Bill Gurley, Inteligencia Artificial y el reseteo que puede sacudir a todo el mercado
Bill Gurley, socio de Benchmark y uno de los inversionistas más conocidos de Silicon Valley, volvió a llamar la atención sobre un tema que le está quitando el sueño a mucha gente ligada a la tecnología y las finanzas: la posibilidad de una burbuja en torno a la Inteligencia Artificial y a las acciones de software.
En una entrevista para el programa Money Movers, de CNBC, Gurley resumió bien el momento actual: mucha gente se hizo rica muy rápido con la ola de la IA, lo que atrajo aún más inversionistas y emprendedores queriendo repetir esa historia. Para él, esa combinación suele llevar siempre al mismo lugar: formación de burbujas y, inevitablemente, un reseteo de mercado.
El punto central no es negar la revolución tecnológica de la IA. Al contrario: Gurley refuerza que la ola es real, profunda y con un impacto económico gigantesco. El problema está en el exceso de capital especulativo que se acumula encima de esta tendencia, distorsionando precios, expectativas y valoraciones de empresas, hasta que el mercado decide recalibrarlo todo de una vez.
Cuando mucha gente se enriquece rápido, el riesgo de burbuja aumenta
Según Gurley, existe un patrón que se repite en distintos momentos de la historia económica. En cuanto un grupo relativamente pequeño gana mucho dinero en poco tiempo con una nueva tecnología, eso dispara un gatillo psicológico en el mercado: más personas entran, muchas veces sin entender a fondo qué están comprando, movidas principalmente por el miedo a quedarse fuera.
Él explica que es justamente ahí donde las bubbles suelen formarse. La lógica deja de ser:
- ¿Cuánto valor genera realmente esta empresa?
- ¿Cuál es el modelo de negocio sostenible?
- ¿Cuáles son los márgenes, riesgos y competidores?
Y pasa a ser algo mucho más superficial, casi un mantra: la IA está en auge, entonces cualquier activo ligado a IA tiene que subir. Este tipo de pensamiento pavimenta el camino para que las valoraciones queden desconectadas de la realidad por un buen tiempo, hasta que algún evento – como resultados débiles, tipos de interés más altos o un cambio de narrativa – fuerce el ajuste.
Gurley no dice esto solo basado en intuición. Cita el trabajo de la economista Carlota Perez, autora de Technological Revolutions and Financial Capital: The Dynamics of Bubbles and Golden Ages. Su tesis es que las grandes revoluciones tecnológicas siempre vienen acompañadas de ciclos de euforia y corrección.
Un punto importante que Gurley destaca al citar a Perez es el siguiente: las burbujas solo existen cuando la ola tecnológica de fondo es real. Es decir, el hecho de que haya exceso de especulación no significa que la tecnología en sí misma sea un fraude. Lo que ocurre es que el mercado intenta valorar décadas de transformación en pocos años, creando distorsiones que más tarde necesitan ser corregidas.
Reciba el mejor contenido sobre innovación en su correo electrónico.
Todas las noticias, consejos, tendencias y recursos que buscas, directamente en tu bandeja de entrada.
Al suscribirte al boletín informativo, aceptas recibir comunicaciones de Método Viral. Nos comprometemos a proteger y respetar siempre tu privacidad.
Reseteo a la vista: dónde pueden surgir oportunidades en software
Cuando Gurley habla de reseteo, no está solo prediciendo caídas o correcciones. También señala un tipo específico de oportunidad que puede surgir en este escenario: acciones de software-as-a-service (SaaS) que fueron aplastadas en bolsa y se abarataron demasiado en relación con su potencial de negocio.
En su visión, cuando el polvo empiece a asentarse, vale la pena tener en mente un precio objetivo o una franja de valor aceptable para esos papeles. La idea es simple: si el mercado exagera en la corrección, puede aparecer ese momento en que empresas con ingresos recurrentes, producto sólido y una fuerte base de clientes estén siendo negociadas como si fueran negocios sin futuro.
En ese contexto, Gurley sugiere que inversionistas más atentos pueden empezar a “engullir” esas acciones, aprovechando el pesimismo temporal. Pero, claro, esto depende del análisis de fundamentos, no de seguir modas.
El software en primera línea del golpe
Mientras el entusiasmo con la IA crece, el sector de software tradicional viene sufriendo en bolsa. Gurley llama la atención sobre este contraste: la tecnología que más consume software e infraestructura está en la cima del hype, pero muchas empresas de software que cotizan en bolsa atraviesan una fase de fuerte reevaluación de precio.
Algunas cifras recientes ayudan a ilustrar este escenario:
- Salesforce ya perdió cerca de un 25 % de valor en 2026.
- ServiceNow también acumula una caída de alrededor del 25 % en el año.
- El ETF iShares Expanded Tech-Software Sector (IGV), que sigue al sector de software, ya retrocede en torno al 20 % en 2026.
O sea, mientras la narrativa de la IA domina todas las conferencias, keynotes y timelines, una parte relevante de las empresas de software que sostienen ese ecosistema viene siendo revaluada de forma agresiva. Este desajuste entre narrativa y precio es justamente el tipo de señal que suele aparecer en periodos de transición de ciclo.
El costo invisible de la carrera por la IA
Otro punto que Gurley destaca es el nivel de gasto de las grandes empresas de tecnología para sostener la actual carrera de IA. No se trata solo de contratar equipos o lanzar nuevos productos: estamos hablando de inversiones colosales en infraestructura, chips y memoria.
