Pablo Méndez: Lo que 230 años de historia bursátil le dicen al boom de la IA

"Lo que 230 años de historia bursátil le dicen al boom de la IA". Así te titula la columna de opinión de Pablo Méndez, Gerente de LarrainVial Estrategia, publicada en el medio chileno El Mercurio Inversiones, donde aborda la incertidumbre estructural de los mercados tras booms, especialmente en la inteligencia artificia, y la imposibilidad de predecir si derivarán en burbujas o continuidad del crecimiento.

Lee su reflexión a continuación:

Me topé con un paper del NBER que es una suerte de secuela académica. Goetzmann, Manninen y Tyler (2026) extienden el trabajo de Greenwood, Shleifer y You (2019) sobre booms, crashes y burbujas en el mercado norteamericano, pero ahora con datos desde 1792 hasta 2024. Son más de 230 años de historia.

El planteamiento central resulta polémico y contraintuitivo: los booms no predicen crashes de forma fiable. Las burbujas —definidas como un boom seguido de un colapso que anula las ganancias previas— son estadísticamente muy raras. Es más probable que un boom se prolongue a que resulte en crash. Cuando un crash ya ha ocurrido, la probabilidad de una reversión total es elevada, incluso superior a la probabilidad de que un boom persista.

Hoy las disyuntivas en torno a la inteligencia artificial no necesitan presentación. Los argumentos se mueven en un amplio rango: desde quienes sostienen que “esta vez es diferente” —porque la tecnología es transformadora, los modelos de negocio son escalables y la productividad está por despegar— hasta quienes advierten que las valorizaciones ya son estratosféricas. Puede que ambos tengan razón. O quizá ninguno. Pero 230 años de evidencia nos recuerdan, con cierta crueldad, que el entusiasmo genuino y las burbujas no son fenómenos ni predecibles ni mutuamente excluyentes.

Mi escepticismo no apunta a pronosticar un colapso —eso sería caer exactamente en la trampa que el paper denuncia—. Apunta a algo más simple: después de un boom pronunciado, el rango de resultados futuros tiende a ampliarse. No necesariamente hacia abajo, sino en ambas direcciones. El mercado puede seguir subiendo con fuerza o puede corregir con igual intensidad. En ese contexto, una mayor volatilidad no sería una anomalía, sino la conjetura más razonable.

Goetzmann y compañía encuentran un patrón similar a nivel de industrias. Cuando un sector específico experimenta un boom marcado, la volatilidad subsecuente tiende a concentrarse precisamente dentro de ese sector. El ecosistema de la inteligencia artificial hoy cumple con creces ese criterio. Los propios autores son transparentes al respecto: no saben si estos episodios terminan en colapso. Yo, desde luego, menos.

Lo que deja en claro la evidencia no es que el boom de la IA vaya a terminar mal. Es algo más incómodo para el consenso: no lo sabemos. Después de 230 años de historia, esa sigue siendo la única conclusión honesta.