- La economía de Estados Unidos se ha mantenido estable recientemente a pesar de la debilidad manufacturera y de indicadores laborales flojos
- Muchos expertos analizan que el aumento de la inversión relacionada con la IA está compensando una recesión
- Aunque el liderazgo del sector de IA está impulsando las bolsas y el crecimiento del PIB, existe la posibilidad de un impacto si la IA no cumple realmente con las expectativas
- Han surgido preocupaciones sobre un posible sobrecalentamiento de la inversión, falta de rentabilidad real, límites en las fuentes de energía y una burbuja industrial
- Incluso una pequeña decepción por parte de la industria de la IA podría provocar un gran impacto en el mercado, por lo que se perfila como un punto de inflexión importante para la macroeconomía y el panorama político
La situación actual de la economía de Estados Unidos y el papel de la IA
- En fechas recientes, la economía de Estados Unidos ha seguido mostrando solidez sin una recesión clara, a pesar de señales tradicionales de debilidad como la contracción manufacturera, el debilitamiento de los indicadores de empleo y la baja confianza del consumidor
- La tasa de desempleo ha subido ligeramente, pero sigue en un nivel bajo, y la tasa de empleo de la población en edad laboral central también está cerca de máximos históricos
- Según análisis de la Fed de Nueva York y la Fed de Atlanta, el crecimiento del PIB también supera el 2%, una cifra relativamente favorable
La relación entre la IA y el impulso de la economía
- Algunos expertos subrayan que la causa de la mejora económica es el “boom de la IA”
- Pantheon Macroeconomics estima que si no hubiera existido gasto relacionado con la IA en la primera mitad de 2025, el crecimiento del PIB de Estados Unidos habría sido de apenas 0.6% anualizado
- Jason Furman y Paul Kedrosky también presentan cifras similares
- Una quinta parte de la capitalización del S&P 500 está concentrada en Nvidia, Microsoft y Apple, y dos de esas tres empresas están apostando fuertemente por la IA
- Fuera de la IA, el resto de la economía muestra con claridad señales de estancamiento como consumo estancado, bajo crecimiento del empleo y desaceleración de la inversión en áreas no relacionadas con IA
Los riesgos del crecimiento impulsado por la IA
- Riesgo de recesión de la IA: si la IA es el único motor de crecimiento de la economía nacional, el estallido de una burbuja de inversión en este sector podría tener grandes efectos de arrastre como desempleo, desplome bursátil y deterioro de los créditos
- El gobierno de Trump está protegiendo a la industria de la IA como una ‘gallina de los huevos de oro’, al imponer aranceles a numerosas industrias mientras deja fuera a la IA y a la cadena de suministro
- Si una desaceleración de la IA se vuelve realidad, podría haber cambios fundamentales en el mapa político y económico
- Ejemplo: una experiencia histórica similar a cómo el estallido de la burbuja inmobiliaria de 2008 se convirtió en un punto de quiebre político en Estados Unidos
La naturaleza de la burbuja de la IA: valor real y posibilidad de decepción
- Tipos de burbujas de inversión
- Especulación financiera pura (cuando el precio de los activos sube en exceso respecto de su valor real)
- Casos en los que los participantes del mercado sobrevaloran una tecnología específica: esto puede derivar en un gran derrumbe bursátil y deterioro financiero cuando queden expuestos los límites reales de esa tecnología
- Jeff Bezos la ha llamado una “burbuja industrial”, subrayando el patrón por el cual la decepción frente a las expectativas tecnológicas termina dañando al sistema financiero
- Medios internacionales como Bloomberg señalan vulnerabilidades compuestas como la inversión en grandes centros de datos, el insuficiente retorno real de la inversión, la incapacidad de la IA para contribuir lo suficiente a mejorar la productividad y el aumento del consumo eléctrico
- Según una investigación del MIT, 95% de las empresas no están obteniendo beneficios reales de sus inversiones en IA
- Recientemente han cobrado relevancia problemas como el “Workslop” producido por la IA (resultados de trabajo lejos de ser de calidad), los límites de desempeño de los modelos grandes y el consumo energético de los centros de datos
La incertidumbre sobre el futuro de la IA
- Aunque personas dentro de la industria confían en el crecimiento a largo plazo, al observar los casos históricos de burbujas industriales, incluso si una tecnología innovadora no “fracasa” por completo, basta con que quede apenas por debajo de lo que esperaban los más optimistas para que se produzca un shock
- Existe una estructura en la que una decepción menor en la industria de la IA puede ampliarse hasta convertirse en un shock macroeconómico y un cambio en el panorama político
- En ese sentido, esto sugiere que el futuro de Estados Unidos podría entrar en crisis no solo si la IA fracasa de inmediato, sino también si simplemente no alcanza las expectativas
1 comentarios
Opiniones de Hacker News
En nuestra empresa, los próximos trimestres pintan realmente muy difíciles: están recortando el gasto en general y casi todos los clientes están pidiendo reducir drásticamente sus contratos, así que nosotros también estamos recortando todos los costos posibles para conservar los empleos. Nuestros clientes dicen exactamente lo mismo.
