Hay una escena que debería inquietar a cualquier director financiero: Jessica Wachter, profesora de finanzas en Wharton, no intenta predecir si la inteligencia artificial será útil o no. Parte de un hecho frío e indiscutible. Un puñado de gigantes tecnológicos está invirtiendo cantidades colosales en centros de datos, y la pregunta no es si esos modelos funcionarán, sino si las cuentas cuadrarán antes de que el castillo de naipes se derrumbe.
La matemática es implacable. Los llamados hyperscalers —las empresas que dominan la nube y el cómputo a escala planetaria— desembolsarán cerca de 750.000 millones de dólares este año en infraestructura para IA. La proyección de Wachter y su colaborador es que para 2027 el gasto acumulado se acerque al billón cien mil millones. No es una apuesta menor: es la mayor movilización de capital para tecnología desde, quizás, la construcción del ferrocarril transcontinental.
El punto de equilibrio que nadie menciona
Wachter aplica un método contable que escapa al ruido mediático: ¿cuánto tendrían que crecer las ganancias de estas empresas para justificar semejante desembolso? El cálculo incluye el costo del capital, un retorno esperado del 15% y la depreciación de los activos. El resultado es que la productividad propia de estas compañías tendría que multiplicarse por 2,7 antes de 2030 solo para alcanzar el punto de equilibrio. No es imposible —de hecho, replicaría el auge del sector tecnológico estadounidense de mediados de los años 90—, pero la profesora lo dice con un matiz que inquieta: "eso es mucho crecimiento comprimido en pocos años".
Aquí está la incomodidad que debería resonar en las salas de directorio de América Latina. En nuestra región, la conversación sobre IA suele centrarse en qué herramientas adoptar o qué tan rápido automatizar procesos. Muy pocos ejecutivos están haciendo la pregunta incómoda: ¿qué pasa si el retorno no llega? Wachter, quien fue economista jefe de la SEC, la división de análisis económico y de riesgo de la SEC, no se guarda la conclusión: si las empresas no logran sus metas de ganancia, empezarán a atrasarse en los pagos de intereses y el siguiente escalón es la bancarrota.
El mayor error de asignación de capital de la historia
La frase que Wachter y su coautor escriben en su investigación es tan dura que merece leerse dos veces: si el auge de productividad que todos esperan "no se materializa", la construcción actual de infraestructura será "el mayor error de asignación de capital en la historia". No dice "un error" ni "un riesgo" — dice el mayor, en toda la historia del capitalismo.
Para un directorio en Ciudad de México, São Paulo o Bogotá, esta advertencia tiene un eco particular. La región está viendo la llegada de inversiones en centros de datos — algunas de ellas millonarias — en medio del entusiasmo global por la IA. Pero la lección de Wachter es que la magnitud de la apuesta no valida la lógica del negocio. De hecho, la agranda. Si los hyperscalers que tienen el mejor talento del mundo, acceso privilegiado a capital y la infraestructura más avanzada pueden quebrar, ¿qué margen de error tiene una empresa que apenas empieza a explorar la tecnología?
El punto no es abandonar la IA. Sería tan absurdo como que un ejecutivo en 1995 decidiera ignorar internet porque estalló la burbuja de las puntocom. La lección es más sutil: la diferencia entre una inversión inteligente y una apuesta irresponsable no está en la tecnología, sino en la disciplina financiera con la que se la aborda.
Lo que los líderes latinoamericanos deberían observar
La investigación sugiere que el crecimiento de productividad necesario no es una fantasía — puede lograrse — pero requiere un despliegue masivo y rápido. ¿Están las empresas de la región preparadas para adoptar estas herramientas con la velocidad que la ecuación exige? ¿O esperarán a que los primeros fracasos en los mercados desarrollados les enseñen, otra vez, la lección de que las burbujas no se inflan para siempre?
La analogía con los años 90 es útil. Hubo empresas que usaron internet para transformar sus negocios y otras que se limitaron a crear sitios web decorativos. Cuando la burbuja explotó, las primeras sobrevivieron y prosperaron; las segundas desaparecieron con el ruido. La IA presenta el mismo patrón: las compañías que la integren a sus procesos productivos reales — no como un juguete de relaciones públicas, sino para reducir costos, acelerar decisiones y abrir líneas de negocio — podrían capear la tormenta. Las que se suban solo por moda estarán en la primera fila del colapso.
La cuenta final es tan simple como aterradora: si la productividad no crece, las empresas que hoy dominan el mundo tecnológico podrían quebrar en menos de una década. Y si ellas caen, la onda expansiva alcanzará a cada cliente, socio y competidor que haya construido su estrategia sobre la promesa de la IA. La pregunta que debería rondar a los consejos de administración no es si la IA es real — lo es — sino si están apostando con la misma arrogancia de los hyperscalers o si, por el contrario, están calculando su retorno con el mismo rigor que Wachter aplica. Porque en esta apuesta, como en todas, la diferencia entre ganar y perder no está en la fe, sino en los números.
