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La inversión en IA concentra demanda de energía y chips antes de elevar la productividad, obligando a la Reserva Federal a ponderar un choque transitorio.
La Inversión en IA está abriendo una brecha entre la promesa de productividad futura y los costes que ya afectan a la economía. El despliegue de centros de datos, chips y servidores eleva la demanda de energía y componentes antes de que los beneficios de eficiencia sean visibles a gran escala.
Ese desfase complica el análisis de la Reserva Federal. Como expone la información de CNBC sobre el impacto inflacionario del despliegue de IA, la tecnología podría acabar reduciendo costes, pero sus necesidades de infraestructura añaden presión sobre los precios en el corto plazo.
Inversión en IA: costes presentes, beneficios inciertos
Goldman Sachs Research estima que el gasto de capital vinculado al despliegue de IA llegará este año a 581.000 millones de dólares en Estados Unidos y hasta 1 billón de dólares a escala mundial. Solo el importe estadounidense equivale al 1,8% del PIB, una proporción que la firma prevé en el 2,8% para 2028.
La magnitud de esa inversión ayuda a entender por qué la IA ya puede influir en la inflación incluso sin haber transformado todavía la productividad agregada. Las compañías tecnológicas están compitiendo por capacidad informática, energía y equipamiento especializado.
Ronnie Chatterji, economista jefe de OpenAI, advierte de que los costes inmediatos son más fáciles de identificar que los posibles beneficios económicos. Para que estos aparezcan, las organizaciones deben incorporar la tecnología y obtener valor de ella, un proceso que aún no se refleja claramente en las estadísticas de productividad.
La adopción empresarial marca el ritmo
La Oficina del Censo publicó en mayo que entre el 17% y el 20% de las empresas estadounidenses declaraban utilizar IA. La presencia era sensiblemente mayor entre las compañías grandes que entre las pequeñas.
La distancia entre disponer de una herramienta y cambiar una organización resulta decisiva. Julie Averill, exdirectora de información de Lululemon, supervisó la adopción de IA en la empresa y señaló que la dificultad no reside solo en la tecnología, sino en lograr que las personas modifiquen sus comportamientos y confíen en los modelos.
Lululemon empleó IA para ayudar a sus directivos a prever dónde se venderían mejor los productos. Ese uso requería una integración más compleja que la utilización de un chatbot, lo que ilustra por qué la adopción masiva puede avanzar a un ritmo más lento que el esperado por algunos promotores.
🔍 Una brecha creciente entre empresas
Según Chatterji, los usuarios avanzados despliegan IA a un ritmo ocho veces superior al de la empresa promedio, medido en tokens por usuario. La distancia era de dos veces cuando OpenAI publicó su informe sobre el asunto tres meses antes.
Las empresas que reorganizan sus flujos de trabajo alrededor de la IA parecen obtener mejores resultados. Sin embargo, esa diferencia también sugiere que los efectos macroeconómicos podrían tardar en extenderse al conjunto de la economía.
Inversión en IA y los límites de la productividad
Peter Boockvar, director de inversiones de One Point BFG Wealth Partners, compara el debate actual con el auge de productividad asociado a internet. Según sus cálculos, Estados Unidos logró una ganancia de productividad del 1,5% durante un periodo de 30 años, pese a aquella ola de automatización.
Si se amplía el horizonte a 50 años, la productividad promedió el 2,5%, de acuerdo con Boockvar. Su cautela es relevante para los inversores: asumir que la IA generativa superará ampliamente el efecto económico de internet sigue siendo una hipótesis, no un resultado demostrado.
Charles Jones, profesor de Stanford y uno de los principales expertos en los efectos de la IA sobre el crecimiento, actualmente de excedencia en Anthropic, identifica un obstáculo adicional: los empleos reúnen muchas tareas y no todas se automatizan con facilidad. Esos eslabones débiles limitan la rapidez con la que una innovación puede traducirse en una mayor producción por trabajador.
El caso de los radiólogos ilustra esa limitación. Geoffrey Hinton, tecnólogo y premio Nobel, predijo en 2016 que dejarían de ser necesarios en cinco o diez años. Sin embargo, su número siguió creciendo, porque la IA automatizó solo una parte de su trabajo y complementó otras funciones, como la relación con pacientes y colegas.
