En pocos meses hemos pasado de hablar de la inteligencia artificial como una promesa lejana a ver cómo gigantes como Google levantan centros de datos, lanzan chips y anuncian inversiones multimillonarias que superan el presupuesto anual de muchos países. Mientras tanto, empresarios, gerentes y equipos en Colombia miran desde la barrera intentando descifrar si este tsunami tecnológico es una oportunidad que no se puede dejar pasar o una nueva burbuja que puede estallar dejando deudas, frustración y proyectos a medias. La apuesta de Google por sus propios procesadores de IA es poderosa y estratégica, pero no está aislada: se da en medio de un aumento del gasto global en infraestructura digital, del consumo energético y de la presión por mostrar resultados rápidos. En este contexto, la pregunta clave no es si habrá burbuja, sino cómo decidir bien desde tu empresa.
👉 LEE NUESTRO BLOG y pon el tema en contexto.
Cuando uno mira con calma lo que está ocurriendo alrededor de los chips de IA, se da cuenta de que no estamos hablando de un simple lanzamiento de producto, sino de una carrera por controlar la infraestructura básica del siglo XXI. El reportaje reciente de Portafolio sobre el laboratorio de chips de Google en el Googleplex deja claro que las TPU no son un experimento más, sino el corazón de una estrategia para que la compañía controle el camino completo, desde el silicio hasta los modelos que corren sobre sus plataformas. Al mismo tiempo, el propio Banco de Inglaterra y voces como Sam Altman advierten que hay valoraciones tecnológicas que parecen estirarse peligrosamente, con empresas de IA y proveedores de infraestructura recibiendo cifras que recuerdan, en concentración, a la burbuja puntocom del año 2000, aunque con modelos de negocio más maduros y flujos de caja reales.
Google no está sola en esta ruta. En paralelo a sus TPU y a sus nuevos chips Axion basados en arquitectura Arm para centros de datos, Microsoft, Amazon, Meta y otras grandes tecnológicas están diseñando sus propios procesadores de IA para reducir su dependencia de Nvidia, capturar más margen y asegurarse acceso prioritario a capacidad de cómputo. La razón es sencilla: quien controle los chips y los grandes centros de datos controlará gran parte de la economía de la IA durante la próxima década. Los datos de consultoras y bancos de inversión muestran que el gasto global en infraestructura de IA, incluyendo servidores de alto rendimiento, redes y centros de datos, ya está en el orden de cientos de miles de millones de dólares al año, con comprometidos que podrían superar el medio billón de dólares si se cumplen las proyecciones más agresivas hasta 2030. Lo que para un inversionista global puede ser un número más en una hoja de cálculo, para un empresario colombiano representa el riesgo de sentirse obligado a “no quedarse atrás” sin tener claro qué significa, en la práctica, adoptar IA de forma funcional.
En paralelo a la euforia financiera, hay una realidad física que no se puede ignorar: la energía. Organismos como el FMI y la Agencia Internacional de Energía han advertido que los centros de datos, impulsados por IA, podrían consumir hacia 2030 tanta electricidad como países enteros como India consumían en 2023, si no se toman medidas de eficiencia y transición energética. Cada chip de IA adicional implica más demanda de refrigeración, más infraestructura eléctrica, más presión sobre redes que en países como Colombia ya enfrentan retos de capacidad e interconexión. Si tú estás considerando “montar IA” en tu empresa, no basta con preguntar por el modelo o la marca del chip, también necesitas entender dónde corre, qué consumo energético implica, qué dependencia crea frente a un solo proveedor y cómo impacta tus costos operativos en el mediano plazo.
Ahí es donde aparece la palabra burbuja. No porque la IA sea humo, sino porque una tecnología con fundamentos sólidos también puede generar comportamientos especulativos. El artículo de Portafolio menciona una cifra que inquieta: los grandes gigantes tecnológicos suman valores bursátiles combinados de más de 15 billones de dólares, con algunos actores de IA superando los cinco billones, mientras otros proveedores de infraestructura, como ciertas empresas de nube y cómputo especializado, muestran caídas abruptas cuando se cuestiona la sostenibilidad de su modelo. La concentración de valor en unos pocos grupos hace que cualquier corrección golpee no solo a los mercados, sino a fondos de pensiones, reservas de inversión y, por extensión, a la economía real. En ese entorno, muchos directivos se preguntan si deben acelerar sus inversiones en IA por miedo a quedarse rezagados, o si lo responsable es ir más despacio para no entrar en un juego de expectativas infladas. Cuando llevas décadas viendo olas tecnológicas venir y pasar, sabes que el verdadero riesgo no es “quedarse atrás”, sino subirse al tren equivocado, en el momento equivocado y por las razones equivocadas.
