La IA no es una burbuja

1 de octubre de 2026

Por Brian Holman · Fundador y CEO, Dezota LLC

Sé lo que cuesta convertir una idea en software que funciona.

He conseguido capital de riesgo, creado empresas, diseñado plataformas, contratado ingenieros y recorrido la larga y costosa distancia entre saber qué debería hacer un producto y lograr que lo haga. He pasado más de treinta años moviéndome entre el teclado, el diagrama de arquitectura y el despacho ejecutivo. He sido programador, arquitecto web, director de tecnología, director de producto, director de operaciones, presidente y CEO.

Así que, cuando digo que lo que estoy viviendo con la IA no se parece a nada que haya vivido antes, tengo una base para comparar.

En menos de un mes, trabajando con agentes de IA, he avanzado lo que me parece equivalente a lo que antes me habría llevado un año con un equipo de unas cincuenta personas.

Vuelve a leerlo.

Esa es mi valoración de mi propio trabajo, no un experimento controlado ni una afirmación de que todas las personas obtendrán el mismo resultado. Pero conozco el trabajo. Conozco las decisiones, las dependencias, el esfuerzo de ingeniería y las reuniones que antes se interponían entre una idea y su implementación.

«Estoy viendo cómo esa distancia desaparece».

Cuando describo el cambio como una productividad multiplicada por cien, intento transmitir la magnitud de lo que se siente al estar en ese puesto. Un poco más rápido no alcanza a describirlo. Un mejor autocompletado tampoco.

Esta es una forma distinta de construir.

Leo los artículos que advierten que la IA está sobrevalorada, que la burbuja está a punto de estallar, que se está gastando demasiado dinero y que podríamos encaminarnos hacia un desastre económico. Algunos plantean preguntas serias. Pero cuando esas advertencias se convierten en un veredicto sobre la tecnología en sí, pasan por alto lo que está ocurriendo delante de mí.

La IA no es una burbuja.

Creo que es la expansión más trascendente de la capacidad productiva humana que he conocido en mi vida.

En el verano de 1982, cuando tenía once años, gasté $500 que había ganado vendiendo una vaca en una feria ganadera en mi primera computadora. Mi madre pensó que estaba desperdiciando el dinero. Empecé a programar y pensé: este es el futuro. No quería ser ganadero como mi padre. Quería hacer esto. Vendí mi primera aplicación de software a los catorce años.

Como estudiante de primer año en BYU en el otoño de 1988, cursé una clase de historia mundial sin libro de texto. El profesor daba sus lecciones y los demás intentaban seguirlo tomando notas en blocs amarillos. Yo tenía una computadora portátil Tandy Model 102 que había comprado en la secundaria. Escribía cien palabras por minuto. Mis compañeros me pedían copias de mis apuntes.

Podía ver una utilidad para aquella máquina mucho antes de que llevar una portátil a clase fuera normal.

Más tarde, como programador en la biblioteca Harold B. Lee de BYU, trabajaba con Gopher cuando descargué Mosaic en mi estación de trabajo DEC Alpha. Ver la web gráfica por primera vez fue uno de esos momentos que recuerdas. Esto de la web iba a ser increíble.

En enero de 1994, creé el primer sitio web de la biblioteca y publiqué sus colecciones especiales en línea. Después fui coautor de Instant JavaScript, mientras la web se convertía en un lugar donde crear aplicaciones.

En Novell, pasé cuatro años intentando llevar a un gigante de las redes a la era de la web. Creamos comercio en línea, trabajamos para que NetWare aprovechara mejor la web y desarrollamos una intranet premiada. Quería que la web formara parte de lo que hacía la empresa.

Desde mi perspectiva, la organización estaba demasiado aferrada a su pasado. Ver la oportunidad era más fácil que lograr que todos avanzaran hacia ella.

