La pregunta de la Fed: ¿se está volviendo la IA demasiado grande para caer?

Una empresa de inteligencia artificial puede fracasar sin arrastrar al resto de la economía. La pregunta que plantea Jeff Schmid es qué ocurriría si las empresas, los contratos y la financiación que sostienen el auge de la IA estuvieran tan conectados que las dificultades de una parte se propagaran a las demás.

El 25 de septiembre de 2026, el presidente del Banco de la Reserva Federal de Kansas City preguntó si se estaba formando un ecosistema de IA «demasiado grande para caer». Aludía a los rescates públicos de grandes entidades financieras durante la crisis de 2007 a 2009. Fue una advertencia para estudiar el riesgo, no una afirmación de que la IA necesite un rescate.1

Cómo podría propagarse una pérdida

Schmid ya había señalado en agosto que la escala y las finanzas del desarrollo de la IA merecían atención por su posible dimensión sistémica.2 La diferencia es importante: una pérdida puede quedar en manos de quienes asumieron la inversión o transmitirse a prestamistas, aseguradoras y otras empresas.

Pensemos en la financiación de un centro de datos respaldada por los ingresos del propio proyecto. Si la demanda prevista no se traduce en ingresos suficientes, pagar la deuda podría resultar difícil. Y si varios proyectos dependen de previsiones parecidas, distintos financiadores podrían afrontar pérdidas a la vez. Es un escenario hipotético, no una cadena de impagos constatada.

La exposición potencial no se limita a las tecnológicas. Reuters informó, citando a Nikkei Asia, de que la aseguradora japonesa Nippon Life planeaba destinar 2 billones de yenes —12.750 millones de dólares— a financiación de infraestructuras que incluye la construcción de centros de datos en Estados Unidos. Esa cifra no corresponde exclusivamente a centros de datos de IA.17

Dos tipos de vigilancia, dos tipos de riesgo

La Agencia de Servicios Financieros de Japón está intensificando el examen de cómo los grandes bancos y las aseguradoras de vida financian centros de datos de IA, sobre todo proyectos en Estados Unidos, y de cómo gestionan esos riesgos.23 Sus prioridades también incluyen revisar la exposición a centros de datos y otras operaciones de financiación de proyectos, junto con los riesgos de los préstamos inmobiliarios.20 Supervisar esos créditos no significa que ya estén fallando.

En Estados Unidos, una coalición bipartidista de 26 fiscales generales, encabezada por Letitia James, de Nueva York, pidió al Congreso normas federales integrales y protocolos de seguridad para la IA más avanzada.3349 Su preocupación se centra principalmente en la seguridad de los sistemas, no en el pago de los préstamos para centros de datos. Una regulación de modelos más seguros no garantiza inversiones rentables; una financiación más prudente tampoco resuelve todos los riesgos de los modelos.

La comparación con la crisis financiera, por tanto, no demuestra que la IA tenga hoy la misma fragilidad que el sistema anterior a 2008. De hecho, Reuters informó en agosto de que algunos responsables de la Fed pedían vigilancia, pero dudaban de que fuera inminente un colapso como el de la vivienda.3 La cuestión pendiente es más concreta: saber quién está expuesto a quién y si un revés podría ir más allá de quienes asumieron inicialmente el riesgo.12