Luces y sombras de la IA

El capital masivo detrás de la infraestructura de IA

La liquidez excesiva facilita el nacimiento, desarrollo y persistencia de las burbujas financieras. A partir del primer trimestre de 2020, el balance de la Reserva Federal (Fed) experimentó un crecimiento exponencial impulsado por la compra masiva de títulos del Tesoro y de valores respaldados por hipotecas. Ello se tradujo en un vertiginoso aumento del dinero en circulación y de las reservas de los bancos depositadas en la Fed. En términos precisos, el monto de dichas reservas se colocó en marzo de 2020 en 1.657 billones (millones de millones) de dólares y se situó en casi 3 billones de dólares el 1 de julio de 2026. La abundancia de liquidez propicia que los agentes económicos realicen inversiones o especulen con instrumentos financieros, lo que empuja al alza su precio más allá de lo compatible con su valor fundamental.

Los principales índices bursátiles registraron un extraordinario desempeño en el segundo trimestre del año, a pesar de las turbulencias creadas por la guerra en Medio Oriente. El Dow Jones se incrementó en un 12.9%, el S&P 500 subió un 14.9% y el Nasdaq escaló hasta un 21.4%. Cabe destacar que, aun cuando la liquidez ha propiciado desde el año 2020 un aumento de los precios del oro, las criptomonedas y los contratos a futuros de petróleo, son las empresas vinculadas con la inteligencia artificial (IA) las que explican el mayor avance de dichos índices.

La IA posee las características de una tecnología de propósito general: alcance transversal y aplicaciones en muchas actividades productivas y de consumo. Asimismo, estimula la creación de nuevas tecnologías, productos, procesos y modelos de negocios que elevan la productividad y el bienestar.

Los inversionistas se muestran optimistas respecto del impacto de la IA sobre la economía. La expectativa de ganancias futuras derivadas de su implementación ha generado una inversión masiva en la construcción de centros de procesamiento de datos. Ello se ha traducido en mayor demanda de chips, semiconductores, generadores de electricidad y servicios de construcción, entre otros elementos necesarios para la oferta de la infraestructura utilizada en el entrenamiento y ejecución de los modelos de IA.

Dada la oferta, el incremento de la demanda de todo lo relacionado con los modelos de IA ha impulsado los beneficios —actuales y proyectados— de las empresas suplidoras de los citados bienes y servicios. El resultado ha sido un vertiginoso aumento del precio de las acciones. Nvidia, un fabricante de chips de procesamiento que hasta hace poco se especializaba en tarjetas de videojuegos y cuyo precio en marzo de 2020 era de apenas 6.59 dólares por acción, tiene en la actualidad un nivel de capitalización de 4.7 billones de dólares, con un precio de 194.83 dólares por acción. Otro caso digno de mención es Micron Technology, una empresa de semiconductores, dedicada al diseño, fabricación y comercialización de chips de memoria y almacenamiento de datos. En marzo de 2020, el precio de su acción era de 42.06 dólares, mientras que en los últimos doce meses ha subido más de un 700% hasta alcanzar los 975.56 dólares.

Kevin Warsh, presidente de la Reserva Federal, sostiene que la IA generará una subida significativa de la productividad, lo que será una fuerza desinflacionaria por el lado de la oferta, consistente con tasas de interés de equilibrio más bajas. El resultado configuraría un entorno favorable a la inversión y revaloración de las acciones. Sin embargo, algunos expertos consideran que, al menos en el corto plazo, el elevado gasto de capital requerido para la implementación de la IA presionará al alza la inflación.

Por otro lado, la IA podría afectar al empleo de quienes suplen algunas tareas específicas. En una reciente entrevista en Goldman Sachs Exchange, Daron Acemoglu, profesor del MIT y premio Nobel de Economía, afirmó que es probable que en el corto plazo la IA impacte en las tareas cognitivas rutinarias, como la programación de software. Dicho efecto podría intensificarse en el largo plazo, especialmente si la IA se integra con la robótica, puesto que perjudicaría la demanda de tareas físicas.

La historia muestra que, tarde o temprano, todas las burbujas financieras se desinflan. La originada por la IA puede hacerlo por varios motivos. La pregunta clave es si las ventas y beneficios que justifican el precio actual de esas acciones se mantendrán. La respuesta depende del desempeño económico de las grandes empresas de infraestructura que operan los centros de datos masivos. Algunos analistas expresan dudas acerca de la capacidad de tales empresas, así como de las que desarrollan los modelos de IA generativa —OpenAI (ChatGPT) y Anthropic (Claude)— para producir el flujo de efectivo que recupere de manera rentable los miles de millones de dólares de gasto de capital que han estado ejecutando.

Otro aspecto relevante es la influencia de la IA sobre las transacciones financieras. Sarah Breeden, vicegobernadora del Banco de Inglaterra, señaló en la conferencia del Banco Central Europeo, celebrada la semana pasada en Sintra (Portugal), que la IA está transformando las finanzas a gran velocidad. La funcionaria propuso mecanismos destinados a impedir que los agentes autónomos de “trading algorítmico” —los que se apoyan en modelos de aprendizaje por refuerzo— comprometan la estabilidad financiera al facilitar el comportamiento de manada. Un entorno en que los precios de las acciones comiencen a caer podría desencadenar una ola de ventas masivas, dado que los modelos piensan de forma parecida, pues están entrenados con datos similares y aprenden con la misma metodología, lo que provocaría el colapso de los precios de los valores financieros. Por esta razón, Breeden considera que los sistemas de IA utilizados para realizar operaciones de compra y venta de títulos financieros de forma autónoma deberían incorporar un “interruptor de apagado” como medida de seguridad que evite el caos en los mercados bursátiles.

En fin, la IA ofrece luces y sombras, oportunidades y riesgos. El desafío consiste en potenciar el capital humano hasta un nivel capaz de aprovechar los beneficios de la IA, al tiempo que se adoptan las medidas oportunas que minimicen los riesgos sistémicos, de modo que la euforia bursátil de hoy no se convierta mañana en una costosa factura social.

Economista y matemático. Graduado de la Universidad de Chicago y doctorado en Economía de la Universidad de Barcelona. Profesor de Economía Matemática.