Si se pregunta a los inversores qué es lo que más temen en la actualidad, probablemente la gran mayoría mencionará la crisis con Irán o el estallido de la burbuja de la inteligencia artificial. Sin embargo, la posibilidad más aterradora es que lo primero provoque lo segundo. La IA se ha convertido en sinónimo de optimismo tanto en la economía mundial como en las acciones. Esto es más evidente en Estados Unidos, sede de los principales hiperescaladores, como Alphabet, Microsoft y Amazon, así como de gigantes de los chips como Nvidia, Advanced Micro Devices e Intel. Este gasto de capital representó el 39% del crecimiento del PIB de EE UU en los tres primeros trimestres del año pasado, frente al 28% durante el bum de las puntocom, según la Reserva Federal. Más allá del impulso a la inversión directa, la IA también promete ayudar a las empresas a sacar más rendimiento de cada trabajador. Este aumento de la productividad podría ser un motor clave del crecimiento para Occidente.
Sin embargo, los ataques de Estados Unidos e Israel contra Irán, y la respuesta de Teherán, amenazan con echar por tierra ese sueño. Con el estrecho de Ormuz prácticamente cerrado, el precio del petróleo se ha estabilizado en torno a los 100 dólares por barril. Mientras tanto, el precio del gas natural para entrega a un mes en el mercado TTF de Países Bajos, que sirve de referencia de esta fuente de energía en Europa, ha superado los 50 euros por megavatio hora (MWh). Esto plantea el fantasma de una crisis inflacionaria similar a la que siguió a la invasión de Ucrania por parte de Rusia en 2022. Peor aún, podría incluso implicar una estanflación.
Si dicho escenario se llega a cumplir, las perspectivas de productividad son sombrías. El crecimiento anual de la producción por hora se situaba por encima del 3% en Estados Unidos en la década de 1960. Posteriormente, el embargo petrolero árabe y la revolución iraní hicieron que esa cifra se redujera a una media del 0,4% entre 1977 y 1982. A medida que se veía mermado el poder adquisitivo de los hogares, estos gastaban menos. Ello significó que las empresas tuvieron que lidiar con la caída del consumo y el encarecimiento de la energía.
Lo que resulta especialmente relevante para el caso actual de la IA es que la caída de los ingresos también lleva a los ejecutivos a recortar las inversiones y a abandonar los planes de adopción de nuevas tecnologías. El concepto económico clave en este contexto es la intensificación del capital, que se refiere al aumento de la proporción de máquinas por trabajador a lo largo del tiempo, a medida que las empresas automatizan cada vez más sus procesos. En la década de 1970, el ritmo de aumento de esta proporción comenzó a ralentizarse considerablemente en los países ricos, según los datos de la Penn World Table, lo que implica que las empresas redujeron sus inversiones en maquinaria industrial y similares. Podría decirse que la medida equivalente en 2026 sería que los consejeros delegados recortaran los programas de implantación de la IA.
En la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE), el economista Christophe André ha analizado algunas estadísticas para corroborar la idea de que el encarecimiento de la energía merma la productividad. Un artículo de 2023 del que es coautor, que analizó 22 países entre 1995 y 2020, reveló que cada subida del 10% en los precios de la energía se asociaba a una caída del 1% en la productividad laboral.
De hecho, a pesar de que el crecimiento de la productividad en EE UU se recuperó en la década de 1980, se mantuvo estancado en una tasa inferior a la registrada antes de la crisis de los años 70. Una de las razones es que el gasto de capital en industrias energéticas, como la química, la metalúrgica y los servicios públicos, sufrió un golpe permanente: pasó de representar el 4,1% del PIB en 1979 a solo el 2,2% en 2004. Las empresas individuales no recortaron necesariamente el gasto, pero su producción se redujo en relación con la economía. Este fenómeno se ha vuelto a repetir en la Unión Europea, donde la producción industrial ha caído un 13% desde 2022.
Sin duda, gran parte del vaciamiento de las industrias occidentales de alto consumo energético tuvo que ver con la globalización posterior a la década de 1980 y la deslocalización masiva de la fabricación a China. Además, la revolución del esquisto estadounidense ha transformado EE UU en un exportador de energía. Esto plantea la posibilidad de que la inversión nacional de las empresas locales de petróleo y gas pueda ayudar a compensar el daño en otras partes de la mayor economía del mundo.
No obstante, una crisis energética es una mala noticia para el sector de la IA, extremadamente ávido de energía. Según las previsiones de la Agencia Internacional de la Energía (AIE) del mes pasado, se preveía que los centros de datos representaran casi la mitad del crecimiento del consumo final de electricidad en EE UU entre 2025 y 2030.
Esto arroja aún más dudas sobre los 3 billones de dólares que, según las previsiones de la inmobiliaria JLL, se prevé invertir en nuevos centros de datos durante los próximos cinco años. La parte de deuda de esos gastos, que está aumentando rápidamente, se encarecerá si los bancos centrales suben los tipos de interés para frenar la subida de los precios.
Por supuesto, una gran ventaja de los grandes modelos de lenguaje es que, aunque consumen mucha energía durante su entrenamiento, cada token adicional que procesan consume relativamente poco. Incluso en un mundo donde la electricidad es cara, puede que a una empresa le siga resultando más barato utilizar un modelo de IA que contratar a más trabajadores en una oficina que necesita calefacción e iluminación.
Sin embargo, la historia sugiere que crisis como la actual pueden causar daños a largo plazo a las industrias que consumen mucha energía. Puede parecer que las revoluciones tecnológicas se basan exclusivamente en los avances científicos, pero en realidad dependen en gran medida del entorno macroeconómico. La actual acaba de complicarse aún más.
Los autores son columnistas de Reuters Breakingviews. Las opiniones son suyas. La traducción, de Alejandro López de Asiaín García, es responsabilidad de CincoDías
