¿Por qué vale la pena leer este artículo?
El 18 de julio de 2026, un artículo titulado AI Mania Is Eviscerating Global Decision-Making provocó un auténtico terremoto en la comunidad tecnológica. Circulado en privado entre ejecutivos de Fortune 500, acumuló más de 120 votos a favor en el foro profesional de desarrolladores Lobsters, y varios CEO llegaron a calificarlo como “el documento más difundido en las salas de juntas”.
Figura: Se prevé que la inversión total en infraestructura de IA por parte de los gigantes tecnológicos globales supere los 725.000 millones de dólares en 2026. Fuente: Unsplash
Sin embargo, este no es un artículo puramente técnico. Trata sobre ti: sobre cada trabajador preocupado por si “debería aprender IA”, sobre cada profesional que enfrenta preguntas sobre “cómo usa la IA su empresa” sin saber qué responder, y sobre cada empleado que ve a su jefe dilapidar dinero en IA sin obtener resultados tangibles.
El autor dedicó un tiempo valioso a desglosar el artículo original y más de 300 comentarios especializados para responder a una pregunta fundamental: Cuando todos creen que la IA lo cambia todo, ¿por qué los resultados reales no están a la altura de semejante euforia?
Figura: La inversión en IA guiada por el FOMO se está convirtiendo en un teatro corporativo a nivel mundial. Fuente: Unsplash
I. La apuesta de los 725.000 millones de dólares
Empecemos con una cifra abrumadora: en 2026, los cuatro gigantes tecnológicos (Amazon, Microsoft, Google y Meta) gastarán 725.000 millones de dólares en infraestructura de IA. Esto supera el presupuesto anual de defensa de EE. UU. durante la era Trump y es varias veces el PIB de muchos países medianos y pequeños.
Sin embargo, Goldman Sachs ha lanzado una advertencia: para justificar semejante nivel de inversión, la industria de la IA tendría que generar al menos 1 billón de dólares anuales en beneficios netos. ¿Y cuáles son las previsiones más optimistas del mercado? Unos 450.000 millones. Más de la mitad de ese abismo sigue sin cubrirse.
Nikhil Suresh, autor del artículo original y director de una consultora de datos, reveló que durante el último año y medio su equipo presenció cómo absolutamente todos los proyectos de IA —literalmente cada uno de ellos— fracasaban o iban camino del fracaso. “Hemos visto una tasa de éxito del 0%”, escribió. “Esto no se debe a que solo hayamos visto proyectos malos. Lo que vimos abarcaba múltiples industrias y clientes de todos los tamaños.”
De manera aún más irónica, cuando presentó una demostración sencilla de análisis de datos usando IA —que consistía simplemente en escribir descripciones de datos en un cuadro de texto—, los clientes que antes dudaban se abalanzaron para comprar. “Fue como si una fuerza oscura se apoderara de sus extremidades, les metiera la mano en el pecho, les arrancara el corazón latiendo y se lo entregara como si fuera una tarjeta de crédito.” Nikhil rechazó el trato, afirmando que cobrar dinero sabiendo que el producto no funcionaría era profundamente irresponsable.
En Lobsters, el usuario aspensmonster comentó: “Billones de dólares inyectados en una tecnología que generará, como mucho, unas pocas decenas de miles de millones en retorno real: la raíz de toda esta locura es así de simple.” Otro usuario, spc476, ofreció una analogía muy ilustrativa: “Un billón son mil miles de millones. Llevado a una escala menor, equivale a gastar 1.000 dólares al año para ganar apenas 70 dólares. Esas cuentas no cuadran a largo plazo de ninguna manera.”
II. ¿Quién te está obligando a “usar IA”?
Quizás hayas escuchado preguntas de entrevista como esta: “¿Cómo utilizas la IA en tu trabajo diario?”
En Lobsters, el desarrollador lake compartió su experiencia buscando empleo. Tras meses de entrevistas que terminaban en la primera ronda de filtrado de RR. HH., se dio cuenta de que el motivo principal era su incapacidad para mostrar un entusiasmo desbordante al responder a “cómo usas la IA para escribir código”. “Dudar estaba mal, y responder honestamente ‘no la uso mucho’ era 100% motivo de rechazo. Una voz interior me decía que podía mentir, pero ¿qué pasa después de mentir?”
Otro usuario, jmmv, explicó su situación: “Yo soy esa persona en una gran corporación que intentó mantener una ‘actitud racional hacia la IA’, y casi me echan. Tuve que obligarme a usar LLMs y alterar mi tono para sonar menos ‘objetivo’. Incluso ahora sigo caminando sobre cristal fino.”
