La burbuja de la IA que sí existe… y la que no
Menos criptohype y más nube, con todo lo bueno y lo malo que eso implica
La edición de esta semana es para los muy cafeteros.
Voy a intentar tirar del hilo del hype actual de la IA y las sombras que amenazan, recesión o estallido de una supuesta burbuja.
Si sigues los mercados tecnológicos o trabajas mínimamente cerca de ellos, sabrás de lo que hablo: titulares que hablan de “revolución”, CEOs hablando de “trillions”, valoraciones de empresa que suben en modo “hockey stick”… mientras tú ves pilotos de IA que no pasan del PowerPoint, dashboards que se quedan en promesa y equipos de governance que se reúnen una vez al trimestre “para decidir lo que ya está decidido”.
¿Burbuja? ¿Cambio estructural?
Lo difícil de entender es que, como ya ocurrió con la nube, la respuesta no es una u otra. Es las dos a la vez.
Hay una burbuja clarísima en expectativas, narrativa y valoración. Pero también hay una capa física, tecnológica y estratégica que está aquí para quedarse.
Y lo que más importa no es si la burbuja va a estallar… sino qué parte va a estallar y qué parte va a quedarse.
El tsunami de capital: el dinero sí cree que esto es el futuro
En 2025 el gasto global en IA ronda los 375.000 millones de dólares.
Los cuatro grandes hyperscalers (Microsoft, Google, Amazon, Oracle) invertirán entre 315.000 y 405.000 millones solo este año en centros de datos y chips para IA. Es el capex más agresivo de la historia reciente del sector.
Mientras tanto, el 60 % del capital riesgo global del Q1 de 2025 fue a parar a startups de IA.
Y en bolsa, los números marean:
Un puñado de compañías ligadas a IA sostiene entre el 30–40 % del S&P 500.
Casi 500 unicornios de IA suman valoraciones que rozan los 2,7 billones de dólares.
Los modelos clásicos de burbujas puntúan esto con un 8 sobre 8 en señales de alerta: narrativa de “esta vez es diferente”, concentración extrema, FOMO, expectativas sin beneficios reales.
Sí, huele a burbuja. Y no pasa nada por decirlo.
Pero debajo de la espuma, hay acero, hormigón y silicio
No todo en esta historia es especulación. De hecho, lo más importante y lo más fácil de ignorar es que la tecnología es real.
Esto no se parece tanto al hype del cripto o los NFTs, so las malogradas punto com, sino más bien a lo que pasó con:
los ferrocarriles del siglo XIX (que dejaron vías),
o la fibra óptica de los 2000 (que dejó infraestructura útil por décadas).
La IA hoy ya genera cifras tangibles:
NVIDIA crece a más del 60 % interanual (según sus resultados del último trimestre), con ingresos de decenas de miles de millones impulsados casi exclusivamente por IA.
Los hyperscalers no se quejan de falta de clientes, sino de falta de metros cuadrados y GPUs en sus data centers.
Se están firmando contratos plurianuales, con cláusulas de consumo mínimo y contratos nunca vistos antes en el sector Tech.
La infraestructura que se está construyendo ahora será la autopista de los próximos 10 años.
El gran agujero: la distancia entre gasto y retorno
Lo que está pendiente de demostrarse es el ROI de este negocio en el corto plazo.
Algunos datos poco comentados:
Solo entre el 5–10 % de los proyectos empresariales de IA generativa están generando retorno positivo.
Apenas el 16 % ha logrado escalar de piloto a proceso crítico.
Gartner proyecta que el 30 % de estos proyectos se abandonará tras la fase de prueba antes de que termine 2025.
Mientras tanto, el free cash flow de los gigantes se resiente y las advertencias de una corrección ya están sobre la mesa.
Llega el momento de ejecutar para demostrar, y mientras eso sucede, las dudas siempre asoman.
Esto no significa que la IA no tenga futuro. Significa que el presente no justifica aún la escala del gasto a futuro.
La historia no se repite, pero rima. Y esto suena mucho a 2001.
La realidad operativa choca brutalmente con las valoraciones. David Cahn de Sequoia Capital cuantificó lo que llama “la pregunta de los 600.000 millones de dólares de la IA”: el gap entre los retornos requeridos sobre la infraestructura que se está construyendo y los ingresos reales que genera.
En lo que vamos de 2025, la industria invirtió cerca de 400.000 millones en infraestructura de IA pero generó solo unos 12.000 millones en ingresos directos.
El free cash flow de los hyperscalers ha caído un 16%, mientras la competencia de precios se acelera. Goldman Sachs advierte de un posible ajuste en los próximos 12-24 meses cuando quede claro que gran parte del capital desplegado no generará retornos.