Por eso, antes de hablar de chips, conviene que hablemos de propósito. En lugar de preguntarte si deberías tener “tus propios modelos” o “tus propias GPU”, la primera pregunta es qué procesos críticos de tu negocio pueden beneficiarse realmente de capacidades de IA. No es lo mismo usar un servicio en la nube para automatizar respuestas a clientes, detectar fraude en transacciones o mejorar el mantenimiento predictivo de tu operación, que embarcarte en un proyecto de construcción de infraestructura propia tipo mini data center solo porque viste un titular sobre los chips de Google. A veces, la decisión funcional es aprovechar los servicios ya disponibles de forma modular, con acuerdos claros sobre datos y cumplimiento regulatorio, en vez de intensificar tu CAPEX en hardware especializado que pronto quedará obsoleto.
Cuando trabajo con empresas colombianas de diferentes tamaños, suelo encontrar dos extremos igual de peligrosos. En uno están quienes se paralizan, convencidos de que la IA es un lujo lejano reservado para gigantes como Google. En el otro están quienes quieren emular a esos gigantes sin tener su músculo financiero, su talento ni su escala. Un banco local no necesita replicar el laboratorio de TPU del Googleplex para usar IA de forma competitiva; le basta con articular buenos proveedores, cuidar el gobierno de datos y enfocarse en casos de uso concretos que protejan al cliente, reduzcan fraude y mejoren la experiencia. Lo mismo sucede con una empresa industrial, una cadena de retail o una mediana empresa de servicios: lo que marca la diferencia no es el apellido del chip, sino la claridad del problema que quieres resolver y la disciplina con la que mides el retorno. Si sientes que hoy todo el ruido tecnológico te está generando más confusión que claridad, es un buen momento para detenerte, revisar tu estrategia y conversar con alguien que no esté vendiéndote ni hardware ni software, sino criterio.
📅 Agenda: https://outlook.office.com/book/TodoEnUnoNET1@todoenuno.net.co/s/WCrf7fDpEEWYjPz-Nl7l3w2?ismsaljsauthenabled y analicemos juntos qué tiene sentido para tu empresa y qué no.
No podemos olvidar, además, la dimensión regulatoria y ética. En Colombia, aunque todavía no existe una ley integral de inteligencia artificial, sí tenemos un marco robusto en materia de protección de datos personales, encabezado por la Ley 1581 de 2012 y su reglamentación, que la Superintendencia de Industria y Comercio viene fortaleciendo con guías y pronunciamientos sobre uso responsable de datos, perfiles automatizados y transferencias internacionales. Implementar soluciones de IA sin revisar contratos de tratamiento de datos, sin evaluar el tipo de información que se envía a nubes externas y sin claridad sobre dónde se almacenan los modelos, es abrir una puerta a sanciones, pérdidas de confianza y riesgos reputacionales. Mientras Google presume su laboratorio de chips de acceso restringido, tú necesitas tener claridad sobre tu propio “laboratorio de datos”: quién entra, qué hace, qué sale y quién responde si algo falla. En la práctica, la pregunta ya no es solo si el modelo es potente, sino si es auditables, explicable y compatible con las obligaciones de habeas data, tanto en Colombia como en los países donde se procesan los datos.
Otro elemento que hay que mirar con lupa es la sostenibilidad de los proyectos internos. La historia reciente está llena de empresas que apostaron por tecnologías impresionantes en papel, pero imposibles de sostener en la realidad. En la ola del big data vimos organizaciones invertir en enormes clústeres on-premise que terminaron infrautilizados, mientras equipos sobrecargados no lograban sacarle provecho a la información. Hoy corremos el riesgo de repetir el patrón con la IA generativa y los chips especializados: proyectos que nacen en el área de innovación con mucha visibilidad, pero sin un modelo claro de adopción, capacitación y gobierno. Uno de los indicadores más claros de una posible burbuja interna es cuando la conversación gira más alrededor de la marca del chip y el nombre del modelo que del impacto medible en clientes, procesos y resultados. Una estrategia madura invierte tanto en talento, cambio cultural y rediseño de procesos como en tecnología; de lo contrario, terminas con un Ferrari guardado en un garaje sin gasolina ni conductor.
También es importante distinguir entre la burbuja financiera y la transformación estructural de fondo. Es posible que algunas valoraciones se corrijan de forma brusca, como ya ha pasado con ciertos proveedores de infraestructura de nube y empresas enfocadas exclusivamente en proveer capacidad de cómputo a gigantes de IA. Pero incluso si eso ocurre, la demanda de capacidades de IA no va a desaparecer; lo que cambiará será la forma de acceder a ellas y el mapa de proveedores. En los años 2000, muchas empresas de internet desaparecieron, pero la economía digital se consolidó; hoy compramos, trabajamos y nos formamos en línea como algo natural. Con la IA probablemente sucederá algo similar: algunos actores no sobrevivirán al ajuste, pero la lógica de usar modelos inteligentes para procesar datos, automatizar decisiones y personalizar servicios seguirá creciendo. La clave para una empresa colombiana no es anticipar qué acción subirá o bajará, sino cómo diseñar una arquitectura flexible que le permita cambiar de proveedor sin volver a empezar desde cero, aprovechando estándares abiertos, APIs y enfoques modulares.