Después me contrataron en WebMiles, mi primer cargo ejecutivo y mi primera experiencia en una startup financiada con capital de riesgo. Recaudamos $40 millones para crear un programa universal de fidelización con millas aéreas. Nuestro piloto de Ralphs con Kroger demostró lo que llamábamos el efecto de fidelización: los clientes pasaban de largo un supermercado más cercano para ganar recompensas en otro.

Creía en el negocio. También veía los excesos. Gastamos millones en publicidad de «alquila un familiar» que, en mi opinión, aportaba poco al producto real. Vivimos nuestra cuota de disparates de las puntocom.

Después del 11 de septiembre, Kroger, nuestro mayor cliente, que representaba alrededor del setenta por ciento de los ingresos, dudó en promocionar viajes. Yo creía que más financiación podía ayudarnos a superar la interrupción. Nuestros inversores no la aportaron y cerramos.

Fui una de las personas dentro de una empresa que acabó siendo una víctima del desplome puntocom. Cuando alguien menciona Pets.com, entiendo la advertencia. También recuerdo una idea útil atrapada entre la concentración de clientes, un terrible choque externo y unos inversores que no estaban dispuestos a continuar.

En Geolux y después en PointeCast, usamos la web para ofrecer formación. En PointeCast, conseguimos millones de dólares en capital de riesgo, desarrollamos un sistema de gestión del aprendizaje, adquirimos tecnología y atendimos a más de mil clientes en todo el mundo.

Más tarde, cuando regresé a BYU para hacer mi MBA ejecutivo tras siete años como ejecutivo, compré el primer iPhone. Mis compañeros tenían BlackBerry y pensaban que había pagado un precio escandaloso. ¿Por qué gastar tanto en ese iPhone? Mi respuesta era: amigos, confíen en mí. El iPhone es el futuro.

En Close To My Heart, fui el arquitecto principal de Studio J, nuestra plataforma en línea patentada de collages fotográficos y álbumes digitales. Invertimos millones de dólares en investigación y desarrollo y contratamos una empresa privada de I+D para complementar al equipo interno. Aun con esa ayuda, probablemente llevábamos cerca de un año de retraso mientras intentábamos lanzarla.

Teníamos una gran visión, pero ejecutarla era extraordinariamente difícil. Sé cuánto esfuerzo había detrás de la experiencia aparentemente sencilla que un cliente veía en pantalla.

Más tarde, trabajé en la modernización de sistemas financieros globales, en análisis geoespacial y en la transformación de la plataforma de comercio de una empresa global. Llegué a ser presidente de Younique. Hoy he vuelto a Dezota, donde estoy creando WealthProof para ayudar a las personas a entender sus inversiones y tomar decisiones mejor informadas.

El hilo conductor es que me he encontrado repetidamente trabajando donde algo desconocido empezaba a resultar útil.

También he pasado la vida oyendo alguna versión de la misma pregunta: ¿por qué estás gastando dinero en eso?

Fui uno de los primeros usuarios de Palm Pilot y adopté el Treo cuando esas funciones pasaron al teléfono. En mayo de 2013, recibí un reloj inteligente Pebble de Kickstarter. Como no encontraba una esfera que me gustara, programé Moontiles. Una mirada a la muñeca me ayudaba a clasificar notificaciones sin sacar constantemente el teléfono.

Cuando Apple entró en el mercado de los relojes inteligentes, también adopté el suyo. Incluso tuve que leer las instrucciones después de agitar sin éxito la muñeca ante una caja de Home Depot. Ser de los primeros nunca significó que todas las funciones fueran evidentes ni que todas las experiencias fueran fáciles. Significaba que veía una razón para superar las asperezas.

También compré Apple Vision Pro en su lanzamiento. Sigue siendo un producto en evolución. Sigue pesando demasiado. Pero es asombroso y creo que señala al menos un aspecto del futuro. Puedo ver las limitaciones de un dispositivo y, aun así, entender por qué importa.

Así me reconozco en el usuario temprano que Geoffrey Moore describe en Crossing the Chasm. Estoy dispuesto a superar las asperezas porque veo lo que permite esa capacidad.

