El entusiasmo desmedido vs la cautela inversora
La trayectoria de crecimiento explosivo de la IA ha sido el motor de un entusiasmo inversor considerable en los últimos años. Sin embargo, este optimismo se enfrenta ahora a una dosis de realidad económica. Según datos de Ramp, una plataforma líder en gestión de gastos corporativos, el crecimiento del gasto en tokens de IA se ralentizó drásticamente, pasando de un 42% en julio a apenas un 1.5% entre agosto y septiembre de 2026. Esta desaceleración, unida a la creciente optimización de costos por parte de las empresas, está enfriando las proyecciones de un crecimiento lineal y exponencial.
Un caso emblemático de esta nueva cautela es Anthropic. Las expectativas de su valoración para la IPO han disminuido considerablemente en cuestión de semanas. Si a principios de octubre se estimaba en $2 billones, las discusiones actuales entre inversores la sitúan entre $1.2 y $1.3 billones, con algunos barajando cifras tan bajas como $1 billón o $1.1 billones. A pesar de reportar ingresos de aproximadamente $17 mil millones en el tercer trimestre (un impresionante aumento de 12 veces interanual), la compañía también registró una pérdida neta de $23 mil millones y tiene compromisos significativos, principalmente en infraestructura de cómputo, por $895 mil millones. Este escenario sugiere que el alto costo de la innovación y la infraestructura en IA aún supera los retornos en muchos casos.
Ara Kharazian, economista principal de Ramp, advierte sobre la concentración de la inversión en IA, que proviene principalmente de empresas tecnológicas de alto crecimiento respaldadas por capital de riesgo. Si esta inversión disminuye, podría generarse un "efecto dominó" en todo el sector. Kharazian es contundente al afirmar que "muchas suposiciones sobre la trayectoria del gasto en IA están resultando incorrectas. Si bien el uso puede aumentar, no necesariamente se traduce en mayores gastos". Akshay Kothari, cofundador de Notion, resumió la situación con una frase que ya resuena en el sector: "los tokens van 'brrr', los costos van 'ahhh'". Forbes, por su parte, ha cuestionado si "el ritmo del compromiso financiero ha superado la evidencia de rendimientos duraderos", alertando sobre los riesgos de una expansión financiada con deuda si las expectativas no se cumplen. Incluso el contralor de la ciudad de Nueva York, Mark Levine, instó a Anthropic a posponer su IPO hasta que se aborden adecuadamente las preocupaciones sobre la seguridad y gobernanza de la IA, añadiendo una capa de escrutinio ético y regulatorio al debate financiero.
Los datos hablan: Un escrutinio a la rentabilidad de la IA
Más allá de las valoraciones de las startups, los datos de gasto empresarial en IA revelan una tendencia preocupante. Aunque el gasto en servicios de IA alcanzó los $176.8 mil millones en 2026, lo que representa un aumento de 5.4 veces desde los $33 mil millones del año anterior, este gasto superó el presupuesto inicial en 2.5 veces. Lo más alarmante es que solo el 15% de los tomadores de decisiones reportan un impacto positivo en la rentabilidad de sus inversiones en IA. En contraste, un significativo 79% de las organizaciones experimentaron excesos de costos relacionados con la IA en los últimos 12 meses, lo que subraya la dificultad de traducir la inversión en valor tangible y eficiente.
Estos hallazgos no son aislados. Un informe de PwC de 2026 corrobora la falta de resultados claros, indicando que el 56% de los CEOs no obtuvieron "nada" significativo de sus esfuerzos en IA. De manera similar, una encuesta de KPMG reveló que el 49% de los líderes empresariales redujeron o pausaron sus implementaciones de agentes de IA cuando los costos superaron el valor esperado. Estas cifras sugieren que la implementación de la IA, si bien prometedora, requiere una gestión de costos y una estrategia de retorno de inversión mucho más sofisticadas de lo que se había asumido inicialmente. La presión sobre la rentabilidad y la eficiencia está obligando a las empresas a ser más pragmáticas en su adopción de la IA, lo que impacta directamente en el gasto de los proveedores.
Qué significa para Latinoamérica: Oportunidades, riesgos y el desafío regulatorio
El panorama de la desaceleración del gasto global en IA tiene implicaciones significativas y un tanto ambivalentes para Latinoamérica. La región, con un mercado de IA valorado en aproximadamente US$12.7 mil millones, muestra un crecimiento anual del 28.1%. Aunque es un crecimiento robusto, es más lento que el 31% del mercado global, lo que reduce la participación de la región en el gasto global en IA a un 5.8%. México y Brasil continúan liderando en proyectos y financiación de IA, pero la región en su conjunto se enfrenta a desafíos estructurales.
El potencial de la IA para añadir entre $1.1 y $1.7 billones anualmente a la economía latinoamericana y aumentar la productividad es innegable. Sin embargo, la realidad es que solo el 23% de las organizaciones latinoamericanas están generando valor económico tangible de sus inversiones en IA. Esta brecha entre el potencial y la ejecución es crucial en un contexto de gasto global más prudente.
En el ámbito regulatorio, Latinoamérica avanza hacia marcos con enfoques basados en riesgos. Perú es pionero con la Ley 31814 y sus regulaciones de 2025 (vigentes desde enero de 2026), que incluyen usos prohibidos y supervisión humana. Brasil tiene un proyecto de ley pendiente (PL 2338/2023), mientras que Chile cuenta con un proyecto de ley y una Política Nacional de IA actualizada. Uruguay fue el primer país en la región en firmar la Convención Marco del Consejo de Europa sobre IA y Derechos Humanos en 2025. Argentina y Colombia, por su parte, aplican sus leyes de protección de datos existentes a los sistemas de IA. Este avance regulatorio, aunque necesario, también añade complejidad a la adopción y desarrollo de IA en la región.
Además, existen riesgos latentes. La IA podría desplazar empleos de clase media (abogados, contadores, programadores) si las empresas extranjeras optan por externalizar a la IA en lugar de a la fuerza laboral regional. Más preocupante aún es el riesgo de una "nueva dependencia extractiva", donde Latinoamérica solo proporciona recursos como tierra, energía y agua para centros de datos extranjeros, sin avanzar en la cadena de valor de propiedad intelectual. Este escenario transformaría a la región en un mero proveedor de insumos para la infraestructura global de IA, perdiendo la oportunidad de desarrollar capacidades propias y generar valor añadido a largo plazo.
