El sábado 24 de octubre, Torsten Slok, socio y economista jefe del fondo de inversión Apollo Global Management, publicó un reporte con un título sin vueltas: no hay señales de retorno de la IA fuera del sector tecnológico.
La conclusión no deja lugar a matices. A pesar de las inversiones masivas y de la expectativa acumulada, escribió, la IA todavía no entregó ningún retorno financiero a las empresas de Estados Unidos que no venden tecnología. Cero. No poco, no lento: cero.
El método es simple y por eso cuesta discutirlo. Slok partió el S&P 500, el índice de las 500 mayores empresas que cotizan en Estados Unidos, en dos grupos. De un lado, los siete gigantes tecnológicos: Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia y Tesla. Del otro, las 493 restantes: bancos, minoristas, fabricantes, aseguradoras, laboratorios. La economía de todos los días.
Los números suben solo para los que venden la IA
Con datos de Bloomberg, de la Reserva Federal de San Francisco y de la oficina de estadísticas laborales de Estados Unidos, Slok midió dos variables desde que empezó la ola de gasto: ingreso por empleado y margen de ganancia. En los siete gigantes, las dos curvas suben. En las otras 493 empresas, las dos están planas.
Hay una tercera medición y el resultado es el mismo: no hay señales de que la IA esté mejorando la productividad general de la economía. El gasto salió de las 493 empresas y se concentró en las siete grandes tecnológicas. Las siete venden, las 493 compran y nadie más cobra.
Para Wall Street, el problema es serio, porque las valuaciones de las empresas de IA ya dan por hecho que ese retorno va a llegar. Slok ya había avisado en julio, en un análisis que recogió Fortune, que si la ganancia tarda años y no meses, a muchas acciones del sector les espera un reajuste doloroso.
Las empresas comunes ya tratan la IA como un costo
Slok detecta también un cambio de ánimo en los compradores: el gasto en tokens, las unidades con las que se cobra el uso de los modelos, dejó de verse como una fuente de crecimiento y empieza a pesar como un costo que come margen.
Hay otro dato sobre quiénes pagan: según cifras de la plataforma de pagos corporativos Ramp que cita Slok, los que más gastan en IA por empleado son casi todos startups financiadas con capital de riesgo. La IA se la compra, sobre todo, la propia industria de la tecnología.
La mejor línea del reporte explica por qué el retorno no aparece: “La IA puede ser una gran calculadora, pero en los negocios la inteligencia es sobre todo criterio”. Los modelos no entienden de confianza, de cultura, de reglas no escritas ni de riesgo reputacional. Y de esas cosas, dice Slok, se hacen los ingresos y los márgenes.
Y deja una advertencia: mientras ese gasto quede confinado a una porción chica de la economía, el efecto macroeconómico de la IA va a ser muy limitado. El partido, escribe, se va a definir en las 493, no en los siete gigantes.
Los que firman los cheques dicen lo mismo
En septiembre, en un encuentro de ejecutivos en Chicago Booth, la escuela de negocios de la Universidad de Chicago, escuché ese mismo diagnóstico de boca de los que pagan esas facturas.
Pamela Forbus, jefa global de analítica de Mondelez, el dueño de Oreo y de Milka, fue directa: la IA que están implementando no va a generar crecimiento, y no porque los modelos sean malos, sino porque no arreglaron sus propios datos. Probaron la herramienta sobre sus bases y el resultado fue basura.
Andrew Townend, director financiero de la empresa alimenticia estadounidense Sauer Brands, lo explicó en términos financieros: “Invertir en ahorro es renta fija. Invertir en crecimiento es small cap”, en referencia a las acciones de empresas de pequeña capitalización, que pueden ofrecer grandes ganancias, pero también implican riesgos elevados.
A mi lectura, Slok y los ejecutivos cuentan la misma historia desde dos ventanas. La capacidad de cálculo ya se compra por tokens; el criterio para convertirla en ingresos, no. Ese se forma adentro, con gente que conozca el negocio, y es lo único que ningún proveedor vende.
Queda una objeción que el reporte no resuelve. Brad DeLong, economista de la Universidad de California en Berkeley, respondió en su boletín que el beneficio puede estar apareciendo donde los gráficos de Slok no miran: en los usuarios y en las empresas nuevas, no en los márgenes de las que ya existen.
Puede ser. Mientras tanto, el único negocio de la IA que ya se puede auditar es el de venderla.