De acuerdo con proyecciones recientes, solo Amazon, Meta, Google y Microsoft deberían sumar algo en torno a 700 mil millones de dólares en gastos con IA solo este año. Esta cifra incluye desde centros de datos y GPU de última generación hasta memoria de alta velocidad, en un escenario en el que los costos de este tipo de componente se han disparado.
Además, la industria viene enfrentando desafíos con la escasez de memoria para IA, especialmente en tecnologías como HBM (High Bandwidth Memory), utilizadas en tarjetas y sistemas optimizados para entrenar y ejecutar grandes modelos. Esta combinación de demanda explosiva, oferta limitada e inversiones récord presiona márgenes, fuerza decisiones estratégicas duras y amplía el riesgo de que algunas apuestas tarden mucho en dar retorno.
Para quien observa desde fuera, este nivel de gasto puede parecer algo abstracto, pero tiene efectos prácticos:
- Las empresas necesitan justificar internamente por qué seguir destinando miles de millones a infraestructura.
- Cualquier señal de desaceleración en los ingresos ligados a IA genera una preocupación extra en los accionistas.
- Negocios más frágiles, sin caja robusta, pueden quedarse en el camino si la monetización tarda demasiado.
Del Uber a la IA: la mirada de quien ya lidió con una quema de caja extrema
Gurley habla de quema de caja con la experiencia de quien ya pasó por situaciones intensas. Benchmark fue una de las primeras inversionistas de Uber, y él tuvo un papel relevante en el proceso que llevó a la salida del entonces CEO Travis Kalanick en 2017.
En aquella época, Uber operaba con un burn rate anual de cerca de 2 mil millones de dólares. Según Gurley, eso ya era un motivo constante de ansiedad. Clasificó ese momento como “high anxiety”, tanto por el tamaño de las cifras como por el nivel de incertidumbre sobre cuándo el negocio pasaría a generar caja de forma sostenible.
Ahora, al observar a las empresas líderes en grandes modelos de IA, como Anthropic y OpenAI, ve cifras todavía más agresivas siendo gastadas en plazos muy cortos. Y suelta un comentario que resume bien su sensación en relación con este modelo:
Dios bendiga a esas compañías. Es una forma aterradora de dirigir una empresa.
No es una crítica vacía, sino una advertencia. Cuando el costo fijo mensual es gigantesco y depende de capital externo para seguir funcionando, cualquier cambio de humor en el mercado de financiación o en los ingresos proyectados puede tener efectos dramáticos. En ciclos de bonanza, esto parece manejable; en periodos de ajuste, se convierte en un riesgo sistémico para startups e incluso para algunas empresas ya consolidadas.
Por qué la visión de Carlota Perez ayuda a entender el momento actual
Cuando Gurley recurre a la obra de Carlota Perez, básicamente está proponiendo un encuadre histórico para lo que está pasando hoy con la IA. La idea central es que las revoluciones tecnológicas siguen un guion parecido:
Herramientas que usamos a diario
- Surge una nueva tecnología y empieza a demostrar su valor práctico.
- El capital financiero identifica el potencial y entra con fuerza, acelerando la expansión.
- La euforia hace que los precios suban más rápido que los resultados concretos.
- En algún momento, las expectativas y la realidad chocan, generando una fase de ajuste.
- Después del estallido de la burbuja, la tecnología sigue siendo adoptada de forma más madura y amplia.
En ese contexto, la Inteligencia Artificial parece estar entre la fase de euforia y el inicio de un ciclo de mayor cuestionamiento sobre el retorno de la inversión, especialmente en empresas que dependen de una infraestructura carísima o de modelos de negocio aún poco probados.
Eso no significa que la IA vaya a perder relevancia. Al contrario: la tendencia es que se expanda todavía más, integrándose en servicios de nube, plataformas de software, aplicaciones de consumo, herramientas de productividad e interfaces de usuario en general. Lo que tiende a cambiar es cuánto está dispuesto a pagar el mercado por adelantado por esa promesa.
IA real, hype financiero y el papel de la corrección
El mensaje de Gurley, al final de cuentas, es doble. Por un lado, refuerza que la ola de IA es verdadera y debe seguir transformando sectores enteros de la economía, desde la atención al cliente hasta el desarrollo de software, pasando por diseño, marketing, salud, educación y más.
Por otro lado, alerta que el entorno actual combina:
- Casos reales de ganancia de productividad e innovación;
- Exceso de capital apostando en cualquier narrativa ligada a IA;
- Empresas de software y SaaS siendo reevaluadas de forma agresiva;
- Big Tech quemando cientos de miles de millones de dólares para liderar la carrera;
- Startups de grandes modelos operando con estructuras de costo aterradoras.
En este escenario, un reseteo no solo es probable: puede ser saludable para separar proyectos sólidos de iniciativas puramente especulativas. Las correcciones de precio, aunque dolorosas en el corto plazo, suelen abrir espacio para que empresas con fundamentos más fuertes ganen protagonismo, mientras que las que dependían solo del hype acaban quedándose atrás.
Para quien sigue de cerca la tecnología, especialmente la IA, vale la pena prestar atención no solo a los anuncios de nuevos modelos e integraciones, sino también a las señales financieras detrás de ellos: costo de infraestructura, ritmo de adopción real, impacto en ingresos, márgenes y capacidad de mantener el ritmo sin depender eternamente de capital barato.
Al final, la lectura de Gurley y de estudiosos como Carlota Perez ayuda a ver el momento actual con un poco más de calma. La revolución de la Inteligencia Artificial está en marcha y no debería retroceder, pero eso no impide que el mercado haya ido demasiado rápido en la valoración de algunas historias. Cuando llegue el reseteo, quienes hayan logrado separar tecnología real de delirio financiero tenderán a entender mejor dónde están las oportunidades a largo plazo.
