Inteligencia artificial bajo presión: el mercado exige rentabilidad real
Mencionar 'inteligencia artificial' fue, durante casi tres años, garantía suficiente para impulsar el valor de cualquier acción tecnológica. Ese consenso se está erosionando. Octubre marcó un punto de inflexión: las empresas del Nasdaq 100 perdieron más de dos billones de dólares en valor de mercado a lo largo del mes, cerrando el índice un 7.8% por debajo de su máximo histórico. En una sola jornada, Alphabet registró una caída de aproximadamente 500 mil millones de dólares. Una cifra que, en términos de escala, es comparable al tamaño total de la economía mexicana.
El patrón de la caída revela algo más específico que una corrección generalizada. El impacto se concentró en empresas especializadas en procesamiento tecnológico cuyos resultados trimestrales no lograron justificar las inversiones comprometidas. Este año, las grandes compañías tecnológicas destinarán cerca de 750 mil millones de dólares al desarrollo de infraestructura de IA, gran parte financiada mediante deuda. Frente a ese volumen de capital comprometido, los inversionistas han comenzado a exigir evidencia de retorno. Los datos del PIB estadounidense del tercer trimestre ofrecen una lectura ambigua: la economía creció 2.1% anualizado, y la inversión en equipos de procesamiento de información —computadoras y servidores— se expandió un 37.4%, contribuyendo cerca de un tercio del crecimiento trimestral. La apuesta tecnológica sostiene el ciclo económico, pero aún no demuestra rentabilidad propia.
Una prueba de mercado determinante se aproxima: Anthropic, desarrolladora del modelo Claude, presentó su prospecto para una Oferta Pública Inicial en el Nasdaq buscando recaudar aproximadamente 100 mil millones de dólares, con una valuación estimada de entre 1.5 y dos billones. El propio documento admite que la compañía nunca ha sido rentable. La reacción del mercado a esa colocación funcionará como termómetro de la paciencia inversora. Para México, el escenario tiene implicaciones directas: entre enero y septiembre, las exportaciones mexicanas superaron los 627 mil millones de dólares, un incremento del 30.4% interanual impulsado en parte por equipos de cómputo destinados a centros de datos estadounidenses. Si las grandes tecnológicas moderan su gasto en infraestructura, esa cadena de valor se contraería. Firmas financieras ya anticipan una reducción gradual del impacto de la IA en el PIB de Estados Unidos. El mercado no ha abandonado la tesis de largo plazo, pero ha transitado del entusiasmo especulativo a la exigencia de resultados. En esa transición, los modelos de negocio que demuestren aplicaciones con retorno medible tendrán ventaja estructural sobre los que sigan operando bajo la lógica del crecimiento a cualquier costo.
