A veces tengo la sensación de que estamos viviendo en un bucle infinito de noticias sobre inteligencia artificial. Abres cualquier diario económico y ahí está: otra empresa que sube un 10% porque ha mencionado la palabra «IA» treinta veces en su junta de accionistas, o algún gurú vaticinando el fin del trabajo tal y como lo conocemos. Sin embargo, si rascamos un poco la superficie, se nota un cierto cansancio. Los inversores, que son gente de gatillo fácil pero también de memoria corta, están empezando a preguntar: «¿Y esto para cuándo va a servir de verdad?».
La verdad es que esa pregunta tiene todo el sentido del mundo. Hemos pasado un año y pico jugando con ChatGPT, haciendo imágenes graciosas de gatitos con armadura y pidiendo a la IA que nos redacte correos corporativos que suenan un poco a robot estreñido. Pero el salto real, el de la utilidad que mueve la aguja del PIB, todavía se siente un poco lejos. O eso creíamos. El pasado martes, Gene Munster, una de esas voces que conviene escuchar cuando se habla de tecnología desde Deepwater Asset Management, soltó una bomba que ha pasado algo desapercibida entre tanto ruido: estamos subestimando lo cerca que está el salto de utilidad real. Y cuando dice cerca, se refiere a unos 12 meses.
Munster no es un recién llegado. Es el tipo que predijo gran parte del crecimiento de Apple cuando casi nadie daba un duro por ellos tras la muerte de Jobs. Su tesis ahora es clara: el mercado está mirando el dedo cuando la IA señala a la luna. Estamos obsesionados con los chips de Nvidia (que sí, que son la base de todo), pero no estamos viendo que el software está a punto de dejar de ser un juguete para convertirse en un empleado eficiente. Y eso, amigos, es lo que va a disparar las acciones tecnológicas que hoy parecen estancadas o sobrevaloradas.
¿Qué demonios es un «salto de utilidad»?
Para que nos entendamos, un salto de utilidad no es que el bot sea un poco más listo o que cometa menos faltas de ortografía. El salto de utilidad del que habla Munster, y que yo personalmente empiezo a ver en algunos desarrollos locales aquí en España, es el paso del «Chat» al «Agente».
Hasta ahora, la IA ha sido reactiva. Tú le pides algo, ella te lo da. Es como tener un becario muy leído pero que no se mueve de la silla si no le das una instrucción precisa. El salto de utilidad significa que la IA empieza a tener autonomía. Imagina que ya no le pides a la IA que «busque vuelos baratos a Cartagena para el fin de semana del festival de La Mar de Músicas». El salto es decirle: «Organízame el viaje». Y que la IA entre en tu calendario, vea qué días tienes libres, reserve el hotel en el puerto, compre los billetes de tren en Renfe y te deje la confirmación en el correo. Eso es utilidad. Y eso es lo que Munster cree que va a explotar en el próximo año.
Este cambio de paradigma va a pillar a muchos con el pie cambiado. En el IBEX 35, por ejemplo, ya hay empresas que están empezando a integrar esto de forma seria. No hablo de poner un chatbot en la web que no entiende nada, sino de optimizar cadenas de logística complejas. Si Telefónica o Inditex logran que sus sistemas de IA tomen decisiones de inventario en tiempo real sin intervención humana constante, el ahorro de costes y la eficiencia van a ser tan brutales que las valoraciones actuales de sus acciones se van a quedar cortas. Ojo con esto, porque la diferencia entre «usar la IA» y «ser una empresa impulsada por IA» es un abismo.
La paradoja de la infraestructura: ¿Por qué ahora?
Muchos se preguntarán por qué Munster pone el cronómetro en 12 meses y no en cinco años. La respuesta está en la capacidad de cómputo y en la madurez de los modelos. Durante el último año, el mundo se ha dedicado a comprar palas y picos (chips de Nvidia, servidores, centros de datos). En España, sin ir más lejos, estamos viendo una explosión de centros de datos en zonas como Madrid o Aragón. Pero toda esa infraestructura no se ha construido para que juguemos al Trivial con un bot.
La infraestructura ya está «caliente». Los modelos de lenguaje (LLMs) están dejando paso a los modelos de acción (LAMs). La tecnología ya permite que el código se ejecute de forma segura en entornos controlados. Si mal no recuerdo, hace apenas unos meses, integrar una API de IA en un sistema bancario español era una pesadilla burocrática y técnica. Hoy, las herramientas de orquestación han simplificado tanto el proceso que cualquier desarrollador con un poco de maña puede montar un flujo de trabajo automatizado en una tarde.