Curiosamente, una de las pocas cosas nuevas en las que la empresa ha invertido es AI, y aun así de una manera muy tibia.
Todos fingen frente a los inversionistas que no pasa nada, pero en realidad esto ya se siente como un juego de sillas musicales donde todos intentan no quedarse fuera.
En una clase de economía en la universidad, el profesor dijo que el mercado bursátil puede subir por dos razones: una, porque la economía real crece y las acciones valen más; la otra, porque todos recortan fuertemente el gasto y, gracias a eso, el efectivo termina fluyendo al mercado de valores, haciendo subir los precios sin importar demasiado el desempeño futuro.
Trabajo en una de las compañías de empaques más grandes del mundo, y todos nuestros clientes en EE. UU. están reduciendo la demanda de empaques, aparentemente por la caída en sus ventas. Que cada quien piense lo que eso significa.
Si el profesor de economía no mencionó las tasas de interés, entonces entendió mal el tema. El mercado bursátil depende en gran medida del valor presente de los flujos de caja futuros de las empresas, y eso está ligado a las tasas; es decir, si bajan las tasas, sube la valuación en un modelo DCF (flujo de caja descontado).
En mi empresa también seguimos viendo señales de deterioro en los indicadores del negocio. En 2009 por suerte yo todavía estaba en la escuela y me afectó menos, pero ahora esto se siente como el entorno más inestable que he vivido de adulto.
Me da risa que un profesor de economía hable del mercado bursátil. Yo también tengo un posgrado en economía y he hecho una carrera decente en los mercados, así que este comentario me pareció curioso.
El simple hecho de que resulte plausible que la economía de EE. UU. lleve años estancada fuera de AI —o incluso incluyendo sectores no tecnológicos— ya dice bastante sobre la gravedad del asunto.
La mayor parte de mi dinero se va en la hipoteca, chucherías hechas en China, comida y servicios ocasionales. A veces me pregunto cómo se sostiene esto, pero en realidad siempre ha sido así.
La guerra de aranceles no ayudó en nada a esta situación.
La crisis financiera de 2008 no cayó del cielo. La “solución” a los problemas de 2008 fue, en esencia, solo patear el problema hacia adelante.
El estancamiento empezó en 2025, y está relacionado con que Canadá dejó de importar totalmente bebidas alcohólicas de EE. UU. como represalia, y China suspendió por completo las importaciones de soya también como represalia. Si quieren preguntarse por qué, mejor respóndanselo ustedes mismos. Si no pueden pensarlo con honestidad, quizá valga la pena preguntarse si un sesgo cognitivo les está bloqueando el razonamiento.
Creo que la preocupación por los problemas de EE. UU. es totalmente válida, pero debajo de los problemas mencionados en el artículo hay cuestiones más profundas que son su verdadera raíz.
