{"id":2533,"date":"2026-03-20T03:01:53","date_gmt":"2026-03-20T07:01:53","guid":{"rendered":"https:\/\/ermdigital.com\/index.php\/2026\/03\/20\/creiamos-que-teniamos-una-burbuja-de-la-ia-hay-argumentos-potentes-que-indican-que-estabamos-equivocados\/"},"modified":"2026-03-20T03:01:53","modified_gmt":"2026-03-20T07:01:53","slug":"creiamos-que-teniamos-una-burbuja-de-la-ia-hay-argumentos-potentes-que-indican-que-estabamos-equivocados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ermdigital.com\/index.php\/2026\/03\/20\/creiamos-que-teniamos-una-burbuja-de-la-ia-hay-argumentos-potentes-que-indican-que-estabamos-equivocados\/","title":{"rendered":"Cre\u00edamos que ten\u00edamos una burbuja de la IA. Hay argumentos potentes que indican que est\u00e1bamos equivocados"},"content":{"rendered":"

\n \"Cre\u00edamos\n <\/p>\n

A la IA o la amas o la odias. O eres un (\u00bfiluso?) optimista, o est\u00e1s en el carro de los esc\u00e9pticos y apuestas por un pinchazo inminente<\/a> de esa burbuja de la IA<\/a> de la que todos hablan. El conocido analista Ben Thompson lleva tiempo en el segundo grupo y planteaba que de hecho est\u00e1bamos en una bubuja \"buena\"<\/a> y beneficiosa aunque reviente. La conferencia anual de NVIDIA de hace unos d\u00edas le ha hecho cambiar de posici\u00f3n, y para \u00e9l no hay burbuja<\/a>. No tiene un solo argumento, sino tres. O m\u00e1s bien, tres saltos.<\/p>\n

<\/p>\n

El primer salto: ChatGPT<\/strong>. El lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022 nos abri\u00f3 a todos los ojos y demostr\u00f3 lo que la IA generativa pod\u00eda hacer. Aquel primer modelo, eso s\u00ed, ten\u00eda dos problemas graves. El primero, que se equivocaba con frecuencia. El segundo, que cunado no sab\u00eda algo, se lo inventaba y alucinaba<\/a> con una seguridad pasmosa. Eso convirti\u00f3 a ChatGPT en algo asombroso pero poco fiable, como un juguete espectacular que necesita supervisi\u00f3n constante del usuario para ser \u00fatil de verdad.<\/p>\n

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\n
\n \"Anthropic
\n <\/a>\n <\/div>\n
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\n En Xataka<\/a>\n <\/div>\n

Anthropic se ha convertido en la Apple de nuestra era y OpenAI en nuestra Microsoft: una historia de amor y odio <\/a>\n <\/p><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

El segundo salto: el razonamiento<\/strong>. Casi dos a\u00f1os despu\u00e9s se produc\u00eda otra singular revoluci\u00f3n en el campo de la IA generativa. En septiembre de 2024 OpenAI lanz\u00f3 su modelo o1<\/a> y con \u00e9l hubo una novedad espectacular. Por primera vez el modelo no se limitaba a soltar lo primero que se le ocurr\u00eda: razonaba sobre su respuesta antes de darla, evaluaba si era correcta y consideraba alternativas. El resultado fue una IA significativamente m\u00e1s fiable<\/a> y, por tanto, m\u00e1s \u00fatil. \u00bfEl precio? M\u00e1s c\u00f3mputo. Los modelos de IA con capacidad de \"razonamiento\" consumen muchos m\u00e1s tokens que los que respondenb directamente, y eso dispar\u00f3 la demanda de infraestructura. O lo que es lo mismo: de centros de datos.<\/p>\n

<\/p>\n

El tercer salto: los agentes<\/strong>. A esas dos revoluciones se les ha unido la tercera, la de los agentes de IA. Claude Code<\/a> y Codex a finales de 2025 demostraron que los agentes de IA dejaban de ser una promesa para convertirse en algo que realmente funcionaba. Desde entonces es posible darles instrucciones para que luego se pongan a ejecutar tareas anidadas que pueden tenerles trabajando durante horas. Esos agentes verifican sus propios resultados y corrigen errores sin que el humano tenga que intevernir. La diferencia con lo que ten\u00edamos antes es notable, pero adem\u00e1s desmonta la teor\u00eda de la burbuja<\/a>.<\/p>\n

