Imagina a Julián, un inversor minorista que, como tantos otros, mira la pantalla de su ordenador una mañana de martes con una mezcla de ansiedad y esperanza. Los titulares financieros gritan que la Inteligencia Artificial (IA) es el nuevo motor del mundo, y los gráficos de empresas de hardware como NVIDIA parecen desafiar la gravedad, escalando hacia un cielo verde de rentabilidad que parece infinito. Julián siente ese nudo en el estómago, ese miedo a quedarse fuera de la fiesta, pensando que si no pone su dinero ahí ahora mismo, será el único que no se enriqueció con la revolución del siglo. Así comienza su travesía hacia lo que, sin una estrategia clara, se convertirá en un pozo sin fondo.
Decidido a no llegar tarde, Julián comete su primer error táctico y aventura quién será el "próximo gran ganador". Piensa que los fabricantes de chips ya están demasiado caros debido a la euforia del mercado, así que busca una alternativa más barata. Encuentra una empresa de software pequeña que promete revolucionar la redacción legal con IA generativa. Parece una apuesta lógica y segura, pero el mercado de la IA actual es cruel y se mueve a una velocidad vertiginosa. Semanas después de su inversión, un gigante tecnológico como Google o Microsoft lanza una actualización gratuita para sus correos electrónicos que hace exactamente lo mismo que la empresa de Julián. De la noche a la mañana, la ventaja competitiva de su apuesta se evapora. Así, Julián descubre a la fuerza que, en este sector, los gigantes no necesitan comprar a los pequeños ya que a veces los vuelven irrelevantes con una actualización de software, destruyendo el valor de mercado en el proceso.
No contento con el tropiezo y buscando recuperar terreno, Julián cae en la trampa de la recursividad tecnológica. Ahora decide usar la propia IA para decidir sus inversiones. Le pregunta a un chatbot popular cuáles son las acciones con mayor potencial. La herramienta, con una confianza artificial pasmosa, le ofrece una lista de empresas basada en datos que Julián asume correctos. Lo que él no sabe es que la herramienta está "alucinando", un fallo común donde la IA inventa datos o se basa en informes financieros de hace dos años que ya no sirven. Julián invierte basándose en el consejo de una herramienta defectuosa, convirtiendo su análisis financiero en una apuesta ciega.
Mientras tanto, la volatilidad hace su trabajo sucio. Las pocas acciones sólidas que Julián eligió reportan ganancias trimestrales buenas, pero el mercado, embriagado de expectativas irreales, las castiga brutalmente. Como los inversores esperaban la perfección absoluta y crecimiento exponencial, un reporte simplemente "bueno" provoca una venta masiva. Julián ve cómo su cartera cae un 20% en un día, no porque la empresa vaya mal, sino porque el precio de la acción estaba inflado por una burbuja de expectativas imposible de cumplir.
Al final del día, con la cuenta en rojo, Julián comprende la dura lección. Se da cuenta de que la verdadera oportunidad no estaba en la especulación frenética ni en tratar de descubrir la aguja en el pajar. La rentabilidad real para un inversor individual solía estar en los lugares más "aburridos". Eso es, en los grandes conglomerados que poseen la infraestructura, denominados "híperescaladores", o en empresas tradicionales de otros sectores que usan la IA para reducir costos, no para venderla. Julián entiende, quizás un poco tarde, que la IA es una tecnología brillante, pero como terreno de inversión para el individuo desprevenido es un campo minado donde la impaciencia y las herramientas defectuosas se pagan con capital real.
Las cosas como son
Mookie Tenembaum aborda temas de tecnología como este todas las semanas junto a Claudio Zuchovicki en su podcast La Inteligencia Artificial, Perspectivas Financieras, disponible en Spotify, Apple, YouTube y todas las plataformas.