Si una columna se pudre y se derrumba, claro que EE. UU. queda en peligro, pero lo más importante en realidad es qué hizo que esa columna empezara a pudrirse.
Cuando te persigue un oso, no necesitas correr más rápido que el oso, solo más rápido que la otra persona.
Pedir dinero prestado se ha vuelto cada vez más caro… la tasa federal es la causa principal, y a partir de eso ha habido muchos ajustes.
Durante el COVID y después, mucha gente llevó su crédito al límite o aumentó bastante su deuda por necesidades del hogar, costo de vida y otras razones.
Como resultado, mucha gente ya casi no tiene margen para gastar y está dejando de hacer compras grandes, salvo lo básico para sobrevivir. Al principio parte de eso se justificaba por la codicia y por echarle la culpa a la pandemia, pero ahora de verdad ya no hay holgura.
Quiero repetir un comentario que escribí hace 70 días:
Lo que más me preocupa de AI no es que “AI no pueda”, sino que pasamos demasiado rápido del modo investigación/academia al modo extracción de valor real, y estamos acercándonos demasiado rápido a una situación peligrosa donde la política y la economía apuestan todo a AI.
También se han recortado las inversiones en infraestructura, créditos fiscales para EV, apoyos de salud y demás, así que el portafolio de inversión ha perdido mucha diversidad.
Comparado con China, China está apostando en distintos frentes: baterías, EV, energía solar, AI/chips/fundición y más.
También creo que China tiene riesgos enormes, por supuesto, pero junto con los cambios en la política exterior de EE. UU., sí se siente que vienen cambios importantes en la hegemonía económica.
Si voy a plantear dos objeciones: primero, respecto a China, revivir la manufactura en territorio continental de EE. UU. simplemente no da por la diferencia de costos laborales; ya no tiene sentido como inversión. Ahora la pregunta debería ser “¿qué sí podemos hacer hacia adelante?”.
AI sí se movió muy rápido hacia un enfoque de monetización, pero no creo que eso sea tan malo como parece. Nosotros estamos construyendo infraestructura de software para integrar LLM a los flujos de trabajo y hacer que todos sean más eficientes y productivos, y conforme mejoren los modelos base, esa infraestructura también debería beneficiarse, casi como con la ley de Moore.
Yo normalmente no adopto tecnología nueva con facilidad, pero gracias a los LLM pasé de vim a vscode+copilot, y luego a cursor; así de transformadora me parece esta tecnología.
Cuando leí hace rato lo de “comentario de hace 70 días”, por un segundo pensé que decía 70 años, y me confundí creyendo que quizá habías asistido al taller de Dartmouth sobre AI de 1956.
Se me cruzó fugazmente la idea de que ya desde esa época estaban preocupados por que “vamos demasiado rápido”. Mi interpretación fue completamente equivocada, pero me dio risa el malentendido.
Las señales del relevo en la hegemonía económica ya empezaron hace 10 años; lo único que no ha cambiado es la percepción.
Gracias a AI, mi portafolio de inversión todavía no se ha desplomado.
Se ve claramente que la inversión en AI podría ser uno de los pocos soportes que aún sostienen la economía de EE. UU.
Si la ola de AI decepciona aunque sea un poco más de lo esperado, creo que podría generar un impacto enorme en el mercado y en la política en general.
También hay que tomar en cuenta que el dólar ha caído 10% en los últimos meses.
De hecho, este podría ser un buen momento para reducir exposición en el mercado bursátil.
AI es una burbuja gigantesca: nvidia invierte en openai y openai vuelve a comprar chips de nvidia, así que nvidia básicamente está reciclando dinero.
Me acordé de la frase: “la segunda etapa de una burbuja es la financiarización”.
Lo más decepcionante sobre la posible burbuja de AI es que algún investigador muy brillante pone en Twitter expectativas exageradamente optimistas, diciendo que si extrapolas la gráfica de capacidad para realizar tareas largas, prácticamente podríamos tener AGI en 2026-2027.
