Por Canuto  

Mark Cuban sostiene que la actual ola de inteligencia artificial no replica exactamente la burbuja puntocom, pero sí puede castigar con fuerza a los fondos que invirtieron en el momento equivocado.
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  • Mark Cuban diferenció la actual euforia de IA de la burbuja puntocom y advirtió sobre el riesgo para fondos, capital de riesgo y firmas de capital privado.
  • El inversionista cuestionó que los centros de datos y las grandes inversiones en infraestructura ya estén descontando un escenario perfecto de crecimiento y rentabilidad.
  • Cuban también destacó que la IA aún enfrenta problemas de implementación empresarial, aunque abre oportunidades enormes para emprendedores, programadores y consultores.

Una burbuja distinta, con riesgos concentrados

Mark Cuban afirmó que la actual ola de inteligencia artificial presenta comportamientos propios de una burbuja, aunque no reproduce exactamente el patrón de la crisis puntocom. En una conversación con Jason Calacanis, el empresario explicó que hoy no observa la misma proliferación de compañías sin ingresos que salían al mercado con valuaciones desproporcionadas.

El inversionista recordó que durante la burbuja puntocom las empresas podían salir a bolsa sin ingresos, tráfico o productos consolidados, mientras sus acciones subían 50% o 100% en poco tiempo. Según su lectura, ese fenómeno no alcanza ahora a la mayoría de las personas en Estados Unidos.

El riesgo, a su juicio, se concentra en los inversionistas institucionales que están apostando grandes cantidades de capital a compañías y proyectos relacionados con IA. Cuban mencionó específicamente a firmas de capital de riesgo, fondos de inversión y empresas de capital privado que están entrando con una exposición muy elevada.

Jason Calacanis describió un mercado en el que los administradores deben superar no solo a un índice como el S&P, sino también al fondo vecino. La presión competitiva ha llevado a muchos gestores a invertir en nombres como Anthropic y SpaceX, mientras celebran resultados que podrían cambiar si el mercado pierde impulso.

El empresario sostuvo que el momento de entrada importa mucho en las inversiones privadas. Explicó que antes algunos inversionistas ángeles podían participar en compañías con valuaciones de USD $5 millones o USD $10 millones, pero luego comenzaron a recibir solicitudes de USD $40 millones, USD $50 millones o USD $60 millones antes del lanzamiento de un producto.

La preocupación central no es que la IA desaparezca, sino que los precios actuales exijan resultados extraordinarios. Cuban señaló que una compañía puede recaudar enormes sumas, pero todavía debe convertir ese capital en ingresos, ganancias y dólares de margen suficientes para justificar la inversión.

Centros de datos y una apuesta por la perfección

Durante la conversación, Cuban destacó que Google, Meta y otros líderes del mercado están pidiendo prestados cientos de millones o incluso miles de millones de dólares para financiar su expansión. Esa estrategia ocurre mientras las empresas ya destinan gran parte de su flujo de efectivo a gastos de capital.

El empresario vinculó esa dinámica con los problemas existentes en el crédito privado. En su opinión, sumar más deuda privada al financiamiento de grandes centros de datos puede aumentar la fragilidad del sistema si el crecimiento esperado de la demanda no llega con la velocidad prevista.

La construcción de infraestructura también enfrenta un desafío físico: la disponibilidad de energía. Cuban advirtió que muchas instalaciones podrían quedar subutilizadas si los avances en eficiencia de la IA reducen de manera significativa la cantidad de potencia necesaria para ejecutar modelos.

Para ilustrar ese riesgo, comparó la situación con la expansión de la fibra óptica. La capacidad pasó de un gigabit a diez y luego a cien gigabits, hasta que dejó de existir una escasez relevante de ancho de banda y parte de la infraestructura quedó como fibra oscura, disponible por centavos de dólar.

El mismo proceso podría ocurrir con la infraestructura de IA, según el inversionista. Si la relación entre precio y rendimiento mejora rápidamente, los centros de datos construidos con supuestos de crecimiento extremo podrían perder valor económico antes de recuperar sus costos.

Calacanis observó que la industria está comprometiendo decenas de miles de millones de dólares durante periodos de diez o veinte años. Cuban respondió que nadie puede predecir con certeza la utilización futura, el precio de la computación ni la rentabilidad de esas instalaciones.

El argumento no implica que la demanda vaya a desaparecer. La utilización puede crecer, especialmente con video, robótica y modelos capaces de representar el mundo, pero esas aplicaciones también necesitan más tokens y podrían modificar las necesidades de infraestructura de maneras difíciles de anticipar.

