Se cuestiona si la enorme inversión destinada a esta industria constituirá algo suficientemente útil; de ser así, ¿para quién y con qué propósito?
La infraestructura que se requiere para desarrollar y gestionar la IA es muy costosa: comprende la creación de enormes centros de datos y el uso intensivo de electricidad
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León Bendesky
lajornada.com.mx
El sector de la inteligencia artificial está inmerso en una condición de extrema financiarización. Tal situación apunta, en general, a la creciente preponderancia de los mercados y las instituciones financieras en la operación de la economía, lo que conlleva el mayor significado que adquieren respecto a la actividad productiva. Además, propicia la transferencia de recursos de un sector al otro; acrecienta también la carga y los riesgos del endeudamiento e incide, finalmente, en el patrón de la distribución del ingreso.
Este fenómeno se advierte en la estructura y las modalidades de operación de los mercados de deuda y capital, en la operación de las empresas productivas y, como ocurre hoy de manera manifiesta, en el sector de los servicios, como es el caso del auge en curso de la inteligencia artificial. Hoy el sector está en una intensa y complicada fase de conformación. Inevitablemente, esto repercute en el diseño y la aplicación de las políticas económicas, tanto en materia monetaria como fiscal. Aún falta saber cuáles serán su impacto social y sus consecuencias.
Las inversiones financieras están en un momento que se caracteriza por los riesgos crecientes que se están creando y ante la expectativa de que ocurra un fuerte ajuste. Las acciones y los bonos se hallan bajo presión ante un entorno altamente especulativo y que apunta cada vez más a una posible crisis.
Los mercados de acciones son cada vez más volátiles, y los instrumentos que hoy promueven activamente los bancos entrañan una mayor incertidumbre respecto a su rendimiento. Los bancos y otras instituciones financieras venden productos diversos, algunos de diseño complejo que, a diferencia de un auto o un refrigerador, no tienen garantía, a menos que se compre otro producto como son, entre otros, las coberturas, que tienen también un costo.
Entre tales productos está, por ejemplo, un instrumento que se promueve activamente, como es el caso de los fondos cotizados en bolsa (conocidos como ETF, exchange-traded funds). Éstos se componen por canastas de acciones, bonos y productos básicos (los commodities) y, por su naturaleza, representan una creciente vulnerabilidad dadas las condiciones que hoy enmarcan las transacciones financieras en un entorno de altos riesgos.
Por otro lado, las políticas de reducción de las tasas de interés de los bancos centrales no contribuyen a la estabilidad sostenible y alientan los flujos de dinero y capitales y, cada vez más, la especulación. Ciertos análisis consideran los riesgos existentes a los que denominan de “exposición exótica”. El mismo nombre es indicativo de lo que está ocurriendo.
Se abren distintas áreas en los mercados, desde formas convencionales de transacción con acciones, bonos, productos básicos, diferentes monedas y opciones de estrategias. Pero se advierte que el acceso fácil a esta complejidad de operaciones no es necesariamente la mejor decisión de inversión, ya que, insisto, el ambiente es de alto riesgo. No obstante, el ansia de ganancia, que se aproxima a las apuestas en los casinos, es lo que parece definir a los mercados.
La situación apunta a un término que en latín se denomina como caveat emptor, que significa “que el comprador se cuide”, un principio legal que dice que el comprador es el solo responsable de cuestionar la calidad y lo adecuado de lo que compra. Esto es parte inherente de las condiciones que delimitan los riesgos.
Esta postura está hoy ampliamente rebasada en el ámbito financiero en un mar de especulación que se asocia con la innovación financiera desbordada. La situación se puede apreciar en la actividad que caracteriza la sobreinversión en el sector de la inteligencia artificial (IA). En él se está provocando una creciente burbuja, en un entorno de sobrendeudamiento para construir la infraestructura de una futura economía basada en dicha tecnología. Pero esto se da sin la suficiente generación de ingresos efectivos para pagar la creciente deuda, cuestión esencial que implica un desbalance que puede aun profundizarse.
La infraestructura que se requiere para desarrollar y gestionar la IA es muy costosa: comprende la creación de enormes centros de datos y el uso intensivo de electricidad, que exige una gran capacidad de generación adicional. Ni las más grandes empresas cuentan con los recursos suficientes para pagarla.
En el caso de los centros de datos el gasto estimado es del orden de 400 mil millones de dólares en el corto plazo y se calcula que podría llegar a 7 billones en 2030 (las cifras se indican según se miden aquí). Aun se tiene que encontrar la manera de financiar estas cantidades. La cuestión se advierte, por ejemplo, en el hecho de que los circuitos integrados o chips de la empresa Nvidia, requeridos para operar la IA, están siendo comprados con las ganancias esperadas y en la forma de acciones de la misma. Una vuelta de tuerca más en cuanto a los riesgos que se crean.
En el debate abierto en cuanto a la IA se ha señalado que bajo cualquier medida se está en un escenario de intensa especulación. Así, se cuestiona si la enorme inversión destinada a esta industria constituirá algo suficientemente útil; de ser así, ¿para quién y con qué propósito? En caso de algún inconveniente o de un desenvolvimiento adverso la cuestión es cómo se manifestará la crisis.
15 de diciembre de 2025
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