Los indicadores históricos, la IA y las dudas sobre una posible burbuja financiera

Sam Altman, la cabeza de Chat GPT

Foto: Getty Images

Por: Sajal Singh, board of Advisor IE University* (Liderazgo)

La valoración de OpenAI subió por encima de los 100.000 millones de dólares en agosto de 2024, a pesar de los informes que señalaban gastos de 8500 millones de dólares en personal y el entrenamiento de la IA, y de las estimaciones que apuntaban a pérdidas de 5000 millones de dólares. Los veteranos del mercado encuentran paralelismos desagradables con la euforia de la burbuja de las puntocoms. Además, no deja de entrar capital en la inteligencia artificial, lo que está provocando que tanto las rondas de financiación privada como las cotizaciones bursátiles estén alcanzando máximos históricos. Todo un fenómeno que plantea una cuestión clave para inversores y analistas del mercado: ¿estamos siendo testigos de una verdadera revolución tecnológica o de otra burbuja especulativa que terminará explotando?

Para determinar si el mercado actual de la IA presenta las características clásicas de una burbuja, podemos apoyarnos en un marco global basado en precedentes históricos. El análisis minucioso de los indicadores de precios y de comportamiento nos permite ir un paso más allá de las observaciones simplistas sobre el aumento de las valoraciones y evaluar si el entusiasmo por la IA se fundamenta en una innovación sostenible o en un exceso especulativo.

Una burbuja especulativa no se identifica únicamente con una subida de los precios. Según el Fondo Monetario Internacional (FMI), una burbuja representa una desviación de los precios de mercado respecto a los valores fundamentales, impulsada principalmente por un comportamiento insostenible de los inversores. Esto sucede cuando los precios superan de forma desmesurada los que estarían justificados por los fundamentos económicos subyacentes. Joseph Stiglitz afirma que una burbuja tiene lugar cuando «el motivo por el que el precio es elevado hoy es únicamente porque los inversores creen que el precio de venta será elevado mañana, aunque los factores “fundamentales” no justifiquen dicho precio». En esencia, la detección de las burbujas depende del reconocimiento de esta desconexión entre los precios de mercado y el valor subyacente.

Por lo general, las burbujas implican un ciclo de especulación que se retroalimenta, en el cual el aumento de los precios alimenta expectativas de nuevos incrementos y atrae a más compradores, que básicamente están más interesados en los beneficios de la compraventa que en la utilidad intrínseca del activo o en su capacidad de generar ganancias. Este bucle se va acelerando hasta que finalmente las condiciones del mercado fuerzan una corrección. Como explica Robert Shiller en Exuberancia irracional, las burbujas especulativas suelen estar motivadas por círculos viciosos psicológicos, en los que el aumento de los precios aviva el optimismo y las posteriores subidas de los precios.

En el contexto de tecnologías transformadoras como la IA, la determinación de los valores fundamentales se complica porque sus repercusiones en el futuro son inciertas. Requiere, pues, un enfoque multifactorial que analice tanto las tendencias de los precios como los indicadores de comportamiento.

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El enfoque del FMI para la identificación de burbujas implica analizar indicadores de precios, pero también de otros aspectos. Este marco de «dos pilares» aporta una metodología completa y sistemática para la detección de burbujas que no se queda en la superficie a la hora de determinar la dinámica subyacente de los excesos del mercado.

El pilar de los precios se ocupa de señalar las primas de riesgo que están por debajo de sus medias históricas y las valoraciones que se desvían considerablemente de los fundamentos de las empresas. Para esta tarea, contamos con algunos parámetros clave:

• La ratio precio/beneficios ajustada al ciclo de Shiller mide los precios de las acciones frente a los resultados empresariales medios en diez años. Según los datos históricos, cuando es mayor de 30, los mercados normalmente se encuentran en una situación de burbuja. Antes de la Gran Depresión y de la crisis de las puntocoms de la primera década del siglo, alcanzó niveles extremos, señal de sobrevaloración.
• La Q de Tobin proporciona otra perspectiva de la valoración, al comparar el valor de mercado de una empresa con el coste de reposición de sus activos. Los valores muy superiores a 1 indican precios especulativos, en lugar de una evaluación racional del valor fundamental.

La proporción de activos financieros de las economías familiares que están invertidos en acciones también señala posibles burbujas. Cuando este porcentaje se acerca a máximos históricos (por encima del 30 %), suele indicar una excesiva participación de los inversores minoristas, una característica clásica de las burbujas.

