El ambiente huele a desesperación y colonias baratas. Un casino, un martes por la tarde. Cuatro ancianos rodean una mesa de ruleta. Han perdido cien dólares cada uno apostando a números al azar: el 7, el 23, el 14. Nada. Rojo gana. Negro gana. Ellos pierden.
Entonces llega Angela Norris.
Rubia, bronceada, con esa confianza innata tan suya. Lleva en el bolso algo más de diez mil dólares en efectivo que acaba de sacarle a su ex marido Tommy en una videollamada donde ella llevaba un bikini rojo y él no tuvo más remedio que decir que sí.
“Lo estáis haciendo todo mal”, dice Angela, mirando la mesa. “No apostéis a números. Apostad a un color”.
Los mayores la miran con escepticismo. El crupier la desafía. Ella no se inmuta y le acepta el reto. Coloca cien dólares sobre el negro.
Gira la ruleta.
Rojo.
Pérdida.
Los mayores resoplan. Angela ni pestañea. Coloca doscientos dólares sobre el negro.
Gira la ruleta.
Rojo.
Pérdida.
Ahora los ancianos sonríen con suficiencia. Angela saca cuatrocientos. Negro otra vez.
Rojo.
Pérdida.
Ochocientos. Negro.
Rojo.
Pérdida.
Mil seiscientos. Negro.
Rojo.
Pérdida.
Tres mil doscientos. Negro.
Rojo.
Pérdida.
El crupier duda. La mesa se queda en silencio. Angela coloca seis mil cuatrocientos dólares sobre el negro. Los mayores han dejado de sonreír. La tensión se corta con un cuchillo.
Gira la ruleta.
Negro.
Gana.
Angela recoge doce mil ochocientos dólares. Pero no los retira. «Que siga», dice con calma. Toda la apuesta sobre el negro otra vez.
Negro.
Gana.
«Que siga.»
Negro.
Gana.
«Que siga.»
Negro.
Gana.
«Que siga.»
Y así sucesivamente, hasta que Angela termina la noche con una cantidad obscena de dinero.
Al día siguiente, mientras Angela entrega a Tommy su retorno sobre la inversión inicial de diez mil dólares, en Seattle, Mountain View, Redmond y Menlo Park, los CEOs de Amazon, Alphabet, Microsoft y Meta están colocando la mayor apuesta colectiva en la historia del capitalismo:
630.000 millones en infraestructura de inteligencia artificial para 2026.
Para que te hagas una idea: estamos hablando de un orden de magnitud que se acerca a dos tercios del PIB nominal de Suiza.
Pero a diferencia de Angela, ellos no tienen un botón de «retirar fichas». Y la ruleta no para de girar.
Lo que hizo en ese casino es una especie de martingala con «let it ride». Un sistema matemáticamente “infalible”… hasta que te revienta.
Funciona así:
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Apuestas a un resultado casi 50/50 (rojo o negro; “casi” porque el 0, y el 00 en la ruleta americana, existe para que la casa tenga ventaja).
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Si pierdes, doblas tu apuesta.
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Repites hasta que ganas.
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Cuando ganas, recuperas todas tus pérdidas + un beneficio igual a tu apuesta inicial.
Suena perfecto, ¿verdad?
Excepto que requiere dos cosas:
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Dinero prácticamente infinito (para sobrevivir rachas largas de pérdidas).
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Que no haya límite máximo de apuesta (para poder seguir doblando indefinidamente).
Los casinos ponen límites porque entienden exactamente lo que Angela estaba haciendo: convertir una probabilidad desfavorable en una ilusión de certeza… hasta que una mala racha te parte por la mitad.
Angela, por cierto, tampoco tenía dinero infinito. Tenía un colchón grande, sí, pero finito. Y aun así se sentó ahí y apretó el gatillo. Evidentemente estamos hablando de una serie dramatizada, con sus incongruencias. Muy recomendable, ciertamente.
Ahora mira lo que están haciendo las Big Tech en 2026:
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Amazon proyecta en torno a 200.000 millones.
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Alphabet apunta a 175.000–185.000 millones.
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Meta habla de 115.000–135.000 millones.
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Microsoft viene gastando decenas de miles de millones por trimestre, y aunque el ritmo cambie, la escala ya está fijada.
