Hace pocos días, Oracle (NYSE: ORCL) —empresa donde tuve el privilegio de ser CEO en el Perú— anunció el despido de hasta 30,000 empleados, nada menos que por un impersonal correo electrónico. No por estar en crisis: sus ingresos trimestrales alcanzaron $17,200 millones, un récord. Los despidos, ejecutados masiva y "virtualmente" a las 6 de la mañana, obedecen a una razón diferente: financiar su apuesta en infraestructura de inteligencia artificial. La acción de Oracle ha caído 25% este año bajo la presión de inversionistas preocupados por el nivel de endeudamiento que esta apuesta demanda.
Este escenario me resulta familiar. A finales de los años 90 viví de cerca la burbuja dot-com, cuando empresas invirtieron fortunas para no perderse el envión del comercio electrónico que supuestamente destruiría al comercio tradicional y no fue así. Lo único que sucedió fue que el e-commerce demoró en madurar y mucho dinero fue inútilmente invertido. Más recientemente la ola de transformación digital —acelerada por la pandemia— repitió el patrón: temor, euforia, inversión masiva y la urgencia de no quedarse atrás.
Con la inteligencia artificial estamos repitiendo el mismo ciclo, pero amplificado. Las cifras son elocuentes: un estudio del National Bureau of Economic Research de febrero de este año encontró que el 90% de las empresas no reporta impacto alguno de la IA en su productividad, pese a las inversiones realizadas. El propio Sam Altman, CEO de OpenAI —la empresa detrás de ChatGPT— ha reconocido que existe una burbuja. El FMI ha advertido que podría estallar. Y los analistas identifican el período 2026-2028 como la ventana de mayor riesgo para una corrección significativa.
Hay una paradoja que pocas veces se menciona: las empresas están invirtiendo grandes sumas de dinero cuando los costos de implementar IA son los más altos que jamás serán. Esto no es nuevo en tecnología. Los precios de las tecnologías emergentes siempre bajan con el volumen y la maduración, y cada vez lo hacen en plazos más cortos. Quien compró infraestructura de e-commerce en el año 2000 pagó varias veces lo que costaba apenas cinco años después. La pregunta es si la urgencia por implementar IA hoy justifica invertir a precios que inevitablemente bajarán incluso más rápido, o si una adopción más gradual permitiría hacerlo con mejor puntería y menor riesgo.
Esta reflexión no es solo para las grandes tecnológicas. En las empresas privadas de nuestro país, la presión por adoptar IA va llegando de la gerencia al directorio, frecuentemente impulsada por consultoras o proveedores con interés comercial directo. El directorio, compuesto por profesionales con vasta experiencia empresarial pero no necesariamente en tecnologías emergentes, enfrenta una disyuntiva delicada: aprobar inversiones significativas en algo que no domina plenamente, o ser percibido como un freno a la innovación. Es una posición incómoda que conozco bien desde mi experiencia en directorios, en la industria IT / TELECOM y desde la práctica de RRHH en búsqueda de ejecutivos y directores.
La pregunta que un director debería formular no es "¿debemos implementar IA?" —la respuesta es probablemente sí— sino "¿debemos hacerlo ahora, a estos costos, con esta tecnología que aún está madurando?" Diseñar una adopción gradual sin eliminar procesos vigentes ya probados, con pilotos acotados y métricas claras; esto puede ser más inteligente que una apuesta masiva motivada por el temor a quedarse atrás.
La historia nos enseña que estas burbujas no destruyen la tecnología subyacente. La burbuja dot-com no mató a internet; el e-commerce no reemplazó al comercio, lo complementó. La IA no desaparecerá, pero el capital invertido prematuramente sí puede perderse como se perdió antes y en mayor medida. Y Oracle, con sus 30,000 despidos para financiar data centers de IA, quizás nos está mostrando las primeras grietas de una euforia que merece ser examinada con la misma prudencia con la que deberíamos examinar cualquier inversión: mirando la historia antes de apostar por el futuro.
