Imagina que decides construir la fábrica más cara de la historia. Compras terrenos, levantas edificios, llenas naves de servidores, conectas líneas eléctricas, importas chips y contratas ingenieros. Durante años, toda esa actividad cuenta como inversión, genera pedidos y mueve el PIB. Hay un pequeño detalle: todavía no sabemos cuánto dinero producirá realmente la fábrica.

Eso es, en versión gigantesca, una parte de lo que está ocurriendo con la inteligencia artificial en Estados Unidos. Antes de que sepamos si la IA transformará la productividad de millones de empresas, ya estamos gastando cantidades enormes para construir la infraestructura que permitiría esa transformación.

La paradoja es importante porque solemos contar la historia al revés. Pensamos que primero llega una tecnología revolucionaria, después nos hace más productivos y finalmente la economía crece. En la vida real muchas revoluciones tecnológicas empiezan con algo bastante menos elegante: alguien tiene que gastar una fortuna antes de saber si la promesa funciona.

LA IA YA ESTÁ EN EL PIB AUNQUE NO PUEDAS VERLA EN UNA LÍNEA

Las cuentas nacionales no tienen una casilla llamada “inteligencia artificial”. Un servidor puede ejecutar un modelo de IA o una base de datos aburridísima; un centro de datos puede servir a ambas cosas. Por eso medir exactamente cuánto del crecimiento viene de la IA exige aproximaciones.

Pero la señal es difícil de ignorar. En su Monetary Policy Report de julio de 2026, la Reserva Federal dijo que la inversión empresarial había crecido a un ritmo anualizado del 11% en el primer trimestre y que buena parte de esa fortaleza parecía estar conectada con la infraestructura necesaria para servicios de IA. Fuera de las categorías vinculadas a IA, la inversión en oficinas y estructuras manufactureras había sido bastante más débil.

Una presentación de la Fed fue todavía más explícita. Agrupando software, centros de datos, equipos de alta tecnología e inversión eléctrica probablemente relacionada con IA, estimó una contribución de alrededor de 1,36 puntos porcentuales al crecimiento del PIB del primer trimestre de 2026. No es una cifra oficial de “PIB de la IA” y depende de cómo clasifiques los gastos, pero sí da una idea de escala.

La tecnología puede seguir siendo debatida en Twitter. Las excavadoras ya están trabajando.

GASTAR NO ES LO MISMO QUE VOLVERSE MÁS PRODUCTIVO

Aquí está la distinción que se pierde casi siempre. Si una empresa gasta 10.000 millones en servidores, ese gasto puede aumentar la inversión hoy. Pero la productividad no pregunta cuánto costó la máquina. Pregunta cuánto más valor conseguimos producir gracias a ella.

Si una compañía compra herramientas de IA y consigue hacer el mismo trabajo con menos horas, lanzar mejores productos o descubrir cosas que antes no podía descubrir, aparece una ganancia de productividad. Si compra la infraestructura, paga electricidad, llena el edificio de GPUs y después descubre que los clientes no están dispuestos a pagar suficiente por lo que sale de allí, tuvimos inversión. No necesariamente productividad duradera.

La propia Fed está siguiendo exactamente esa transición. En una nota publicada en julio, sus investigadores separan tres fases: mejoras de capacidad y costes, inversión y adopción empresarial, y finalmente productividad y efectos laborales. Su conclusión provisional es casi incómoda por lo razonable: en 2026 la evidencia de transformación amplia todavía es limitada y los efectos reales siguen bastante concentrados.

Dicho sin jerga: estamos construyendo la autopista antes de saber cuántos coches acabarán circulando por ella.

ESTO YA HA PASADO ANTES

Las tecnologías de propósito general suelen necesitar tiempo. La electricidad existía mucho antes de que las fábricas reorganizaran sus procesos para aprovecharla bien. Los ordenadores llegaron décadas antes de que parte de sus beneficios aparecieran limpiamente en las estadísticas de productividad.

El problema no suele ser enchufar la máquina. Es rediseñar la empresa alrededor de ella. Cambiar procesos, entrenar trabajadores, modificar software, decidir qué tareas se automatizan y cuáles siguen necesitando personas. Esos costes de ajuste pueden ser enormes y no vienen incluidos en la demo de un chatbot.

Por eso una economía puede vivir una fase curiosa en la que el gasto tecnológico crece muchísimo mientras la mejora de productividad agregada todavía parece modesta. No necesariamente porque la tecnología sea humo. Puede ser porque las organizaciones tardan años en descubrir cómo utilizarla de verdad.

EL BOOM SE VE EN COSAS MUCHO MÁS PESADAS QUE UN CHATBOT

La inteligencia artificial suele aparecer en nuestras manos como texto en una pantalla. En la economía física pesa toneladas. Necesita edificios, chips, transformadores, fibra, sistemas de refrigeración y electricidad.

