La IA no cuadra: cuando el hype es más grande que la caja registradora

Este artículo está basado en el análisis “AI’s Brokenomics” publicado por Ed Zitron en su newsletter Where’s Your Ed At, una de las voces más incómodas y necesarias del periodismo tecnológico anglosajón.

El mayor espectáculo del mundo con las luces a crédito

Hay una escena clásica en los musicales de Broadway: todo el mundo baila, los trajes brillan, la orquesta truena, el público aplaude. Y detrás del telón, el productor está hipotecando su segundo apartamento para pagar la siguiente función. Eso, con pocas variaciones, es la economía de la inteligencia artificial en 2024.

Ed Zitron lleva meses siendo la voz que nadie en Silicon Valley quiere escuchar en su fiesta. No porque sea un tecnófobo trasnochado, sino porque hace algo terriblemente subversivo en el ecosistema tech: mirar los números. Y los números de la IA, amigos, no cuadran. No cuadran de una manera que debería mantenernos despiertos por las noches, o al menos provocarnos una ceja levantada con cierta permanencia.

El término que acuña Zitron —brokenomics— merece entrar directamente al vocabulario del sector. Define esa economía rota, esa estructura de negocio donde se gasta exponencialmente más de lo que se ingresa, pero donde nadie parece tener prisa por que la ecuación se equilibre. Una economía donde la viabilidad financiera es un problema para el yo futuro, y el yo futuro siempre vivirá en un mundo donde la IA habrá cambiado todo. Claro que sí.

Quemar dinero como performance artística

Pongamos el contexto en perspectiva. OpenAI, la empresa que más ha hecho por llevar la IA generativa al imaginario colectivo, opera con pérdidas estratosféricas. Microsoft ha invertido decenas de miles de millones en ella. Google ha acelerado el lanzamiento de productos a una velocidad que le ha costado más de un error público embarazoso. Anthropic lleva rondas de financiación que harían sonrojar a un fondo soberano. Y Amazon, Meta y prácticamente cada empresa con tres letras en el NASDAQ está construyendo o comprando infraestructura de IA como si el apocalipsis dependiera de ello.

Todo esto tiene un coste. Un coste real, físico, medible en kilovatios y refrigeración y chips de NVIDIA que cuestan más que un piso en el centro de Madrid. Y frente a ese coste monumental, ¿qué hay al otro lado de la balanza? Suscripciones a veinte euros al mes. APIs que las startups usan con moderación quirúrgica para no arruinarse. Herramientas de productividad que la mayoría de usuarios abandona después de la tercera semana.

La pregunta que Zitron hace —y que el sector prefiere esquivar con una sonrisa y un deck de PowerPoint— es simple y brutal: ¿cuándo va a ser rentable todo esto? No “transformador”. No “revolucionario”. Rentable. En el sentido aburrido y capitalista del término.

El truco de magia favorito del Valle

Silicon Valley tiene un mecanismo de defensa muy sofisticado frente a este tipo de preguntas. Se llama la narrativa del cambio de paradigma. Funciona así: cuando alguien señala que un negocio no es sostenible, la respuesta no es un plan financiero, sino una visión. “No lo entiendes, esto va a cambiar todo.” Internet tardó años en ser rentable. Amazon estuvo en pérdidas una eternidad. El iPhone parecía un lujo para pijos y ahora es infraestructura civilizatoria.

El problema es que esa narrativa ha sido invocada tantas veces, con tanta promiscuidad, para tantos productos que terminaron siendo cementerio de apps, que empieza a sonar a oración repetida sin fe. La fe mueve montañas, sí, pero también ha financiado más de una estafa piramidal con buenas intenciones.

Y aquí está el matiz que Zitron maneja con precisión de cirujano: no dice que la IA sea inútil. Dice que el modelo económico actual es estructuralmente insostenible y que nadie en posición de poder tiene incentivos para admitirlo. Los inversores necesitan que la historia siga siendo bonita para que sus participaciones no se desplomen. Los CEOs necesitan que el hype continúe para seguir captando talento y capital. Los medios de comunicación necesitan la novedad permanente. Y el usuario final… el usuario final solo quiere que su chatbot le ayude a redactar el correo al cliente difícil.

¿Quién paga la factura eléctrica?

Hay un aspecto que me parece especialmente revelador del análisis de Zitron, y que conecta la economía de la IA con algo más profundo: el coste ambiental y energético del asunto. Los centros de datos que alimentan estos modelos consumen cantidades obscenas de agua y electricidad. No es metáfora. Es física.

Cuando usas ChatGPT para preguntarle si el gazpacho lleva pepino o no, hay una cadena de eventos energéticos detrás que ningún press release menciona. Y esa energía tiene un precio. Un precio que actualmente está siendo subsidiado por inversores de capital riesgo con la esperanza de que en algún momento aparezca un modelo de negocio lo suficientemente robusto para absorberlo.

La pregunta incómoda es: ¿y si no aparece? ¿Y si la IA generativa, al menos en su forma actual, no encuentra nunca ese punto de equilibrio donde los ingresos superen estructuralmente a los costes? ¿Qué pasa entonces con los miles de millones invertidos, con las promesas corporativas, con los equipos enteros que han reorientado sus carreras hacia este ecosistema?

El elefante en la sala de servidores

Lo que hace especialmente valioso el trabajo de Zitron es que no se conforma con señalar el problema: disecciona los mecanismos de negación colectiva que permiten que el problema persista sin consecuencias aparentes. Vivimos en un ecosistema donde los analistas que cuestionan la rentabilidad de la IA son tratados como agoreros, mientras que los que construyen modelos de valoración estratosféricos basados en usuarios futuros hipotéticos son llamados visionarios.

Eso no es análisis. Eso es fan fiction financiero.

Y el peligro no es solo económico. Es epistémico. Si normalizamos que las empresas más capitalizadas de la historia operen con lógicas donde la rentabilidad es opcional y la narrativa es suficiente, estamos construyendo una cultura empresarial donde la realidad es negociable.

Entonces, ¿qué hacemos con todo esto?

No soy de los que creen que la IA va a desaparecer. Sería ingenuo. Las tecnologías de procesamiento de lenguaje y generación de contenido han llegado para quedarse, igual que llegó la web y los smartphones. Pero “ha llegado para quedarse” no equivale a “el modelo económico actual es sólido”. El MP3 transformó la música para siempre y también destruyó a la industria discográfica tal como existía. Las dos cosas pueden ser verdad a la vez.

Lo que Zitron nos está pidiendo —y lo que AneurisMAG comparte como posición editorial— es que hagamos el ejercicio mental más radical disponible en 2024: pensar con criterio. Preguntarle al hype por sus credenciales. Exigirle a la revolución que enseñe sus cuentas.

La IA puede ser genuinamente transformadora. Pero la transformación genuina no necesita que nadie apague las preguntas incómodas. Al contrario: las necesita para sobrevivir a su propio éxito.

Mientras tanto, en algún centro de datos climatizado a costa de un río que ya no sabe muy bien para qué existe, miles de GPUs siguen procesando consultas sobre si el gazpacho lleva pepino. La factura llegará. Siempre llega.