La inteligencia artificial genera opiniones encontradas: hay quienes la ven como una revolución imparable y quienes la consideran una burbuja a punto de estallar. Ben Thompson, reconocido analista, solía estar entre los escépticos, defendiendo la idea de una “burbuja buena” que, aunque explotara, dejaría avances positivos. Sin embargo, tras la última conferencia anual de NVIDIA, Thompson ha cambiado de postura: para él, la IA no es una burbuja. Su razonamiento se apoya en tres grandes hitos. El primer hito fue el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022, que mostró el potencial de la IA generativa. A pesar de su impacto, el modelo presentaba dos grandes limitaciones: cometía errores con frecuencia y, cuando no sabía una respuesta, la inventaba con total seguridad. Esto lo hacía fascinante pero poco fiable, más un experimento que una herramienta profesional. El segundo salto llegó casi dos años después, en septiembre de 2024, cuando OpenAI presentó su modelo o1. Este modelo introdujo una capacidad de razonamiento inédita: antes de responder, evaluaba la validez de sus respuestas y consideraba alternativas. El resultado fue una IA mucho más precisa y útil, aunque con un coste: requería mucha más capacidad de cómputo, lo que disparó la demanda de centros de datos. El tercer avance es el de los agentes de IA. A finales de 2025, herramientas como Claude Code y Codex demostraron que los agentes podían ejecutar tareas complejas de forma autónoma, corrigiendo sus propios errores sin intervención humana. Esto marcó una diferencia radical respecto a los modelos anteriores y, según Thompson, desmonta la idea de la burbuja. Thompson argumenta que, en una burbuja, la inversión supera la demanda real. En el caso de la IA, ocurre lo contrario: la demanda de cómputo supera la oferta, y gigantes como Microsoft, Google, Amazon y Meta están invirtiendo sumas récord en infraestructura para responder a esa necesidad. Estas inversiones no son especulativas, sino una respuesta a una demanda que no deja de crecer. Otro punto clave es que, a diferencia de los chatbots, los agentes de IA no requieren una adopción masiva para tener impacto económico. Una sola persona puede gestionar miles de agentes, multiplicando la productividad sin necesidad de millones de usuarios. Esto abre la puerta a “empresas unipersonales” donde un individuo puede coordinar el trabajo de miles de agentes de IA. En cuanto al modelo de negocio, Thompson señala que los consumidores no están dispuestos a pagar por la IA, pero las empresas sí, ya que buscan productividad y eficiencia. Los agentes permiten que equipos pequeños logren lo que antes requería grandes plantillas y complejas estructuras de gestión, eliminando capas jerárquicas y reduciendo costes. No obstante, Thompson advierte que la automatización traerá consigo despidos, aunque muchos de los recortes actuales responden al exceso de contrataciones durante la pandemia. El verdadero reto será adaptarse al mundo “post-IA”, donde las empresas que no optimicen sus estructuras competirán en desventaja frente a nuevos actores más ágiles y eficientes gracias a la IA. En conclusión, para Thompson la demanda de cómputo seguirá creciendo y la supuesta burbuja de la IA, si existe, no está cerca de explotar. Fuente: xataka.com