Los inversores apuestan por el caos provocado por IA, pero la historia sugiere lo contrario

Pero cuando su director ejecutivo, Gary Atkinson, declaró en un comunicado de prensa de febrero que su software de IA podría erradicar los viajes innecesarios que representan el 30 por ciento de los recorridos de la industria mundial del transporte por carretera, las acciones del sector del transporte de Estados Unidos se desplomaron.

Anthropic

Pero 2026 se perfila como el año en que esas preocupaciones se extenderán más ampliamente. Un catalizador fue la noticia de que la compañía de IA Anthropic había reorientado su agente de programación de software para que realizara una amplia gama de tareas administrativas, lo que provocó una pérdida de US$830 mil millones en las acciones de software en el transcurso de una sola semana.

De repente, si les creyéramos a los defensores de la IA, ésta podría aparecer en casi cualquier lugar y asumir tareas que antes requerían la intervención de un humano. Algunos inversionistas impulsivos han reaccionado vendiendo a la primera señal de una nota de prensa.

Otro de estos episodios de turbulencia se produjo después de que Altruist, una compañía privada que vende servicios a asesores de inversión, anunció en febrero que había lanzado una herramienta de planificación fiscal impulsada por IA.

El director ejecutivo de Altruist, Jason Wenk, estaba de vacaciones en México y acababa de terminar su carrera matutina por la playa cuando su teléfono se iluminó con mensajes de texto. “Al principio, pensé que debía ser algún tipo de broma cruel”, dice.

Pero, al ver cómo se desplomaban las acciones de compañías de gestión patrimonial como Charles Schwab, se dio cuenta de la realidad: “¡Caramba! El mercado realmente está reaccionando de manera bastante agresiva”.

La reacción brusca era sintomática de preocupaciones más amplias de que la IA pudiera estar a punto de automatizar servicios y categorías de trabajo enteras que les dan ganancias constantes a las compañías e ingresos sólidos a sus trabajadores. “La gente se está dando cuenta de que, colectivamente, muchas de las cosas por las que antes había que pagar mucho dinero, ya no habrá que pagar tanto”, dice Wenk.

El alcance y la forma en que se sentirá el impacto son cuestiones que a muchos ejecutivos de empresas, al igual que a los inversionistas, les resulta difícil comprender. La IA generativa, una tecnología de uso general como las computadoras personales o Internet, puede aplicarse teóricamente a una amplia gama de problemas.

Lo más obvio es que podría reemplazar la capacidad intelectual humana en campos como la investigación jurídica. Pero es probable que los efectos se sientan mucho más allá, en cualquier industria donde la capacidad de recopilar y manipular grandes cantidades de datos pueda aportar una ventaja competitiva.

Amazon-IA

El fundador de Amazon, Jeff Bezos, por ejemplo, está recaudando un gran fondo de inversión para comprar compañías manufactureras, con la esperanza de poder reestructurarlas con tecnología de su empresa de IA, Project Prometheus, y adelantarse a otros fabricantes más lentos en adaptarse.

En el mundo de la tecnología, todo este debate sobre la disrupción ha reavivado recuerdos de la década de 1990, cuando las empresas startup que se subieron a la primera ola de Internet eran consideradas como una amenaza inminente para muchos negocios establecidos y el temor a ser víctima del auge de las puntocom era generalizado.

La IA generativa, por su naturaleza, podría ser aún más disruptiva. Pero la experiencia de la revolución digital anterior aún podría ser instructiva.

Muchos de los ágiles pioneros de aquella época, libres del lastre de las formas de trabajo existentes, se quedaron sin dinero antes de que el mercado en general adoptara sus innovaciones, mientras que un pequeño número llegó a convertirse en las corporaciones más grandes de la historia. Muchos de los epitafios escritos para los supuestos dinosaurios de la época resultaron prematuros.

A pesar de todos los movimientos frenéticos del mercado en los últimos meses, los ganadores y perdedores de esta era de disrupción tecnológica podrían ser igual de difíciles de predecir.

Rebecca Lynn, quien a finales de la década de 1990 era ejecutiva de NextCard, la primera compañía de tarjetas de crédito en línea, describe el surgimiento de Internet como “un nuevo canal de distribución” que les permitió a las empresas startup abrirse paso en mercados de los que antes estaban excluidas.