La sustitución de los parámetros financieros tradicionales por otros eventualmente defectuosos también es una señal de alarma. En las burbujas, los inversores suelen renunciar a parámetros bien establecidos, como la ratio precio/beneficios, en favor de indicadores novedosos que justifican las valoraciones más elevadas.

Pese al enorme valor de los indicadores de precios, a menudo son los indicadores basados en otros criterios los que proporcionan señales de alerta temprana respecto a la formación de burbujas. Entre ellos destacan las pautas de emisión, como el aumento de las ofertas públicas iniciales y en el mercado secundario, que suelen acompañar a las burbujas, ya que las empresas se apresuran a sacar partido del estado de ánimo favorable del mercado. Cuando los volúmenes de operaciones superan las medias históricas, indican una mayor actividad especulativa, a diferencia de las estrategias de inversión fundamentales. En las burbujas, las operaciones se alejan cada vez más de los fundamentos económicos. Los flujos de fondos hacia el sector posiblemente «inflado», sobre todo de inversores minoristas, suelen acelerarse drásticamente durante la formación de la burbuja, ya que el miedo a estar perdiéndose algo fomenta las decisiones de asignación.

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Las estimaciones de la rentabilidad, basadas en encuestas, tienden a ser cada vez más optimistas durante las burbujas, lo que refleja el círculo vicioso psicológico, en el que los aumentos de precios pasados conforman las expectativas de ganancias futuras. Las lagunas legales y un trabajo de supervisión limitado muchas veces permiten los excesos especulativos. Así, los periodos de burbujas se caracterizan normalmente por marcos reguladores inadecuados que no tratan los riesgos emergentes.

El análisis de las burbujas pasadas revela patrones que se repiten en diferentes épocas y clases de activos. El análisis histórico nos brinda el contexto fundamental para evaluar si el mercado actual de la IA refleja una dinámica similar. Contrariamente a la percepción popular, las burbujas suelen desarrollarse en periodos prolongados. El análisis histórico demuestra que las burbujas más relevantes duraron alrededor de seis años, no solo unos meses. Este desarrollo gradual puede dificultar su detección en tiempo real. La trayectoria de los precios sigue una evolución característica: mientras que el movimiento ascendente puede durar años, la caída posterior suele producirse mucho más rápido. Como se observa en los ejemplos históricos, «el camino hacia abajo es más rápido que el camino hacia arriba»; patrón que se ha mantenido sistemáticamente en los diferentes episodios de burbujas.

Las revoluciones tecnológicas a lo largo de la historia han seguido una secuencia predecible de burbuja. Las grandes innovaciones, desde el ferrocarril en el siglo XIX hasta internet en la década de los noventa del siglo pasado, dan lugar a comportamientos de mercado similares.

En primer lugar, surge un verdadero avance tecnológico con potencial transformador. La importancia de la innovación goza de reconocimiento en todo el mundo y genera un entusiasmo legítimo por las futuras repercusiones económicas. Más adelante, el capital inunda el sector cuando los inversores se dan cuenta del potencial de la tecnología para «cambiar el mundo». Esta afluencia de inversiones acelera el desarrollo, pero también conduce a valoraciones fuera de los niveles razonables. Los excesos especulativos se suceden a medida que las decisiones de inversión se alejan cada vez más del análisis fundamental. La atención pasa de centrarse en la utilidad real de la tecnología a hacerlo en el impulso de los precios y los beneficios de la compraventa. Por último, se produce un desplome estrepitoso cuando el mercado ya no puede justificar la desconexión entre precios y fundamentos.

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Las tecnologías verdaderamente revolucionarias también experimentan importantes correcciones en el mercado antes de seguir tendencias de crecimiento sostenibles. Como señala Jeremy Grantham en relación con las revoluciones tecnológicas pasadas: «Todas las nuevas tecnologías importantes han estado rodeadas por una burbuja. Era evidente que iban a cambiar la vida de todos, y así fue. Para que se viera con claridad, todo el mundo podía invertir su dinero en ellas, porque sabían que iba a cambiar el mundo».