La inversión en equipos de procesamiento de información ha aumentado con fuerza. La BEA informó que en el segundo trimestre de 2026 la inversión real en propiedad intelectual creció a una tasa trimestral anualizada del 8,8%, después de un 13,8% en el primero. El crecimiento de inversión en software, investigación y equipos es una parte visible del actual ciclo tecnológico.

Y luego está la electricidad. La EIA señala que la demanda eléctrica estadounidense volvió a crecer con fuerza después de más de una década prácticamente plana. Entre 2005 y 2019 aumentó apenas alrededor del 0,1% anual; entre 2020 y 2025, aproximadamente un 1,7% anual. Los centros de datos son uno de los motores principales de ese cambio. Esa demanda importa también para qué central termina fijando el precio mayorista de la electricidad.

La nube resulta ser bastante material.

UNA EMPRESA TECNOLÓGICA AHORA COMPITE POR MEGAVATIOS

Eso cambia quién participa en el boom. Si la IA requiere más electricidad, de repente importan las utilities, redes de transmisión, turbinas, gas, nuclear, permisos locales y terrenos con conexiones suficientes. Si requiere millones de chips avanzados, importan las fábricas asiáticas, el transporte, la memoria de alto ancho de banda y los equipos de fabricación de semiconductores.

La Fed calcula que alrededor del 90% de determinados equipos relevantes para el buildout tecnológico estadounidense se abastecen desde Asia Oriental. Esa dependencia significa que parte del enorme gasto de inversión aparece también como más importaciones, lo que reduce su contribución neta al PIB estadounidense.

Eso ayuda a entender por qué “las tecnológicas gastaron 100” y “el PIB creció 100 por esa inversión” no son la misma frase. Si importas el servidor, la inversión doméstica sube, pero la importación se resta dentro de la contabilidad del PIB. El gasto sigue ocurriendo; el efecto agregado es más complicado.

ESPERA, ME HE PERDIDO

Supón que abres un restaurante y gastas un millón en cocina, muebles y local. Este año has generado muchísima actividad: albañiles, proveedores y fabricantes han cobrado. Pero todavía no sabemos si tu restaurante será bueno.

Si dentro de cinco años produces el doble de comidas con la misma gente y los clientes las quieren, tu inversión probablemente elevó productividad. Si cierras en dieciocho meses, el gasto inicial fue real, pero la promesa económica no salió como esperabas.

Con IA estamos, en parte, entre esas dos escenas. La cocina ya está costando una fortuna. El servicio acaba de empezar.

ENTONCES, ¿ES UNA BURBUJA?

No podemos deducirlo simplemente porque la inversión sea enorme. Una burbuja no significa “se está gastando muchísimo”. Significa que las expectativas incorporadas en precios y proyectos terminan siendo demasiado optimistas respecto a los flujos económicos que realmente aparecen.

Es perfectamente posible que una tecnología transforme la economía y que al mismo tiempo muchos inversores paguen demasiado por algunas empresas. También puede ocurrir lo contrario: que el mercado infravalore durante años una transformación real.

El ferrocarril británico del siglo XIX produjo infraestructura útil y también destruyó fortunas. La fibra óptica instalada durante la burbuja puntocom terminó siendo enormemente valiosa aunque muchos de quienes financiaron el boom no capturaran los beneficios. Una tecnología puede ganar y sus inversores perder.

Esa distinción merece tatuarse mentalmente cada vez que alguien utiliza “la IA cambiará el mundo” como argumento suficiente para justificar cualquier valoración bursátil.

EL MERCADO ESTÁ PAGANDO HOY POR BENEFICIOS QUE LLEGARÍAN MAÑANA

Las grandes empresas tecnológicas no están invirtiendo estas cantidades por caridad científica. Esperan que la capacidad de cómputo genere ingresos futuros: más suscripciones, mejores anuncios, servicios de nube, agentes autónomos, herramientas empresariales o negocios que todavía ni siquiera existen.

Cuando el mercado sube la valoración de estas compañías, está haciendo algo parecido a cualquier inversión: descontar una historia futura hacia el presente. Cuanto más espectacular sea el precio pagado hoy, más espectacular puede tener que ser el futuro para justificarlo.

Por eso la pregunta interesante no es si la IA “funciona”. Muchas aplicaciones ya funcionan. La pregunta financiera es si funcionarán suficientemente bien, para suficientes clientes y con márgenes suficientemente altos como para rentabilizar el capital que se está desplegando.

Y MIENTRAS TANTO, ¿QUÉ PASA CON LOS TRABAJADORES?

Aquí las certezas son todavía menores. Una cuarta parte de los trabajadores encuestados por la Fed dijo haber usado IA generativa en su trabajo durante el mes anterior en 2025. El uso se está extendiendo. Eso no significa que una cuarta parte de los empleos esté siendo automatizada.