Cuban describió esa planificación como una apuesta que descuenta un escenario perfecto. Para que funcione, las inversiones no solo deben producir más ingresos, sino también suficientes ganancias y márgenes después de considerar la deuda, la energía y el costo de los equipos.

La implementación empresarial todavía está lejos de ser automática

Uno de los puntos principales de Cuban fue que implementar IA en una empresa resulta mucho más difícil de lo que muchos ejecutivos esperaban. Crear un agente sencillo o usar una herramienta para mejorar una tarea puede ser fácil, pero trasladar ese resultado a procesos empresariales críticos exige trabajo adicional.

El empresario rechazó la idea de que la IA vaya a eliminar de inmediato 50% de los empleos administrativos. Recordó que, dos años después de algunas predicciones sobre despidos masivos, el empleo continúa creciendo y las compañías todavía buscan personas con conocimientos de IA.

La dificultad también se refleja en el número de ingenieros que las compañías tecnológicas envían a sus clientes. Cuban señaló que Microsoft planea contratar 6.000 personas y que Anthropic y OpenAI hablan de desplegar equipos en empresas, una señal de que los sistemas todavía requieren intervención humana.

En esa lógica, si una organización necesita ingenieros desplegados para adaptar una solución, el producto no funciona como una inteligencia general autónoma. El usuario no puede limitarse a pedirle al sistema que resuelva un problema y esperar que la implementación completa ocurra sin configuración, pruebas ni correcciones.

Cuban contó que una herramienta puede entregar un archivo JSON o código cuando el usuario solicita un agente, pero el resultado puede contener errores. Para obtener un sistema útil, la persona debe corregirlo, reiterar instrucciones y comprender una parte del proceso de programación.

El inversionista describió la IA como especialmente poderosa en áreas con conjuntos de datos delimitados, como programación, asuntos legales y temas tributarios. En cambio, las tareas generales de los usuarios requieren más contexto, pensamiento sistémico y capacidad para detectar fallos.

También advirtió que los agentes pueden volverse frágiles cuando cambia el modelo de lenguaje subyacente. Una herramienta que funcionaba con una versión puede comenzar a fallar o desviarse cuando recibe actualizaciones que modifican sus respuestas y sus patrones de operación.

Ese problema crea una nueva necesidad empresarial: administrar, supervisar y reparar sistemas de IA. Las compañías que ayuden a resolver esos fallos podrían encontrar un mercado relevante entre pequeñas, medianas y grandes empresas que no cuentan con especialistas internos.

Una oportunidad amplia para emprendedores

A pesar de sus advertencias, Cuban se mostró optimista sobre las oportunidades que ofrece la IA. Consideró que nunca había existido un mejor momento para emprender, porque las herramientas actuales reducen el tiempo y el capital necesarios para validar una idea.

El empresario mencionó su inversión en Lovable como ejemplo de esa transformación. Según lo expuesto en la conversación, usuarios de la plataforma están creando 770.000 aplicaciones por semana, mientras solo 30% del negocio se concentra en Estados Unidos y 20% de los usuarios son ingenieros.

Cuban relató que utilizó una herramienta para imaginar una compañía capaz de grabar video durante 24 horas. En aproximadamente 12 minutos obtuvo un prototipo conceptual, un plan de negocios, una propuesta de patente, posibles necesidades de licenciamiento, una lista de materiales y empresas proveedoras.

El resultado no tenía que ser perfecto para aportar valor, según su razonamiento. Los planes de negocio tradicionales también se equivocan, pero sirven como ejercicios de pensamiento, guías iniciales y plantillas para comenzar a iterar una idea.

La reducción del tiempo de desarrollo puede cambiar qué proyectos llegan a existir. Cuban explicó que una empresa antes habría necesitado seis meses para desarrollar un prototipo y doce meses para lanzar un producto, mientras ahora puede probar conceptos con mucha más rapidez.

También señaló que algunas compañías están creando software interno que antes habría costado entre USD $2 millones y USD $3 millones anuales mediante proveedores externos. En muchos casos, las empresas ni siquiera habrían construido esas herramientas y se habrían limitado a comprar una aplicación de software como servicio.

La nueva posibilidad no elimina la necesidad de talento. Las personas deben comprender los procesos, identificar errores y mantener las soluciones cuando cambian los modelos, pero pueden crear productos internos que antes quedaban fuera del presupuesto.

El empresario describió una brecha creciente entre empleados que adoptan la IA y quienes no la utilizan. Comparó esa diferencia con la que existía entre una persona capaz de manejar una suite de oficina en una computadora y otra que todavía trabajaba exclusivamente con libretas de papel.

