La reciente corrección en el mercado tecnológico, encabezada por una caída del 3,5 % en las acciones de Nvidia y un retroceso del 1,5 % en el índice Nasdaq, ha intensificado las alertas sobre una posible burbuja especulativa en torno a la inteligencia artificial (IA) generativa. Si bien los movimientos bursátiles aún son limitados, las señales acumuladas de desconfianza apuntan a un desgaste progresivo del entusiasmo inversor, especialmente tras la publicación de varios informes que cuestionan el rendimiento tangible de las inversiones en IA.
Uno de los elementos clave que ha alimentado este ajuste ha sido el informe The GenAI Divide: State of AI in Business 2025 , elaborado por el centro de investigación del MIT y difundido inicialmente por Fortune.
El documento sostiene que aproximadamente el 95 % de los programas piloto de IA generativa en empresas no están generando impacto positivo en sus cuentas de resultados. Este análisis, basado en entrevistas con 150 líderes empresariales, encuestas a 350 empleados y el seguimiento de 300 implementaciones públicas de IA, señala que el retorno de inversión en estas iniciativas es prácticamente nulo en la mayoría de los casos.
Una industria atrapada entre la narrativa y la realidad operativa
El informe del MIT apunta a que el bajo rendimiento de la IA generativa en el ámbito corporativo no se debe principalmente a limitaciones técnicas de los modelos, sino a errores de integración organizativa. Según Aditya Challapally, autor principal del estudio, el mayor obstáculo reside en la brecha de aprendizaje. Las herramientas de IA, diseñadas para usuarios individuales, no logran adaptarse con fluidez a los flujos de trabajo empresariales, lo que impide su escalabilidad y su impacto sostenido en la productividad.
En paralelo, se detecta un desequilibrio en la asignación presupuestaria: más del 50 % del gasto en IA generativa se destina a aplicaciones comerciales y de marketing, mientras que las mayores tasas de retorno se registran en automatización de procesos administrativos y operaciones internas, como la eliminación de outsourcing y la reducción de costes con agencias externas.
En este contexto, la estrategia de adquisición también desempeña un papel decisivo. Los proyectos impulsados mediante alianzas con proveedores externos presentan una tasa de éxito cercana al 67 %, mientras que los desarrollos internos solo prosperan en un tercio de los casos. Aun así, la mayoría de empresas, especialmente en sectores regulados como el financiero, optan por construir soluciones propias, lo que aumenta el riesgo de fracaso.
Desajustes estratégicos y expectativas sobredimensionadas
La reacción del mercado también se ha visto influida por la recepción tibia del lanzamiento del modelo GPT-5 de OpenAI. Diversos medios especializados coincidieron en que la nueva versión ofrece mejoras marginales respecto a sus predecesoras, lejos de las expectativas generadas. Además, decisiones como la retirada temporal del acceso a modelos anteriores generaron malestar entre usuarios, obligando a la empresa a rectificar.
La propia OpenAI, pese a haber anunciado ingresos recurrentes anuales cercanos a los 20.000 millones de dólares, reconoce que aún no ha alcanzado la rentabilidad. Su CEO, Sam Altman, ha comenzado a mostrarse más prudente en sus declaraciones públicas. En una entrevista reciente, llegó a comparar el entusiasmo actual con la burbuja puntocom de los años 2000 y admitió que el mercado de la IA atraviesa una fase especulativa.
Altman también ha matizado su discurso sobre la inteligencia artificial general (AGI), señalando que el término ha perdido utilidad en el contexto actual. Afirmaciones anteriores sobre la proximidad de una inteligencia artificial con capacidades humanas parecen haber quedado relegadas a un segundo plano ante la presión por demostrar resultados tangibles.
El rol de los inversores y el riesgo de sobrevaloración
A pesar de estas señales, el flujo de capital hacia empresas de IA no ha cesado. OpenAI ha sido valorada recientemente en 500.000 millones de dólares en una operación de venta secundaria de acciones, y otras firmas del sector siguen atrayendo inversiones multimillonarias. Sin embargo, voces como la del economista jefe de Apollo Global Management, Torsten Slok, o el fundador de Bridgewater Associates, Ray Dalio, han expresado su preocupación por una posible sobrevaloración estructural del sector, superior incluso a la del auge de las puntocom.
Slok advirtió que las diez mayores compañías del índice S&P 500 están más sobrevaloradas ahora que en los años 90, una situación que, de prolongarse, podría amplificar el impacto de una eventual corrección. En este sentido, algunos analistas han señalado que la actual fase podría calificarse como “boom con bolsillos de burbuja”, en lugar de una burbuja generalizada, según una descripción compartida por daytrading.com.
Implantación desigual y tensiones laborales incipientes
Más allá del rendimiento financiero, el informe del MIT también documenta el impacto laboral de la adopción de IA. Las áreas más afectadas son atención al cliente y tareas administrativas, especialmente en puestos anteriormente externalizados. En lugar de despidos masivos, las empresas optan por no reemplazar vacantes, ajustando gradualmente sus plantillas.
El fenómeno del shadow AI —uso no autorizado de herramientas como ChatGPT por parte de empleados— también plantea desafíos para los departamentos de TI y recursos humanos, en tanto que dificulta el control sobre la seguridad y el cumplimiento normativo.
Hacia un nuevo ciclo de expectativas
A corto plazo, la industria parece haber alcanzado un punto de inflexión. Mientras la narrativa sobre la inminente llegada de la AGI pierde fuerza, surgen nuevas líneas de desarrollo centradas en sistemas “agénticos” capaces de actuar con autonomía limitada dentro de un marco definido. Este enfoque, aún en fase exploratoria, busca sortear algunas limitaciones de los actuales modelos de lenguaje, especialmente su falta de aprendizaje contextual y adaptación dinámica.
No obstante, los analistas advierten que sin un replanteamiento estratégico de la integración de IA en los procesos empresariales, el capital invertido podría seguir generando retornos marginales. La clave, según el MIT, no reside en la tecnología en sí, sino en su alineación con las necesidades reales de las organizaciones y su capacidad para integrarse de manera fluida en las operaciones cotidianas.
Replanteamiento estratégico para evitar una corrección mayor
La confluencia de expectativas no cumplidas, integración deficiente y señales de sobrevaloración está dibujando un panorama más prudente para el futuro inmediato de la IA generativa. Aunque los fundamentos tecnológicos siguen evolucionando, el escepticismo creciente sobre su impacto empresarial obliga a revisar no solo los modelos de negocio, sino también los criterios de inversión.
De momento, el ajuste bursátil es contenido, pero, como han advertido varias voces del sector, toda corrección comienza con un punto de inflexión. La magnitud del ajuste dependerá en gran medida de la rapidez con la que empresas e inversores adapten sus expectativas a una realidad más compleja y menos lineal de lo que se proyectaba hace apenas un año.
