La IA sale a bolsa (y la factura llega a tu oficina)

Ayer lunes, OpenAI, la empresa detrás de ChatGPT, anunció que ha dado el primer paso oficial para salir a bolsa. Y no está sola. Es la tercera gran empresa de tecnológica que corre hacia el parqué en cuestión de días.

O sea, que las grandes estrellas de la IA, esas de las que llevamos dos años hablando como si fueran magia, se están poniendo en venta para que cualquiera pueda comprar un trocito. Y, mientras tanto, en las oficinas de medio mundo está pasando algo muy distinto y mucho más terrenal: están empezando a llegar las facturas, y los números no terminan de cuadrar.

Vamos por partes, porque la historia es más interesante de lo que parece.

Tres gigantes corren hacia el parqué

Salir a bolsa quiere decir, básicamente, que una empresa que hasta ahora era privada, de unos pocos dueños, se abre y permite que cualquier persona pueda comprar acciones suyas, trocitos de su propiedad. Es un rito de paso: la empresa pasa a estar vigilada por los reguladores, tiene que enseñar sus cuentas y, a cambio, puede captar muchísimo más dinero del que conseguía en privado.

Y lo llamativo es que no es solo OpenAI. Tenemos tres gigantes haciendo lo mismo casi a la vez. OpenAI dio el paso ayer mismo, con una frase, por cierto, muy de su estilo: “como damos por hecho que se va a filtrar, pues lo anunciamos nosotros”. Una semana antes, el 1 de junio, lo había hecho su gran rival, Anthropic, la empresa detrás de Claude. Y la tercera es SpaceX, la de Elon Musk, que ya está de gira presentándose ante inversores.

Las cifras son de mareo. A OpenAI se la valora en torno a los 852.000 millones de dólares. Para que nos hagamos una idea: si saliera hoy a bolsa, sería una de las quince empresas más grandes de Estados Unidos. Una empresa que nació hace apenas diez años, en 2015, y que además nació como una organización sin ánimo de lucro, una especie de ONG dedicada, decían entonces, a desarrollar la inteligencia artificial “para el bien de toda la humanidad”. De ONG para el bien común a una de las mayores empresas del planeta en diez años. Ahí es nada.

Ahora bien, si tan bien les va, ¿a qué viene la prisa? Aquí conviene tener muy presente un dato que cambia toda la película: ninguna de estas tres empresas ha demostrado todavía que gana dinero. Al revés. Las tres pierden dinero, y lo pierden a espuertas, porque construir y mantener esta tecnología es carísimo. OpenAI ni siquiera ha dicho cuándo espera empezar a tener beneficios. Y precisamente por eso corren hacia la bolsa: queman tanto efectivo que necesitan más dinero del que ya pueden conseguir entre inversores privados. La bolsa es el bolsillo más grande que existe, el del público general. Y ahí van a buscarlo. Como resume Jim Covello, el gran escéptico de la IA en Goldman Sachs: “en algún momento hay que ganar dinero”.

Un matiz importante, para que nadie se lleve a engaño con SpaceX. Se está vendiendo a los inversores como “una empresa espacial centrada en la inteligencia artificial”. Y eso, siendo generosos, es marketing. SpaceX es sobre todo una empresa de cohetes y de satélites, los de internet Starlink. Su parte de inteligencia artificial, la filial xAI, es pequeña dentro del conglomerado y es, además, la que más dinero pierde. Pero hoy ponerle a tu empresa la etiqueta de “IA” hace que suba el precio, así que todo el mundo se la cuelga, tenga más o menos que ver. Y eso ya nos dice mucho sobre el momento que estamos viviendo.

La paradoja de la productividad

Que la tecnología avanza, y muy rápido, no hay ninguna duda. Sin ir más lejos, esta misma tarde, hace apenas unas horas, la propia Anthropic ha lanzado al público su modelo más potente hasta la fecha, Fable 5, que promete un salto de calidad comparable al que vivimos a finales de noviembre con Opus 4.5. Para situarnos: Stripe, una de las empresas que lo probó antes del lanzamiento, cuenta que una migración de código que a su equipo le habría llevado más de dos meses a mano, el sistema la resolvió en un día. Así que potencia, hay. Y cada pocas semanas, más.