La Fed ante una señal contradictoria
Kevin Warsh, presidente de la Fed, nombró el mes pasado a Jones para un grupo de trabajo que orientará la reflexión del banco central sobre la IA y sus efectos económicos. Marc Andreessen, capitalista de riesgo cuya firma respalda de forma agresiva a startups de IA, también forma parte del equipo y anticipa una etapa de hiperdeflación.
Warsh había defendido en noviembre que la IA elevaría el crecimiento y actuaría como una fuerza desinflacionaria al mejorar la productividad y la competitividad estadounidense. Esa visión reforzó su posición ante el presidente Donald Trump, que está presionando para que se reduzcan los tipos de interés.
Pero la postura dentro de la Fed no es uniforme. En julio, los responsables votaron por mantener el tipo de referencia entre el 3,5% y el 3,75%, aunque la decisión no fue unánime y algunos manifestaron que la economía debía frenarse para contener los aumentos de precios vinculados a la IA.
📌 Inversión en IA: presión sobre electricidad, memoria y equipos
Neel Kashkari, presidente de la Fed de Minneapolis, discrepó a favor de un tipo más alto. En su explicación, sostuvo que la enorme inversión en centros de datos había añadido demanda a una inflación ya elevada para los estadounidenses.
La carrera por construir instalaciones con alto consumo energético está contribuyendo a elevar las facturas de servicios públicos. Según los datos del índice de precios al consumo publicados por la Oficina de Estadísticas Laborales, los precios de la electricidad para los hogares aumentaron un 10% en los dos años hasta julio, frente al 6,2% de subida general de precios en ese periodo.
- ▪️ JPMorgan Chase calcula que el coste de la memoria DRAM habrá aumentado un 400% al cierre del año frente a 2024.
- ▪️ Los datos del IPC reflejan que el software y los accesorios informáticos han subido un 22,4% desde julio de 2024.
- ▪️ Otros responsables de la Fed han alertado de las restricciones en la oferta de servidores y chips, mientras las empresas de IA buscan asegurar el mayor volumen posible de componentes de compañías como Nvidia.
Para el inversor, el punto central es que la inversión puede sostener expectativas de crecimiento futuro sin evitar tensiones de costes durante la fase de construcción. Warsh reconoce que el gasto empresarial está sentando bases para el crecimiento, aunque el momento y la magnitud de sus efectos sobre la oferta siguen siendo difíciles de predecir.
La tesis optimista, por tanto, convive con un contrapunto concreto: la IA podría terminar siendo desinflacionaria, pero hoy su infraestructura consume recursos escasos y presiona precios sensibles. Esa combinación reduce el margen de la Fed para reaccionar anticipadamente a una productividad que todavía no aparece con claridad en los datos.
Demanda física detrás de la IA
🧭 La IA no es solo una innovación digital: su expansión exige infraestructura física. Esa necesidad desplaza el debate desde las aplicaciones hacia la disponibilidad de energía, equipos informáticos y capacidad de fabricación.
El efecto económico depende del orden de los acontecimientos. Si los costes de construcción y abastecimiento llegan antes que las mejoras de eficiencia, la economía puede afrontar presión sobre los precios antes de registrar un aumento visible de la productividad.
Internet como referencia prudente
🗓️ Peter Boockvar sitúa el auge de internet como el precedente tecnológico más útil para moderar las expectativas. La comparación sugiere que una tecnología transformadora puede elevar la eficiencia sin producir de inmediato un salto homogéneo en toda la economía.
Inversión en IA: señales que debe vigilar el mercado
La cuestión central no es si la IA puede mejorar la productividad, sino cuándo esa mejora compensará sus costes físicos. Conviene vigilar si la presión sobre electricidad, servidores, chips y memoria empieza a relajarse. Una normalización de esos cuellos de botella reforzaría la idea de que el gasto está dejando de trasladarse a precios.
También importa observar si la adopción se extiende desde las empresas más avanzadas al resto del tejido empresarial. La confirmación más sólida sería una mejora visible de la productividad junto con una menor tensión de costes. Si la infraestructura sigue encareciéndose sin que aumente el valor obtenido por las empresas, la Fed tendrá más motivos para priorizar el control de la inflación.
Artículo de divulgación financiera redactado por el equipo de Tu Plan A: Bolsa y Trading by Fran Fialli.
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Este contenido es informacion economica de caracter divulgativo y no constituye una recomendacion de inversion ni asesoramiento financiero personalizado. Invertir conlleva riesgo de perdida del capital. Antes de tomar cualquier decision, contrasta la informacion y valora consultar con un asesor registrado.