Intento tomar esa predicción al pie de la letra y asumir que lo dice en serio.
El problema es que esa predicción se basa en una métrica que no representa bien la capacidad real.
Por ejemplo, aunque el modelo más reciente saque 65% en SWE-bench, siento que eso no equivale a un 65% humano en calidad; es decir, aunque el modelo se esfuerce mucho y le vaya bien en el benchmark, todavía no está al nivel de poder usarse inmediatamente como ingeniero de software independiente.
Ese optimismo al final se basa en una fe ciega en que alguna gráfica o benchmark puede predecir correctamente el futuro.
Si ese benchmark en realidad no es un buen proxy, entonces sí estamos en problemas serios.
Hay una brecha enorme entre los resultados de benchmarks y la experiencia de quienes usamos LLM en situaciones reales. Por la puntuación en SWE-bench, ya deberíamos poder delegarles muchas tareas, pero en la práctica los LLM todavía no pueden hacer de forma confiable ni trabajos básicos.
La obsesión con los benchmarks hace que se pierda de vista la realidad. Evaluar los modelos internamente y de forma privada es lo más preciso, y aun así los modelos más recientes muestran una variabilidad enorme.
Cada vez creo más que incluso investigadores brillantísimos pueden ser sorprendentemente ingenuos o estar muy equivocados en ciertos temas.
“El próximo año o el siguiente se automatiza todo el trabajo de oficina”.
El trabajo genera trabajo. Si desaparece el 50% de los empleos, buena parte del trabajo restante simplemente dejaría de existir también.
Software que hoy se usa porque hay personas —Slack, Teams, GitHub, Zoom, PowerPoint, Excel, etc.— podría dejar de ser necesario, y al final la demanda de programación, ya la hagan humanos o AI, también caería.
¿Te refieres a Julian Schrittwieser (coinvestigador de AlphaGo, primer autor del paper de MuZero)?
https://www.julian.ac/blog/2025/09/27/failing-to-understand-the-exponential-again
Apostarlo todo a AI es como poner todos los huevos en una canasta de robots.
Incluso si AI tuviera un éxito perfecto a la altura de sus valuaciones —es decir, aunque no decepcionara—, su efecto secundario en forma de desempleo masivo, desigualdad sin precedentes, alzas brutales en la electricidad y demás haría que el futuro de EE. UU. y del mundo se vea muy inestable.
Cuando el nivel de vida sube mucho, la desigualdad muchas veces también aumenta. La economía no es un juego de suma cero, así que a veces que suban a la vez la desigualdad y el nivel de vida puede incluso ser algo deseable.
Ambos partidos parecen estar de acuerdo en expandir la infraestructura eléctrica, así que me cuesta entender por qué no están impulsando más esa inversión.
Mientras más baratos se vuelvan los bienes materiales, más se acercarán a ser prácticamente gratis. Yo creo que la demanda por bienes y experiencias creados por humanos incluso va a aumentar.
El problema con el impacto económico de AI es que su abanico de posibles resultados es demasiado amplio y difícil de predecir.
Dependiendo de si el destino final es “robots reemplazan todos los empleos”, “LLM inteligentes que solo apoyan trabajo creativo”, o algo que ni siquiera imaginamos todavía, la inversión actual podría ser un megatriunfo o también terminar en nada.
Si AI multiplica por 10 la productividad, es muy probable que la mayoría de la gente termine desempleada.
Personalmente espero que las valuaciones de AI no lleguen a materializarse del todo, para que no haya desempleo masivo y, en lugar de que el mercado se derrumbe, el dinero pueda rotar hacia áreas como la tecnología cuántica o crispr, que podrían convertirse pronto en industrias de billones de dólares.
Quienes apostaron muy fuerte por AI quizá perderían algo de dinero, pero en conjunto podríamos evitar un desenlace realmente catastrófico.
“Alzas brutales en la electricidad” es la clave. Ya nadie va a regalar energía barata; esa época ya terminó. Podrían venir tiempos oscuros para EE. UU.