Y justo por eso lo de ahora resulta tan fascinante, porque nos topamos con una auténtica paradoja. La promesa es que la IA nos hace mucho más productivos, que hacemos lo mismo en menos tiempo y, por tanto, las empresas ganan más. Y lo curioso es que esa primera parte es verdad. El último informe “AI at Work” de Boston Consulting Group, elaborado a partir de una encuesta a casi doce mil trabajadores de catorce países, encuentra que el 42% de los usuarios habituales de IA ahorra unas ocho horas a la semana. Ocho horas. Un día entero de trabajo recuperado cada semana. Suena maravilloso.

Pero ahora viene el giro. A esos mismos trabajadores se les preguntó qué hacen con ese tiempo. Y resulta que el 66% dice que nadie en su empresa le ha explicado qué hacer con él, y más de la mitad reconoce que no lo dedica a nada más útil ni más estratégico. O sea: el regalo es real, llega a la mesa de la gente, y se evapora. Se desperdicia.

Torsten Slok, economista jefe de Apollo, lo ha resumido con una frase preciosa: “la IA está en todas partes, menos en los datos macroeconómicos”. La ves en la oficina, la ves en el móvil, la ves en las noticias, pero cuando miras las estadísticas de productividad, no aparece. Esto, por cierto, no es nuevo: es un eco casi literal de lo que dijo Robert Solow de los ordenadores en 1987, la famosa paradoja de la productividad. Los ordenadores también tardaron años en notarse en la economía.

¿Y por qué se pierde el beneficio? Pues porque el problema no es la herramienta, es cómo la estamos gestionando. Los responsables del estudio de BCG lo dicen sin rodeos: los directivos están teniendo serias dificultades para articular para qué quieren la inteligencia artificial. Reparten la herramienta, ordenan “venga, usadla”, pero no saben explicar con qué objetivo ni para resolver qué. Y eso genera dos cosas. Primero, desconcierto: el trabajador no sabe qué se espera de él. Y segundo, y más importante, miedo. Porque cuando a la gente no le explicas el plan, pero ve que la empresa empuja con la automatización, el empleado piensa “esto es para sustituirme”. Y entonces, en lugar de compartir con sus compañeros los trucos que va descubriendo, se los guarda y los usa a escondidas, para tener ventaja sobre los demás. Justo lo contrario de lo que le conviene a la empresa. El presidente de Okta lo definía hace unos días como “un enorme fracaso de imaginación”: todo el mundo tiene la orden de usar IA, pero nadie se ha parado a pensar para qué.

El tokenmaxxing, o el apaño que salió por la culata

Ante esa frustración de no ver resultados, muchas empresas tuvieron una idea que, vista con perspectiva, fue bastante ingenua: en vez de pensar mejor para qué usar la herramienta, decidieron medir cuánto la usaba cada empleado, y premiar a quien más la usara. La cosa tiene hasta nombre: en el sector lo llaman tokenmaxxing, maximizar el consumo de tokens¹.

Meta, por ejemplo, llegó a montar un ranking interno de qué trabajadores consumían más IA. Imagínate la escena: tu jefe puntuándote por cuántas veces al día abres el ChatGPT. ¿Y funcionó? Pues salió rana, y de manera muy instructiva. Porque cuando premias a la gente por usar mucho una cosa, ¿qué consigues? Exacto: que la usen mucho, pero no necesariamente bien. Lo decía un analista con mucho sentido común: “obtienes el comportamiento que incentivas; si le dices a la gente que va a triunfar por usar más un recurso, claro que lo va a usar más”. Se llegó al absurdo de que había empleados que ponían a la propia IA a hacer tareas inútiles, tareas inventadas, solo para que les subiera el contador y quedar bien en el ranking.

Esto es una vieja ley que los economistas conocen bien, la ley de Goodhart: en cuanto una medida se convierte en el objetivo, deja de servir para medir nada. El número se infla y se vacía de sentido a la vez.

