El FMI introduce una advertencia: el boom de IA puede impulsar crecimiento, pero también inflación y concentración económica

La inteligencia artificial está dejando de ser únicamente una revolución tecnológica para convertirse en una de las fuerzas capaces de modificar el crecimiento económico, la inflación, los tipos de interés, los mercados financieros y la distribución de la riqueza mundial. Esa es la advertencia que ha lanzado hoy Kristalina Georgieva, directora gerente del Fondo Monetario Internacional (FMI), durante un discurso pronunciado en Singapur, antes de las reuniones anuales del FMI y el Banco Mundial que se celebrarán la próxima semana en Bangkok. Su mensaje combina una oportunidad extraordinaria con una preocupación cada vez más concreta: la IA podría añadir aproximadamente medio punto porcentual al crecimiento económico mundial anual, pero la velocidad y concentración de las inversiones necesarias para desarrollarla podrían generar nuevas tensiones inflacionarias, aumentar las desigualdades entre países y desencadenar una corrección financiera de gran alcance si las expectativas de productividad y beneficios empresariales no llegan a cumplirse.

La advertencia llega en un momento especialmente delicado. La economía mundial está experimentando simultáneamente dos fuerzas de naturaleza muy diferente. Por un lado, un choque negativo de oferta energética provocado por los conflictos en Oriente Medio, que está encareciendo petróleo, gas, transporte y producción industrial. Por otro, un choque positivo de demanda generado por la inteligencia artificial, que está movilizando inversiones extraordinarias en centros de datos, semiconductores, redes eléctricas, sistemas de refrigeración, infraestructuras de telecomunicaciones y capacidad informática. Ambas fuerzas pueden elevar los precios, aunque sus efectos sobre el crecimiento son distintos. Mientras la crisis energética reduce la capacidad productiva y encarece numerosos bienes y servicios, la inversión en IA estimula la actividad económica y puede aumentar la productividad futura. El problema, según el FMI, es que esos beneficios tardarán en materializarse, mientras buena parte de los costes económicos y financieros se están produciendo ya.

La magnitud del fenómeno está empezando a superar las referencias históricas utilizadas habitualmente para analizar las grandes transformaciones industriales. Georgieva advirtió de que la inversión en inteligencia artificial, medida como proporción del producto interior bruto, podría superar la intensidad inversora registrada durante la expansión de los ferrocarriles, las redes eléctricas y las telecomunicaciones. No se trata simplemente de comprar servidores o desarrollar modelos más avanzados. La IA está impulsando la construcción de una nueva infraestructura económica mundial que necesita capital, energía, suelo, materiales, mano de obra especializada, fábricas de semiconductores y financiación durante periodos prolongados. Esa transformación puede crear nuevas industrias y aumentar la capacidad productiva, pero también implica comprometer enormes recursos antes de conocer con precisión cuáles serán los ingresos que finalmente generará.

El dato más optimista del FMI es también uno de los más importantes para comprender las oportunidades empresariales. Sus investigaciones apuntan a que una adopción adecuada de la inteligencia artificial podría aportar alrededor de 0,5 puntos porcentuales adicionales al crecimiento económico mundial cada año. Conviene interpretar correctamente esta estimación: no significa que la economía vaya a crecer un 0,5% en total, sino que la IA podría elevar su ritmo de crecimiento respecto a un escenario sin esa mejora tecnológica. Si una economía creciera un 3% anual, una aportación de medio punto porcentual elevaría hipotéticamente ese ritmo al 3,5%, siempre que se cumplieran las condiciones del escenario. En una economía mundial de enorme tamaño, mantener durante años una diferencia de esa magnitud podría traducirse en billones de dólares adicionales de producción acumulada. Sin embargo, se trata de una estimación potencial, no de un crecimiento garantizado ni de una previsión cerrada para 2027.

El mecanismo económico que explica esta oportunidad es relativamente sencillo. La inteligencia artificial puede aumentar la cantidad de trabajo que una persona o una organización realiza con los mismos recursos. Puede acelerar investigación, desarrollo de software, diseño industrial, análisis financiero, atención al cliente, operaciones logísticas, administración, fabricación y descubrimiento científico. También puede permitir que empresas pequeñas ejecuten tareas que anteriormente requerían departamentos enteros y que compañías industriales reduzcan tiempos de mantenimiento, errores y costes operativos. Cuando estas mejoras se extienden a millones de empresas, la productividad agregada aumenta y una economía puede producir más bienes y servicios sin necesitar incrementar proporcionalmente sus recursos. Pero para que ese efecto llegue a las estadísticas macroeconómicas no basta con distribuir licencias de asistentes: las organizaciones tienen que rediseñar procesos, formar empleados, integrar sistemas, mejorar datos y convertir las capacidades tecnológicas en resultados económicos reales.