Video, modelos de mundo y salud

Cuban sostuvo que los sistemas actuales todavía dependen demasiado de texto e imágenes. En su opinión, dentro de diez años la IA necesitará representar el mundo con información más rica, especialmente mediante video, modelos de mundo y robótica.

Para explicar la limitación actual, comparó un modelo de IA con un niño de dos años que observa un vaso con boquilla sobre una silla alta. El niño entiende que empujarlo hará que su madre se acerque, mientras la IA todavía tiene dificultades para inferir consecuencias físicas sencillas.

Ante la posibilidad de cruzar una calle con los ojos vendados, Cuban dijo que preferiría confiar en un perro guía antes que en un teléfono con IA. La comparación busca mostrar que los sistemas actuales aún carecen de comprensión física y situacional suficiente para sustituir capacidades especializadas.

El inversionista mencionó su participación en Matter, una empresa que desarrolla satélites para capturar videos y datos espectrales de la superficie terrestre. El objetivo es convertir esa información en modelos de mundo que puedan servir a otros sistemas.

El video podría impulsar una demanda mucho mayor de tokens y capacidad de cómputo. Cuban reconoció que podría equivocarse sobre el futuro de los centros de datos precisamente si el crecimiento de video, robótica y modelos de mundo supera las previsiones actuales.

En salud, Cuban destacó OpenEvidence como otra aplicación importante. Explicó que utilizó la herramienta para revisar la interacción entre un suplemento de hierro y un medicamento, después de proporcionar información sobre lo que tomaba y consumía.

El empresario no cree que la IA vaya a reemplazar a los médicos. Sin embargo, considera que combinar historiales, análisis de sangre, datos de sueño, pasos, frecuencia cardíaca, electrocardiogramas y alimentación puede ayudar a detectar tendencias y mejorar las conversaciones clínicas.

Su experiencia también refleja una tendencia hacia el cuidado de la salud dirigido por el propio paciente. Cuban dijo que lleva diez años siguiendo sus análisis de sangre, lo que le permite observar cambios durante periodos de tres a seis meses.

La herramienta no resuelve todos los problemas de la medicina. Cuban sostuvo que los médicos no pueden memorizar cada avance diario, pero seguirán siendo necesarios por su capacidad de observar, comunicarse y mostrar empatía.

Mercados públicos, adquisiciones y protección patrimonial

Cuban defendió que más empresas de IA deberían considerar ofertas públicas iniciales de menor tamaño. En lugar de esperar valuaciones comparables con SpaceX, OpenAI o Anthropic, propuso que compañías con necesidades de capital cercanas a USD $50 millones o USD $100 millones lleguen antes al mercado.

Las acciones pueden funcionar como una moneda para comprar compañías, talento, datos o experiencia sectorial. Si una empresa disruptiva necesita adquirir un negocio tradicional, cotizar en bolsa puede ofrecer una alternativa a levantar capital privado costoso en cada operación.

El empresario recordó que durante su etapa en Broadcast.com compró cinco compañías utilizando acciones. En un entorno donde las tecnologías cambian rápidamente, disponer de una moneda pública puede ayudar a responder cuando aparece un competidor o una oportunidad de adquisición.

También cuestionó el impacto que tuvieron durante años las restricciones sobre fusiones y adquisiciones. Según la conversación, algunos responsables de desarrollo corporativo recibieron instrucciones de detener operaciones durante cuatro años.

Cuban señaló que los cambios en la política de competencia podrían permitir más operaciones, especialmente porque las empresas disruptivas no necesitan ser gigantes para transformar un sector. Aun así, cualquier adquisición dependerá de la regulación, el financiamiento y la capacidad de demostrar resultados.

En el plano patrimonial, Cuban habló sobre el uso de un collar financiero para proteger acciones de compañías privadas o públicas. La estrategia busca limitar la pérdida potencial sin renunciar por completo a una eventual subida del activo.

El empresario relató que protegió su participación en Yahoo mediante una estructura que incluyó un índice de acciones de internet consideradas débiles. Perdió decenas de millones de dólares en esa posición corta, aunque afirmó que la operación general compensó esas pérdidas.

Su recomendación para empleados de compañías como SpaceX, Anthropic u OpenAI fue considerar mecanismos de protección cuando su patrimonio dependa de una sola acción. Cuban expresó que, una vez alcanzada una transformación personal significativa, también tiene sentido cubrir parte del riesgo.

La reflexión resume su postura sobre la burbuja de IA. La tecnología puede generar cambios históricos y enormes oportunidades, pero las valuaciones, la deuda, la infraestructura y la ejecución determinarán quién captura el valor y quién queda expuesto cuando las expectativas fallen.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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