La mayoría de las empresas que usan IA están «quemando dinero», dice Matthew Prince
Las afirmaciones de que la mayoría de las empresas están «quemando dinero» con el gasto en IA han desatado un debate sobre si las inversiones actuales son hype desperdiciado o una apuesta racional por una posible rentabilidad enorme. Los comentaristas señalan que muchas empresas están añadiendo IA a sus productos por motivos de marketing o por mandatos vagos de «usar IA», en eco de burbujas pasadas como blockchain y el metaverso, mientras que otros apuntan a ganancias concretas de productividad con herramientas como asistentes de código y automatización de atención al cliente. Varios argumentan que, aunque la mayoría de los proyectos fracasen, tratar la IA como I+D de alto riesgo puede seguir estando justificado, siempre que los pocos éxitos ofrezcan retornos desproporcionados.
Calidad del artículo y del titular
- Muchos comentaristas dicen que el artículo es superficial o clickbait: una afirmación contundente, casi sin contexto, razonamiento ni ejemplos.
- Algunos señalan que básicamente encadena un par de citas sin análisis ni conclusiones reales.
La IA como hype, marketing y palabra de moda
- Se percibe con fuerza que muchas empresas parten de «debemos usar IA» y luego buscan un problema.
- A menudo se ve la IA como una etiqueta de marketing para funciones triviales o técnicas existentes, similar a olas pasadas (blockchain, metaverso, palabras de moda B2B).
- Algunos usuarios rebajan conscientemente productos que pegan «IA» a todo; otros sostienen que es racional seguir la tendencia porque clientes e inversores lo exigen.
I+D, valor esperado y enfoque de apuesta
- Varios comentarios enmarcan el gasto en IA como I+D o apuestas de alto riesgo: se aceptan muchos fracasos si solo unos pocos aciertos tienen un gran retorno.
- Debate sobre si las apuestas de alta rentabilidad y baja probabilidad tienen sentido para empresas individuales o solo a nivel de cartera o de sector.
- Algunos argumentan que las grandes corporaciones pueden tratar los proyectos de IA como «apuestas» diversificadas entre muchas iniciativas.
Innovación disruptiva frente a innovación de mantenimiento
- Una línea de argumento: la IA actual es sobre todo una tecnología de mantenimiento que mejora casos de uso existentes, favoreciendo a los incumbentes con datos y capital.
- Otros responden que futuras aplicaciones agénticas y robóticas podrían ser realmente disruptivas, pero esto sigue siendo especulativo.
Casos de uso reales frente al escepticismo del «loro estocástico»
- Usos productivos reportados: asistencia de código (p. ej., Copilot), textos de marketing, resumen de textos, preguntas y respuestas, prompts creativos, automatización interna y RAG.
- Algunos dicen que los modelos generativos ya aumentan la productividad de forma significativa y sustituyen ciertos puestos.
- Otros insisten en que los modelos actuales «no resuelven nada», comparando el momento con la burbuja cripto; los defensores replican con mejoras concretas en su propia productividad.
Trabajo, empleo y oficios
- Se discute que la IA está afectando al trabajo creativo y del conocimiento más rápido que a los oficios manuales, en contra de narrativas anteriores sobre automatización.
- Algunos esperan un desplazamiento generalizado en contabilidad, marketing y otros campos de cuello blanco; otros señalan restricciones legales, de responsabilidad y de licencias.
Coste, infraestructura y comoditización
- Entrenar y ejecutar modelos competitivos se percibe como extremadamente caro y rápidamente comoditizado, con funciones copiadas con rapidez.
- Los modelos de código abierto están mejorando y abaratándose, lo que presiona a los proveedores comerciales.
Startups, VC y «quemar dinero»
- Varios comentarios dicen que «quemar dinero» describe a la mayoría de las startups respaldadas por VC, no solo a la IA.
- Historias de gasto ostentoso, retiros de empresa y beneficios en compañías no rentables respaldan la idea de que el despilfarro impulsado por el hype es común en todos los ciclos.