¿Fracasarán los negocios basados en Generative AI? Análisis y perspectivas

En los últimos años, la inteligencia artificial generativa, o genAI, ha capturado la atención tanto del público general como de la industria tecnológica. Desde modelos avanzados de lenguaje hasta herramientas que producen contenidos creativos, la promesa de la genAI ha sido revolucionaria. Sin embargo, a medida que la euforia inicial va dando paso a una evaluación más crítica, surge una interrogante crucial: ¿serán estos negocios sostenibles o están condenados a un rápido fracaso financiero y operativo? La ola de entusiasmo desencadenada por la inteligencia artificial generativa ha generado inversiones sin precedentes. Grandes firmas tecnológicas y startups emergentes han invertido miles de millones de dólares buscando capitalizar esta tecnología disruptiva. Sin embargo, una mirada más cercana revela una realidad menos optimista.

Según una encuesta realizada por IBM entre 2,000 CEOs, solo una cuarta parte de las iniciativas de inteligencia artificial ha logrado entregar el retorno de inversión esperado. Además, apenas un poco más de la mitad de los líderes empresariales considera que sus implementaciones en genAI han aportado un valor real que vaya más allá de la mera reducción de costos. Estos datos ponen sobre la mesa una reflexión profunda. La adopción de la genAI a menudo está impulsada por el temor a quedarse rezagado frente a la competencia, más que por un análisis riguroso del potencial de ganancia o de impacto en el negocio. La presión por actuar rápidamente, aunque se corra el riesgo de equivocarse, prevalece sobre una adopción pausada y analítica que priorice resultados sostenibles.

Si bien moverse rápido y romper paradigmas es parte del ADN tecnológico, el costo de hacerlo sin una estrategia clara puede ser muy alto. Un claro ejemplo de la dificultad para transformar la innovación en rentabilidad tangible es Microsoft con su producto Copilot. Después de una inversión multibillonaria, el uso activo semanal de esta herramienta ha permanecido esencialmente plano, mostrando poca adopción entre usuarios. Este estancamiento indica que integrar funciones basadas en genAI en múltiples productos no garantiza por sí solo un éxito comercial ni una ventaja competitiva sostenible. Incluso los líderes más enfocados, como el CEO de Microsoft Satya Nadella, reconocen la ausencia de una "aplicación asesina" para la inteligencia artificial que impulse una adopción masiva y rentable.

Hasta ahora, las expectativas de que genAI transforme radicalmente todos los sectores han chocado con realidades operativas complicadas y costos de ejecución exorbitantes. Uno de los problemas más acuciantes es el elevado costo operativo que requieren los modelos de inteligencia artificial generativa. OpenAI, uno de los nombres más relevantes en el espacio, gastó alrededor de 9,000 millones de dólares en 2024 para generar aproximadamente 4,000 millones en ingresos. Esta disparidad evidencia que incluso las compañías más exitosas pierden dinero con cada cliente que pagan. Esa dinámica revela la dificultad de escalar modelos complejos y la necesidad de encontrar un equilibrio entre inversión en computación intensiva y generación de ingresos efectivos.

El modelo de negocio basado en genAI genera además gastos continuos por infraestructura, mantenimiento y actualización, con pocas garantías de que el aumento de usuarios mejore el margen de beneficio rápidamente. Este aspecto financiero pone de manifiesto la fragilidad del ecosistema actual, donde muchas startups y empresas emergentes dependen de continuas rondas de financiamiento para sostener sus operaciones. No obstante, en medio de este panorama sombrío, existen ejemplos que aportan una luz de esperanza. Empresas como Tempus AI, que aplican inteligencia artificial generativa en áreas específicas, como la medicina de precisión, han reportado un crecimiento significativo en ingresos. Este éxito radica en centrar la propuesta de valor en un caso de negocio claro y tangible, donde la tecnología actúa como una herramienta para solucionar problemas concretos y generar beneficios medibles.

La lección que deja Tempus y otras compañías similares es contundente: el futuro de la genAI dependerá menos de su capacidad para generar hype y más de la adaptación efectiva a necesidades específicas del mercado. La personalización, la especialización y la alineación con objetivos claros pueden ser la clave para superar las barreras que ahora enfrentan la mayoría de las empresas genAI. Mientras tanto, gigantes como Nvidia prosperan porque su modelo de negocio no está orientado a vender genAI como producto final a consumidores o empresas, sino a suministrar la infraestructura necesaria para que otros desarrolladores y empresas puedan construir sobre la inteligencia artificial. Esta distinción resalta la fragilidad del modelo directo de oferta genAI y posiciona a los proveedores de hardware y servicios esenciales en una posición más ventajosa. En un contexto donde la inversión en empresas como OpenAI y Anthropic continúa atrayendo miles de millones de dólares, la sostenibilidad financiera de estas firmas depende en gran medida de la paciencia y confianza de los inversionistas.

Sin embargo, la historia de la tecnología muestra que los mercados no son eternos, y las burbujas especulativas suelen estallar. El paralelismo con la burbuja dot-com de finales de los años 90 y principios de los 2000 es inevitable y ofrece una advertencia clara sobre los riesgos de sobrevaloración sin fundamentos sólidos. El panorama actual exige a los empresarios, inversionistas y responsables de tomar decisiones un análisis meticuloso y despojado del ruido publicitario que rodea a la inteligencia artificial generativa. Más allá de la fascinación tecnológica, es imprescindible evaluar los márgenes de negocio, la escalabilidad de las soluciones y la adopción real por parte del cliente final. El futuro de los negocios basados en genAI probablemente dependerá de su capacidad para trascender los modelos genéricos y convertir la innovación en soluciones específicas que resuelvan problemas reales y concretos.

La rentabilidad llegará cuando la tecnología se emplee inteligentemente, con un enfoque claro en la creación de valor sostenible y con costos operativos controlados. En conclusión, la pregunta sobre si los negocios genAI caerán en la ruina financiera no tiene una respuesta única ni definitiva en este momento. Mientras algunas compañías enfrentan serias dificultades para justificar sus costos y atraer usuarios activos, otras demuestran que es posible cuadrar la ecuación financiera con foco, estrategia y especialización. El desafío estará en que el mercado aprenda a distinguir entre la novedad pasajera y las soluciones de largo plazo, que aporten valor real a la economía digital y a la sociedad en general.