Y mientras tanto, la factura se disparaba. Los ejemplos son llamativos. Microsoft repartió Claude Code, la herramienta de programación de Anthropic, entre miles de empleados y, seis meses después, se la está retirando a casi todos. No porque no gustara (gustaba más que la suya propia), sino porque el recibo era desorbitado: entre 500 y 2.000 dólares al mes por ingeniero. Uber, como ya conté hace unas semanas, se gastó en cuatro meses todo el presupuesto de IA que tenía para el año entero. Hasta Mustafa Suleyman, el jefe de IA de Microsoft, ha dicho abiertamente que estas herramientas son, sencillamente, demasiado caras.

Y por eso ahora estamos viendo la marcha atrás. Meta quitó su ranking. Amazon eliminó su sistema de seguimiento del uso de IA después de descubrir lo de las tareas inventadas, y uno de sus directivos mandó un mensaje buenísimo a la plantilla. Decía, literalmente: “por favor, no uséis la inteligencia artificial solo por usarla”. Que es, en el fondo, el resumen de toda esta historia.

¿Quién paga la confusión?

Y aquí es donde la historia se vuelve seria, porque deja de ir de dinero y empieza a ir de personas. Lo primero que se recorta cuando entra la IA en una empresa no son los puestos de arriba. Son las tareas más básicas, las de entrada. Las del becario, las del recién llegado, las del junior. Justamente esas tareas aparentemente sencillas, a veces hasta tediosas, con las que toda la vida se ha aprendido un oficio.

Y esto ya no es una sospecha. Los bancos, que durante dos años hablaban con eufemismos, de “productividad” y cosas así, ahora lo dicen sin tapujos. Standard Chartered acaba de anunciar cerca de 8.000 recortes, el 15% de sus funciones corporativas, de aquí a 2030, y el consejero delegado de HSBC le ha pedido a su plantilla, textualmente, que “no luche contra la IA”. Los análisis coinciden en que los más expuestos son los empleados jóvenes y los equipos de apoyo. Y un estudio de Stanford ya midió una caída del 13% en el empleo de los jóvenes de 22 a 25 años en las ocupaciones más expuestas a la IA.

Fíjate en el contraste, que es brutal. Arriba, tres empresas que valen cerca de un billón de dólares cada una, repartiéndose el futuro en la bolsa. Y abajo, al mismo tiempo, se está desmontando el primer peldaño de la escalera, ese con el que la gente joven entraba al mercado laboral y aprendía el oficio. Si quitamos ese primer peldaño, la pregunta es inevitable: ¿quién va a formar a la próxima generación de profesionales?

Un ajuste de cuentas (en el buen sentido)

Si juntamos las tres cosas, las salidas a bolsa, las oficinas desbordadas y el empleo joven, la lectura es que estamos en un momento de ajuste de cuentas. Y lo digo en el buen sentido, sin pronunciar cierta palabra que empieza por be. No es que la inteligencia artificial sea humo, que quede claro: la tecnología funciona, ahorra tiempo de verdad, hace cosas asombrosas. El problema es otro. Durante dos años hemos vivido de la promesa, del “esto lo va a cambiar todo”, y ahora han llegado, a la vez, dos cosas. Las facturas, que obligan a preguntarse “oye, ¿y esto qué me está dando exactamente a cambio de lo que cuesta?”. Y la bolsa, que obliga a estas empresas a enseñar por fin las cuentas y a demostrar que detrás del entusiasmo hay un negocio de verdad.

Y eso, en realidad, es sano. Es el momento en que se deja de aplaudir sin más y se empieza a hacer las preguntas adultas. ¿Para qué quiero yo esta herramienta? ¿Qué problema me resuelve de verdad? ¿A quién dejo fuera por el camino? Hay hasta una propuesta encima de la mesa en Estados Unidos, la de Bernie Sanders, para que el público posea la mitad de estas empresas, dado que se han construido, en buena medida, con los datos y el conocimiento de todos nosotros. El propio Sam Altman, jefe de OpenAI, se ha reunido con Sanders para hablar de ello y dice estar a favor de que la gente corriente tenga participación en la prosperidad que genere la IA, aunque, eso sí, sin comprometerse a ninguna cifra. Ya veremos si es sincero o es solo un buen titular justo antes de salir a bolsa.

Lo que tengo claro es esto: la pregunta importante ya no es si la inteligencia artificial vale todo ese dinero. La pregunta importante es si la estamos usando con cabeza, y para quién. Y esa, por suerte, todavía es una pregunta que podemos responder entre todos.