\u00bfBurbuja?<\/strong> En una burbuja, explicaba Thompson, la inversi\u00f3n supera la demanda real. Sin embargo en su opini\u00f3n aqu\u00ed ocurre lo contrario, porque cada hiperescalador \u2014Microsoft, Google, Amazon, Meta\u2014 ha dejado claro que la demanda de c\u00f3mputo les est\u00e1 superando, y para solucionarlo todos ellos est\u00e1n anunciando inversiones astron\u00f3micas<\/a> en centros de datos de IA<\/a>. Esas inversiones superan las expectativas del mercado, pero no las de estas empresas, que como Thompson tienen claro que en realidad la demanda va a acabar siendo tan enorme que la infraestructura actual se quedar\u00e1 muy corta.<\/p>\n

<\/p>\n

No hacen falta millones de usuarios<\/strong>. A\u00fan m\u00e1s llamativo en ese an\u00e1lisis es otro matiz al que apunta este analista. Se supon\u00eda que los chatbots necesitaban una adopci\u00f3n masiva para generar impacto econ\u00f3mico, pero en el otro lado tenemos a los agentes, que no tienen ese requisito. Una sola persona puede controlar miles (\u00bfmillones?) de agentes simult\u00e1neamente, creando tareas complejas. Eso significa que no hace falta que todo el mundo use la IA para que la demanda de c\u00f3mputo se dispare: basta con que la gente suficiente la use como probablemente la usar\u00e1: para crear esas \"empresas unipersonales\" en las que un ser humano tenga miles de empleados de IA.<\/p>\n

Las empresas pagar\u00e1n<\/strong>. La realidad es que la inmensa mayor\u00eda de consumidores no van a querer pagar por la IA. Las empresas s\u00ed, porque ellas pagan por productividad y la IA parece comenzar a cumplir esa promesa<\/a>. Pero el argumento va m\u00e1s all\u00e1 del ahorro de costes: los agentes no solo hacen m\u00e1s eficiente el trabajo que hacemos los humanos, sino que permiten que un peque\u00f1o grupo de personas con una visi\u00f3n estrat\u00e9gica clara la ejecuten a una escala que antes requer\u00eda cientos de empleados a los que adem\u00e1s hab\u00eda que coordinar. Las grandes empresas llevan d\u00e9cadas a\u00f1adiendo capas de gesti\u00f3n necesarias para escalar, pero toda esa jerarqu\u00eda desaparece con los agentes.<\/p>\n

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Pero<\/strong>. Este analista tambi\u00e9n tiene claro que la oleada de despidos va a ser cada vez m\u00e1s patente y es evidente que la IA va tener un impacto claro. Sin embargo, explica que muchos de esos despidos actuales se corresponden m\u00e1s bien al sobreempleo que se experiment\u00f3 con la pandemia de COVID-19. Ahora lo que ocurrir\u00e1 es que las empresas ya no se preguntar\u00e1n si contrararon demasiado para el mundo \"pre-IA\", sino si contrataron demasiado para el mundo \"post-IA\". De hecho, las que no se lo pregunten probablemente acaben compitiendo con rivales m\u00e1s peque\u00f1os, construidos desde cero con IA y con estructuras de coste radicalmente menores. Para \u00e9l est\u00e1n claras dos cosas. Las primera, que la demanda de c\u00f3mputo no parar\u00e1 de crecer. La segunda, que la burbuja, si es que existe<\/a> \u2014y seg\u00fan \u00e9l, la respuesta es que no lo hace\u2014, no va a explotar<\/a>.<\/p>\n

<\/p>\n

En Xataka | Su perra ten\u00eda c\u00e1ncer, sus veterinarios no ten\u00edan soluciones y \u00e9l encontr\u00f3 una vacuna ARNm en otro lugar: ChatGPT<\/a><\/p>\n