Pero la IA “nos ha dado una forma de resolver problemas que queríamos resolver desde hace mucho tiempo, y la tecnología no existía”, añade Lynn, quien ahora es directora general de la firma de capital de riesgo de Silicon Valley Canvas Prime.

El director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, por ejemplo, causó un gran revuelo en el mundo de la publicidad en 2024 cuando dijo que “el 95 por ciento de las tareas para las que los especialistas en marketing recurren hoy a agencias, estrategas y profesionales creativos podrán ser realizadas por la IA de manera fácil, casi instantánea y prácticamente sin costo alguno”.

Sin embargo, el hecho de que una nueva tecnología pueda, en teoría, asumir muchos de los trabajos que actualmente realizan las personas no significa que lo vaya a hacer. El mundo real es obstinadamente resistente al cambio, ya sea porque los intereses creados y los hábitos culturales hacen que las estructuras de mercado tarden en adaptarse, porque la regulación se interpone en el camino o porque los sistemas necesarios para respaldar un cambio más amplio en toda una economía tardan en desarrollarse.

La burbuja de las puntocom estalló rápidamente cuando la mayoría de las empresas startup se quedaron sin liquidez y se enfrentaron a la realidad de que aún no existía un mercado importante para sus servicios. “Claramente hubo menos disrupción de lo que se anticipaba y tomó más tiempo para que se produjera la disrupción”, dice Bill Janeway, vicepresidente de la firma de inversiones Warburg Pincus durante el auge de las puntocom.

En ese entonces era fácil imaginar cómo una nueva capacidad, como el comercio electrónico, podría surgir de la noche a la mañana para destruir a los minoristas existentes, señala, pero el comercio en línea se topó con un muro cuando le resultó imposible manejar físicamente grandes volúmenes de transacciones.

Fue necesario el desarrollo de muchas tecnologías y servicios nuevos y complementarios antes de que el comercio electrónico pudiera cumplir su promesa inicial. “Soy muy escéptico respecto a la solución genérica de IA para todo”, añade Janeway.

Del mismo modo, la inquietud por la capacidad de la IA para desenvolverse en los entornos abiertos y no estructurados en los que se desarrolla la mayor parte del trabajo de oficina podría ralentizar seriamente su adopción.

Taxi-sin-conductor

Aunque las compañías de IA dicen que los agentes de programación que ahora se utilizan ampliamente para producir software demuestran que la tecnología está lista para un uso más amplio, Chris Bradley, del McKinsey Global Institute, sostiene que los agentes de propósito general se parecen más a los taxis sin conductor operados por Waymo. Estos vehículos finalmente han salido a las calles en un pequeño número de ciudades, pero sólo después de muchos años de entrenamiento y perfeccionamiento, e incluso ahora siguen sin poder lidiar con todas las situaciones que un conductor humano puede dominar.

Aún quedan muchos obstáculos para los agentes de IA. El problema persistente de las alucinaciones, o manifestaciones de certeza errónea que acompañan a una respuesta incorrecta, ha llevado a las compañías a establecer medidas de seguridad en torno a la tecnología.

El software de impuestos de Altruist, por ejemplo, utiliza agentes de IA para investigar la situación fiscal de un cliente, antes de entregar los cálculos fiscales reales a un software más tradicional y determinista.

Eso no ha detenido la carrera desenfrenada por convertir la IA generativa en un arma empresarial estratégica, algunos aspectos de la cual probablemente favorezcan en gran medida a los nuevos disruptores frente a las grandes empresas establecidas.

Uno de los factores es la capacidad de dirigir un negocio con una plantilla radicalmente más reducida de lo que era posible antes. Michael Moritz, expresidente de la firma de capital de riesgo Sequoia, dice que “se necesitará mucha menos gente para iniciar y desarrollar compañías” en el futuro, lo que da una ventaja a las nuevas empresas que comienzan desde cero.

Para las empresas establecidas, los riesgos de replantear modelos de negocio completos y socavar sus fuentes actuales de ingresos actúan como poderosos incentivos para seguir con las formas existentes de generar ingresos. Muchas de ellas están directamente vinculadas al uso de mano de obra humana, desde las tarifas por hora de las firmas de servicios profesionales hasta las suscripciones por puesto de las compañías de software y los “equivalentes a tiempo completo” (ETC) que las agencias de publicidad utilizan para calcular sus tarifas. Eso podría ponerlas en la línea de fuego a medida que los nuevos servicios automatizados pasan a primer plano.

