La burbuja de IA no es como la de las puntocom

Manejás por la 101 en San Francisco y cada cartel publicitario vende alguna empresa de "IA". Todos los planes de negocio tienen la palabra "AI", incluso los que no usan inteligencia artificial en absoluto. Cada diario tiene un titular de IA arriba del pliegue.

Es una burbuja. Pero no todas las burbujas son iguales.

Doctorow identifica dos tipos:

Las que dejan algo. Cuando la burbuja puntocom explotó en 2001, dejó fibra óptica instalada, servidores a precio de remate, oficinas vacías a centavos el metro cuadrado. Pero sobre todo dejó una generación de gente que abandonó la universidad para aprender HTML, Perl y Python en startups — artistas, humanistas, biólogos que históricamente consumían tecnología y de repente la producían. Esa mezcla de talento multidisciplinario fue el combustible de la Web 2.0.

Las que no dejan nada. Crypto y NFTs no dejaron residuo reutilizable. Los físicos que el sector financiero entrenó para generar algoritmos de riesgo defectuosos no pudieron aplicar ese conocimiento a nada útil después. Sin el fraude, no quedaba casi nada — salvo algunos programadores de Rust y mucho arte digital malo.

La IA es una burbuja llena de fraude, pero eso no significa automáticamente que no vaya a quedar nada de valor cuando explote. Doctorow usa el paralelo de WorldCom: un fraude gigantesco que inició una burbuja de fibra óptica. Cuando WorldCom se desintegró, dejó kilómetros de fibra que se siguen usando hoy. El mundo hubiera estado mejor sin el fraude, pero al menos algo se pudo rescatar.

La pregunta para 2026 no es "¿hay burbuja?". La pregunta es "¿qué estamos construyendo mientras tanto?".

La burbuja de IA ya está dejando residuo:

Talento entrenado. Millones de personas aprendiendo a usar modelos, fine-tuning, prompt engineering, arquitectura de agentes. Gente que viene de marketing, derecho, medicina, educación — no solo programadores. Exactamente el mismo patrón multidisciplinario que describió Doctorow para las puntocom.

Infraestructura de cómputo. La carrera por GPUs está instalando capacidad de procesamiento que no desaparece cuando explota la burbuja. Los data centers quedan. Las H100 y las B200 no se evaporan.

Modelos open-source. Llama, Mistral, DeepSeek. Aunque las empresas que los crearon desaparezcan, los pesos están ahí. El conocimiento está documentado. Cualquiera puede correr un LLM local en una laptop.

Cultura de building. El shift de "usar ChatGPT" a "construir con agentes" está creando una generación que piensa en sistemas, no en prompts. Eso no se va.