Y esto es solo 2026. Si proyectamos la tendencia de los últimos tres años, la inversión acumulada entre 2024 y 2027 superará el billón de dólares (trillion en inglés).
¿Su justificación? Una frase que repiten como mantra:
«El coste de infrainvertir es dramáticamente mayor que el de sobreinvertir.»
Ellos no van a usar la martingala, están en una batalla distinta.
Déjame que te muestre cómo hablan los que están apostando las fichas:
Sundar Pichai (Alphabet, 2025):
«La IA será el cambio tecnológico más grande de nuestras vidas. El riesgo no es invertir demasiado. El riesgo es quedarse atrás.»
Satya Nadella (Microsoft, 2026):
«El riesgo de infrainvertir es dramáticamente mayor que el de sobreinvertir. No hay opción B. Esto es infraestructura crítica.»
Andy Jassy (Amazon, 2026):
«La demanda de capacidad de IA en AWS se está monetizando más rápido de lo que habíamos previsto. $200.000 millones es una inversión conservadora.»
Mark Zuckerberg (Meta, 2025):
«Si no invertimos 60.000 o 65.000 millones, simplemente no estaremos en la mesa. No es una opción no jugar.»
Larry Ellison (Oracle, 2025):
«Cien mil millones de dólares es lo que te mete en el juego. Si no tienes ese bankroll, ni siquiera deberías intentarlo.»
Jensen Huang (Nvidia, 2025):
«La IA es ahora infraestructura. Esto no es una burbuja. Es el mayor despliegue de infraestructura en la historia humana.»
¿Notas el patrón?
Todos usan el mismo lenguaje: infraestructura, crítico, sin alternativa, quedarse atrás. No están describiendo una apuesta. Están describiendo una carrera existencial.
Y eso cambia todo.
Para entender lo que realmente está pasando, necesitamos hablar de cómo funciona tu cerebro. Y aquí entra Iain McGilchrist, neurocientífico y autor de The matter with things, que me tiene totalmente enganchado estas semanas y The Master and His Emissary.
McGilchrist pasó décadas estudiando cómo los dos hemisferios cerebrales procesan el mundo de forma radicalmente distinta, con una visión alejada de la neurociencia pop con aquello de izquierdo-lógico , derecho-creativo:
Hemisferio izquierdo (el Emisario):
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Atención estrecha, focalizada.
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Busca certezas, patrones simples, respuestas rápidas.
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Excelente para ejecutar tareas conocidas.
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Fatal para detectar cambios de contexto.
Hemisferio derecho (el Maestro):
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Atención amplia, contextual.
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Capta ambigüedades, patrones emergentes, relaciones complejas.
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Excelente para navegar incertidumbre.
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Más lento en la ejecución inmediata.
La tesis de McGilchrist es devastadora: la civilización occidental ha delegado todo el poder al Emisario. Hemos construido sistemas enteros ,financieros, tecnológicos, políticos, optimizados para la certeza, la velocidad, la ejecución. Y hemos silenciado al Maestro.
El resultado: burbujas, crashes, cisnes negros que «nadie vio venir» pero que estaban en todas partes si hubieras mirado con el hemisferio correcto.
Volvamos al casino.
Los cuatro ancianos apostando a números al azar operan solo con el hemisferio izquierdo:
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Atención estrecha: «Este número me gusta.»
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Certeza ilusoria: «El 7 tiene que salir.»
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Acción rápida: apuestan y pierden sin aprender.
Angela, en cambio, integra ambos hemisferios:
Hemisferio derecho:
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Observa el flujo de dinero en la mesa.
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Capta las emociones de los jugadores.
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Detecta el momento adecuado para entrar y salir.
Hemisferio izquierdo:
-
Calcula la progresión geométrica.
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Controla el dinero restante tras cada pérdida.
-
Ejecuta la apuesta con precisión.
Por eso gana. No porque sea más lista. Porque usa el cerebro completo.
Ahora pregúntate: ¿qué hemisferio están usando Pichai, Nadella y Zuckerberg cuando dicen «no hay opción B»?