El FMI distingue precisamente entre los efectos de corto y largo plazo. A corto plazo, la IA puede ser inflacionaria porque aumenta la demanda de inversión, energía y capital. A largo plazo, puede ser desinflacionaria si consigue producir bienes y servicios de manera más eficiente. El resultado final dependerá de qué efecto llegue primero, de su intensidad y de cómo reaccionen salarios, consumo, inversión y oferta energética. Incluso una mejora de productividad puede elevar inicialmente la demanda si empresas y consumidores anticipan mayores ingresos futuros y comienzan a gastar más antes de que aumente suficientemente la producción. Esta complejidad explica por qué los bancos centrales están empezando a incorporar la IA a sus análisis sobre inflación y tipos de interés.

El contexto energético hace que esta transformación resulte todavía más compleja. Georgieva recordó que el petróleo se mantiene alrededor de 100 dólares por barril, mientras los problemas de capacidad de refino están encareciendo todavía más productos como el diésel. Las restricciones sobre el suministro de gas natural licuado y las dificultades de transporte a través del estrecho de Ormuz añaden presión sobre los mercados energéticos. El FMI advierte de que los precios elevados podrían persistir durante 2027, precisamente cuando los grandes operadores tecnológicos están acelerando la construcción de centros de datos que necesitan cantidades extraordinarias de electricidad. Esto introduce una paradoja económica: una tecnología destinada a mejorar la eficiencia y reducir costes puede contribuir inicialmente a encarecer uno de los recursos fundamentales que necesita el resto de la economía para funcionar.

El problema no se limita al precio de la electricidad. La construcción masiva de infraestructura de IA aumenta la demanda de transformadores, cobre, sistemas de refrigeración, equipamiento eléctrico, terrenos industriales, materiales de construcción y profesionales especializados. Cuando la oferta de esos recursos no crece con suficiente rapidez, aparecen cuellos de botella y presiones sobre los precios. Además, las compañías tecnológicas están compitiendo por asegurar contratos energéticos a largo plazo, adquirir terrenos próximos a subestaciones y reservar capacidad de red durante años. Para los países que necesitan ampliar su infraestructura eléctrica, esta nueva demanda puede estimular inversiones productivas, pero también obligar a realizar ampliaciones costosas cuyos efectos económicos se distribuyen entre empresas, consumidores y administraciones.

El segundo gran riesgo identificado por el FMI es la concentración económica y financiera. Una parte creciente de las inversiones, las infraestructuras, los modelos avanzados y las valoraciones bursátiles está vinculada a un grupo relativamente reducido de compañías. OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft, Amazon, Meta, Nvidia y otros grandes actores ocupan posiciones centrales en diferentes capas de la cadena tecnológica. Algunas desarrollan modelos, otras proporcionan semiconductores, otras financian centros de datos y varias desempeñan simultáneamente diferentes funciones. Esto puede producir economías de escala extraordinarias, pero también incrementar la dependencia de proveedores concretos y concentrar una parte elevada del crecimiento empresarial en pocas organizaciones.

El FMI advierte de que esa concentración no es únicamente tecnológica. Es también financiera. Las grandes compañías de infraestructura cloud, conocidas como hyperscalers, están aumentando sus compromisos de inversión y utilizando estructuras de financiación cada vez más complejas. Bancos, fondos de crédito privado, aseguradoras, fondos de pensiones y gestores de infraestructuras están adquiriendo exposición directa o indirecta a la expansión de la IA. Al mismo tiempo, las acciones de las grandes tecnológicas estadounidenses representan una parte elevada de las carteras internacionales. Por tanto, una decepción en los beneficios de unas pocas compañías podría transmitirse a numerosos inversores y mercados que aparentemente no tienen una relación directa con la inteligencia artificial.

La advertencia financiera es especialmente importante porque los mercados están valorando hoy una parte de la productividad que esperan obtener mañana. Cuando una compañía anuncia inversiones multimillonarias en centros de datos, los inversores descuentan que esa capacidad informática permitirá vender servicios, ejecutar agentes, automatizar procesos y generar beneficios futuros. Pero existe una diferencia entre construir capacidad tecnológica y conseguir que los clientes paguen por utilizarla en cantidades suficientes para rentabilizarla. Si la adopción empresarial avanza más lentamente de lo previsto, si los costes de inferencia disminuyen de forma inesperada, si determinadas arquitecturas quedan obsoletas o si los clientes no obtienen el retorno esperado, algunas previsiones financieras podrían resultar demasiado optimistas.