Una vez establecido el marco de identificación de las burbujas, podemos aplicar estos criterios para evaluar si el mercado actual de la IA presenta estas características. Los indicadores de precios suscitan preocupaciones inmediatas. Las valoraciones actuales de la IA muestran signos de una posible sobredimensión. Las cotizaciones de varias empresas asociadas estrechamente con la IA han experimentado aumentos espectaculares, que recuerdan secuencias de burbujas anteriores. El ejemplo más llamativo es el gasto que comunicó OpenAI de 8500 millones de dólares en personal y entrenamiento de la IA en julio de 2024, que posiblemente conllevaría una pérdida de 5000 millones de dólares; aun así, los inversores valoraron la empresa en más de 100.000 millones de dólares en el mercado secundario en agosto de 2024.

Todavía es más revelador el cambio de los parámetros de valoración tradicionales a los indicadores específicos de la IA como reflejo del comportamiento clásico de las burbujas. En lugar de las mediciones financieras convencionales, como el rendimiento de la inversión o la ratio precio/beneficios, las empresas de IA se valoran cada vez más en función de valores técnicos, como los parámetros del modelo, las estrellas de GitHub y la comparación de resultados de la IA. Los patrones históricos apuntan a que esta sustitución de los parámetros financieros tradicionales por indicadores tecnológicos específicos ha marcado el comienzo de las burbujas anteriores.

Las pruebas de comportamiento confirman estas inquietudes. El análisis de indicadores basados en otros criterios revela más señales de advertencia de una burbuja. En el conjunto del sector de la IA, los patrones de inversión demuestran una aceleración de las entradas de capital, a pesar de la incertidumbre sobre los plazos de rentabilidad. El entusiasmo por la capacidad de la IA ha atraído una financiación masiva incluso a empresas con vías de monetización poco claras. El seguimiento mediático y la conversación pública reflejan cada vez más un entusiasmo especulativo, en lugar de una evaluación equilibrada. La narrativa en torno a la IA ha derivado en expectativas transformadoras y se resta importancia a las dificultades relacionadas con su implantación y su rentabilidad.

Los últimos acontecimientos refuerzan aún más la preocupación por los excesos especulativos. En Estados Unidos, los nuevos aranceles a los productos chinos están afectando a las cadenas de suministro de la IA y aumentando las tensiones económicas. China, entretanto, ha anunciado que impondrá la formación en IA en todos los centros de educación primaria y secundaria a partir de septiembre de 2025. Y, más recientemente, Trump firmó una orden ejecutiva con el objetivo de ampliar la formación en IA en los colegios estadounidenses. Históricamente, como observó Shiller, las grandes intervenciones y la imposición de mandatos públicos normalmente han coincidido con las últimas fases de las burbujas tecnológicas, cuando el entusiasmo empieza a superar a los fundamentos. En contraposición, Europa ha avanzado hacia una regulación más estricta que, mediante su ley de IA, promueve la transparencia y la gestión de riesgos, en lugar de una expansión agresiva.

Ahora bien, existen diferencias importantes. Al contrario que lo que ocurrió en la burbuja de las puntocoms, muchas de las empresas líderes en IA cuentan con fuentes de ingresos sólidas y modelos de negocio consolidados al margen de sus iniciativas de IA. Empresas como Microsoft, Google y Amazon están financiando el desarrollo de la IA por medio de sus actividades empresariales principales, que son rentables, en lugar de depender mayoritariamente de capital especulativo.

Para determinar si la IA representa realmente una burbuja, debemos comparar las condiciones actuales del mercado con los ejemplos históricos. Los paralelismos son sorprendentes, pero están incompletos. Al analizar las similitudes, el mercado de la IA comparte varias características con las burbujas anteriores: una tecnología de base disruptiva con verdadero potencial transformador que es un reflejo de tecnologías revolucionarias anteriores, como el ferrocarril e internet. La especulación que supera la realidad actual, en un contexto de niveles de inversión que sobrepasan las capacidades tecnológicas reales y los modelos empresariales probados, se asemeja a periodos anteriores de burbujas. Los nuevos métodos de valoración, que sustituyen a los parámetros tradicionales, siguen los comportamientos clásicos de las burbujas, ya que los inversores se centran en las referencias técnicas, en lugar de en los fundamentos financieros. Estos aspectos coincidentes sugieren la posibilidad de que se produzcan correcciones de mercado similares a las que ocurrieron tras las anteriores revoluciones tecnológicas.

Sin embargo, existen diferencias esenciales que distinguen el panorama actual de la IA de las burbujas históricas. Las bases del progreso de la IA difieren de las de burbujas anteriores. Los principales actores que están fomentando el desarrollo de la IA son empresas tecnológicas consolidadas con fuentes de ingresos diversificadas y reservas de efectivo sustanciales, a diferencia de la burbuja de las puntocoms, que estuvo controlada por empresas emergentes.

