Gaceta Crítica

Martin Hart-Landsberg (Informes del Frente Económico), 20 de Febrero de 2026

Los multimillonarios tecnológicos y la administración Trump, con el aparente apoyo de la mayor parte de la clase capitalista, apuestan fuerte por la inteligencia artificial (IA). De hecho, las inversiones en IA se han convertido en el principal motor del crecimiento económico estadounidense.

Pero esta es una apuesta perdida para nosotros. El auge de la IA no es sostenible. Y dado que aporta poco valor, desequilibra nuestra economía, intensifica nuestra crisis ecológica y amenaza la calidad y la capacidad de respuesta de nuestras instituciones sociales, cuanto más se prolongue, mayor será el daño causado y más difícil será la tarea de la renovación económica y social.

El auge de la IA

Mucha gente cree que la inteligencia artificial es una tecnología etérea que «vive» en las nubes. En realidad, los sistemas de IA están firmemente arraigados. Necesitan electricidad para su entrenamiento y funcionamiento, agua para su refrigeración y racks de servidores con chips fabricados con minerales difíciles de conseguir, todo lo cual debe alojarse y accederse a él en gigantescos centros de datos.

El gasto masivo en estos centros de datos y sus equipos y software asociados es el principal responsable del crecimiento actual de la economía estadounidense. El economista Jason Furman estimó que el crecimiento del PIB estadounidense en el primer semestre de 2025 se debió casi en su totalidad a estas inversiones relacionadas con la IA. Sin ellas, el crecimiento anualizado del PIB habría sido mínimo, de tan solo el 0,1 %. Los investigadores de la OCDE mantuvieron una visión más pesimista, considerando que sin ese gasto, Estados Unidos habría estado en una recesión total.

El gasto anual de capital relacionado con IA de las mayores empresas tecnológicas (Google, Amazon, Meta y Microsoft) aumentó de 150 000 millones de dólares en 2022 a 360 000 millones de dólares en 2025. Y, en conjunto, planean invertir una cantidad sustancialmente mayor, 650 000 millones de dólares, en 2026. Bloomberg informa que «se espera que las estimaciones de las empresas para [2026] se acerquen o superen sus presupuestos de los últimos tres años combinados». Para poner ese gasto en perspectiva:

Se proyecta que los mayores fabricantes de automóviles, fabricantes de equipos de construcción, ferrocarriles, contratistas de defensa, operadores inalámbricos, empresas de entrega de paquetes, junto con Exxon Mobil Corp., Intel Corp., Walmart Inc. y la progenie escindida de General Electric (21 empresas) de Estados Unidos gastarán un total combinado de 180 mil millones de dólares en 2026.

Estas cuatro empresas tecnológicas no son las únicas que invierten en centros de datos. xAI, que se fusionó con SpaceX en 2026, completó un enorme centro de datos en 2025 y otro aún está en construcción. Oracle se ha convertido recientemente en un importante proveedor de servicios en la nube y, según Larry Ellison, su director ejecutivo, la compañía aspira a construir «más centros de datos de infraestructura en la nube que todos sus competidores en infraestructura juntos». En 2025, firmó un contrato de 300 000 millones de dólares con OpenAI para proporcionar cinco años de servicios informáticos.

Los efectos de la IA en el crecimiento también se perciben a través de otro canal: el mercado bursátil. El lanzamiento en noviembre de 2022 del chatbot de IA ChatGPT impulsó un crecimiento explosivo del valor de un grupo de acciones tecnológicas conocidas como las «7 Magníficas»: NVIDIA, Microsoft, Alphabet, Apple, Meta, Tesla y Amazon. Estas acciones representan actualmente cerca del 40 % del valor del S&P 500 y son responsables de aproximadamente el 80 % del aumento general del mercado en 2025. Generaron una rentabilidad media del 27,5 % en 2025, en comparación con el 7 % del resto del S&P 500, lo que produjo una considerable ganancia ponderada por capitalización bursátil del 17,5 %.