Aquí aparece uno de los escenarios que más preocupan al FMI: una corrección inicialmente limitada a empresas de inteligencia artificial podría extenderse a bancos, fondos de inversión, proveedores de infraestructura y mercados internacionales. El organismo destaca especialmente el papel del endeudamiento de los hyperscalers, la concentración de las carteras en acciones estadounidenses y las relaciones financieras entre empresas tecnológicas. Una caída de valoraciones podría obligar a determinados inversores a vender activos, reducir financiación o cancelar proyectos, amplificando el impacto inicial. No significa que el FMI esté pronosticando un colapso de la industria, sino que advierte de que la estructura financiera que se está formando podría convertir una decepción sectorial en un problema mucho más amplio.

El tercer riesgo es la desigualdad entre países. Georgieva destacó que la expansión de la inteligencia artificial está beneficiando especialmente a economías integradas en la cadena tecnológica mundial. Estados Unidos, China e India ocupan posiciones importantes como desarrolladores o grandes compradores de tecnología, mientras economías asiáticas especializadas en semiconductores, memorias, maquinaria de fabricación y robótica están captando una parte elevada de las oportunidades industriales. Según los datos presentados por el FMI, los productos tecnológicos relacionados con IA representan ya más de una décima parte del comercio mundial de mercancías, y siete de los diez principales países vinculados al comercio de IA se encuentran en Asia-Pacífico. La región ha pasado de representar aproximadamente el 25% del PIB mundial en 1991 al 43% actualmente.

Esta concentración geográfica puede ampliar la distancia económica entre países capaces de desarrollar y desplegar inteligencia artificial y aquellos que carecen de infraestructura digital, electricidad competitiva, capital, talento o empresas preparadas para utilizarla. Los primeros pueden atraer inversiones, mejorar productividad y desarrollar nuevos sectores de alto valor. Los segundos pueden convertirse fundamentalmente en compradores de tecnología extranjera, pagando por modelos, plataformas y servicios cuya propiedad intelectual y beneficios permanecen concentrados fuera de sus economías. Para Europa, la cuestión adquiere una dimensión estratégica: no basta con disponer de un mercado consumidor de inteligencia artificial. También resulta importante desarrollar capacidad propia de computación, empresas tecnológicas, talento, aplicaciones industriales y mecanismos de financiación que permitan transformar la innovación en productividad.

El FMI viene advirtiendo además de que la inteligencia artificial puede afectar profundamente al mercado laboral. Sus investigaciones estiman que hasta el 60% de los empleos de las economías avanzadas están expuestos de alguna manera a la IA. Esto no significa que el 60% de los puestos vaya a desaparecer. La exposición incluye ocupaciones en las que la tecnología puede sustituir determinadas tareas, complementar el trabajo humano o modificar las competencias necesarias. Algunos profesionales podrían experimentar fuertes aumentos de productividad y remuneración, mientras otros podrían enfrentarse a una reducción de la demanda de determinadas habilidades. El riesgo aparece cuando la transformación de las tareas avanza más rápido que la capacidad de empresas, trabajadores y sistemas educativos para adaptarse.

La distribución de los beneficios será, por tanto, tan importante como su volumen. Una economía puede aumentar su productividad agregada y, al mismo tiempo, experimentar tensiones sociales si una parte elevada de las ganancias se concentra en propietarios de capital, empresas tecnológicas y trabajadores con competencias especialmente demandadas. El FMI plantea que la formación, la adaptación laboral, la competencia empresarial y las políticas públicas serán determinantes para evitar que una tecnología capaz de aumentar la riqueza termine ampliando las diferencias entre grupos de población. También advierte de que una automatización muy rápida podría afectar al consumo si numerosos trabajadores pierden ingresos antes de que aparezcan suficientes nuevas oportunidades laborales.

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La dimensión fiscal añade otra complicación. Georgieva recordó que la deuda pública mundial se aproxima a niveles no observados desde el periodo posterior a la Segunda Guerra Mundial y podría superar el 100% del PIB mundial antes de 2030. Esto significa que muchos gobiernos afrontan la revolución de la IA con menor margen para financiar formación, infraestructura, protección social y transformación económica. Al mismo tiempo, el encarecimiento de la energía y los tipos de interés elevados aumentan el coste de financiar esa deuda. El FMI considera que los gobiernos deben reforzar su posición fiscal, proteger a las personas más vulnerables y desarrollar reformas que permitan aprovechar la tecnología sin comprometer la estabilidad económica.