En julio, las actas del FOMC señalaron que varios participantes consideraban que los efectos netos sobre empleo seguían siendo limitados y que los temores de despidos masivos no se habían materializado de forma generalizada. Pero también existen señales específicas. Investigadores de la Fed han encontrado una desaceleración marcada en el empleo de programadores desde la llegada de ChatGPT, aunque el empleo del sector no ha desaparecido y es difícil separar completamente causas.

Eso puede producir una transición extraña: muchísimo gasto en capital, creación de empleos alrededor de infraestructura y electricidad, presión en algunos trabajos expuestos a automatización y todavía poca claridad sobre el resultado agregado.

No es “la IA crea empleos” ni “la IA destruye empleos”. Es reorganización.

ESTO CONECTA DIRECTAMENTE CON LA ECONOMÍA EN K

Hace un día explicábamos cómo una misma economía puede repartir experiencias muy diferentes. El boom de IA puede intensificar precisamente ese fenómeno.

Si propietarios de acciones tecnológicas ven aumentar su patrimonio, ingenieros especializados reciben salarios extraordinarios y regiones con centros de datos atraen inversión, una rama puede acelerar. Al mismo tiempo, trabajadores en ocupaciones automatizables pueden enfrentarse a menos oportunidades o salarios más débiles, y hogares sin activos financieros apenas participan en el aumento de valoraciones.

Incluso una revolución de productividad que termine siendo beneficiosa para el conjunto puede crear ganadores y perdedores durante la transición. Una sociedad puede ser más rica dentro de diez años y aun así atravesar años incómodos mientras redistribuye tareas, capital y poder de negociación.

SI FUNCIONA, LA CONSECUENCIA MÁS GRANDE NO SERÁ UNA APP MEJOR

La gran promesa económica de la IA es productividad. Si conseguimos producir más con los mismos recursos, aumenta la capacidad real de la economía. Eso puede permitir salarios reales mayores, beneficios mayores, más consumo y crecimiento sin la misma presión inflacionaria.

La gobernadora Lisa Cook planteó este año una consecuencia interesante para la política monetaria: si la IA eleva de verdad la productividad, la economía podría crecer con fuerza incluso mientras determinadas ocupaciones sufren desplazamiento. En ese mundo, un aumento temporal del desempleo no tendría exactamente el mismo significado que en una recesión convencional y la Fed tendría que distinguir entre debilidad de demanda y reorganización tecnológica.

También puede cambiar el tipo de interés “neutral”. Antes de que llegue la productividad, la gigantesca demanda de inversión puede empujar al alza el coste de capital. Después, si la tecnología genera más oferta y cambia el ahorro, los efectos podrían ser distintos. Incluso el banco central está intentando descifrar una tecnología mientras ésta cambia las variables que utiliza para tomar decisiones.

¿QUÉ TENDRÍAMOS QUE VER PARA SABER QUE EL BOOM ESTÁ FUNCIONANDO?

Primero, adopción más profunda. No basta con que una empresa tenga una licencia de IA; tiene que reorganizar procesos y utilizarla con intensidad suficiente para cambiar producción. Segundo, mejoras de productividad que aparezcan fuera de las propias tecnológicas. Tercero, ingresos capaces de sostener el enorme gasto de capital. Y cuarto, costes de cómputo que sigan bajando lo bastante rápido como para ampliar usos económicamente viables.

También habría que observar el lado menos glamuroso: redes eléctricas, disponibilidad de chips, permisos, agua, transmisión e importaciones. Una tecnología digital puede encontrarse con cuellos de botella extremadamente físicos.

La Fed resume bien la situación actual: los mercados financieros han reaccionado con enorme intensidad a la narrativa de IA, mientras los datos agregados de producción y empleo todavía muestran señales más limitadas de transformación amplia. La distancia entre ambas cosas es, probablemente, una de las variables económicas más importantes de los próximos años.

LA RESPUESTA

Sí: la IA puede estar moviendo ya una parte relevante de la economía estadounidense antes de que sepamos cuánto aumentará la productividad a largo plazo. La inversión en software, chips, centros de datos y energía cuenta hoy. Los beneficios productivos pueden tardar años.

Eso no demuestra que estemos ante una burbuja ni que estemos ante una nueva revolución industrial. Demuestra algo más sencillo: la apuesta ya es real aunque el resultado todavía no lo sea.

Estados Unidos está construyendo capacidad como si una enorme demanda futura fuese a aparecer. Las empresas están gastando como si la IA fuese a cambiar sus negocios. Los mercados valoran compañías como si una parte importante de esa promesa fuese a cumplirse.

Ahora viene la parte que no puede comprarse con capex: conseguir que toda esa infraestructura produzca suficiente valor.

Porque construir el futuro también aumenta el PIB. La prueba empieza cuando el futuro tiene que pagar la factura.

AUDITABLE, SIEMPRE

FUENTES

Datos y trabajos institucionales utilizados para distinguir inversión actual, productividad potencial, efectos laborales y restricciones físicas del boom de IA.

EXPLICAMOS. NO ASESORAMOS.