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Una de las cosas que más se repiten en las redes acerca de esta corriente de la inteligencia artificial son las similatudes que hay entre la situación actual y la burbuja de las puntocom del año 2000. 

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Hagamos una pequeña recapitulación de lo que pasó en la burbuja del año 2000 entonces:

• Se consideró que el uso masivo de Internet iba a cambiar completamente la sociedad.
• Entre los años 1995 y 2000 se produjo una euforia enorme a la hora de invertir en empresas que se dedicasen a Internet.
• Empresas con menos facturación que una panadería de pueblo –lo veremos más adelante– obtuvieron valoraciones billonarias.
• Hubo cinco años de frenesí que se encontraron con la realidad: muchas las empresas no daban dinero y los inversores empezaron a cansarse.  
• La reserva federal empezó a subir los tipos de interés y prestar el dinero cada vez empezó a ser más caro, por lo que se cortó el grifo de las inversiones.
• Lloros y lamentos. 

¿Es similar la situación a la actual? Veamos qué dicen los datos. 

• La valoración del Nasdaq en Marzo del año 2000 era de 6.7 –serían 12 si tenemos en cuenta la inflación– trillones americanos. 
• En dos años y medio había perdido el 78% de su valor. 
• Hasta el año 2015 el Nasdaq no fue capaz de recuperar valores previos a la burbuja. 15 años. Y si tenemos en cuenta la inflacción seguramente sería entre 2020 o 2021. 
• Las empresas se valoraban a unos múltiplos loquísimos. Hay ejemplos de empresas con un ratio de valoración que multiplica sus ventas por cientos o miles. 
• El ratio valoración/ventas más alto que hay en las principales empresas del NASDAQ es el de NVIDIA, con un discreto 27.7x. Sobre todo si lo comparamos con el 200x que tenía Yahoo o el 480x que tenía Pets.com en la primera burbuja. 
• En febrero del año 2.000, Terra Networks –sí, esa Terra que estás pensando si eres viejo como yo– tenía una valoración de 26500 millones de dólares. 
• Google factura en un mes más del doble que las 20 empresas de la burbuja del año 2000 en un año. La diferencia es que ahora la mayoría del NASDAQ son empresas que tienen un negocio detrás, en el año 2000 tenían humo.
• Ni siquiera las empresas más calientes de la IA tienen ratios tan locos como los que había en el año 2000. En el caso de OpenAI el ratio es de 30x y en el caso de Anthropic el ratio es de 20.5x. 

Con estos datos en la mano yo creo que está claro que hay ciertas diferencias entre lo que pasaba en el año 2000 y lo que sucede ahora. Pero sí que hay cosas llamativas. 

Con la colaboración de Indexa Capital

Una de las cosas que no existían en el año 1995 eran los gigantes tecnológicos que hay ahora. Mucha de la inversión actual viene de empresas tecnológicas que facturan muchísimo más en un mes que todas las empresas de la burbuja punto en su historia.

• Hay empresas que están atentando contra su propio negocio: Google por primera vez en su historia está incluyendo algo por encima de los anuncios en la búsqueda: las AI Overviews. 
• Meta está pagando primas de contratación de 100 millones a expertos en IA que estén trabajando en la competencia. 
• OpenAI ha pagado 6500 millones por adquirir la consultora de diseño de Jony Ive. Por comparar, hace diez años Google pagó 500 millones por Deepmind la empresa de Demis Hassabis, el inventor de los algoritmos en los que se basa casi toda esta vaina. 
• * Las empresas que mencionan la IA en sus resultados tienen un 4.6% de incremento medio de su valoración y las que no lo hacen solamente un 2.4%.
• Hay un rebranding masivo hacia la IA. El 40% de las empresas del S&P 500 la mencionaron en 2024 en sus informes anuales. 
• Fuera de las empresas cotizadas, está habiendo rondas de inversión gigantes y valoraciones desatadas. Por ejemplo, Perplexity tiene una valoración que es su facturación multiplicada por 140, xAI tiene un múltiplo de 800x y Mistral uno de 200x. 
• Hay mucha concentración del capital: las cinco principales compañías de IA han recaudado más de 60 billones.
• Amazon tardó 156 años en llegar a 100B de valoración, Google 7, Facebook 8, Microsoft 20. OpenAI lo ha hecho en menos de dos años desde el lanzamiento de ChatGPT. 
• Las pérdidas son loquísimas, Barclays calcula que las grandes tecnológicas se van a gastar 60B al año en IA para generar “solamente” 20B de facturación. Una pérdida neta de 40B anuales. 

La mayoría de las empresas que están creciendo locamente son lo que podríamos llamar palas en la fiebre del oro: empresas que ofrecen productos para construir utilizando la IA. 

• Infraestructura de IA: los modelos y los Chatbots que proporcionan el funcionamiento a terceros. Los OpenAI, Anthropic, Midjourney, incluso Google con Gemini.
• Herramientas para desarrolladores: Cursor, Windsurf, Lovable o Bolt. 

En cambio, es difícil encontrar empresas que crezcan tan enormemente como aplicaciones directas de la IA para consumidores finales. Obviamente hay ejemplos de compañías que van bien pero aún no son esos cambios que el mercado pronosticaba. Lógicamente el impacto tecnológico se irá notando pero aún son empresas de tamaño relativamente pequeño en comparación con las de infraestructura y desarrollo. 

Además, el problema principal, es que las empresas de IA para uso de los consumidores están viviendo algo del hype inicial y tienen tasas de churn muy altas. Un fundador de una empresa de IA te enseñará su MRR, pero no te enseñará su Churn. Y al crecer tan rápido y tener un churn alto, llegarán pronto a la meseta del SaaS de la que ya hemos hablado aquí. 

Otro tema es la entrada a los clientes enterprise. Se han dado muchas pruebas en dichos clientes, pero solamente un 26% consiguen pasar de meros pilotos a producción. 

No se equivocaban en el año 1995 cuando pensaron que Internet iba a cambiar el mundo. Pero es cierto que el coste para los inversores y las empresas fue duro. 

Muchos consideramos que la IA va a generar un antes y un después en nuestras vidas pero no tengo claro si el nivel va a ser superior o inferior al auge que produjo Internet. Aunque la adopción está siendo mucho más rápida, aún no está claro el uso que está haciéndose de la tecnología.

Hay que intentar entender cuánto valor real se está produciendo y cuánta de la inversión que se está realizando se va a conseguir recuperar y a qué velocidad. 

Hay datos que son disparatados pero creo que no lo son más que en las valoraciones post-covid.  Creo que hay un hype exagerado pero no tengo claro que esta sea una burbuja similar a la del año 2000. Obviamente veremos ajustes igual que cuando en 2022 se cortó el grifo de la financiación loca y caerán muchas empresas. 

La IA no es humo como lo fueron muchas puntocom, pero el dinero fácil, las expectativas desmedidas y el FOMO corporativo podrían llevarnos a otro ajuste brutal. 

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