Burbuja regulatoria y burbuja ética
La segunda burbuja no es financiera, es legal.
Las grandes tecnológicas han desarrollado estructuras de “pseudo-adquisición” que permiten controlar startups de IA sin disparar revisiones antimonopolio bajo la Hart-Scott-Rodino Act, que requiere notificación para deals superiores a ~120 millones de dólares.
El modelo de “adquisición inversa” (reverse acquihire) está de moda.
En lugar de comprar la empresa completa, los gigantes tecnológicos emplean tácticas sofisticadas para capturar valor sin que parezca control:
“Contrataciones” de equipos completos, sin adquirir legalmente la empresa.
Licencias de tecnología millonarias que vacían a las startups de su ventaja competitiva.
Inversiones masivas que no dan derecho a voto, pero generan dependencia estructural.
Casos documentados:
Microsoft + Inflection AI: Microsoft pagó 650 millones de dólares en “licencia” mientras contrataba al cofundador Mustafa Suleyman, al Chief Scientist y a “casi todo” el equipo. La FTC, UK CMA y autoridades alemanas investigan si esto constituyó una adquisición encubierta.
Google + Character.AI: Google pagó aproximadamente 2.400 millones de dólares por licenciar tecnología y contratar a los fundadores, justo cuando OpenAI estaba en conversaciones para adquirir la empresa por 3.000 millones. El Departamento de Justicia investiga posible violación de leyes antimonopolio.
Amazon + Adept: Amazon contrató al CEO y personal clave de Adept mientras licenciaba sus tecnologías de IA y datasets, en lo que senadores estadounidenses calificaron como un esquema para eludir escrutinio antimonopolio.
Google + Windsurf: En julio de 2025, Google contrató al CEO Varun Mohan y equipo clave de Windsurf por ~2.400 millones, dejando a empleados regulares sin participación en el “exit”.
Meta + Scale AI: Meta invirtió 14.300 millones en Scale AI y luego contrató a su CEO Alexandr Wang, integrándolo como Chief AI Officer mientras mantenía la inversión.Las inversiones estructuradas para evitar control
Otra táctica que hemos visto ha sido la de invertir miles de millones pero sin adquirir control formal (sin derechos de voto, sin asiento en el board, sin “decisive influence”).
Google → Anthropic: Google posee el 14% de Anthropic (más de 3.000 millones invertidos), pero documentos judiciales muestran que no tiene derechos de voto, ni board seat, ni observer rights. El stake puede llegar a un máximo del 15%. Recientemente, Google firmó un mega-deal de cloud con Anthropic valorado en 9.000-13.000 millones anuales hacia 2027, consolidando dependencia sin adquisición formal.
Amazon → Anthropic: Amazon ha invertido 8.000 millones de dólares en Anthropic, pero mantiene formalmente una “minority stake”. Anthropic usa AWS como proveedor primario de cloud y chips custom de Amazon. En noviembre de 2025, Anthropic firmó un deal de 30.000 millones con Amazon para desplegar Claude en AWS.
Microsoft → OpenAI: La relación Microsoft-OpenAI comenzó con 1.000 millones en 2019 y ha alcanzado más de 13.000 millones de inversión acumulada. Tras la reciente reestructuración de OpenAI (octubre 2025), Microsoft posee aproximadamente el 27% del nuevo OpenAI como benefit corporation, mientras OpenAI nonprofit retiene el 26%. Microsoft obtuvo derechos exclusivos de comercialización de los modelos y acceso a los métodos de investigación propietarios de OpenAI hasta que se declare AGI (o 2030, lo que ocurra primero).
Aquí tienes una versión más clara y fluida, manteniendo el tono analítico:
Aunque está cada vez más claro que esta estrategia no está dando los resultados esperados, la carrera del ‘yo más’ sigue completamente desatada, esta misma semana hemos visto un ejemplo más: Microsoft acaba de anunciar una inversión de 5.000 millones de dólares en Anthropic. La operación forma parte de un acuerdo más amplio, que incluye además 10.000 millones de Nvidia y el compromiso de Anthropic de contratar hasta 30.000 millones en capacidad de cómputo en Azure y hardware de Nvidia. Un movimiento que confirma que, pese a las dudas, la escalada continúa.”
Y en paralelo, la burbuja ética también se sigue inflando:
Consejos de ética que se anuncian con bombo y se disuelven a la primera polémica.
Discursos de “IA responsable” sin presupuesto, ni poder real.
Por no hablar de la regulación o alguna carta abierta para frenar el desarrollo de modelos.
El término técnico para esto ya tiene nombre: safetywashing.
