¿Pueden las empresas de inteligencia artificial ser rentables?
- Redacción IT NOW
- hace 4 horas
- 2 Min. de lectura
Aunque los modelos de inteligencia artificial generan ingresos significativos y pueden cubrir sus costos operativos básicos, un análisis de la economía de productos como GPT-5 muestra que muchas compañías aún no logran recuperar completamente los costos de investigación y desarrollo antes de que sus modelos queden desactualizados. Una mirada crítica a la economía de los modelos de IA.
La pregunta que atraviesa la industria de la IA es tan técnica como económica: ¿pueden las empresas de IA alcanzar la rentabilidad real antes de que sus costos de desarrollo y la obsolescencia de sus modelos las devoren?
En un análisis detallado de la economía del “paquete GPT-5”, investigadores de Epoch AI estiman que, si bien el margen bruto de ejecución de los modelos puede acercarse a un 48%, una vez que se incorporan costos de personal, marketing y operaciones, el resultado neto probablemente fue negativo, incluso antes de descontar el gasto de investigación y desarrollo.
La clave está en entender cómo se contabilizan los gastos. Los modelos de IA generan ingresos por uso e infraestructura, y en algunos casos esos ingresos pueden cubrir los costos de inferencia y operación directa. Sin embargo, el desarrollo de estos modelos —sumado a gastos en personal, ventas y marketing— sigue siendo tan oneroso que, al menos para modelos como GPT-5, no se recuperaron los costos de R&D durante el breve ciclo de vida comercial del producto.
Esto plantea una paradoja económica: los modelos pueden ser rentables en términos de margen bruto, pero no lo son en términos de rentabilidad total cuando se consideran todos los costos asociados y el hecho de que un modelo puede volverse obsoleto en cuestión de meses frente a la competencia.
A pesar de ello, la lógica de los mercados tecnológicos puede suavizar esta tensión: inversores a menudo aceptan pérdidas iniciales con la expectativa de ganancias futuras, una dinámica similar a la que vivieron empresas como Uber, que operó con grandes déficits durante años antes de ser rentable.
No obstante, esta “economía del futuro” exige márgenes sostenibles a largo plazo o encontrar nuevos nichos de ingresos —ya sea mediante publicidad, servicios empresariales o modelos de uso continuado— para que la IA deje de ser una promesa financiera y se convierta en un negocio claramente rentable sin depender exclusivamente de la especulación inversionista.