En consonancia con la naturaleza clasista de la economía estadounidense, el 10 % más rico de los estadounidenses, dueño de cerca del 90 % del mercado bursátil, fue el principal beneficiario de este comportamiento del mercado. El efecto riqueza, donde un aumento en el valor de los activos incentiva un aumento del consumo, influyó en ese momento. La participación del consumo del 20 % superior de los asalariados se disparó durante 2025, alcanzando el 60 % del consumo total estadounidense a finales de año.

La celebración de la IA como salvadora económica distrae del hecho de que es un tipo muy específico de IA, conocido como inteligencia artificial generativa, el principal responsable del auge. Las tecnologías de inteligencia artificial se suelen dividir en dos grupos principales: aprendizaje automático e IA generativa. Los modelos de aprendizaje automático utilizan algoritmos para identificar patrones, tomar decisiones y mejorar su rendimiento a través de la experiencia. No generan contenido nuevo. Los modelos de IA generativa, entrenados con grandes conjuntos de datos, pueden producir texto con características humanas y responder y manipular entradas de audio e imagen. Los más conocidos son ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google), Claude (Anthropic), Grok (xAI), Copilot (Microsoft) y Llama (Meta).

Los propietarios de estos sistemas de IA generativos están enfrascados en una intensa competencia, cada uno con la esperanza de asegurar el dominio del mercado y las consiguientes ganancias monopólicas. Pero ese es solo el objetivo a corto plazo. También parecen creer que un mayor desarrollo de sus respectivos sistemas de IA producirá una Inteligencia Artificial General (IAG) de nivel superior, una superinteligencia que conducirá, en palabras de Mark Zuckerberg (CEO de Meta), a la «creación y descubrimiento de cosas nuevas que hoy en día no son imaginables». Sam Altman (CEO de OpenAI) cree que una IAG próxima a crearse proporcionará una solución al calentamiento global, nos permitirá colonizar el espacio y vivir para siempre con nuestras mentes cargadas en computadoras. Elon Musk (CEO de xAI) cree que los robots impulsados ​​por IA pronto harán que el trabajo sea opcional y el dinero irrelevante.

La carrera por dominar el mercado, y finalmente la IAG, impulsa a estas empresas a ofrecer continuamente nuevos modelos, supuestamente más rápidos, fiables y potentes. Y es esta modernización competitiva la que impulsa la construcción de centros de datos y el crecimiento económico. Esto se debe a que los centros de datos existentes no pueden modernizarse fácilmente para adaptarse a las necesidades de los nuevos modelos, que requieren un mayor número de racks de servidores, cada uno con chips más potentes y de alto consumo energético, y sistemas de energía y refrigeración más complejos.

Problemas por delante

A pesar de todo el entusiasmo y las afirmaciones contundentes de que la IA generativa es una tecnología revolucionaria capaz de transformar la economía estadounidense para mejor, es probable que el auge de la IA esté próximo a agotarse. Esto se debe a que estos sistemas avanzados de IA adolecen de graves e ineludibles defectos y limitaciones que los hacen incapaces de servir de puente hacia algo similar a la IAG, y demasiado poco fiables y costosos (si su precio no cubre los costos) para lograr una adopción generalizada por parte de un número suficiente de personas o empresas.

A pesar del uso del término inteligencia, estos sistemas no piensan ni razonan. Operan seleccionando probabilísticamente palabras o imágenes con base en el reconocimiento de patrones desarrollado a partir de un entrenamiento con conjuntos de datos masivos, generados principalmente a partir de material extraído de la web. Como consecuencia, periódicamente establecen conexiones sin sentido, lo que les lleva a generar respuestas factualmente inexactas. Esta propensión a la » alucinación » los hace poco fiables, como han descubierto numerosos abogados, médicos, periodistas, programadores, estudiantes y empresarios que han confiado en ellos. Y dado que estos sistemas se entrenan con material web en su mayoría sin filtrar, también pueden producir resultados que replican el material de odio y discriminación que se encuentra allí, lo que hace que su uso sea inaceptable en diversos entornos sociales, educativos y laborales.