El “safetywashing” es, por analogía con el greenwashing, el uso cosmético o engañoso del discurso de “seguridad en IA” para mejorar la imagen de una empresa sin cambiar realmente sus prácticas o reducir riesgos de forma sustantiva.
Entonces, ¿qué va a pasar?
Lo más probable:
Corrección fuerte en valoraciones. Tanto de start-ups como de empresas consolidadas.
Consolidación agresiva en startups sin modelo de negocio.
Reordenación de relaciones entre Big Tech y el resto del ecosistema.
Y una cosa más: infraestructura que permanece. Como paso en la burbuja inmobiliaria esas casas vacías o a medio construir, seguiran estando una vez los bancos quiebren.
Esto ya lo vivimos con la web: burbuja en Nasdaq, sí. Pero gracias a eso, quedó fibra, centros de datos y una arquitectura global de conectividad que permitió la web moderna.
¿Conoces la expresión “a hombros de gigantes” de Newton? Pues se aplica perfectamente aquí.
“Si he llegado a ver más lejos que otros es porque me subí a hombros de gigantes” - Isaac Newton (1676)
La IA va en esa dirección: espuma en el corto plazo, infraestructura en el largo.
Y para ti, ¿qué significa todo esto?
Muy simple. Esta historia te afecta si:
Tienes que decidir en qué proyectos meterte.
Tienes que interpretar el ruido del mercado.
Tienes que elegir dónde poner tu tiempo.
Tienes que sacar todo el provecho de una tecnología que cambiará la sociedad
Aquí algunas pistas útiles:
Desconfía de lo que sea “IA primero, caso de uso después.”
Pregunta siempre: ¿qué proceso cambia?, ¿qué coste baja?, ¿qué ingreso sube?
No todo negocio que incluya IA alrededor es señal de rentabilidad.
A veces es señal de pánico competitivo o de captura regulatoria.
Mete las manos en lo que va a quedarse.
Infraestructura, arquitectura, gobernanza de modelos, diseño de datos. Eso va a seguir ahí cuando se apague el ruido.
También déjame recordarte que si te gusta la tecnología, el podcast de Código Abierto puede ser una muy buena opción. Suscribete en el episodio de la próxima semana profundizaremos precisamente en este tema.
Food for thought
Hoy la pregunta ya no es “¿si hay o no burbuja?”. De hecho hemos visto que puede haber hasta tres al mismo tiempo: financiera, regulatoria y ética.
La pregunta es cómo te pillará cuando esta suceda.
¿Revisando.y montando PowerPoints?
¿O con las manos en la masa, en la tecnología e infraestructura, que va a seguir ahí cuando los focos se apaguen?
Recuerda la burbuja financiera, nos está avisando de valoraciones y capex desconectados de ingresos y ROI reales. La brecha de 600.000 millones anuales entre inversión y retorno no es sostenible indefinidamente.
Burbuja regulatoria. Estructuras legales diseñadas específicamente para adquirir control operativo (talento, tecnología, dependencia cloud) sin disparar revisiones antimonopolio. Los reguladores están investigando (FTC, DOJ, CMA, Comisión Europea), pero la velocidad de los deals supera la capacidad de respuesta institucional.
Burbuja ética. Abanderada por el discurso público de “responsible AI” que colapsa cuando entra en conflicto con presión competitiva.
Lo más probable es que la corrección llegue primero en valoraciones (12-24 meses según Goldman Sachs), luego en consolidación forzada de startups sin modelo de negocio, y finalmente (si los reguladores actúan) en reestructuraciones de las relaciones entre Big Tech y startups de IA.
La buena noticia, es que pase lo que pase, la infraestructura (chips, datacenters) quedará, y los actores con caja, beneficios reales y producto sobrevivirán. Aunque seguramente, gran parte del capital desplegado en los últimos dos años no generará los retornos prometidos.
¿Te ha servido este análisis? ¿Hay algo que ves distinto desde tu experiencia? Me encantará leerte. Puedes responder directamente a este correo o reenviarlo a alguien que creas que lo necesita leer.
Gracias por estar al otro lado.Nos leemos la próxima semana.
Y eso es todo por hoy. Si algo de lo que has leído te ha removido, dímelo.
Ya sabes que estoy al otro lado si quieres comentar, discrepar o simplemente saludar.
Que nunca te falten ideas, ni ganas de probarlas.
A.
P.D. Si quieres saber cómo la IA cambiará el mercado laboral, De la EGB a la IA – Think tank Mundos Posibles (varios autores). Un libro colectivo (del que tengo la suerte de ser coautor) que explora cómo adaptarse y prosperar en un mercado laboral en transformación constante. Entre la experiencia generacional y la mirada hacia el futuro.