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–
La noticia
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\n Cre\u00edamos que ten\u00edamos una burbuja de la IA. Hay argumentos potentes que indican que est\u00e1bamos equivocados <\/em>
\n <\/a>
\n fue publicada originalmente en
\n
\n Xataka <\/strong>
\n <\/a>
\n por
\n Javier Pastor
\n <\/a>
\n . <\/p>\n

\u00a0A la IA o la amas o la odias. O eres un (\u00bfiluso?) optimista, o est\u00e1s en el carro de los esc\u00e9pticos y apuestas por un pinchazo inminente de esa burbuja de la IA de la que todos hablan. El conocido analista Ben Thompson lleva tiempo en el segundo grupo y planteaba que de hecho est\u00e1bamos en una bubuja \"buena\" y beneficiosa aunque reviente. La conferencia anual de NVIDIA de hace unos d\u00edas le ha hecho cambiar de posici\u00f3n, y para \u00e9l no hay burbuja. No tiene un solo argumento, sino tres. O m\u00e1s bien, tres saltos.
\nEl primer salto: ChatGPT. El lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022 nos abri\u00f3 a todos los ojos y demostr\u00f3 lo que la IA generativa pod\u00eda hacer. Aquel primer modelo, eso s\u00ed, ten\u00eda dos problemas graves. El primero, que se equivocaba con frecuencia. El segundo, que cunado no sab\u00eda algo, se lo inventaba y alucinaba con una seguridad pasmosa. Eso convirti\u00f3 a ChatGPT en algo asombroso pero poco fiable, como un juguete espectacular que necesita supervisi\u00f3n constante del usuario para ser \u00fatil de verdad.<\/p>\n

En Xataka<\/p>\n

Anthropic se ha convertido en la Apple de nuestra era y OpenAI en nuestra Microsoft: una historia de amor y odio <\/p>\n

El segundo salto: el razonamiento. Casi dos a\u00f1os despu\u00e9s se produc\u00eda otra singular revoluci\u00f3n en el campo de la IA generativa. En septiembre de 2024 OpenAI lanz\u00f3 su modelo o1 y con \u00e9l hubo una novedad espectacular. Por primera vez el modelo no se limitaba a soltar lo primero que se le ocurr\u00eda: razonaba sobre su respuesta antes de darla, evaluaba si era correcta y consideraba alternativas. El resultado fue una IA significativamente m\u00e1s fiable y, por tanto, m\u00e1s \u00fatil. \u00bfEl precio? M\u00e1s c\u00f3mputo. Los modelos de IA con capacidad de \"razonamiento\" consumen muchos m\u00e1s tokens que los que respondenb directamente, y eso dispar\u00f3 la demanda de infraestructura. O lo que es lo mismo: de centros de datos.
\nEl tercer salto: los agentes. A esas dos revoluciones se les ha unido la tercera, la de los agentes de IA. Claude Code y Codex a finales de 2025 demostraron que los agentes de IA dejaban de ser una promesa para convertirse en algo que realmente funcionaba. Desde entonces es posible darles instrucciones para que luego se pongan a ejecutar tareas anidadas que pueden tenerles trabajando durante horas. Esos agentes verifican sus propios resultados y corrigen errores sin que el humano tenga que intevernir. La diferencia con lo que ten\u00edamos antes es notable, pero adem\u00e1s desmonta la teor\u00eda de la burbuja.
\n\u00bfBurbuja? En una burbuja, explicaba Thompson, la inversi\u00f3n supera la demanda real. Sin embargo en su opini\u00f3n aqu\u00ed ocurre lo contrario, porque cada hiperescalador \u2014Microsoft, Google, Amazon, Meta\u2014 ha dejado claro que la demanda de c\u00f3mputo les est\u00e1 superando, y para solucionarlo todos ellos est\u00e1n anunciando inversiones astron\u00f3micas en centros de datos de IA. Esas inversiones superan las expectativas del mercado, pero no las de estas empresas, que como Thompson tienen claro que en realidad la demanda va a acabar siendo tan enorme que la infraestructura actual se quedar\u00e1 muy corta.
\nNo hacen falta millones de usuarios. A\u00fan m\u00e1s llamativo en ese an\u00e1lisis es otro matiz al que apunta este analista. Se supon\u00eda que los chatbots necesitaban una adopci\u00f3n masiva para generar impacto econ\u00f3mico, pero en el otro lado tenemos a los agentes, que no tienen ese requisito. Una sola persona puede controlar miles (\u00bfmillones?) de agentes simult\u00e1neamente, creando tareas complejas. Eso significa que no hace falta que todo el mundo use la IA para que la demanda de c\u00f3mputo se dispare: basta con que la gente suficiente la use como probablemente la usar\u00e1: para crear esas \"empresas unipersonales\" en las que un ser humano tenga miles de empleados de IA.
\nLas empresas pagar\u00e1n. La realidad es que la inmensa mayor\u00eda de consumidores no van a querer pagar por la IA. Las empresas s\u00ed, porque ellas pagan por productividad y la IA parece comenzar a cumplir esa promesa. Pero el argumento va m\u00e1s all\u00e1 del ahorro de costes: los agentes no solo hacen m\u00e1s eficiente el trabajo que hacemos los humanos, sino que permiten que un peque\u00f1o grupo de personas con una visi\u00f3n estrat\u00e9gica clara la ejecuten a una escala que antes requer\u00eda cientos de empleados a los que adem\u00e1s hab\u00eda que coordinar. Las grandes empresas llevan d\u00e9cadas a\u00f1adiendo capas de gesti\u00f3n necesarias para escalar, pero toda esa jerarqu\u00eda desaparece con los agentes.<\/p>\n