Las empresas que desarrollan estos sistemas generalmente minimizan la gravedad de estos y otros problemas relacionados, afirmando que se superarán con conjuntos de datos mejores y más grandes, algoritmos más sofisticados y mayor potencia computacional. Sin embargo, ha resultado difícil obtener material nuevo creado por humanos en cantidad suficiente para capacitación adicional debido a que el material generado por IA ahora domina la web. Si bien algunos desarrolladores afirman que estos «datos sintéticos» son tan útiles como el material generado por humanos, los estudios han descubierto que su uso conduce no solo a una pérdida de precisión, sino también a una degradación estructural de cómo se representa la realidad o, en palabras de los investigadores tecnológicos, al «colapso del modelo». En cuanto al problema de las alucinaciones, incluso los investigadores empleados por OpenAI han concluido que «los modelos de lenguaje grandes siempre producirán alucinaciones debido a restricciones matemáticas fundamentales que no se pueden resolver mediante una mejor ingeniería».

No es sorprendente, entonces, que las empresas que emplean IA hayan tenido dificultades para lograr mejoras de productividad. Un estudio del MIT Media Lab, publicado por Forbes , concluyó que «el fracaso de los proyectos piloto de IA es oficialmente la norma: el 95 % de las iniciativas corporativas de IA no muestran ningún retorno». Una encuesta a más de 1000 empresas de Norteamérica y Europa reveló que el 42 % había abandonado la mayoría de sus iniciativas de IA en 2025, frente al 17 % en 2024.

¿El resultado? Ninguno de los principales sistemas de IA generativa es rentable ni está en vías de alcanzarlo. ChatGPT de OpenAI es el sistema más utilizado. Sin embargo, como señala el analista tecnológico Ed Zitron , la empresa perdió 5000 millones de dólares en 2024 y probablemente perderá más de 8000 millones en 2025.

Un artículo en The Conversation , una organización de noticias sin fines de lucro, ofrece algunas ideas sobre el porqué:

Los servicios gratuitos de IA generativa y los de suscripción económicos como ChatGPT y Gemini son muy costosos de gestionar. El director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, ha sido sincero sobre el gasto de su empresa, bromeando en una ocasión que cada vez que los usuarios dicen «por favor» o «gracias» a ChatGPT, la empresa pierde millones. Cuánto pierde OpenAI por chat es una incógnita, pero Altman también ha afirmado que incluso las cuentas profesionales de pago pierden dinero debido a los altos costes informáticos que conlleva cada consulta.

Algunos analistas estiman que OpenAI podría quedarse sin liquidez a mediados de 2027 sin nueva financiación. La propia OpenAI prevé pérdidas de 14 000 millones de dólares en 2026 y espera seguir registrando enormes pérdidas, que totalizan 44 000 millones de dólares, hasta 2029.

La situación no es mucho mejor para Meta, Amazon, Microsoft, Google y Tesla, que cuentan con sus propios sistemas de IA y también construyen y operan sus propios centros de datos. En conjunto , estas empresas invirtieron más de 560 000 millones de dólares en inversiones de capital relacionadas con la IA entre 2023 y 2025, generando ganancias combinadas (no beneficios) de tan solo 35 000 millones de dólares.