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La integración en el mercado de las tecnologías de IA se está produciendo en múltiples sectores a la vez, lo que tiene consecuencias económicas más generales que las de algunas burbujas tecnológicas anteriores.

Los ecosistemas de investigación y desarrollo que respaldan la IA son más sólidos y diversos que en periodos anteriores de burbujas y cuentan con importantes contribuciones de instituciones académicas, comunidades de código abierto y empresas consolidadas, en lugar de empresas emergentes respaldadas principalmente por empresas de capital riesgo. Estas diferencias estructurales sugieren una solidez posiblemente mayor ante un desplome total del sector.

Las pruebas apuntan a una situación más compleja que una simple respuesta de sí o no respecto a una burbuja de IA. El mercado de la IA presenta varios indicadores clásicos de burbuja, sobre todo, en su dinámica de precios y de narrativa. El rápido aumento de las valoraciones, la sustitución de los parámetros financieros tradicionales por indicadores tecnológicos específicos y el entusiasmo generalizado, a pesar de que los plazos de rentabilidad sean inciertos, coinciden con los patrones históricos de las burbujas.

No obstante, el ecosistema de la IA también demuestra puntos fuertes fundamentales que lo diferencian de los escenarios clásicos de las burbujas. La amplia integración de la tecnología en diversos sectores, el respaldo de empresas rentables consolidadas y un ecosistema robusto de investigación apuntan a unos fundamentos más sostenibles que los observados en algunas de las burbujas anteriores. Más que una burbuja de la IA que afecte a todo el mercado es posible que estemos presenciando un fenómeno más segmentado, según el cual determinados aspectos del ecosistema de la IA (en particular, las empresas emergentes especulativas y las empresas sin vías claras de monetización) presentan las características de una burbuja, mientras que otros tienen una base más sólida.

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De este modo, aunque el mercado de la IA muestra varias señales de advertencia de una burbuja, la situación exige una interpretación matizada en lugar de una clasificación binaria. Esto obliga a los inversores a ser cautelosos a la hora de apostar por inversiones en IA con valoraciones extremas desvinculadas de modelos de ingresos claros.

Los patrones históricos indican que las tecnologías transformadoras también experimentan correcciones significativas antes de generar un crecimiento sostenible. Como ha señalado Jeremy Grantham en relación con la burbuja de las puntocoms, Amazon «subió durante un par de años, entre doce y catorce veces, y después, cuando el mercado se hundió, perdió un espectacular 92 %», aunque finalmente se erigió en una empresa líder. Esta perspectiva histórica aconseja una inversión selectiva en empresas con fundamentos sólidos, en lugar de una retirada generalizada del sector.

Para los responsables políticos, el análisis subraya la importancia de establecer una supervisión reguladora adecuada para el desarrollo y la aplicación de la IA. Las burbujas históricas normalmente han coincidido con lagunas legales, por lo que la determinación de directrices equilibradas, que fomenten la innovación y limiten al mismo tiempo la especulación excesiva, podría contribuir a moderar los ciclos de auge y caída. Unos marcos reguladores proactivos evitarían los aspectos más dañinos de la formación de burbujas, al tiempo que permitirían el avance tecnológico continuo necesario.

El enfoque más prudente consiste en reconocer que la IA representa una tecnología genuinamente transformadora sin dejar de prestar atención a los indicadores específicos de las burbujas en los segmentos del mercado. Mediante el seguimiento de los indicadores de precios y de comportamiento, las partes interesadas pueden abrirse camino en el cambiante panorama de la IA desde una perspectiva prudente con conocimiento de causa, en lugar de hacerlo desde un entusiasmo desenfrenado o un escepticismo excesivo. Al final, probablemente el desenlace no sea un desplome uniforme, sino una corrección segmentada que separe la innovación sostenible del exceso especulativo.

*Artículo publicado originalmente en inglés en IE INSIGHTS, el portal de conocimiento de IE UNIVERSITY https://www.ie.edu/insights/articles/ai-bubble-signals-from-history/ . Su republicación fue autoriza por la organización académica. Título original: "Indicadores históricos de una burbuja en la inteligencia artificial". El título actual fue propuesto por la sección de Emprendimiento y Liderazgo de El Espectador.

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