Hoy, las portátiles y los teléfonos inteligentes son parte habitual de la vida diaria, y los relojes inteligentes son comunes. Olvidamos lo extraños que pueden parecer los nuevos hábitos antes de volverse normales.

Con la IA, creo que todavía estamos subestimando el cambio.

Había usado herramientas anteriores de programación con IA en JetBrains. Ayudaban, pero a veces sentía que les decía lo mismo veinte veces antes de que lo hicieran bien. Conozco la diferencia entre una herramienta prometedora pero exasperante y una colaboración que cambia el trabajo.

Mi experiencia con ChatGPT-6 Astra se parece a dirigir una orquesta.

Aporto la visión, el contexto del negocio, la arquitectura y el criterio. Decido qué queremos lograr. Dirijo el trabajo, cuestiono los resultados y mantengo las piezas avanzando hacia un producto coherente. Pero ahora puedo trabajar con agentes que me ayudan a razonar los problemas y a sacar adelante el trabajo a un ritmo que apenas habría podido imaginar.

Lo extraordinario es la continuidad. Puedo pasar de la estrategia a la arquitectura, de la arquitectura a la implementación y de un problema a un intento de solución sin poner cada transición en la cola de otra persona.

Sigo siendo responsable de saber si el resultado tiene sentido. Mi experiencia importa. Las pruebas también. Pero mi capacidad de actuar a partir de esa experiencia ha cambiado drásticamente.

A lo largo de los años, he trabajado con ingenieros excepcionales que parecían veinte o cincuenta veces más productivos que sus colegas. Podían cambiar un proyecto. También eran escasos, caros y, a veces, difíciles de integrar en un equipo. Una producción individual brillante no siempre hacía más eficaz a toda la organización.

Ahora imagina dirigir una orquesta entera con ese nivel de capacidad disponible en todos sus integrantes. Es la analogía más cercana a lo que vivo. Puedo seguir una idea mientras todavía está viva en mi mente, en lugar de ver cómo su energía se agota entre traspasos, agendas y negociaciones.

La inversión destinada a entrenar estos modelos ha llegado a mi escritorio en forma de capacidad útil. La inteligencia, la rapidez de respuesta y la calidad de la colaboración están cambiando lo que puedo intentar.

Por eso la cobertura escéptica me impacienta, incluso cuando entiendo la preocupación que hay detrás.

El artículo de Jonathan Weil en The Wall Street Journal pregunta qué ocurre cuando las empresas que dependen de financiación externa ya no pueden conseguirla. La información de CNBC sobre la advertencia de Michael Burry cuestiona si los ingresos pueden sostener el gasto de capital.

Son preguntas empresariales reales. He conseguido financiación y gestionado presupuestos. Entiendo que el efectivo puede agotarse mientras un producto sigue siendo prometedor.

Heather Stewart, en The Guardian, teme que la deuda y las obligaciones futuras de cómputo propaguen pérdidas entre empresas interconectadas. Ingmar Rentzhog, en Forbes, describe cómo las pérdidas de la IA podrían combinarse con crisis energéticas y climáticas para generar una crisis crediticia. El reportaje australiano de ABC News plantea preguntas sobre centros de datos financiados con deuda y una inflación que llegue antes que las mejoras de productividad. Estos argumentos merecen atención por sí mismos.

No puedo asegurarte que todos los centros de datos recuperarán lo que cuestan. No puedo asegurarte que todos los inversores han pagado el precio correcto. Espero que algunas empresas fracasen, que se desperdicie dinero y que se reviertan fortunas.

Yo creaba negocios web durante el desplome de las puntocom. Las empresas fracasaron. La web siguió volviéndose esencial. Una mala inversión podía coexistir con una invención extraordinaria.

Si una empresa de IA fracasa, ese fracaso nos dirá algo sobre su financiación, ejecución o mercado. No borrará la capacidad productiva que ya está disponible para personas como yo.

