La Crisis económica de las Inteligencias Artificiales. Video

Por: Luis Bonilla-Molina

Los últimos días hemos escuchado insistentemente sobre las posibilidades del estallido de la burbuja económica alrededor de las inteligencias artificiales o un nuevo crash económico global. Hemos hecho una primera exploración al respecto que queremos compartir con ustedes para contribuir a las reflexiones al respecto.

Un posible estallido de una burbuja económica vinculada a la inteligencia artificial (IA) podría surgir de una combinación de causas estructurales como problemas de fondo en el modelo económico o tecnológico y, causas coyunturales derivadas de factores temporales o externos. Intentaremos explorarlas de manera sucinta

Causas estructurales

Primero, sobrevaloración de empresas y expectativas irreales de realización. Muchas startups de Inteligencia Artificial, reciben valoraciones billonarias, sin modelos de negocio claros o ingresos sostenibles, o forman parte del mercado especulativo de acciones, que estiman valores irreales para las empresas.  Un ejemplo de ello son las empresas que prometen «IA general» sin avances reales sectoriales, con el propósito de atraer capitales de inversión con rendimiento a largo plazo. Hoy existe una creciente inversión en empresas sin rentabilidad probada y, las grandes empresas están sobrevaloradas, con base a posibilidades que parecieran irrealizables en el mediano plazo para las  IA.

Segundo, dependencia excesiva del capital de riesgo. El ecosistema de las Inteligencias Artificiales depende en gran medida de financiamiento especulativo, no de ingresos orgánicos. Si los inversores exigen rentabilidad a corto plazo, muchas empresas colapsarían.

Tercero, limitaciones tecnológicas no resueltas. El desarrollo actual de la Inteligencia Artificial, basada en los modelos de lenguaje, tiene límites. Estos límites vienen dados por el alto costo computacional, sesgos en los datos, incapacidad para razonar como humanos, y problemas de escalabilidad. Si no se superan estos obstáculos, podría surgir un «invierno de la IA», como ocurrió en los años 70 y 80, con anteriores decepciones respecto a la inteligencia artificial.

Cuarto, regulación y ética, como frenos para el crecimiento de la IA. Los gobiernos comienzan a imponer restricciones estrictas, ante riesgos como manipulación, desinformación, o desplazamiento laboral. Un ejemplo de ello ha sido el «AI Act» en la Unión Europea.

Quinto, costos de cumplimiento normativo que podrían hacer inviables las empresas pequeñas. Por ejemplo, la de carácter ecológico, especialmente sobre el uso del agua.

Sexto, saturación del mercado debido a la proliferación de soluciones similares, por ejemplo, la explosión de chatbots y herramientas de análisis de datos. Esto está conduciendo a una guerra de precios, como ocurre entre ChatGpt, Grok y DeepSeek, que no solo tiende a la marginación de beneficios, sino que expresa límites operativos en el mundo del trabajo occidental, ante condiciones laborales menos reguladas en los países asiáticos.  Esto puede generar una nueva ola de reformas laborales que precarice mucho más a la clase trabajadora occidental.

Causas coyunturales 

Primero, la crisis económica global en curso.  Una recesión reduciría la inversión en tecnologías consideradas «de riesgo», como la IA. Algo similar ocurrió con el colapso de mercados en 2008, que afectó a sectores innovadores.

Segundo, cambios en políticas monetarias. Las subidas de las tasas de interés, como las hechas por  la Reserva Federal en 2022–2023, pueden encarecer el crédito, perjudicando a empresas dependientes de financiamiento externo.

Tercero, la geopolítica global y la actual fragmentación de la innovación tecnológica de punta. Las tensiones entre EE.UU. y China podrían hacer constante la interrupción de las cadenas de suministro, que son críticas para la inteligencia artificial, como los  chips para GPUs o, podrían limitar las colaboraciones internacionales en materia de Inteligencia Artificial, que se convertiría en alto riesgo de disparidad en los desarrollos tecnológicos regionales.

