La idea de que una tecnología inaugura una etapa completamente distinta suele aparecer en los momentos de mayor optimismo. Ya ocurrió con la electricidad, el motor de combustión interna, las puntocom y la ingeniería financiera. Ahora vuelve a pasar con la inteligencia artificial

El problema no es que la innovación no transforme la economía. Lo hace. El problema es asumir que todo cambia al mismo tiempo y que las viejas reglas dejaron de aplicar. Cuando esa ilusión domina, el capital se acelera, aparecen promesas exageradas y también actores dispuestos a aprovechar la euforia

El antecedente de las puntocom

A mediados de los años 90, la salida a Bolsa de Netscape simbolizó el nuevo ciclo tecnológico. La acción debutó muy por encima de su precio inicial y dejó la sensación de que Internet iba a reordenarlo todo. La tesis de los rendimientos crecientes y los efectos de red alimentó la idea de que quien llegara primero podría quedarse con casi todo

Ese razonamiento impulsó una avalancha de inversión y empujó a muchos a creer que el modelo de Silicon Valley podía trasladarse a cualquier industria. El resultado fue una ola de excesos, una burbuja que estalló en 2000 y una lista larga de compañías que no sobrevivieron al choque con la realidad

Algunas empresas de la nueva economía lograron consolidarse, pero otras quedaron como advertencia. La fusión entre AOL y Time Warner se volvió un símbolo del error de época, mientras que casos como Enron, WorldCom y Arthur Andersen mostraron que la euforia no se limitó al mundo digital

Cuando las fórmulas prometieron eliminar el riesgo

La fascinación por los modelos matemáticos tampoco es nueva. Desde los años 60, distintas teorías buscaron describir mercados racionales y predecibles. Eso dio impulso a la hipótesis de los mercados eficientes, a los modelos de carteras, al CAPM y a Black-Scholes, y también a toda una industria de ingeniería financiera

Pero ya había advertencias. Algunos trabajos mostraban que la volatilidad real era mucho mayor que la que sugerían esos modelos. Más tarde, el derrumbe de LTCM y la crisis de 2008 terminaron de exhibir que las ecuaciones no habían eliminado el riesgo, solo lo habían ocultado durante un tiempo

La inteligencia artificial y el nuevo ciclo de entusiasmo

La IA despierta asombro por motivos comprensibles. Puede escribir texto, programar, ordenar información y asistir en tareas cotidianas con una velocidad impensada hace pocos años. Esa capacidad alimentó una ola de inversiones que ya se proyecta en US$700.000 millones este año, en gran parte destinados a centros de datos

Sin embargo, los datos iniciales invitan a la cautela. Un estudio del MIT concluyó que el 95% de las empresas que invierten en IA para sus empleados no obtiene retorno. Otro trabajo, de Daron Acemoglu, estima que el impacto sobre la productividad total de los factores sería de apenas 0,66% en 10 años, equivalente a solo 0,064% anual

La Reserva Federal de St. Louis encontró además que la mejora de productividad es fuerte en algunos puestos, como los ligados a la informática, pero mucho menor en otros sectores, entre ellos la manufactura y el ocio. La tecnología avanza, sí, pero su efecto se distribuye de manera desigual

Bits rápidos, economía lenta

Algo parecido ocurrió con la informática en las décadas de 1970 y 1980. La inversión en tecnología crecía con fuerza, pero la productividad general no respondía al mismo ritmo. Ese desfase fue conocido como la paradoja de la productividad

La explicación ayuda a entender el presente: no basta con que una herramienta sea poderosa. También hace falta que las empresas la implementen bien y que su impacto alcance una parte suficientemente grande de la economía. Muchas de las cosas en las que gastamos dinero siguen perteneciendo al mundo físico: viviendas, autos, alimentos y ocio

Por eso, aunque la IA cambie rápido el mundo de los bits, todavía convive con una economía de átomos que se transforma más lento. La innovación existe, pero la transformación completa lleva más tiempo del que suele admitir la euforia

Esa es la verdadera lección de la supuesta nueva era: no cambia todo a la vez, y cuando se confunde un avance real con una ruptura total, el final suele parecerse demasiado al de los booms anteriores