Las críticas sobre su utilidad se acercan más al núcleo de mi desacuerdo.

La información de Business Insider sobre el escepticismo de Steve Hanke reúne dudas sobre los modelos de lenguaje y sobre previsiones espectaculares de ingresos.

No necesito que un modelo alcance una inteligencia de nivel humano en todas las dimensiones para transformar mi trabajo. Necesito que me ayude a resolver problemas reales. Ya lo está haciendo.

El reportaje de Fortune sobre Kara Swisher destaca la resistencia a experiencias artificiales y el deseo de una conexión humana auténtica.

Comparto ese deseo. Uso la IA para ayudar a crear un producto útil, con un propósito que nace de mí. La ambición humana sigue estando en el centro del trabajo.

En Entrepreneur, Solo Ceesay sostiene que la revolución es sobre todo marketing, señalando efectos medidos limitados y una demanda débil.

Puedo aceptar que muchas organizaciones aún no han cambiado su forma de trabajar. Mi propia experiencia me muestra lo que se vuelve posible cuando alguien con conocimiento profundo del ámbito se toma estas herramientas en serio y reorganiza el trabajo en torno a ellas. Creo que muchos otros descubrirán esa posibilidad.

Y el comentario de Sanjot Malhi en Fortune, pese a su titular escéptico, hace una distinción que celebro: muchos negocios de productividad con IA pueden carecer de una ventaja duradera, mientras la IA en sí tiene un enorme potencial.

Estoy de acuerdo. Un mercado lleno de productos débiles no reduce el poder disponible para quien sabe qué construir.

Mis treinta años de experiencia se han vuelto más valiosos para mí porque puedo aprovechar una mayor parte de ellos. La arquitectura, el criterio de producto, el liderazgo y la capacidad de reconocer una mala respuesta importan. La IA amplía mucho el alcance de esas capacidades.

Esa es la oportunidad que quisiera que más personas vieran.

Piensa en quien tiene una idea útil pero nunca pudo costear un equipo. En el especialista que entiende un problema pero jamás ha tenido recursos para crear una solución. En la pequeña empresa que lleva años soportando un sistema inadecuado porque reemplazarlo excedía su presupuesto.

«¿Cuántas ideas han quedado atrapadas detrás del costo de ejecutarlas?»

Creo que estamos empezando a reducir esa barrera a una escala que apenas hemos imaginado. Más personas podrán intentarlo. Más experimentos serán posibles. Algunos fracasarán. Otros se convertirán en productos, negocios y formas de trabajar para los que aún no tenemos nombres.

Habrá disrupción. Quienes temen por su empleo merecen algo más que una promesa alegre. Tendremos que aprender nuevas habilidades, repensar las organizaciones y decidir cómo incorporar a más personas a esta oportunidad. Pero reducir toda la historia a los despidos ignora el otro lado de la ecuación: la nueva capacidad de crear.

Cuando recurro a una analogía tan grande como la Revolución Industrial, a eso me refiero. Están cambiando el costo y la velocidad de convertir la intención humana en trabajo útil. En mi rincón del mundo, ya lo siento.

No te pido que compres una acción concreta. Te pido que te involucres. Trae un problema real. Aprende a dirigir las herramientas. Aporta tu experiencia a la conversación. Avanza lo suficiente como para ver qué ocurre cuando la tecnología se encuentra con un trabajo que conoces.

Entonces decide si esto es sobre todo marketing.

He dedicado mi carrera a reconocer posibilidades antes de que parecieran evidentes. También la he dedicado al trabajo difícil necesario para convertirlas en productos. Por primera vez, la capacidad que tengo a mi disposición está alcanzando la amplitud de lo que puedo imaginar.

Por eso este momento me apasiona tanto.

Estoy en el puesto del director y la orquesta ha empezado a tocar.

La IA no es una burbuja.

Estamos al comienzo de algo mucho más grande de lo que aún podemos ver.