La inteligencia artificial ha cambiado por completo la narrativa de esta década. Los hiperescaladores continúan comprometiendo cientos de miles de millones de dólares en centros de datos, NVIDIA (NASDAQ:NVDA | Predicción de precio NVDA) no pueden fabricar chips de IA lo suficientemente rápido como para satisfacer la demanda, y empresas de casi todos los sectores están compitiendo para implementar IA generativa.
Los inversores han recompensado a quienes construyen la infraestructura. Sin embargo, el gasto en infraestructura es sólo la mitad de la historia. La pregunta más difícil es si las empresas que compran IA están generando suficientes retornos financieros para justificar la inversión. Según el capitalista de riesgo Chamath Palihapitiya, esa respuesta pronto podría determinar la siguiente etapa del auge de la IA.
Las cifras de productividad no coinciden con el gasto
Durante un episodio reciente del Todo incluido En el podcast, Palihapitiya argumentó que los pollos del retorno de la inversión en IA finalmente están volviendo a casa para descansar. Su punto no fue que la IA haya fallado. Más bien, desafió a los inversores a separar las empresas que venden IA de las que la compran.
Excluyendo a Nvidia, los proveedores de nube, los fabricantes de equipos semiconductores y otros líderes de infraestructura de IA, si se examina lo que el resto de las empresas estadounidenses realmente ha ganado con sus inversiones en IA, se encuentra una situación completamente diferente.
El S&P 493: el S&P 500 excluyendo a las empresas de tecnología más grandes que impulsaron el auge de la IA, ha producido aproximadamente un crecimiento de las ganancias por acción del 9% desde que la IA generativa entró en la corriente principal. Sin embargo, Palihapitiya cree que sólo entre el 0% y el 2% de ese crecimiento proviene de la productividad impulsada por la IA. El resto refleja el poder de fijación de precios impulsado por la inflación y recompras agresivas de acciones en lugar de mejoras operativas genuinas.
Esa distinción es importante porque el gasto en IA continúa acelerándose mientras Los aumentos mensurables de la productividad siguen siendo difíciles de alcanzar.
Los datos sugieren que los directores financieros están perdiendo la paciencia
Comparemos el auge de la inversión con los resultados financieros.
| Métrico | Datos más recientes | Fuente |
| Gasto empresarial en GenAI (2025) | ~$37 mil millones | Estimaciones de la industria |
| Crecimiento versus el año anterior | Más de 3x | Estimaciones de la industria |
| Los directores ejecutivos no informan sobre ingresos por IA ni mejoras en los costos | 56% | Encuesta de directores ejecutivos de PwC 2026 |
| Los directores ejecutivos ven mayores ingresos y menores costos | 12% | Encuesta de directores ejecutivos de PwC 2026 |
| Contribución estimada de EPS impulsada por IA para el S&P 493 | 0% a 2% | Análisis de Chamath Palihapitiya |
La encuesta de directores ejecutivos de PwC 2026 refuerza la preocupación de Palihapitiya. Más de la mitad de los directores ejecutivos informaron que la IA no había aumentado los ingresos ni reducido los costos. Sólo el 12% experimentó ambos resultados simultáneamente.
La industria incluso tiene un nombre para este fenómeno: purgatorio de pilotos. Las empresas demuestran con éxito la IA en pequeños proyectos piloto, pero luchan por implementarla lo suficientemente amplia como para producir ganancias financieras mensurables. Mientras tanto, el gasto ha pasado de los presupuestos de innovación experimental a presupuestos operativos básicoscolocando las inversiones en IA bajo el escrutinio de los directores financieros en lugar de los equipos de innovación.
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La carga de la prueba está cambiando
Es cierto que toda tecnología transformadora sigue un período en el que el gasto llega antes que las ganancias. Internet, la computación en la nube y los teléfonos inteligentes tardaron años en aparecer mejoras de productividad en toda la economía.
Palihapitiya no argumenta que la IA pertenezca a esa categoría para siempre. Su punto es que el capital tiene un costo. Si el gasto en IA continúa duplicándose, triplicándose o cuadruplicándose, esas inversiones eventualmente necesitarán generar rendimientos superiores a la tasa libre de riesgo disponible en los títulos del Tesoro. De lo contrario, habría sido mejor para las empresas dejar el efectivo en sus balances.
Se trata de una conversación incómoda porque los inversores se han centrado en gran medida en las asombrosas capacidades de la IA más que en su producción financiera. Las capacidades por sí solas no determinan la rentabilidad para los accionistas. El crecimiento de las ganancias, el flujo de caja libre y el rendimiento del capital invertido sí lo hacen.
Conclusión clave
En resumen, la historia de la inversión en IA está entrando en una nueva fase. La creación de modelos potentes y la implementación de chatbots impresionaron a los inversores durante la primera ola. La segunda ola exigirá pruebas de que la IA amplía los márgenes, eleva la productividad y genera un crecimiento mensurable de las ganancias.
Eso no significa problemas para los líderes de la IA como Nvidia o los hiperescaladores, cuyos ingresos siguen reflejando una fuerte demanda de infraestructura. Pero para las miles de empresas que gastan miles de millones para adoptar la IA, el foco de atención está cambiando. Los inversores deberían dedicar menos tiempo a preguntarse si la IA funciona y más tiempo a preguntarse si gana más de lo que cuesta.
En última instancia, las empresas que puedan responder a esa pregunta con resultados financieros concretos (no con demostraciones) probablemente produzcan la próxima generación de ganadores del mercado.
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