Cuarto, potenciales escándalos o fallos de alto perfil, que se pueden prever a partir de pequeños incidentes que son escalables.  Un accidente grave, como podría ser sesgo racial en contrataciones de empleados o altos gerentes, errores médicos catastróficos ocurridos a partir del uso de Inteligencia Artificial,  o uso malicioso de las IA en el terreno político, como deepfakes en elecciones, erosionarían la confianza del público y los inversores.

Quinto, la competencia desleal entre gigantes tecnológicos. Empresas como Google, Meta o Microsoft podrían acaparar el mercado, ahogando a startups y reduciendo la innovación real.

Detonantes

En ese marco de elementos estructurales y coyunturales que potencian el estallido de la burbuja de las IA, podrían surgir posibles detonantes de ese cisma. Veamos cada uno de estos disparadores.

Primero, descalibrar la relación entre oferta y demanda, debido a que demasiadas empresas ofrecen soluciones de IA, pero pocas tienen clientes dispuestos a pagar precios altos.

Segundo, agotamiento de datos para entrenamiento, ya que todo apunta a la regulación del uso de datos y, si esto ocurre, si se bloquea el acceso a  fuentes de datos, por legítimas políticas de protección a la privacidad, o, se encarece el acceso a los mismos, el desarrollo de modelos de IA se estancaría.

Tercero, migración a tecnologías alternativas. Muchos vienen hablando de ello. Si surge un paradigma más eficiente que la IA basada en redes neuronales, el valor de las empresas actuales caería brutalmente, se desplomaría.

En conclusión, un estallido de la burbuja en la IA no es inevitable, pero los riesgos existen. Para evitarla, el capitalismo tiene la contradicción entre libre competencia y estricto control de la producción. Ya algunas voces empresariales comienzan a plantear que se necesitan modelos de negocios realistas, no solo hype. Pero ello tiene desafíos  técnicos, pues deben resolverse todas las limitaciones descritas. Por ejemplo, generar una Regulación equilibrada que no mate la innovación, inversiones en aplicaciones concretas en sectores como salud o logística, en lugar de promesas abstractas, sobre potencialidad de uso de las IA. Además, está el desafío de la lucha de clases, la legítima aspiración de la clase trabajadora a obtener mejores salarios y condiciones de trabajo en un contexto de expansión económica del sector. La historia sugiere que las burbujas estallan cuando la especulación supera a la realidad. En la IA, el desafío pareciera ser convertir el potencial teórico en valor tangible.

descarga aqui el Power Point de este material:

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Luis Bonilla-Molina

Actualmente es el Coordinador Internacional de la RED GLOBAL/GLOCAL POR LA CALIDAD EDUCATIVA. Miembro fundador e integrante de la Directiva de la Sociedad Iberoamericana de Educación Comparada (SIBEC). Investigador miembro del Consejo Latinoamericano de Ciencias Sociales (CLACSO), como Presidente de Centro Miembro. Profesor universitario. Investigador perteneciente al Programa de Estimulo al Investigador y al Innovador (PEII). Investigador miembro de Latin American Studies Association (LASA). Es el primer venezolano en integrar el International Task Force on Teachers for Education for All de UNESCO. Además es Presidente del Consejo del IESALC (UNESCO). Así mismo, Director y Coordinador del Programa de entrevistas para redes sociales e investigadores sobre calidad de la educación y otros temas de ciencias sociales: La otra mirada. Es el Presidente fundador de la Sociedad Venezolana de Educación Comparada (SVEC), Organización miembro del World Council of Comparative Education Societies. Usuario y colaborador permanente de la lista internacional especializada EDU-COMP. Coordinador General de la Maestría en educación Comparada del ALBA. Director - editor de la Revista COMUNA. Integrante del Autor de diecisiete publicaciones sobre educación y política; su más reciente trabajo publicado se titula: Calidad de la Educación: ideas para seguir transformando la educación.

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