para ello, deben prometer avances extraordinarios. Los mensajes triunfalistas de los máximos ejecutivos de las compañías líderes no es describir con precisión el estado real de la tecnología, sino vender una visión de futuro. Al mismo tiempo, quienes no forman parte de esas empresas tampoco tienen acceso directo a lo que ocurre en sus laboratorios ni cuentan con recursos económicos comparables para contrastarlo. El resultado es un escenario opaco en el que unos no son del todo fiables y los demás no sabemos exactamente qué está pasando.

El riesgo para 2026

El año que comienza plantea un escenario incierto pero decisivo. Si los modelos actuales logran abrir nuevas líneas de negocio y mejoras palpables de productividad, el sector podrá justificar su tamaño. Pero la paciencia del mercado, algo muy humano, se va agotando y la presión de los mercados es contundente. Y una corrección no afectaría solo a las empresas de IA, sino a toda la economía vinculada a la computación, la energía y las telecomunicaciones.

Mientras se discute si una IA podría dominar a la humanidad, se presta menos atención a cómo ya está influyendo en la vida cotidiana

Seguir calentando expectativas con futuros hipotéticos como la aparición de una superinteligencia, no solo impacienta a los mercados, corre además el riesgo de distraernos de problemas mucho más inmediatos. Mientras se discute si una inteligencia artificial podría dominar a la humanidad, se presta menos atención a cómo estas tecnologías ya están influyendo en la vida cotidiana, especialmente entre los jóvenes.

Uno de los riesgos principales de esta tecnología, y de los que más discutiremos este nuevo año, es tratarla como un oráculo. A ello se suman peligros nuevos, derivados de haber puesto en manos de millones de personas una herramienta de uso general sin saber de antemano cómo sería utilizada. El lanzamiento de los grandes chatbots fue, en ese sentido, un experimento a escala global. Ha revelado aplicaciones sorprendentes, pero también consecuencias imprevistas.

Cada vez hay más gente más que utiliza los chatbots de IA tipo ChatGPT como psicólogo y hasta para preguntarle qué debe votar. Qué podría salir mal. El algoritmo no entiende el contenido que recomienda, pero aprende que ciertos vídeos o mensajes generan más engagement. Por eso puede promover teorías conspirativas sin saber qué son. Solo sabe que funcionan. Aunque eso no lo convierte en neutral. Sobre todo porque los dueños de estas empresas no lo son. Se encargaron de escenificarlo en la toma de posesión de Donald Trump, que ahora les ha prometido no legislar la IA para que puedan hacer lo que les parezca.

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La historia reciente del sector muestra hasta qué punto las expectativas pueden distorsionarse. Cada nueva versión es recibida como la antesala de una supuesta inteligencia artificial general que nunca termina de llegar. Las mejoras suelen ser incrementales, aunque se presenten como rupturas. En algunos casos, incluso, cambios pensados para hacer los sistemas más útiles o menos complacientes han generado rechazo entre usuarios que habían desarrollado una relación emocional con versiones anteriores.

La conclusión para este año no es nueva, pero cada vez se ve más clara: los riesgos de la IA son muy reales y presentes. Y el mayor de ellos quizá no sea qué pase a corto plazo en los mercados con tantas expectativas infladas, ni que las máquinas lleguen a pensar como humanos. Para eso todavía falta más de lo que sus vendedores prometen. La mayor preocupación de la IA para el futuro inmediato es que somos nosotros los que podemos terminar pareciéndonos a ellas: menos creativos, más automáticos, más dependientes.