Por qué el BIS ve riesgos financieros en la carrera de inversión en IA

La inteligencia artificial puede impulsar de forma significativa la productividad y, al mismo tiempo, generar un ciclo de inversión financieramente frágil. Ese es el mensaje central de Pablo Hernández de Cos, director general del Banco de Pagos Internacionales (BIS, por sus siglas en inglés): si el gasto de capital, la deuda y los compromisos entre empresas avanzan más rápido que los retornos sostenibles, una tecnología prometedora puede convertirse en una fuente de inestabilidad. 17

Una carrera de más de 1 billón de dólares

El BIS estima que las cinco mayores empresas tecnológicas del mundo invertirán más de 1 billón de dólares en IA durante 2025 y 2026. Con ese volumen, la construcción de centros de datos, capacidad de cómputo y redes asociadas ya no es solo un asunto del sector tecnológico: puede influir en la inversión, las condiciones de financiación y los mercados financieros a escala global. 1

La preocupación no es que toda la inversión en IA sea improductiva. El problema es que la competencia por asegurar infraestructura y capacidad de cómputo puede llevar a comprometer grandes sumas antes de que estén claros los ingresos futuros de los servicios de IA. La investigación del BIS describe una carrera por invertir primero en la que la propia estructura de financiación puede aumentar la fragilidad. 14

Deuda y crédito privado: qué eleva el riesgo

Hernández de Cos ha señalado que el desarrollo inicial de la IA se financió sobre todo con recursos propios y capital, pero que las inversiones han pasado a depender cada vez más de financiación externa, con frecuencia procedente de firmas de crédito privado. 25

La diferencia es decisiva si los ingresos esperados no llegan. Una empresa endeudada debe seguir atendiendo sus obligaciones financieras incluso cuando sus proyectos rinden menos de lo previsto. El BIS advierte de que la inversión financiada con deuda puede obligar a vender apresuradamente activos especializados durante una caída; un riesgo mayor cuando se trata de infraestructura cara, diseñada para una función concreta y difícil de reutilizar. 14

El crédito privado amplía las fuentes de financiación disponibles, pero también obliga a supervisores e inversores a identificar dónde termina realmente la exposición al riesgo. La cuestión no es la existencia de este mercado, sino si el apalancamiento, las garantías y los vínculos entre compañías pueden evaluarse con claridad antes de un episodio de tensión.

Qué es la financiación circular y por qué preocupa

El BIS ha puesto el foco en participaciones cruzadas y otros acuerdos que conectan a fabricantes de chips, grandes proveedores de nube —los llamados hyperscalers—, empresas de IA y proveedores de infraestructura. Estos vínculos pueden incluir inversiones de capital y compromisos comerciales que se refuerzan mutuamente. 1425

Estas estructuras pueden acelerar la expansión, pero también dificultan seguir el recorrido del riesgo. Si las mismas compañías son a la vez proveedoras, inversoras, clientes y financiadoras, una rebaja en las expectativas de demanda de IA puede golpear varios balances al mismo tiempo. El BIS advierte de que la deuda y las participaciones circulares elevan la fragilidad financiera y hacen más probable una corrección brusca. 14

La pregunta práctica para inversores y supervisores es sencilla: ¿quién asume las pérdidas si los flujos de caja previstos de la IA no se materializan? Cuando la respuesta queda oculta por estructuras complejas, una corrección de precios puede volverse más desordenada.

Valoraciones elevadas y expectativas excesivas

Una valoración bursátil alta no demuestra por sí sola que exista una burbuja ni invalida el potencial económico de la IA. Pero sí vuelve a los mercados más sensibles a cualquier revisión de expectativas. El BIS ha alertado sobre valoraciones elevadas y sobre el riesgo de que la carrera inversora lleve a compromisos excesivos si empresas e inversores proyectan beneficios futuros de forma demasiado optimista. 114

El paralelismo histórico no consiste en afirmar que la IA sea idéntica a episodios anteriores de euforia tecnológica. La lección es que tecnologías transformadoras han coexistido, en ocasiones, con sobreinversión, apalancamiento y pérdidas financieras antes de que sus beneficios económicos de largo plazo se hicieran evidentes. El riesgo relevante es el desajuste entre el ritmo actual de despliegue de capital y el momento —o la magnitud— de los flujos de caja futuros.

La productividad es posible, pero no automática

El BIS sigue viendo un potencial importante para que la IA eleve la productividad. Sin embargo, no basta con modelos más potentes: las empresas deben rediseñar procesos, invertir en sistemas complementarios y extender la tecnología más allá de un pequeño grupo de compañías punteras. 17

El retorno económico más amplio también depende de una infraestructura digital y energética fiable, de trabajadores con las competencias necesarias y de la capacidad de empresas e instituciones públicas para adoptar la tecnología de manera efectiva. Un gran gasto en infraestructura, por sí solo, no garantiza un aumento generalizado de la productividad.

Empleo, desigualdad y ciberresiliencia

El BIS también subraya los costes de ajuste de una economía impulsada por IA. A medida que herramientas más capaces se apliquen a más tareas y ocupaciones, el desplazamiento laboral podría intensificarse; sigue siendo incierto si la creación de nuevas tareas y el aumento de la demanda compensarán esas pérdidas. 3

Por ello, la recualificación, el aprendizaje permanente y la movilidad laboral pasan a ser políticas económicas centrales. También surge una cuestión distributiva: los beneficios de productividad pueden concentrarse en empresas, trabajadores y países con mejor acceso a capital, capacidad de cómputo, datos y talento.

La IA añade además riesgos operativos y de ciberseguridad. Hernández de Cos ha señalado que puede amplificar el riesgo de modelo, los comportamientos correlacionados y cadenas de decisión opacas en las finanzas. 18 Una dependencia creciente de un grupo reducido de proveedores de nube, modelos y chips puede crear puntos comunes de fallo operativo. Por eso, junto al seguimiento de los riesgos financieros, son esenciales una gobernanza sólida, pruebas de resiliencia y una supervisión humana efectiva.

Qué deberían vigilar los reguladores y los bancos centrales

La posición del BIS es de vigilancia, no de rechazo a la inversión en IA. Las autoridades deben promover las condiciones que hagan más probables las mejoras de productividad —competencias, competencia, infraestructura y acceso amplio—, mientras monitorizan el apalancamiento, las valoraciones y las interconexiones ocultas del sistema financiero. 1725

La cooperación internacional es clave porque las cadenas de suministro de IA, los mercados de capitales y las amenazas cibernéticas atraviesan fronteras. El BIS considera la estabilidad financiera un bien público global, por lo que el intercambio de información y los enfoques analíticos comunes entre bancos centrales, supervisores y reguladores son especialmente importantes. 21

La siguiente fase podría cambiar quién se beneficia

La transición dentro del ciclo de inversión en IA es otra fuente de riesgo. Goldman Sachs ha descrito un aumento del despliegue empresarial y un giro hacia la inferencia —el uso de modelos ya entrenados— y la adopción, después de un arranque inicialmente lento. 32

Esto no significa que el gasto en infraestructura deba desplomarse. Pero sí implica que los retornos podrían distribuirse de otra forma a medida que la IA pase de construir capacidad a utilizarla. Para proyectos muy endeudados y proveedores de infraestructura que lleguen tarde al ciclo, la diferencia importa: una economía de IA rentable también puede dejar perdedores si la demanda, los precios o el ritmo de inversión futura no cumplen las hipótesis incluidas en la financiación actual. La advertencia del BIS, en esencia, pide separar el potencial de largo plazo de la IA de la solidez financiera del camino elegido para construirla. 1417