Los gastos en inversiones en IA de las grandes empresas tecnológicas: ¿Un riesgo importante en términos de retorno sobre la inversión y eficiencia capitalista?

Los gigantes de la tecnología como Amazon, Microsoft, Alphabet y Meta están emprendiendo una expansión sin precedentes en los gastos relacionados con la infraestructura de inteligencia artificial.Se proyecta que los gastos de capital para el año 2025 superarán los 423 mil millones de dólares a nivel mundial.Y llegarán a los 571 mil millones de dólares en el año 2026. Este aumento se debe a la urgencia competitiva y a los imperativos relacionados con el modelo de negocio.Ha superado incluso la crisis de las compañías tecnológicas a finales de la década de 1990.Sin embargo, bajo los titulares que hablan de un potencial transformador, existe una pregunta crucial: ¿Pueden estos enormes inversiones generar retornos sostenibles sobre la inversión y eficiencia del capital? O bien, ¿son simplemente una apuesta especulativa que arriesga incluso a las corporaciones más bien financiadas?

El tsunami de inversiones en IA

Los gastos en inteligencia artificial de las grandes empresas tecnológicas están aumentando a un ritmo excepcionalmente rápido. Amazon elevó su estimación de gastos de capital para el año 2025 a 125 mil millones de dólares, lo que representa un aumento del 62% en comparación con el año 2024. Microsoft asignó 91-93 mil millones de dólares, Meta dedicó 60-65 mil millones de dólares, y Alphabet invirtió 75 mil millones de dólares.De acuerdo con el análisisEstos datos reflejan una tendencia general en la industria: el gasto en infraestructura de IA es ahora la principal fuerza en los presupuestos digitales.El 74% de las organizaciones lo prioriza.En comparación con otras tecnologías como las plataformas en la nube, Goldman Sachs Research señala que los analistas han subestimado constantemente la magnitud de estas inversiones.Las estimaciones de gastos de capital para el año 2026 aumentan de 465 mil millones a 527 mil millones de dólares.En un solo trimestre.

La justificación para este gasto es clara. La inteligencia artificial requiere una gran cantidad de capacidad informática, lo que motiva a las empresas a expandir sus centros de datos, adquirir GPU avanzadas y establecer alianzas a largo plazo en materia de infraestructura. Por ejemplo…OpenAI y Amazon firmaron un acuerdo por valor de 38 mil millones de dólares.En cuanto a la infraestructura en la nube, Microsoft prometió 9.7 mil millones de dólares en capacidad informática provenientes de IREN. Sin embargo, los beneficios económicos de estas inversiones siguen siendo inciertos.

Presiones del ROI: El éxito aparente frente a la realidad

Mientras que los ejecutivos de las grandes empresas tecnológicas presentan la IA como una “oportunidad única en la vida”, el panorama relacionado con los retornos de la inversión en esta tecnología está lleno de contradicciones. Los primeros usuarios de esta tecnología reportan resultados impresionantes.Algunos logran un valor de hasta $10.30 por cada dólar invertido.Sin embargo, estos éxitos son excepciones.Un estudio realizado por el MIT en 2025 reveló que el 95% de los proyectos relacionados con la inteligencia artificial generativa fracasan.Para lograr un retorno sobre la inversión mensurable, las tasas de fracaso en toda la industria rondan ciertos valores.70-85%Este vacío entre las promesas y el rendimiento genera preocupaciones en cuanto a la eficiencia del uso de los recursos financieros.

El problema se ve agravado por los largos plazos necesarios para que los proyectos de inteligencia artificial se desarrollen adecuadamente.La mayoría de las iniciativas tardan de 2 a 4 años en generar beneficios económicos.Esto pone a prueba la paciencia de los inversores y de los consejos de administración, que están acostumbrados a ciclos más cortos. Mientras tanto, los beneficios económicos del gasto en I+D relacionado con la IA se distribuyen de manera desigual. Mientras que las empresas tecnológicas líderes se ven beneficiadas, otras no lo son tanto.Muchas de las empresas más pequeñas que forman parte del S&P 500 enfrentan un crecimiento negativo en sus resultados financieros.La infraestructura de IA requiere una gran inversión en capital, pero no en mano de obra. Además, gran parte del equipo necesario se importa desde otros países.Limitando su efecto multiplicador económico más amplio.Español:

Eficiencia del capital y riesgos estratégicos

La sostenibilidad del gasto en IA depende de la eficiencia del uso del capital.El análisis de Deloitte para el año 2025 destaca que los presupuestos digitales están creciendo rápidamente.Desde el 8% de los ingresos en 2024, este porcentaje aumentará al 14% en 2025, con proyecciones de llegar al 32% para el año 2028. Este patrón sugiere un compromiso a largo plazo con la tecnología de IA. Sin embargo, también plantea preguntas sobre si las empresas están excediéndose en sus esfuerzos. Por ejemplo…El aumento en el gasto de capital de Meta, del 81% en comparación con el año anterior, en 2025.Refleja inversiones agresivas en la inteligencia artificial, pero su capacidad para rentabilizar estas inversiones aún no ha sido demostrada.

Además, el enfoque en la automatización por parte de la inteligencia artificial está cambiando las prioridades.Casi la mitad de las organizaciones esperan un retorno sobre la inversión en el corto plazo.Desde la automatización básica, en un plazo de tres años, se puede señalar un giro estratégico hacia logros graduales, en lugar de avances disruptivos. Este enfoque podría mitigar los riesgos a corto plazo, pero también podría diluir el potencial transformador de la IA.

Implicaciones para los Inversores

Para los inversores, la principal dificultad radica en determinar qué empresas son capaces de superar los obstáculos relacionados con el retorno sobre la inversión y la eficiencia del uso del capital.El informe “The State of AI 2025” clasifica las startups relacionadas con la inteligencia artificial.Se trata de dos categorías: “Supernovas” (negocios de alto crecimiento y alto riesgo) y “Shooting Stars” (negocios eficientes en términos de capital, alineados con el modelo SaaS). Este marco también podría aplicarse a las grandes empresas tecnológicas. Las empresas que cuentan con márgenes brutos sólidos y un crecimiento sostenible, como Alphabet y Microsoft, parecen estar mejor posicionadas para soportar los costos relacionados con la inteligencia artificial, en comparación con aquellas empresas con márgenes más bajos, como Meta.

Sin embargo, los riesgos económicos más generales no pueden ser ignorados.El gasto en tecnologías de IA está ocultando las debilidades económicas subyacentes.La mayor parte de los gastos se concentra en un sector específico. Si el retorno sobre la inversión no se logra, las consecuencias podrían afectar a todos los mercados, especialmente a las empresas más pequeñas que dependen del ecosistema de las grandes empresas tecnológicas.

Conclusión

La inversión en IA por parte de las grandes empresas tecnológicas representa una apuesta de gran importancia para el futuro. Aunque la magnitud de las inversiones destaca el potencial transformador del sector, los desafíos relacionados con la rentabilidad y la eficiencia de los capitales son enormes. Por ahora, el mercado confía en las posibilidades de la IA, pero los inversores deben permanecer alerta. La verdadera prueba llegará en los próximos 2-4 años, cuando los retornos, o su ausencia, comiencen a hacerse evidentes. Hasta entonces, la “fiebre por la IA” continúa, con todos los riesgos y recompensas que implica este sector especulativo.