Puede que los inversores bursátiles terminaran el año preocupados por las valoraciones efervescentes de las empresas de inteligencia artificial (IA) generativa. Sin embargo, los mercados privados parecían seguir viviendo en un universo paralelo.
En 2025, la industria del capital riesgo invirtió US$ 150,000 millones en grandes startups de IA como OpenAI y Anthropic, una cifra muy superior a la que recibieron los beneficiarios del anterior auge del capital riesgo en 2021. Tal es su confianza que OpenAI, creador de ChatGPT, cree que puede captar inversores privados por sí solo hasta US$ 100,000 millones en 2026. Esto sería casi cuatro veces la cantidad recaudada en la mayor salida a bolsa de la historia.
Sin embargo, es probable que incluso los inversores privados empiecen a plantearse preguntas difíciles. OpenAI, Anthropic y otras startups de IA con sede en San Francisco podrían haber mostrado uno de los crecimientos de ingresos más rápidos de la historia. Pero también han gastado mucho dinero, invirtiendo en los chips y la computación en la nube necesarios para entrenar y ejecutar sus modelos.
LEA TAMBIÉN: Marketing en 2026: ¿cuánto pueden ganar sus profesionales en la era de la IA y la data?
Tanto OpenAI como Anthropic se verán sometidos a una creciente presión para explicar sus estrategias de rentabilidad, especialmente al considerar su salida a bolsa en 2026 o poco después. Para la industria de IA en general, será una experiencia estimulante y reveladora.
Varios factores llamarán la atención de los inversores sobre la falta de rentabilidad. El primero son los gigantescos balances de los colosos tecnológicos a los que se enfrentan los laboratorios.
Empresas como Google, que generan grandes ingresos, disponen de abundantes recursos para respaldar sus grandes modelos lingüísticos, incluyendo sus propios chips e infraestructura en la nube, lo que hace que sus modelos sean más eficientes de entrenar y ejecutar que los de OpenAI y Anthropic, y menos dependientes de inversores potencialmente indecisos. Esto importó menos cuando Gemini, de Google, tuvo dificultades para igualar las capacidades de los creadores de modelos independientes. Pero ahora se ha puesto al día.
El sitio web de Anthropic en una computadora portátil instalada en Nueva York, EE. UU., el martes 15 de agosto de 2023. El entusiasmo de los inversores por las startups relacionadas con la IA ha aumentado significativamente en el último año, a medida que más tecnología ha llegado al mercado, demostrando su potencial. Fotógrafo: Gabby Jones/Bloomberg
Esto alimenta un segundo problema. Más de tres años después del lanzamiento de ChatGPT, el tan cacareado impulso a la productividad empresarial gracias a la IA aún está por llegar. En las pocas áreas prometedoras, como la programación y la atención al cliente, el campo está cada vez más saturado entre OpenAI, Anthropic, Microsoft y aplicaciones a medida que se ejecutan en modelos propios y de terceros. Ningún laboratorio de IA tiene una ventaja competitiva lo suficientemente grande como para mantener una ventaja a largo plazo, lo que hace vulnerables los ingresos.
Un tercer problema es que los costes aumentan tan rápido como los ingresos, o incluso más. A diferencia de las empresas de software convencionales, que generan más beneficios cuanto más escalan, las empresas de IA se enfrentan a costes más altos cuanto más grandes son. Gran parte de estos costes proviene de la potencia computacional necesaria para entrenar modelos de frontera.
Ejecutar modelos para inferencia tampoco es barato, sobre todo cuando muchos usuarios no son suscriptores de pago. Esto plantea a las empresas decisiones complejas. Es posible reducir los gastos de inferencia ofreciendo respuestas cortas o compensar el coste vendiendo publicidad. Sin embargo, ambas opciones corren el riesgo de degradar la experiencia del usuario. Si, en cambio, los creadores de modelos suben los precios, podrían desincentivar su adopción.
LEA TAMBIÉN: Bolsa de Lima se alborota con acción de Baidu, ¿Qué tiene que ver Google?
Muchas empresas han pasado de gastar grandes cantidades de efectivo a generarlo. Desde Netflix hasta Uber, varias startups pasaron años en números rojos antes de lograr grandes retornos. La IA generativa podría generar aún más ganancias, especialmente si llega la superinteligencia. Pero los inversores no esperarán eternamente, y las empresas estrella del sector necesitan empezar a definir sus modelos de negocio.
OpenAI, en particular, debería tener cuidado con la arrogancia. Un inversor de capital riesgo afirma que hablar de la pérdida de efectivo es tabú en la empresa, a pesar de que las cifras filtradas sugieren que gastará más de US$ 115,000 millones hasta 2030.
Sam Altman, su director, declaró recientemente que una de las razones por las que quiere sacar a bolsa a OpenAI es para ver cómo sus escépticos la venden corto. “Me encantaría verlos perder dinero con eso”, afirmó. Muchos inversores parecen dispuestos a asumir la apuesta: tanto los mercados de renta variable como de deuda han castigado a las empresas con una exposición significativa a la firma de Altman.
The Economist, con sede en Londres, publica sobre la economía desde un marco global.