A pesar de las deficiencias del modelo y los desafíos de rentabilidad, las principales empresas de IA siguen decididas a seguir adelante. Sin embargo, dado que el gasto previsto supera con creces los ingresos, solo podrán hacerlo si consiguen los fondos necesarios en los mercados de deuda y capital riesgo. Y las cantidades necesarias son considerables. Por ejemplo, OpenAI ha firmado acuerdos que la comprometen a invertir unos 1,4 billones de dólares en los próximos cinco años, incluyendo 500 000 millones para la compra de chips de NVIDIA, 300 000 millones para servicios informáticos de Oracle, 22 000 millones para servicios informáticos de CoreWeave y una cantidad desconocida para Broadcom para ayudarle a desarrollar e implementar racks de chips de su propio diseño. Oracle, por su parte, planea recaudar unos 50 000 millones de dólares en 2026 mediante una combinación de ventas de deuda y capital para financiar su actividad de construcción.

Incluso los mayores constructores de centros de datos se ven en la necesidad de acceder a los mercados de deuda. Como explica Bloomberg :

Más de 3 billones de dólares. Ese es el asombroso precio de construir los centros de datos necesarios para prepararse para el auge de la inteligencia artificial. Ni siquiera las empresas tecnológicas más grandes del mundo —ni Amazon.com, ni Microsoft ni Meta Platforms— están preparadas para pagar la factura solo con su propio dinero.

¿De dónde saldrá el dinero? De los mercados de deuda.

¿Cuáles? Todos.

Bonos de primera línea, deuda basura, crédito privado y complejos conjuntos de préstamos respaldados por activos. «Las cifras no se parecen en nada a lo que hemos visto quienes llevamos 25 años en este sector», afirma Matt McQueen, quien supervisa el crédito global, los productos titulizados, la banca municipal y los mercados en Bank of America Corp. «Hay que invertir en todas las vías para que esto funcione».

Por el momento, parece que los prestamistas e inversores están dispuestos a apostar por la IA. Pero como los desarrolladores de IA no pueden producir un producto fiable, rentable y de amplia utilidad, las proyecciones de ingresos de las empresas seguramente decepcionarán y llegará un momento en que los prestamistas e inversores simplemente se negarán a malgastar su dinero. Cuando llegue ese momento, el auge de la IA habrá terminado.

OpenAI podría ser la más vulnerable a esta restricción financiera. Como se mencionó anteriormente, ha firmado varios acuerdos para adquirir servicios de otras empresas. Sin embargo, al ritmo al que gasta dinero, es posible que pronto sus necesidades de financiación superen lo que los prestamistas e inversores consideren aceptable. Si estos se retiran, OpenAI se verá obligada a recortar gastos, lo que reducirá drásticamente el empleo y la inversión, con consecuencias negativas para el precio de sus acciones, su programa de desarrollo y las empresas que dependen de su negocio. Oracle es una de esas empresas. Se endeudó considerablemente para financiar la construcción de su centro de datos, confiando en OpenAI para la mayor parte de sus ingresos futuros. Sin esos ingresos, la propia situación financiera de Oracle se deteriorará rápidamente. Tanto OpenAI como Oracle son clientes importantes de NVIDIA, por lo que sus dificultades afectarán sus resultados. Y así sucesivamente.

Un número creciente de analistas de inversión está empezando a tomar en serio este peligro. NPR informa que «los analistas de Morgan Stanley estiman que las grandes tecnológicas invertirán unos 3 billones de dólares en infraestructura de IA hasta 2028, y que sus propios flujos de caja cubrirán solo la mitad de esa cantidad», lo que llevó a un analista a afirmar:

Incluso si el mercado de inteligencia artificial lograra estabilizar su crecimiento, muy rápidamente tendremos un exceso de capacidad, la deuda no tendrá valor y las instituciones financieras perderán dinero.

A principios de febrero de 2026, estas preocupaciones llevaron, como describe Bloomberg :

a una serie de liquidaciones [bursátiles] devastadoras, que eliminaron más de un billón de dólares del valor de mercado de las grandes empresas tecnológicas… [Esto] marca una ruptura importante con la percepción de los últimos años, cuando la especulación de que la IA desencadenaría un auge transformador de la productividad seguía impulsando los precios de las acciones al alza… Pero la montaña de dinero que los gigantes tecnológicos están invirtiendo en IA es tan grande que existe un creciente escepticismo sobre si puede continuar.

