Hay una vieja máxima que dice: “si lo construyes, vendrán”. Es un sentimiento encantador para un campo de maíz en Iowa. Pero, tratándose de un centro de datos en el norte de Virginia, preferiría ver primero los contratos firmados.
Permítanme poner algunas cifras sobre la mesa antes de explicar por qué me inquietan. Según Dell’Oro Group, el gasto de capital (CapEx) global en centros de datos se disparó un 51% hasta los 455.000 millones de dólares en 2024, para luego acelerarse con un incremento interanual del 57% en 2025. MUFG prevé que el CapEx de los hiperescaladores supere los 600.000 millones de dólares en 2026, un 36% más que en 2025. La propia Dell’Oro proyecta ahora que el total mundial superará el billón de dólares en 2026. Para poner esa cifra en una escala humana: el PIB combinado de Suecia y Noruega es de aproximadamente un billón de dólares. Al parecer, vamos a gastar eso, en un solo año, en infraestructura informática, bajo la premisa de que el software que la utiliza acabará valiendo la pena.
Lo que resulta verdaderamente vertiginoso son los compromisos individuales de las empresas. Alphabet ha proyectado un gasto de capital de 175.000 a 185.000 millones de dólares en 2026, lo que podría duplicar su gasto de 91.400 millones de 2025. Amazon apunta a cifras de hasta 200.000 millones, destinados en gran medida a los centros de datos de IA de AWS. Meta está operando en el rango de los 115.000 a 145.000 millones, casi el doble que en 2025. Microsoft reportó 37.500 millones en un solo trimestre. Jensen Huang, cuya empresa vende los picos y las palas en esta fiebre del oro particular, se puso en pie en febrero y declaró que la expansión de 660.000 a 700.000 millones era sostenible, con un recorrido de siete a ocho años por delante. No dudo de su sinceridad. Solo señalo que tiene un interés financiero muy específico en que esa conclusión sea la correcta.
Esto es lo que más me molesta de este panorama. Según un estudio de cerca de 6.000 ejecutivos citado por Fortune, entre el 89% y el 90% de las empresas informaron que la IA no tuvo un impacto medible en su productividad o empleo en los últimos tres años. Ni un poco de impacto. Ninguno. Mientras tanto, un análisis de la economía de la IA sitúa el crecimiento de la productividad durante el ciclo 2023-2026 en un 0,4%–0,8%: el tipo de cifra que ni siquiera alcanzaría a ser un error de redondeo en la narrativa de un “superciclo”. El crecimiento del PIB estadounidense fue revisado a la baja en el cuarto trimestre de 2025, y la historia del “boom de productividad de la IA” ha sido sustituida silenciosamente por la historia del CapEx en IA. Es una distinción importante: el CapEx es una apuesta por retornos futuros. No es el retorno en sí mismo.
Los proyectos piloto empresariales tampoco están escalando como sugieren los titulares. Según datos citados por Forbes, alrededor del 95% de los proyectos piloto de IA en empresas no llegan a producción. La misma fuente señala que, aunque la IA puede generar ganancias de productividad a nivel de tareas de entre el 14% y el 55% en entornos controlados —lo cual suena impresionante hasta que te preguntas qué porcentaje del total de horas de trabajo representan esas tareas—, la cifra macro se resiste tozudamente a moverse. Y quizás haya un dato aún más incómodo: los trabajadores que reportan mayores ganancias de productividad gracias a la IA son también los que reportan mayores niveles de agotamiento (burnout). Mayor rendimiento, la misma plantilla, más estrés. Eso no es una revolución de la productividad, es simplemente una aceleración del ritmo.
