Over-accumulating AI. Rationale and fault lines beyond the US AI investment boom

A mediados de la década de 2020, el mundo fue testigo de cómo una nueva ola de tecnología recorría la economía, prometiendo remodelar la forma en que trabajamos, creamos y pensamos. Esta tecnología, conocida como inteligencia artificial, depende de enormes cantidades de potencia de cálculo almacenadas en gigantescos centros de datos. Para construir estos centros, un puñado de gigantescas empresas tecnológicas comenzó a gastar dinero a un ritmo nunca antes visto en la historia. Invirtieron miles de millones en la compra de chips informáticos especializados y en la construcción de instalaciones para ejecutarlos. Este aumento en el gasto impulsó al alza el precio de las acciones de estas empresas y se convirtió en un motor principal para el crecimiento económico en los Estados Unidos. Sin embargo, una inversión tan rápida y masiva suele plantear una pregunta entre los economistas: ¿está este crecimiento construido sobre terreno sólido o es una burbuja a punto de estallar? La preocupación no es solo si la tecnología funciona, sino si el dinero gastado en ella podrá recuperarse alguna vez a través de los productos y servicios que crea. Si los rendimientos no coinciden con los costes, todo el sistema podría enfrentarse a una corrección repentina y dolorosa.

Un equipo de investigadores de la Universidad de Ginebra, Gaia Valenti y Cédric Durand, se propuso examinar esta situación a través del prisma de la historia económica. Observaron este auge actual no solo como un éxito tecnológico, sino como una posible crisis de "sobreacumulación". En términos sencillos, este concepto describe una situación en la que las empresas se ven obligadas por la competencia a invertir tanto dinero que hay más capital disponible que oportunidades rentables para utilizarlo. Los investigadores argumentaron que, si bien el entusiasmo en torno a la inteligencia artificial está impulsado por una única y optimista vía donde la productividad se dispara y la demanda crece indefinidamente, el camino hacia un colapso es mucho más complicado. Identificaron tres vías distintas en las que el auge podría fallar, cada una interactuando con las otras para crear una situación frágil.

La primera vía hacia los problemas reside en el propio sistema financiero. Los investigadores descubrieron que el gasto masivo de los gigantes tecnológicos no se está pagando con los beneficios que estas empresas están generando actualmente. En su lugar, dependen en gran medida de la deuda y de complejos acuerdos financieros que las vinculan entre sí. Por ejemplo, algunas empresas están pidiendo préstamos de sumas ingentes para construir centros de datos, mientras que otras están firmando contratos a largo plazo para comprar potencia de cálculo de esos mismos centros. Esto crea un ciclo en el que el valor de una empresa depende del éxito de otra. Si la demanda de inteligencia artificial no crece tan rápido como se predice, estas empresas podrían encontrarse en la incapacidad de pagar sus facturas. Debido a que sus finanzas están tan profundamente entrelazadas, un problema para una podría propagarse rápidamente a todas, causando potencialmente un choque financiero más amplio.

La segunda vía involucra los obstáculos físicos y políticos de la construcción de la infraestructura necesaria. Los investigadores señalaron que, aunque las empresas han asegurado vastas cantidades de dinero, la construcción real de los centros de datos se está volviendo cada vez más difícil. Estas instalaciones requieren enormes cantidades de electricidad y agua, y deben construirse en terrenos que a menudo son objeto de oposición local. En los Estados Unidos, muchos estados han comenzado a restringir o retrasar la construcción de centros de datos debido a preocupaciones sobre el uso de energía y el impacto ambiental. Además, el suministro de los chips especializados necesarios para ejecutar estos sistemas es vulnerable a los conflictos globales y a las interrupciones en el transporte. Esto significa que, incluso si las empresas tienen el dinero para gastar, es posible que no puedan convertir ese dinero en tecnología operativa lo suficientemente rápido como para cumplir con las expectativas de los inversores.

La tercera vía, y quizás la más fundamental hacia la crisis, se refiere al trabajo real que se supone que la inteligencia artificial debe realizar. Todo el auge se justifica por la promesa de que estas máquinas harán que los trabajadores humanos sean mucho más productivos, permitiendo a las empresas recuperar sus enormes inversiones. Sin embargo, los investigadores encontraron evidencia de que esta promesa podría no cumplirse. Si bien la inteligencia artificial puede acelerar tareas específicas, a menudo interrumpe la forma en que los equipos trabajan juntos. Puede crear una situación en la que los trabajadores novatos pierdan la oportunidad de aprender habilidades esenciales porque no están realizando el trabajo ellos mismos, y los trabajadores experimentados se vean abrumados intentando verificar el resultado de la máquina. Esto puede conducir a un declive en la calidad general del trabajo y a una pérdida de motivación. Si la tecnología no logra entregar las mejoras esperadas en la forma en que las personas trabajan, la demanda de la misma se estancará y las masivas inversiones realizadas para construirla no darán sus frutos.

Los investigadores concluyeron que el resultado de este auge es incierto, pero delinearon dos futuros posibles. Una posibilidad es un "invierno de la IA", donde la burbuja estalla, la inversión colapsa y la tecnología retrocede a un papel más pequeño y menos influyente en la economía. El otro escenario, quizás más probable, es lo que llaman "tedio de la IA" (AI gloom). En este futuro, la tecnología no desaparece, pero tampoco ofrece las enormes ganancias económicas que se prometieron. Las empresas que construyeron la infraestructura siguen siendo poderosas, pero la economía en su conjunto no experimenta la prosperidad que se esperaba. En su lugar, los costes de mantener este sistema tan costoso se trasladan a la sociedad, y el poder de unas pocas grandes firmas tecnológicas se vuelve aún más arraigado. El estudio sugiere que, si bien la tecnología es real, la lógica económica que impulsa su expansión actual es peligrosa, y el camino a seguir es mucho menos seguro de lo que sugiere el entusiasmo mediático.