Pero. Este analista tambi\u00e9n tiene claro que la oleada de despidos va a ser cada vez m\u00e1s patente y es evidente que la IA va tener un impacto claro. Sin embargo, explica que muchos de esos despidos actuales se corresponden m\u00e1s bien al sobreempleo que se experiment\u00f3 con la pandemia de COVID-19. Ahora lo que ocurrir\u00e1 es que las empresas ya no se preguntar\u00e1n si contrararon demasiado para el mundo \"pre-IA\", sino si contrataron demasiado para el mundo \"post-IA\". De hecho, las que no se lo pregunten probablemente acaben compitiendo con rivales m\u00e1s peque\u00f1os, construidos desde cero con IA y con estructuras de coste radicalmente menores. Para \u00e9l est\u00e1n claras dos cosas. Las primera, que la demanda de c\u00f3mputo no parar\u00e1 de crecer. La segunda, que la burbuja, si es que existe \u2014y seg\u00fan \u00e9l, la respuesta es que no lo hace\u2014, no va a explotar.
\nEn Xataka | Su perra ten\u00eda c\u00e1ncer, sus veterinarios no ten\u00edan soluciones y \u00e9l encontr\u00f3 una vacuna ARNm en otro lugar: ChatGPT<\/p>\n

– La noticia<\/p>\n

Cre\u00edamos que ten\u00edamos una burbuja de la IA. Hay argumentos potentes que indican que est\u00e1bamos equivocados <\/p>\n

fue publicada originalmente en<\/p>\n

Xataka <\/p>\n

por
\n Javier Pastor<\/p>\n

.\u00a0\u00a0\u00a0<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

A la IA o la amas o la odias. O eres un (\u00bfiluso?) optimista, o est\u00e1s en el carro de los esc\u00e9pticos y apuestas por un pinchazo inminente de esa burbuja de la IA de la que todos hablan. El conocido analista Ben Thompson lleva tiempo en el segundo grupo y planteaba que de hecho […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":2534,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"amp_status":"","footnotes":""},"categories":[6],"tags":[],"class_list":["post-2533","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ciencia-y-tecnologia"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/ermdigital.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2533","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/ermdigital.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/ermdigital.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ermdigital.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ermdigital.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2533"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/ermdigital.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2533\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ermdigital.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2534"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/ermdigital.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2533"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/ermdigital.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2533"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/ermdigital.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2533"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}