Este año, la inversión empresarial mundial en Inteligencia Artificial (IA) superará el billón de dólares, de los cuales unos 581 mil millones corresponderán a Estados Unidos.

Pese a este gasto récord, los beneficios de la tecnología todavía no se reflejan claramente en mayores ventas, menores costos de producción o incrementos en la productividad.

En contraste, el entusiasmo por la IA ha impulsado con fuerza las acciones de las empresas vinculadas con esta tecnología, elevando sus valuaciones y generando dudas sobre si los precios podrán sostenerse hasta que se materialicen los beneficios esperados.

Oscar León Islas, docente de la Facultad de Economía de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), señaló que las valuaciones bursátiles ya exigen que las inversiones en IA se traduzcan en mayores ingresos.

Explicó que el PER de las empresas que integran el índice Standard & Poor's 500 ronda entre 32 y 33 veces sus ganancias, casi el doble de su promedio histórico, de unas 17 veces.

Las llamadas 7 Magníficas -Nvidia, Apple, Amazon, Alphabet, Microsoft, Meta y Tesla- tienen un PER que implicaría unos 26 años para recuperar la inversión si sus ganancias permanecieran constantes.

Aunque considera elevado el indicador, León Islas señaló que las valuaciones todavía no alcanzan niveles de burbuja como los observados en 2021.

Para justificar sus precios actuales, las 7 Magníficas necesitarían aumentar sus beneficios alrededor de 14 por ciento anual durante la próxima década.

Su crecimiento reciente, cercano a 20 por ciento, permitiría sostener las cotizaciones si ese ritmo continúa.

De acuerdo con Goldman Sachs, el gasto de capital en IA en EU pasará de representar 1.8 por ciento del Producto Interno Bruto (PIB) en 2026 a 2.5 por ciento en 2027 y 2.8 por ciento en 2028.

El gasto ya se refleja en los mercados: el S&P 500 alcanzó en agosto un máximo histórico de 7 mil 814.88 puntos.

Las 7 Magníficas concentran actualmente alrededor de 31.5 por ciento del valor del índice, frente a 13 por ciento en 2018.

El fenómeno recuerda a la paradoja de Solow, cuando la fuerte inversión tecnológica durante las décadas de 1970 y 1980 no se reflejaba en las estadísticas de productividad.

Cuatro décadas después, la Inteligencia Artificial enfrenta un desafío similar: gasto récord en infraestructura, pero beneficios aún difíciles de cuantificar.

En México, solo una de cada tres empresas confía en poder medir con precisión el retorno de sus inversiones en IA y apenas 25 por ciento cuenta con una metodología definida para hacerlo.

El reto, advierte León Islas, es evitar una "paradoja de Solow versión 2.0"; si el gasto continúa creciendo sin traducirse en ganancias de productividad medibles, las valuaciones bursátiles podrían alejarse de los fundamentales y el mercado tendría que decidir entre sostener la apuesta por la IA o corregir.