Bradley, de McKinsey, afirma que muchos directivos de grandes compañías tienen una visión demasiado limitada de la IA, ya que sólo piensan en cómo podría utilizarse para sustituir empleos existentes y en cómo podría cambiar algunos procesos de trabajo internos. En cambio, añade, deberían adoptar una perspectiva más amplia y considerar la tecnología como el equivalente a “un centro de datos lleno de genios” que podría ayudarles a replantear cómo aportan valor a los clientes.

Lynn, la inversionista de capital de riesgo, señala el ejemplo de la firma de investigación jurídica Casetext, que, tras conocer de antemano el chatbot GPT-4 de OpenAI, “quemó toda su hoja de ruta de productos” para reorientar su IA hacia la redacción de informes legales. La decisión allanó el camino para su venta por US$650 millones a Thomson Reuters en 2023.

“Ya es bastante difícil para una compañía financiada por capital de riesgo hacer eso, pero es realmente imposible para una gran compañía”, añade. Las compañías más grandes suelen limitarse a “añadir capas” con nueva tecnología y a “optimizar en los márgenes”, en lugar de emprender una reforma radical de sus negocios.

Pero las oleadas de disrupción anteriores, como el auge del Internet, a menudo han dejado más espacio para las empresas establecidas de lo que podría parecer probable en el fragor y emoción de la revolución tecnológica. Muchos mercados no cambian tan rápido como predicen los disruptores, lo que les da tiempo a las empresas establecidas para adaptarse, a veces comprando empresas emergentes disruptivas.

Walmart, por ejemplo, fue considerada durante mucho tiempo como la principal víctima potencial del auge de Amazon. Pero Walmart sigue muy presente, tras años de inversión para reconstruir su negocio en torno al comercio electrónico, incluyendo los US$3.3 mil millones invertidos en la compra del minorista en línea Jet.com en 2016. Tras duplicarse en los últimos dos años, su valor de mercado superó recientemente el billón de dólares por primera vez.

Walmart-IA

Algunos expertos del sector descartan la predicción de Altman de que la IA dejaría rápidamente obsoletas a las agencias de publicidad por ser demasiado simplista, aunque coinciden en que transformará aspectos como la forma en que se genera el contenido publicitario y se planifican las campañas.

Las agencias de publicidad llevan años intentando alejar a sus clientes de los modelos de tarificación centrados en las personas, como los ETC, que son vulnerables a la disrupción de la IA, y orientarlos hacia modelos de ingresos basados en suscripciones y similares al software, dice Brian Wieser, director de Madison and Wall, una consultora de medios y marketing. Son sus clientes quienes se han resistido a esos cambios. Añade que años de adopción de la IA han reformado la compra de medios, que se ha convertido en el principal sustento de las agencias.

Las compañías que no logran adaptarse probablemente se quedarán rezagadas, ya que tanto los rivales como los clientes que aprovechan la eficiencia de la IA acabarán con sus fuentes de ganancias anteriores. “Hay muchas partes de nuestra economía en las que las compañías ganan dinero porque los consumidores no saben nada mejor, o son perezosos, o la infraestructura no les permite hacerlo mejor”, dice Wenk.

Muchos de estos nichos protegidos y rentables probablemente desaparecerán a medida que los agentes de IA comiencen a rastrear el mundo digital sin descanso en nombre de los consumidores, dice. “La IA no permitirá que la gente se esconda”.

Chris Varelas, cofundador de la firma de inversión de Silicon Valley Riverside Capital, dice que esa misma fuerza actuará como un nivelador brutal en todo el mundo empresarial. “Va a hacer que las personas inteligentes sean más inteligentes”, dice. “Quienes no sean capaces de crear un producto diferenciado serán las víctimas”.

Pero si nos basamos en las lecciones de períodos anteriores de cambios radicales, gran parte del establishment empresarial actual se las arreglará para salir adelante, incluso mientras un puñado de nuevos gigantes de la IA se alzan hasta convertirse en los ganadores más visibles de la tecnología.

La historia económica ha demostrado que “la mayor parte del cambio industrial se produce cuando nuevas compañías muy grandes hacen cosas importantes”, dice Bradley. “Y luego el resto de la economía simplemente sigue adelante”. Detrás de ese "“implemente sigue adelante”, no faltarán los trastornos, la agitación y la disrupción.

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