Piergiorgio M. Sandri, de La Vanguardia, me llamó para hablar sobre las inversiones en inteligencia artificial y las dudas que empiezan a generar en los mercados. Algunas de mis impresiones aparecen en su artículo del pasado 30 de octubre, «El mercado bursátil castiga el gasto millonario de las tecnológicas en la inteligencia artificial«. La conversación fue telefónica, pero me parece interesante desarrollar aquí las dos cuestiones que planteé: la circularidad financiera y el rumbo de esas inversiones. La primera resulta relativamente sencilla de entender: si inviertes en una compañía que utiliza ese dinero para comprarte capacidad de cómputo, tienes una inversión y unos ingresos, pero queda por demostrar que al final de la cadena exista alguien dispuesto a pagar lo suficiente por el servicio. Que el dinero circule entre compañías no demuestra, por sí solo, que el negocio sea sostenible.Un análisis de FTSE Russell sobre esa red de financiación explica precisamente cómo las relaciones entre proveedores, inversores y clientes hacen muy difícil identificar la demanda independiente y quiénes están asumiendo realmente el riesgo. No implica necesariamente un fraude, pero sí obliga a mirar bastante más allá de los anuncios de contratos multimillonarios. Reuters recogía también las advertencias del profesor de Columbia Business School Stijn Van Nieuwerburgh: el recurso creciente a financiación externa aumenta el endeudamiento y hace depender la expansión de unos ingresos todavía por demostrar. La segunda cuestión me parece incluso más importante: hemos convertido una hipótesis tecnológica en una especie de dogma inversor. Más chips, más centros de datos, más electricidad y modelos más grandes deberían producir, supuestamente, una rentabilidad inevitable o la llegada a una supuesta inteligencia artificial general que va a cambiarlo todo. Y sí, escalar ha permitido avances extraordinarios, pero de ahí a asumir que cualquier incremento de gasto se traducirá en valor económico hay un salto considerable. Como llevo tiempo defendiendo, el problema de la inteligencia artificial empresarial es cada vez más arquitectónico. Una compañía necesita representar sus procesos, sus restricciones y sus objetivos, saber quién puede decidir qué, conservar memoria de lo que hace y comprobar sus resultados. Comprar acceso a un modelo más potente no resuelve automáticamente ninguna de esas necesidades. Lo expliqué también en Fast Company: para optimizar una empresa, primero hay que poder representarla. Pensemos en un sistema que recomienda reducir inventarios: lo relevante es comprobar después si ahorró costes o provocó roturas de stock, incorporar ese resultado y mejorar la siguiente decisión. Ese bucle de aprendizaje, gobernado por la organización, puede convertirse en un activo propio. La factura de tokens, por elevada que sea, no lo sustituye. Por eso, cuestionar esta carrera de inversiones es perfectamente compatible con estar convencido del potencial transformador de la inteligencia artificial. Me interesa muchísimo una tecnología que permita a las organizaciones aprender y decidir mejor. Lo que me cuesta bastante más es aceptar que su futuro consista en encadenar cheques cada vez mayores mientras esperamos que alguien encuentre cómo pagarlos.