Estoy de acuerdo con el diagnóstico. No con la conclusión.

Hay dos burbujas en la misma conversación, y confundirlas cuesta dinero.

La financiera es real. Los hyperscalers (Ej. ChatGPT, Grok, etc.) proyectan entre USD 660.000 y 690.000 millones de capex para 2026, frente a unos 380.000 millones en 2025. El Banco de Inglaterra advirtió algo que en la región casi nadie comentó: parte de los ingresos proyectados del sector descansa en acuerdos de financiamiento circular — tecnológicas que invierten en empresas de IA que después les compran a ellas mismas.

La operativa es otra cosa. Y ahí está el dato que me parece el más importante del año:

→ MIT: el 95% de los pilotos de IA generativa no produjo retorno medible.
→ Pero los proyectos hechos con un socio externo llegaron a producción el 67% de las veces. Los internos, el 33%.
→ Y ventas y marketing se llevan el 50% de los presupuestos, cuando el retorno documentado está en el back office.

Es decir: la mayoría está gastando su presupuesto de IA en lo más visible en lugar de lo más rentable, y construyéndolo con el equipo que menos experiencia tiene llevando sistemas a producción.

Eso no es un problema de tecnología. Es un problema de cómo se compra.

En 24 meses no vamos a discutir si la IA sirve. Vamos a ver dos grupos: las empresas que gastaron y las que integraron.

¿Cuál es su proyecto de IA hoy: una métrica de negocio o un piloto sin dueño?

Dejo el análisis completo con todas las fuentes en los comentarios 👇

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Fuentes: Bank of England (Informe de Estabilidad Financiera, julio 2026), Federal Reserve, Gartner, Forrester, MIT Project NANDA y The Infographics Show.