Alemania invierte millones en inteligencia artificial, pero expertos alertan de una posible burbuja

Este año, Alemania destinará 1.600 millones de euros a inteligencia artificial (IA), una de las mayores partidas en tecnología. La cifra está incluida en el plan de acción sobre IA del Ministerio Federal de Investigación, Tecnología y Espacio y supone que, desde 2017, el presupuesto anual se ha multiplicado por más de 20.

Las empresas también muestran disposición a invertir. Según una encuesta de la asociación digital Bitkom, un 60% planea mantener el mismo nivel de gasto que en 2024, mientras que casi una cuarta parte prevé aumentarlo.

Sin embargo, expertos advierten que la rentabilidad de la IA aún no está garantizada. "Actualmente, no existe un modelo de negocio para la IA", afirma Rainer Rehak, investigador en digitalización y sostenibilidad del Instituto Weizenbaum. Según explica, tanto las grandes tecnológicas como Google, Microsoft y OpenAI, como compañías más pequeñas, se han limitado hasta ahora a inyectar inversión masiva.

"Se están gastando miles de millones tratando de colocar la IA en el mercado porque esperan un retorno de la inversión, pero eso no existe de momento", insiste Rehak. A su juicio, solo si las aplicaciones logran generar beneficios concretos se consolidarán como verdaderos "casos de uso". De lo contrario, advierte, las inversiones podrían acabar desplomándose.

¿Una burbuja en formación?

El investigador asegura que las empresas están en una encrucijada y que crece el debate sobre si la IA está viviendo una burbuja de inversión. Incluso Sam Altman, CEO de OpenAI, ha reconocido en declaraciones a 'The Verge' que el sector corre riesgo de inflarse demasiado rápido.

En el acuerdo de coalición, el Gobierno alemán se marcó el objetivo de convertir al país en "faro europeo de centros de datos". Solo el Ministerio de Investigación invertirá 1.600 millones de euros en IA en esta legislatura. "Fuimos uno de los primeros países en tener una estrategia de IA", recuerda el presidente de Bitkom, Ralf Wintergerst. "Pero ahora vamos a la zaga de EE.UU. en inteligencia artificial generativa", advierte.

La IA generativa, capaz de crear nuevos contenidos más allá de analizar datos, requiere enormes recursos informáticos. Y ahí Alemania se queda corta. Según la asociación Eco, el país no dispone de la capacidad de cálculo suficiente.

La brecha de potencia computacional

El estudio de Eco estima que Alemania podría alcanzar 3,7 gigavatios de capacidad en 2030, un 50% más que en cinco años. Pero la industria necesitará entre tres y cinco veces más, hasta 12 gigavatios, lo que equivale a la producción de al menos diez reactores nucleares.

Estados Unidos ya cuenta con una capacidad 20 veces superior y, según las previsiones, seguirá ampliando esa ventaja en la próxima década.

La consultora Deloitte advierte que, al ritmo actual de crecimiento, en 2030 Alemania afrontará un déficit de capacidad del 50%. Para cubrir esa brecha serán necesarias, según sus cálculos, "inversiones adicionales masivas" que permitan responder a la demanda.

¿Invertir más y seguir esperando beneficios?

"En Alemania y Europa estamos pagando hoy el precio del gigantismo informático de los años 90 y 2000", señala Oliver Thomas, profesor de la Universidad de Osnabrück y fundador de la consultora Strategion GmbH, especializada en inteligencia artificial.

Mientras los grandes proveedores de modelos de IA luchan por rentabilizar sus inversiones, Thomas subraya que ya existen oportunidades de creación de valor para determinadas empresas. Eso sí, ninguna en Europa alcanza aún la escala de gigantes como Microsoft o Amazon, que identificaron el potencial de la IA hace más de dos décadas y empezaron a integrarla en sus operaciones.

Por eso, Thomas ha cambiado los procesos en su propia compañía: "Tenemos que ser más rápidos. La investigación, el desarrollo, la aplicación y la comercialización deben avanzar en paralelo, no uno detrás de otro". A su juicio, la clave está en acelerar el paso "del laboratorio a la realidad" y llevar la IA allí donde puede marcar la diferencia en Alemania: entre las pymes y los llamados "campeones ocultos", esas empresas poco conocidas que lideran sus sectores en nichos globales.

Thomas considera que el plan de acción sobre IA del Gobierno alemán es "fundamentalmente correcto", pero cree que falta implicación por parte de universidades, centros de investigación e instituciones para que la transferencia funcione. "La financiación se ha centrado demasiado en la teoría. Los beneficios solo llegarán cuando la investigación se traduzca directamente en práctica", advierte.

¿Experiencia propia o importada?

El experto reconoce que Alemania llega tarde: "La IA estaba profundamente dormida. Fue ChatGPT lo que despertó el interés del público y de las empresas". Recuerda, además, que el país ya perdió oportunidades en tecnologías clave: "Informática, los primeros procesos de IA, el estándar MP3, realidad virtual o aumentada... temas que investigamos a fondo, pero que se comercializaron en el extranjero. Por eso hoy muchos modelos no vienen de Alemania".

La receta de Thomas es clara: "Más 'Applied' en lugar de 'Made in Germany'". Es decir, poner el foco en aplicaciones prácticas, sin perder de vista la soberanía digital. Y aquí, insiste, la responsabilidad es política: "Hace falta un marco que evite la dependencia y permita aprovechar el potencial de la IA en Europa".

El profesor advierte que en Alemania falta visión sistémica: "La IA debería entenderse como un ecosistema en red. Sin embargo, muchos prefieren asegurarse un trozo del pastel en vez de hacerlo crecer". Para él, la implantación masiva en las pymes es decisiva para que Alemania recupere terreno frente a EE.UU. y Asia.

De cara a los próximos años, Thomas ve margen para la innovación empresarial: "Surgirán nuevos tipos de compañías digitales. Incluso pequeños equipos podrán generar ingresos millonarios con la ayuda de colegas y asistentes permanentes de IA".

En el futuro, añade, los organigramas podrían incluir "compañeros de IA" capaces de filtrar documentos en segundos, clasificar correos, organizar procesos o documentar tareas en ámbitos como la auditoría o la asesoría fiscal.