Desde la experiencia de más de tres décadas acompañando procesos de transformación tecnológica, he aprendido que las verdaderas crisis no se producen cuando se cae la bolsa, sino cuando la organización pierde criterio. La burbuja peligrosa no es solo la financiera, sino la mental: esa sensación de que “si no tengo lo último en chips de IA voy a desaparecer”, que lleva a firmas a firmar contratos que no entienden, a depender de un solo proveedor o a aceptar modelos de negocio que comprometen sus márgenes por años. El antídoto es la funcionalidad: cada decisión tecnológica debe responder a una pregunta sencilla pero poderosa, ¿qué problema concreto resuelve en mi negocio y cómo lo mediré? Cuando uno responde con honestidad, deja de perseguir modas y empieza a construir capacidades. En vez de obsesionarte con el laboratorio secreto de Google, te conviene mirar tu propio “laboratorio” de procesos, datos y clientes, y preguntarte dónde una solución de IA, aunque sea modesta, puede marcar una diferencia real en productividad, servicio y cumplimiento.
En este punto, muchos directivos sienten que les falta un mapa. Por un lado reciben mensajes que prometen “IA para todo” empaquetada en licencias y suscripciones; por otro, artículos que hablan de burbuja, colapso potencial y riesgos sistémicos. Entre esas dos narrativas extremas se abre el espacio de trabajo real: entender las capacidades actuales de tu empresa, el nivel de madurez digital, los riesgos legales asociados al tratamiento de datos, los cuellos de botella operativos que sí podrían beneficiarse de IA y el presupuesto que puedes dedicar sin poner en peligro la estabilidad financiera. Un acompañamiento serio no intenta venderte la tecnología de moda, sino ayudarte a priorizar, ensayar en pequeño, aprender rápido y decidir con datos qué escalar y qué no. Si sientes que necesitas esa mirada externa para traducir titulares sobre chips de IA y posibles burbujas en un plan concreto y realista para tu empresa, es momento de conversar.
📅 Agenda: https://outlook.office.com/book/TodoEnUnoNET1@todoenuno.net.co/s/WCrf7fDpEEWYjPz-Nl7l3w2?ismsaljsauthenabled y empecemos a aterrizar tu estrategia de IA en función de tu realidad, y no de la presión del mercado.
Cuando uno termina de leer y analizar con calma lo que está ocurriendo alrededor de los chips de IA, entiende que el verdadero punto de inflexión no está en la tecnología en sí, sino en la manera como decidimos usarla. Durante más de treinta años he visto empresas que se disparan hacia adelante gracias a decisiones tecnológicas bien pensadas, y otras que se frenan por completo porque confundieron moda con estrategia. Hoy, frente a la apuesta de Google y otros gigantes por sus propios procesadores de IA y las señales de una posible burbuja, tu desafío no es adivinar el futuro del mercado bursátil, sino construir una hoja de ruta que proteja tu empresa, potencie a tu equipo y te permita aprovechar lo mejor de la IA sin hipotecar tu estabilidad. Eso implica reconocer el dolor que ya sientes: presión por ser más eficiente, clientes que exigen respuestas más rápidas, competencia que anuncia “soluciones inteligentes” y un entorno donde todo parece moverse a una velocidad difícil de seguir. A partir de ese reconocimiento, el siguiente paso es mirar tu realidad con lupa y, desde allí, diseñar una estrategia que combine análisis, decisión y ejecución práctica. Desde TODO EN UNO.NET acompañamos ese proceso con consultorías administrativas, tecnológicas, de mercadeo digital, Habeas Data, facturación electrónica, automatización e inteligencia artificial, siempre con el foco puesto en aumentar la eficiencia de tu empresa con soluciones digitales y normativas que puedas sostener en el tiempo. No se trata de instalar una herramienta y desaparecer, sino de caminar contigo, ajustando modelos, actualizando prácticas y fortaleciendo la cultura interna para que tu organización no solo adopte IA, sino que aprenda a pensar y decidir con ella. Cuando la relación se construye desde la honestidad, el criterio y el acompañamiento continuo, la tecnología deja de ser una amenaza o una moda pasajera, y se convierte en un aliado para consolidarte como líder en tu sector. Ese es el verdadero sentido de hablar hoy de chips de IA y posibles burbujas: no alimentar el miedo, sino ayudarte a dar un paso consciente, informado y funcional hacia el futuro que ya está en marcha.
¿Listo para transformar tu empresa con tecnología funcional?