Primero llegaron los recortes y después las dudas. Mientras media industria acelera el gasto en chips, fibra óptica y centros de datos para sostener la fiebre de la inteligencia artificial, muchas empresas aún no consiguen demostrar que esa carrera mejore de verdad su productividad.
Ahí aparece una contradicción incómoda. Por un lado, Goldman Sachs prevé un fuerte crecimiento de las inversiones en redes, conectividad óptica, chips y centros de datos, y el mercado de nuevas conexiones ópticas para estos complejos podría mover decenas de miles de millones de dólares en los próximos años. Por otro, una parte importante de los proyectos de IA generativa sigue sin ofrecer retornos claros.
Muchas empresas recortan talento antes de probar si la IA funciona
La tecnológica española i3e ha puesto el foco en ese desfase entre expectativas y resultados. La compañía advierte de que se está recortando talento sin mejorar resultados, una decisión que ya asoma en sectores administrativos y corporativos donde las automatizaciones se han acelerado antes de comprobar su eficiencia real.
No siempre automatizar equivale a transformar. i3e sostiene que muchas organizaciones están confundiendo ambas cosas, como si sustituir tareas o personas bastara para rediseñar un proceso complejo que depende de experiencia, contexto y criterio.
En la práctica, el coste oculto aparece rápido. La sustitución de perfiles con experiencia por sistemas de inteligencia artificial que exigen supervisión humana constante está provocando pérdida de conocimiento interno y también problemas de calidad en procesos clave.
El dinero corre hacia la infraestructura aunque los retornos sigan borrosos
Mientras las dudas crecen dentro de las oficinas, fuera de ellas el negocio de la infraestructura avanza a otro ritmo. Microsoft, Amazon y Google siguen elevando su gasto en centros de datos e infraestructura cloud para sostener la demanda de IA generativa.
También en España ya hay movimientos de gran tamaño. ACS ha lanzado una ampliación de capital de 1.800 millones para inversión en centros de datos, en línea con una carrera industrial donde importan tanto los servidores como la energía, el suelo y la conectividad.
Detrás de esa escalada están las redes que permiten mover cantidades crecientes de datos entre máquinas. El auge de las redes de fibra óptica y de las conexiones para centros de datos se ha convertido en una pieza básica de esta economía de la IA.
Gartner enfría el entusiasmo con una pregunta muy simple
La consultora americana Gartner refleja que una parte importante de los proyectos de inteligencia artificial generativa todavía no logra mejoras medibles de productividad ni retornos claros de inversión. Dicho de otro modo, el gasto crece más deprisa que las pruebas de utilidad.
Esa distancia entre inversión y resultado explica parte de la ansiedad empresarial. Si una herramienta requiere vigilancia continua, corrige mal los errores y además obliga a rehacer trabajo, el ahorro prometido empieza a parecerse menos a una ventaja y más a un traslado de costes.
Hace dos años, el Fondo Monetario Internacional ya advirtió de que la inteligencia artificial tendría un impacto desigual sobre la economía y el empleo. La advertencia no era abstracta. Algunas tareas ganarán velocidad, pero otras pueden perder calidad, salarios o estabilidad antes de que aparezca una mejora tangible.
La carrera por los centros de datos convive con un problema de calidad
Ahora mismo conviven dos escenas casi opuestas. En una, el capital se dirige a chips, centros de datos y grandes infraestructuras digitales. En la otra, compañías de oficina recortan experiencia humana para apoyarse en sistemas que todavía necesitan supervisión constante.
El mercado de nuevas conexiones ópticas para centros de datos podría mover decenas de miles de millones de dólares en los próximos años. Sin embargo, ese músculo inversor convive con procesos internos donde la calidad cae precisamente porque falta el conocimiento que antes sostenía el trabajo diario.
La paradoja queda ahí, desnuda. Cuanto más dinero entra en la base física de la IA, más visible resulta que una parte de las empresas aún no ha resuelto algo mucho más simple que instalar servidores, demostrar que al recortar talento los resultados realmente mejoran.