De hecho, hay indicios de que incluso las empresas tecnológicas están cada vez más preocupadas. OpenAI se vio alentada a continuar con sus planes de inversión porque NVIDIA había acordado invertir 100 000 millones de dólares en la empresa. Sin embargo, solo meses después, NVIDIA se retractó de ese compromiso, y Jensen Huang, director ejecutivo de la empresa, afirmó que el acuerdo no era vinculante. Bloomberg informa que Huang ha expresado en privado su preocupación por la estrategia comercial de OpenAI y su posición frente a sus competidores . 

El problema, por supuesto, no es una cuestión de competencia. Más bien, es que estos sistemas de IA generativa no pueden cumplir lo que prometen. Las encuestas pueden mostrar un uso comercial y público significativo, pero los clientes de pago son pocos y distantes entre sí. Si bien OpenAI afirma tener más de 500 millones de usuarios semanales, solo 15,5 millones son suscriptores de pago, lo que, como señala Zitron , «es una tasa de conversión absolutamente pútrida». Y esto todavía supera a Google, cuyo último modelo Gemini ahora está recibiendo excelentes críticas. Como explica Zitron , «Cuando observas las líneas de negocio reales, los ingresos son patéticos, con Gemini Enterprise de Google con solo ocho millones de suscriptores de pago… lo que podría significar todo, desde «pagar $ 17 a $ 30 al mes por un espacio de trabajo de Google con una cuenta Gemini» hasta «ha utilizado la API de Gemini Enterprise».

El camino a seguir

El auge de la IA terminará. Pero sería un error esperar a que eso suceda. Podría tardar años, y cada año que continúe, pagaremos un precio. La inversión masiva en IA generativa y su infraestructura de centros de datos está desviando fondos de áreas de mayor importancia social, dejando nuestra economía cada vez más desequilibrada e incapaz de responder a nuestras necesidades.

Los centros de datos a gran escala son, en sí mismos, enormemente dañinos . Perturban comunidades, desplazan tierras agrícolas necesarias, desvían los ingresos fiscales necesarios para financiar servicios sociales, aumentan los precios de la electricidad, sobrecargan los sistemas energéticos locales y los recursos hídricos, y contribuyen al calentamiento global. Resulta alentador que grupos comunitarios y organizaciones ambientales estén encontrando formas nuevas y eficaces de resistir la construcción de nuevos centros de datos y, en algunos casos, bloquean el funcionamiento de los existentes.

Los desarrolladores de IA también están trabajando arduamente para integrar sistemas de IA generativa en tantos aspectos de nuestras vidas como sea posible lo más rápido posible. Parecen reconocer la creciente desconfianza y desaprobación popular hacia sus sistemas y ya no cuentan con su «adopción orgánica» por parte de consumidores, instituciones sociales o agencias gubernamentales. Más bien, como bien lo expresa el escritor Matt Seybold , «han pasado a un nuevo sueño de adopción forzada impuesta por la coerción gubernamental y gerencial». Ya podemos ver señales de sus esfuerzos en nuestras escuelas, instituciones de salud, salas de redacción, estudios de cine y redes sociales, aunque la resistencia, especialmente de los sindicatos, está creciendo.

El fin del auge de la IA no significa que las empresas tecnológicas abandonen sus esfuerzos por obtener beneficios del uso obligatorio de sistemas de IA generativa ni que nuestra economía genere automáticamente un nuevo centro de vitalidad económica. Esto significa que debemos profundizar nuestros propios esfuerzos organizativos, con el foco puesto en construir una lucha más coordinada y sólida por una política y una economía tecnológicas que sirvan a los intereses de la mayoría.

Martin Hart-Landsberg es profesor emérito de Economía en el Lewis and Clark College de Portland, Oregón, e investigador adjunto del Instituto de Ciencias Sociales de la