Vaya, que el cuello de botella ya no es la tecnología, sino nuestra capacidad para imaginar cómo aplicarla. Y las grandes tecnológicas (Microsoft, Google, Amazon) ya han hecho el trabajo sucio. Ahora viene la fase de «cosecha». Munster apunta a que las empresas que han invertido miles de millones en esta infraestructura empezarán a ver retornos tangibles en sus balances de resultados en los próximos cuatro trimestres. Y el mercado, que es muy de «ver para creer», reaccionará con una subida en vertical cuando los márgenes de beneficio empiecen a ensancharse gracias a la automatización real.
El ejemplo del código: De escribir a ejecutar
Para los que venís del mundo técnico, esto se entiende mejor con un ejemplo de código. Antes, usábamos la IA para que nos escribiera una función de Python. Ahora, estamos empezando a usar sistemas que no solo escriben la función, sino que la prueban, la despliegan y la monitorizan.
# Ejemplo simplificado de lo que viene: Un agente que no solo responde, sino que actúa
import ai_agent_tool
def gestionar_incidencia_cliente(email_texto):
# El agente analiza el sentimiento y la urgencia
analisis = ai_agent_tool.analyze(email_texto)
if analisis.urgencia > 0.8:
# No solo avisa, sino que busca una solución en la base de datos
solucion = ai_agent_tool.find_solution(analisis.problema)
# Ejecuta la acción (ej. resetear una contraseña o aplicar un descuento)
ai_agent_tool.execute_action(solucion, cliente_id=analisis.user_id)
return "Incidencia resuelta automáticamente"
else:
return "Derivado a soporte humano"
Este pequeño bloque de código, que parece una tontería, es el corazón del salto de utilidad. Multiplica esto por millones de procesos en empresas de seguros, bancos o energéticas en España, y tienes una revolución silenciosa que va a inflar el valor de las tecnológicas que proveen estas herramientas. La clave aquí es la palabra «execute_action». Pasar de la palabra a la acción.
El impacto en el mercado español: ¿Estamos preparados?
A menudo miramos a Silicon Valley como si fuera otro planeta, pero lo que dice Munster tiene un aterrizaje muy forzoso en la realidad española. Aquí no fabricamos los chips, de acuerdo, pero somos expertos en aplicar tecnología a sectores maduros. El turismo, la banca y la energía son nuestros fuertes, y son precisamente los sectores donde el «salto de utilidad» de la IA va a ser más salvaje.
La verdad es que me preocupa un poco que el pequeño inversor español se quede fuera de esta onda pensando que «la IA es una burbuja». Sí, hubo mucho humo, pero el humo se está disipando y lo que queda debajo es una maquinaria de eficiencia. Si una pyme en Murcia puede usar agentes de IA para gestionar sus exportaciones de fruta, optimizando las rutas de transporte y negociando precios de fletes en tiempo real, esa pyme va a pasar por encima de la competencia que siga usando hojas de Excel y llamadas de teléfono.
En el ámbito de las acciones, no solo hay que mirar a las «Siete Magníficas». Hay empresas de software europeas y españolas, consultoras tecnológicas que cotizan en el BME Growth, que están integrando estas soluciones para terceros. Esas son las que Munster sugiere que están infravaloradas. El mercado aún no ha descontado que estas empresas van a poder hacer el doble de trabajo con la mitad de personal, o mejor dicho, con el mismo personal pero dedicado a tareas de mucho más valor añadido.
Una lección de historia: De las minas de Cartagena a los servidores de Madrid
Para poner esto en perspectiva, me gusta recordar lo que pasó en mi tierra, en Cartagena, a finales del siglo XIX. Las minas de la Sierra Minera llevaban siglos explotándose de forma rudimentaria. Entonces llegó la tecnología: las máquinas de vapor para el desagüe y los nuevos sistemas de fundición. Hubo quien dijo que aquello era una moda, que las máquinas eran caras y peligrosas.
¿Qué pasó? Los que invirtieron en esa «utilidad» técnica transformaron la región. La producción se multiplicó por diez en una década. El salto de utilidad de la IA es nuestra máquina de vapor. No es que el ordenador sea más rápido, es que ahora puede «sacar el agua de la mina» por nosotros. Y al igual que entonces, los beneficios no se ven el primer día que instalas la máquina, sino cuando aprendes a integrarla en el proceso productivo. Munster dice que ese aprendizaje está terminando y la fase de producción masiva empieza ya.
¿Por qué los inversores están subestimando el tiempo?
La psicología del inversor es curiosa. Tendemos a sobreestimar lo que pasará en dos años y a infraestimar lo que pasará en diez, pero en el caso de la IA, Munster cree que estamos cometiendo el error contrario: estamos tan quemados por las promesas incumplidas de los últimos meses que no vemos que el cambio es inminente.
Hay tres factores que están acelerando este reloj de 12 meses:
- La democratización del acceso: Ya no necesitas un doctorado en matemáticas para implementar IA. Las herramientas de «no-code» y las APIs sencillas han puesto el poder de la IA en manos de los departamentos de operaciones, no solo de los de IT.