He visto suficientes ciclos tecnológicos como para reconocer el patrón. La “fiebre ferroviaria” de la década de 1840 es el paralelismo histórico más claro que conozco. El Parlamento británico aprobó 263 leyes autorizando 9.500 millas de nuevas líneas ferroviarias solo en 1846, en el pico del frenesí. Las acciones se habían duplicado entre 1844 y 1846 gracias a éxitos tempranos legítimos y a la extrapolación razonable de que los ferrocarriles transformarían el comercio, lo cual hicieron, eventualmente. Luego, el Banco de Inglaterra subió los tipos de interés, el efectivo escaseó y, para 1850, las acciones habían caído un 50% y muchas empresas estaban en quiebra o fueron absorbidas a precios de saldo. Los raíles se construyeron: cerca de 6.220 millas de las 9.500 autorizadas. La infraestructura sobrevivió. La mayoría de los inversores, no. Pienso mucho en esa brecha cuando leo sobre hardware de IA que, según un análisis de Fortune, se vuelve efectivamente inservible en menos de tres años, con un modelo que muestra un retorno de inversión (ROI) negativo del 34% en el cuarto año. Puedes construir algo real y, aun así, destruir capital en el proceso.
El panorama inversor más amplio hace que el riesgo de concentración sea difícil de ignorar. El CEO de IBM ha dicho públicamente que los cálculos de gasto en centros de datos de IA simplemente no cuadran. Un análisis de Pantheon Macro citado por Fortune destacó algo que me resultó verdaderamente sorprendente: sin el gasto relacionado con la IA, la inversión corporativa estadounidense en equipos sería actualmente negativa, representando lo que llamaron un descenso “preocupantemente amplio”. Lean eso con cuidado. El resto de la América corporativa no está invirtiendo. Un grupo de empresas tecnológicas muy grandes está haciendo todo el esfuerzo, justificado por retornos que Goldman Sachs, en un informe de 2023, proyectó que no empezarían a mostrarse en el PIB medible o en la productividad laboral hasta 2027, como muy pronto. Estamos cargando los costes de la inversión por adelantado y dejando la justificación para el final, y la brecha entre ambos se mide ya en cientos de miles de millones de dólares al año.
Quiero ser justo con la otra cara de la moneda, porque ignorarla sería perezoso. JP Morgan Asset Management calculó que el gasto de capital relacionado con la IA contribuyó en 1,1 puntos porcentuales al crecimiento del PIB estadounidense en la primera mitad de 2025, superando al consumo. Un análisis de IMPLAN atribuyó 923.000 millones de dólares en producción económica estadounidense y 2,7 millones de empleos a las inversiones de las grandes tecnológicas en IA. El FMI proyecta que la IA añadirá 7 billones de dólares al PIB mundial con el tiempo. No son cifras triviales, y la historia de la adopción tecnológica contiene revoluciones genuinas; solo que resulta que tardan más de lo que el dinero está dispuesto a esperar. La aviación pasó desde el primer vuelo de los hermanos Wright en diciembre de 1903 hasta una adopción comercial masiva y significativa en el transcurso de unas seis décadas. La productividad es real. El cronograma rara vez es el que asume la tesis de inversión inicial.
La condición que me haría reconsiderar mi escepticismo es muy concreta: si las tasas de despliegue de IA empresarial entre las compañías que han salido de la fase piloto comienzan a generar un aumento de ingresos agregado y medible —no afirmaciones de eficiencia a nivel de tarea, sino ingresos por empleado reales o una expansión de márgenes visible en los estados financieros públicos a través de múltiples industrias—, entonces la historia del CapEx empezará a tener sentido estructural en lugar de especulativo. Ahora mismo, según datos de LinkedIn, el 88-90% de las organizaciones dicen que están usando IA en 2025, pero el 67% sigue en fase piloto. Esa es la clave. El “teatro de la adopción” no es industrialización.
Honestamente, la cifra que me quita el sueño no son los 700.000 millones de dólares. Es el 67%. Dos tercios de la supuesta economía de la IA todavía están ejecutando pruebas de concepto, mientras la factura de infraestructura se acumula a un ritmo del 57% anual. En algún momento, la lógica del “Campo de los Sueños” chocará con una llamada de resultados, y el “si lo construyes, vendrán” dejará de ser una estrategia.