Esta presión social se transmite desde la cúpula corporativa hasta cada puesto de trabajo. El artículo revela un caso típico: un alto ejecutivo de una empresa Fortune 500 afirmó internamente que la IA había multiplicado la productividad por 100, pero en privado admitió que era solo una postura para no molestar a sus grandes clientes, quienes también estaban presumiendo de lo mismo. Si dijera que “un 100x es imposible”, dejaría en evidencia a los ejecutivos de sus clientes, poniendo en peligro valiosos contratos.
Nikhil lo resume así: “Los ejecutivos de todo el mundo se están apuntando con pistolas unos a otros, y nadie se atreve a bajar la suya primero.” Es el clásico dilema del prisionero de la teoría de juegos: nadie dice la verdad porque el que dice la verdad es despedido.
III. Cómo el FOMO se convirtió en una actuación organizacional
La verdadera crisis no es si la IA es útil o no (ciertamente tiene valor en escenarios específicos, como la transcripción en tiempo real en medicina). El problema es que “usar IA” se ha convertido en un acto simbólico: una prueba de lealtad corporativa.
Aunque parezca increíble, el artículo menciona que muchas empresas han establecido “clasificaciones de consumo de tokens”: los ingenieros son evaluados según la cantidad de tokens de IA que consumen, donde cuanto más consuman, mejor. ¿Qué hicieron los ingenieros astutos? Crearon scripts para hacer que la IA hablara consigo misma, consumiendo ráfagas de tokens automáticamente mientras ellos veían Netflix. “Ninguno fue descubierto jamás”, citó el artículo a un ingeniero, “incluso cuando ellos mismos admitían que el código generado por la IA no valía la pena ni para ser desplegado.”
Otro ingeniero fue aún más directo: “Dupliqué el repositorio en Go de nuestra empresa e hice que la IA reescribiera todo el código en otro lenguaje solo para consumir la cuota y conservar mi trabajo. Odio todo esto.”
Hay quien llama a esto “blanqueo de IA” (AI laundering): completar todo el trabajo manualmente pero afirmar que lo hizo Claude porque la directiva quiere ver adopción de IA. O bien, al solicitar contratar a alguien, se exige demostrar primero que se “intentó sustituir ese puesto con IA”. Si te atreves a decir que lo intentaste pero la IA no dio la talla, te etiquetan de “desconocer la IA” y pasas a estar en la lista de posibles despidos.
Esto no es una patología aislada. Es una actuación de cumplimiento a escala global. Como señaló un lector: “Es como volver a la época de la Inquisición: tienes que declarar públicamente que crees que la IA lo ha cambiado todo. Si dices ‘no’, te queman en la hoguera.”
IV. ¿Dónde está el verdadero “villano”?
Llegados a este punto, el lector podría preguntarse: ¿vale la pena invertir en IA?
La respuesta no es tan simple. La IA ha aportado avances reales en ciertos campos. En ingeniería de software, la generación de código asistida por IA mejora la eficiencia en determinados escenarios. Transcripciones médicas, resúmenes de contenido, atención al cliente… la IA está funcionando en esos ámbitos.
El problema radica en cómo se impone el uso de la IA.
En Lobsters, el usuario srcrip señaló: “La IA cambiará de forma permanente unos pocos sectores, como la redacción, el arte conceptual y tal vez la programación. Pero no cambiará la mayor parte de la economía. El problema es que todas las empresas están fingiendo que es omnipotente.”
El veterano programador emk ofreció una excelente clasificación de los creyentes en la IA: el primer tipo cree que la IA puede realizar muchas tareas prácticas (creencia respaldada por pruebas). El segundo tipo cree que “recrear la inteligencia humana en silicio es intrínsecamente algo grandioso”. Él coincide con el primer grupo, pero se opone rotundamente al segundo: “No creo que debamos gastar billones de dólares desesperadamente para hacer que el cerebro humano sea económicamente prescindible. La máquina de vapor no creó más empleos para los caballos, y una IA a nivel humano tampoco los creará para las personas.”
Esto revela al verdadero villano: los mecanismos de decisión impulsados por el FOMO (miedo a quedarse fuera) son los verdaderos culpables. Cuando el CEO de una empresa ve que su competidor anuncia que “la IA ha multiplicado la productividad por 10”, no puede decir con calma: “Evaluemos el ROI”. Tiene que anunciar algo también. La junta se llena de ansiedad, los inversores se llenan de ansiedad. Así, todo el sistema entra en un ciclo destructivo: nadie verifica los resultados reales, pero todos están obligados a participar en el teatro.