- La presión competitiva: En el momento en que una empresa del sector (digamos, un banco como el BBVA o el Santander) demuestre que ha reducido su tiempo de respuesta al cliente en un 80% gracias a agentes autónomos, el resto tendrá que seguirle o morir. Esa presión acelera la adopción.
- La mejora en la precisión: Las famosas «alucinaciones» de la IA están disminuyendo gracias a técnicas como RAG (Generación Aumentada por Recuperación). Ahora podemos confiar más en lo que dice la máquina porque consulta fuentes de datos reales de la empresa.
Al final del día, el dinero fluye hacia donde hay eficiencia. Si las tecnológicas logran demostrar este salto de utilidad, el flujo de capital hacia sus acciones no va a ser un goteo, va a ser una inundación. Y Munster avisa: el que espere a ver los resultados trimestrales para comprar, llegará tarde. El mercado descuenta expectativas, y las expectativas están a punto de cambiar de «esto es curioso» a «esto es indispensable».
El riesgo de la «burbuja» vs. la realidad del flujo de caja
No quiero sonar como un optimista redomado. Hay riesgos, claro. El consumo energético de estos sistemas es una bestia difícil de domar. En España tenemos la suerte de contar con mucha energía renovable, lo que nos posiciona bien para albergar esa infraestructura, pero el coste sigue siendo alto.
Sin embargo, la diferencia entre la burbuja de las dot-com del año 2000 y lo que vemos ahora es el flujo de caja. En el 2000, las empresas valían miles de millones sin haber vendido ni un solo producto. Hoy, las empresas de las que habla Munster (Microsoft, Nvidia, Alphabet) están ganando dinero a esuertas. Tienen montañas de efectivo. No están construyendo castillos en el aire; están construyendo la red eléctrica del siglo XXI. El salto de utilidad es simplemente el momento en que todos empezamos a encender las bombillas en casa.
¿Qué deberíamos vigilar en los próximos meses?
Si queremos seguir la pista de este vaticinio de Munster, no basta con mirar el precio de las acciones cada mañana. Hay que fijarse en los detalles mundanos. Para que nos entendamos, hay que mirar «debajo del capó» de la industria.
Primero, hay que observar las integraciones de software empresarial. Cuando veas que herramientas como SAP, Salesforce o incluso el Office que usas en el trabajo empiezan a realizar tareas complejas de forma autónoma (no solo sugerir palabras, sino completar procesos), sabrás que el salto ha ocurrido.
Segundo, ojo a las alianzas entre tecnológicas y empresas de energía. El salto de utilidad requiere potencia. Si vemos que las grandes tecnológicas empiezan a invertir directamente en plantas solares o mini-reactores nucleares (como ya está pasando en EE.UU.), es que van muy en serio. Saben que la demanda de utilidad va a ser masiva.
Y tercero, la regulación. En Europa tenemos la AI Act. Muchos dicen que nos va a frenar, pero yo tengo una opinión algo distinta. Una regulación clara puede dar la seguridad jurídica necesaria para que las grandes empresas españolas se atrevan a dar el salto definitivo. Saber qué puedes y qué no puedes hacer con los datos de tus clientes es fundamental para que un agente de IA sea útil y no un riesgo legal.
La conclusión que saco de todo esto
La verdad es que Gene Munster suele tener un ojo clínico para estas cosas. No se trata de si la IA va a cambiar el mundo —eso ya lo sabemos—, sino de cuándo ese cambio se va a reflejar en la economía real y, por extensión, en las carteras de inversión. Doce meses parece un plazo corto, pero en tiempo tecnológico es una eternidad.
Para que nos entendamos, estamos en ese momento de la película donde el protagonista está entrenando y parece que no avanza, pero de repente llega el combate y arrasa. La IA ha estado «entrenando» en nuestros ordenadores y servidores durante los últimos dos años. El salto de utilidad es el combate real.
Al final del día, lo que Munster nos está diciendo es que dejemos de mirar la IA como un truco de magia y empecemos a mirarla como una herramienta de productividad. Las acciones tecnológicas no van a subir por la «promesa» de la IA, sino por la «utilidad» de la misma. Y esa utilidad está a la vuelta de la esquina, probablemente esperándonos en algún momento de 2025.
Así que, si tienes algunas acciones tecnológicas cogiendo polvo o estás pensando en entrar en el mercado, quizás sea el momento de hacer los deberes. No busques la empresa que tenga el logo más bonito o el anuncio más espectacular. Busca la que esté resolviendo problemas reales, la que esté automatizando procesos tediosos y la que, en definitiva, esté dando ese salto de utilidad que nos prometieron. Porque, como decían los viejos mineros en Cartagena, no importa cuánto brille la piedra, lo que importa es cuánto metal sacas de ella al final de la jornada.
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