En la última década, la inteligencia artificial (IA) ha capturado la imaginación del público, los inversionistas y los medios de comunicación. El auge de tecnologías como los modelos generativos ha generado una ola de entusiasmo y expectativas sobre una revolución inminente que cambiará el mundo tal como lo conocemos. Sin embargo, detrás del brillo y la publicidad constante, se esconde una realidad mucho más compleja y, en muchos aspectos, preocupante. Es esencial hacer un 'reality check' para comprender el verdadero estado de la IA hoy, sus desafíos económicos y técnicos, y las perspectivas reales que esta tecnología ofrece a corto y mediano plazo. El fenómeno mediático que rodea a OpenAI y su oferta, especialmente con ChatGPT y sus derivados, ha generado un boom del que pocos actores tecnológicos pueden presumir.
Con un supuesto crecimiento vertiginoso en usuarios y en ingresos, el ecosistema parece impregnado de optimismo desmedido. Sin embargo, un análisis detallado revela inconsistencias importantes entre las proyecciones millonarias que se publican y la realidad operativa y financiera de la empresa y la industria. Las predicciones que indican que OpenAI alcanzará ingresos de 125 mil millones de dólares en 2029, impulsados principalmente por productos aún no concretados ni comercializables, resultan poco creíbles desde una perspectiva pragmática. La base de estas cifras se apoya, en buena medida, en acuerdos con pocos clientes – como el de SoftBank – y en una extrapolación lineal y muy optimista del crecimiento experimentado en los últimos años, ignorando factores cruciales como los costos operativos exorbitantes. El costo de operar modelos de lenguaje a gran escala es uno de los principales problemas estructurales que enfrenta la industria.
Con costos de inferencia que se proyectan triplicar en el año actual, llegando a sumar miles de millones de dólares, la rentabilidad de estas tecnologías es profundamente cuestionable. La narrativa común que plantea que los costos disminuirán rápidamente no se refleja en la realidad financiera de compañías como OpenAI y sus competidores, que continúan reportando gastos gigantescos y pérdidas significativas. Otro aspecto que merece atención es la falacia de la expansión ilimitada de la base de usuarios como indicador de éxito económico. Las cifras que se manejan para la cantidad de usuarios activos semanalmente – que a veces saltan de 500 a 800 millones en cuestión de semanas – carecen de coherencia y credibilidad. Esto sugiere una sobreestimación o incluso un manejo engañoso de los datos para alimentar la narrativa de un crecimiento espectacular y sostenido.
En contraposición a este panorama, es importante reconocer que la IA ha llenado un vacío dejado por la pérdida de calidad en productos tradicionales, como Google Search. La búsqueda en internet, que debería ser una herramienta ágil y precisa, se ha diluido en funciones pensadas más para maximizar ingresos publicitarios que para ofrecer valor real al usuario. En este contexto, ChatGPT y herramientas similares han ganado popularidad gracias a su capacidad de interpretar y generar respuestas de manera conversacional, aunque esto no implica que sean soluciones completas o superiores en todos los aspectos. Sin embargo, esta popularidad debe entenderse más como un fenómeno de curiosidad y de marketing masivo que como un reflejo de utilidades reales o de una industria sólida. La dependencia de una cobertura mediática constante, junto con la incapacidad de monetizar efectivamente la masiva base de usuarios gratuitos, muestra la fragilidad del modelo actual.
Más allá del aspecto financiero, la cuestión del avance hacia una inteligencia artificial general (AGI) sigue siendo objeto de especulación y debate. A pesar de los discursos optimistas de ciertos líderes y reporteros, no existen evidencias concretas de avances significativos hacia sistemas autónomos verdaderamente versátiles o conscientes. Las investigaciones y productos actuales distan mucho de ser soluciones completas, presentando limitaciones técnicas severas, como la generación de información errónea (alucinaciones), falta de contexto profundo, y altos requerimientos energéticos. La discusión sobre "conciencia" en sistemas de IA, o la llamada "IA welfare" — preocupación por el bienestar de inteligencias artificiales hipotéticamente conscientes — es, en muchos casos, un ejercicio más de marketing y de difusión que de ciencia rigurosa. Utilizar estos conceptos capciosos como argumento para justificar la inversión o la atención mediática puede ser contraproducente, creando expectativas falsas e incluso distrayendo de los problemas reales que enfrenta esta tecnología.
El entusiasmo desenfrenado ha generado también tensiones en el mercado de infraestructura tecnológica, donde las grandes empresas dedicadas al cómputo en la nube han empezado a frenar sus inversiones y reducir la demanda en datacenters. Esta moderación sugiere que la explosión de crecimiento en esta área podría estar tocando techo, generando un posible estancamiento que afectará a toda la cadena de valor de la IA. Mientras algunas firmas como Amazon y Microsoft reportan ingresos considerables de servicios ligados a la IA, esos números representan apenas una fracción del gasto total en infraestructura, lo que pone en duda la sostenibilidad y el verdadero impacto económico de la IA en el corto plazo. La reducción en ritmo de inversiones y la desaceleración en la adquisición de capacidad son indicadores que los inversores y analistas no pueden obviar. Entonces, ¿cómo explicamos este fenómeno? Más allá del impacto tecnológico, estamos asistiendo a una burbuja impulsada por narrativas simplistas, la presión mediática y la búsqueda desesperada por encontrar el "próximo gran motor de crecimiento" en un sector tecnológico que enfrenta un estancamiento prolongado.
La realidad es que gran parte del progreso en IA es incremental, con muchos desafíos aún sin resolver, tanto técnicos como éticos y económicos. La presión para mostrar avances rápidos ha llevado a que muchas compañías prioricen la publicidad y las promesas por encima de resultados tangibles y sostenibles. Esta situación genera riesgos importantes, incluidos el despilfarro de capital, la desinformación y la desilusión eventual cuando las expectativas no se cumplan. Los usuarios y consumidores deben mantener una mirada crítica y bien informada, entendiendo que, aunque la IA ofrece herramientas potentes y nuevas posibilidades, estas aún están lejos de transformar radicalmente nuestras vidas o nuestras economías en el tiempo inmediato. Por otro lado, los responsables de las políticas públicas, innovadores y medios de comunicación tienen la responsabilidad de fomentar un diálogo honesto y basado en hechos que permita medir con precisión los avances y desafíos.