V. Cuando la razón es devorada por la manía
Un comentario del usuario Yogthos en Lobsters recibió un gran respaldo. Escribió: “Esto ocurre porque los LLM hablan el lenguaje de los ejecutivos. En el mundo de la gestión no existe un mecanismo real de verificación con la realidad. Esta gente básicamente se dedica a contarse historias unos a otros. Los LLM son como una droga para ellos: dicen exactamente lo que los ejecutivos quieren oír, suenan plausibles y los ejecutivos carecen de la capacidad técnica para verificar si realmente tienen sentido.”
Esta observación da de lleno en el clavo. El comportamiento organizacional demuestra que cuando los incentivos están distorsionados, los individuos toman decisiones abiertamente contrarias a sus propios intereses. Cuando en una empresa se recompensa a alguien simplemente por “mostrar entusiasmo por la IA”, la racionalidad desaparece. Se empieza a contratar a quienes mejor cuentan anécdotas de IA en lugar de a quienes resuelven problemas reales. Se persigue aquello que “parece innovación” en lugar de modelos de negocio rentables.
Esta distorsión no es exclusiva de la IA. Durante la fiebre del blockchain, cambiar el nombre de la empresa hacía desplomar o disparar las acciones; en la burbuja puntocom, el sufijo “.com” conseguía financiación. Pero la escala de la IA supera con creces lo visto anteriormente: más de 700.000 millones de dólares invertidos significan que cuando la burbuja estalle, las consecuencias serán mucho más devastadoras.
VI. Guía de supervivencia para el trabajador común
Si te sientes sofocado en este entorno corporativo, el artículo original ofrece algunos consejos sin rodeos:
- No cuestiones la narrativa pública. Evita poner en duda afirmaciones como “la IA lo cambia todo” a menos que estés dispuesto a asumir las consecuencias laborales. Resuelve problemas en lugar de desafiar al sistema.
- Si se vuelve insoportable, hazte freelance. Al menos el trabajo freelance tiene plazos y entregables claros, y no requiere sobrevivir a la política de palacio.
- Reduce el consumo de noticias sobre IA. El autor confesó haber dejado de leer noticias sobre IA “simplemente para no perder la cordura”. Está bien si los compañeros se desahogan criticando la IA, pero recuerda que es solo un desahogo informal.
- Si te piden revisar toneladas de código basura (slop) generado por IA, empieza a buscar trabajo de inmediato. Te agotarás y terminarán despidiéndote de todos modos; es un final inevitable.
El desarrollador arp242 compartió su experiencia: “Mis últimos dos trabajos los encontré en la sección ‘Who is hiring’ de HN. Nadie me preguntó si sabía usar IA. En la entrevista me preguntaron: ‘¿Necesitas una suscripción a Claude?’ Dije ‘No’. Dijeron ‘De acuerdo’, y eso fue todo.”
Las empresas reales que no necesitan recurrir al teatro de la IA existen. A menudo son demasiado pequeñas para destacar en los grandes portales de empleo, pero están ahí.
Epílogo
Regresemos al artículo que desató el debate global. El equipo de Nikhil rechaza ahora todos los proyectos relacionados con la implementación de IA. La razón es simple: todos los proyectos de IA que han visto en todas las empresas han fracasado. Nikhil escribió: “Todos nuestros contratos actuales seguirían completamente intactos aunque OpenAI quebrara mañana mismo.”
Puede sonar radical. Pero cuando alguien con una red de más de 300 contactos profesionales y con acceso directo a las juntas directivas de Fortune 500 afirma algo así, vale la pena detenerse a pensar: ¿realmente necesita tu empresa ese chatbot de IA?
¿O es que tu jefe tiene miedo de que, si no proclama en la junta directiva que se van a convertir en una empresa “nativa en IA”, al día siguiente haya otra persona sentada en su sillón?
Si la respuesta es esto último, el problema no es la IA. El problema es que la organización ha perdido la capacidad de tomar decisiones racionales. Y eso es lo verdaderamente aterrador.
Enlaces de referencia:
- 《AI Mania Is Eviscerating Global Decision-Making》, Hermit Tech / Ludicity
- 《$725 Billion Question: Hyperscaler Capex Q1 2026》, DigiTechBytes
- 《Wall Street is growing increasingly uneasy at the AI investment bubble》, NPR
- Lobsters Discussion: AI Mania Is Eviscerating Global Decision-Making
- 《AI FOMO Is Tearing Your Company Apart》, Monte Carlo
- 《The Era of AI FOMO Is Upon Us》, Bloomberg Businessweek