La política monetaria tampoco puede permanecer al margen. La directora gerente del FMI defendió que numerosos bancos centrales deberían mantener una orientación prudente frente a la inflación y preservar su independencia. El organismo observa que los rendimientos de los bonos soberanos a diez años de Estados Unidos, Alemania y Japón han alcanzado niveles que no se veían desde 2007, 2009 y 1996, respectivamente. Si la inversión en IA continúa elevando la demanda de energía, materiales y financiación, mientras persisten otras presiones inflacionarias, los bancos centrales podrían verse obligados a mantener condiciones monetarias restrictivas durante más tiempo. Esto tendría consecuencias directas sobre hipotecas, financiación empresarial, inversiones industriales y valoración de activos.

El FMI introduce además una dimensión regulatoria especialmente importante. La expansión de los modelos frontera y los agentes autónomos no plantea únicamente riesgos económicos. También puede generar ciberataques avanzados, incidentes operativos, dependencia tecnológica, alteraciones de mercados y situaciones en las que determinados sistemas actúen fuera del control previsto por sus desarrolladores. Georgieva defendió la necesidad de disponer de mecanismos regulatorios capaces de gestionar esos riesgos sin bloquear las oportunidades productivas de la tecnología. La cuestión es particularmente relevante para Europa, donde el AI Act establece obligaciones de evaluación, documentación, transparencia y gestión de riesgos para diferentes categorías de sistemas y modelos. La intervención del FMI no anuncia nuevas obligaciones del AI Act, pero refuerza la idea de que el gobierno de la IA empieza a formar parte de la estabilidad económica y financiera, no solamente de la ética tecnológica.

Para las empresas y sus consejos de administración, la advertencia tiene una consecuencia muy concreta. La inteligencia artificial debe empezar a evaluarse simultáneamente como oportunidad de crecimiento, inversión de capital y fuente de riesgo operativo y financiero. Una organización que adopta IA debería medir cuánto trabajo automatiza, cuánto tiempo ahorra, qué ingresos adicionales genera y cuál es su coste total de propiedad. Pero también necesita conocer su dependencia de proveedores, el gasto variable en modelos, la exposición de datos, las necesidades energéticas y la capacidad de mantener sus operaciones si cambian los precios, la disponibilidad de infraestructura o las condiciones regulatorias. El indicador más importante dejará progresivamente de ser cuántos empleados utilizan herramientas de IA y pasará a ser cuánto valor económico genera realmente la tecnología después de descontar todos sus costes.

La misma lógica afecta a los inversores. Las valoraciones extraordinarias de las empresas relacionadas con IA pueden estar justificadas si la tecnología consigue crear mercados nuevos y elevar de forma duradera la productividad mundial. Pero para evaluar esa posibilidad será necesario distinguir entre ingresos efectivamente obtenidos, compromisos contractuales, previsiones de demanda, financiación circular y expectativas de crecimiento. También será fundamental comprender la velocidad de depreciación de chips y servidores, la duración de los contratos energéticos y la concentración de clientes de los grandes operadores de infraestructura. El hecho de que una tecnología tenga un potencial transformador extraordinario no garantiza que todas las inversiones realizadas alrededor de ella vayan a ser rentables.

La intervención de Georgieva deja finalmente una idea que merece especial atención: la inteligencia artificial puede ser simultáneamente una de las mayores oportunidades de crecimiento económico de nuestra época y una fuente de nuevas vulnerabilidades para la economía mundial. Ambas afirmaciones pueden ser ciertas. La IA puede acelerar investigación científica, mejorar servicios públicos, reducir costes empresariales y crear industrias completamente nuevas. Pero también puede concentrar poder económico, exigir enormes cantidades de capital, encarecer recursos escasos, alterar el empleo y aumentar la exposición de los mercados financieros a un grupo reducido de compañías.

El verdadero desafío de los próximos años no será únicamente desarrollar modelos más inteligentes. Será conseguir que esa inteligencia se traduzca en productividad real, crecimiento sostenible, oportunidades empresariales y una distribución suficientemente amplia de sus beneficios. La tecnología puede avanzar a una velocidad extraordinaria, pero la economía necesita tiempo para absorberla, financiarla, regularla y convertirla en bienestar y rentabilidad.

Esa es la advertencia central del FMI: el futuro económico de la inteligencia artificial no dependerá solo de lo que sus modelos sean capaces de hacer, sino de si la economía mundial puede sostener financieramente su expansión y aprovechar sus beneficios antes de que los riesgos acumulados se conviertan en una nueva fuente de inestabilidad.