Para entender cómo pueden estar razonando los CEOs de las Big Tech, te hablaré de Richard Zeckhauser, profesor en Harvard Kennedy School y una leyenda en teoría de la decisión bajo incertidumbre. Durante décadas ha destilado principios para pensar mejor en situaciones donde no tienes toda la información. Dan Levy compiló esas enseñanzas en Maxims for Thinking Analytically (2021), y aquí hay siete que importan para entender la apuesta de las Big Tech:
Máxima 1: El mundo es sustancialmente más incierto de lo que crees.
El sesgo humano por defecto es subestimar la incertidumbre. Cuando Satya Nadella dice «el riesgo de infrainvertir es mayor», está asumiendo que conoce la distribución de probabilidades futura. Pero en realidad, ni siquiera sabe si OpenAI seguirá siendo relevante en 2028. Nadie lo sabe.
Máxima 2: Piensa probabilísticamente.
En vez de preguntar «¿Triunfará la IA?», pregunta: «¿Cuál es la probabilidad de que esta inversión genere retornos superiores al coste de capital en distintos escenarios?» Esa pregunta cambia todo. Porque ahora tienes que modelar:
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Escenario A: IA transformadora (40 % probabilidad, retorno 10 billones).
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Escenario B: IA útil pero no revolucionaria (40 %, retorno 500.000 millones).
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Escenario C: burbuja (20 %, pérdida neta 300.000 millones).
Valor esperado: (0,40 × $10T) + (0,40 × $0,5T) + (0,20 × -$0,3T) = 4,14 billones.
Frente a una inversión de 630.000 millones, el EV sigue siendo positivo. Pero ahora ves la cola de riesgo. Y ves que un 20 % de probabilidad de burbuja no es despreciable.
Máxima 3: Ante problemas complejos, analiza un caso extremo.
¿Qué pasa si todos invierten 630.000 millones y la demanda real de IA solo justifica 300.000 millones en infraestructura? Respuesta: sobrecapacidad masiva, guerra de precios, márgenes colapsados. Exactamente lo que pasó con la fibra óptica en 2001.
Máxima 4: Las buenas decisiones pueden dar malos resultados. Juzga el proceso, no el resultado.
Esto es puro Annie Duke (Thinking in Bets, 2018). Si Amazon invierte 200.000 millones y pierde, eso no significa que la decisión fuera mala en el momento de tomarla. Significa que el mundo tomó un camino distinto al esperado. La clave es: ¿el proceso de decisión consideró todos los escenarios razonables?
Máxima 5: La incertidumbre favorece el status quo. Reconoce tanto errores de comisión como de omisión.
Esto es donde Nadella tiene razón. No invertir también es una decisión. Y si la IA resulta ser la transformación del mundo empresarial conocido, las empresas que no invirtieron quedarán fuera del mercado. El sesgo humano es evitar errores de comisión (hacer algo que sale mal) más que errores de omisión (no hacer algo que debería haberse hecho). Los CEO de las Big Tech están corrigiendo ese sesgo. Pero quizá lo están sobrecompensando.
Máxima 6: Piensa en términos de bang-per-buck (output/input).
No se trata de cuánto inviertes. Se trata de cuánto retorno obtienes por unidad de inversión. Si Amazon invierte $200.000 millones y obtiene $300.000 millones en flujos descontados, el bang-per-buck es 1,5×. Si Google invierte $150.000 millones y obtiene $500.000 millones, su bang-per-buck es 3,3×. ¿Quién gana? Google. Pero solo lo sabremos en 2028.
Máxima 7: Busca complementariedades.
En lenguaje coloquial: busca inversiones donde A + B > A + B por separado. Ejemplo: invertir en chips propietarios (A) más modelos de lenguaje (B) más plataformas cloud (C) crea un ecosistema donde cada pieza multiplica el valor de las otras. Eso es lo que están construyendo Amazon, Microsoft y Google. Pero también es lo que hace tan difícil salir si te equivocas.
Sigamos en nuestro recorrido por la toma de decisiones. Donella Meadows fue una pionera del pensamiento sistémico. Su libro Thinking in Systems (2008) es la biblia para entender cómo funcionan estructuras complejas: ecosistemas, economías, mercados. Tres conceptos suyos iluminan lo que está pasando con las Big Tech:
1. Bucles de refuerzo positivos (reinforcing loops)
Un bucle de refuerzo amplifica el cambio inicial. Ejemplo:
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Más infraestructura IA → más modelos entrenados → más ingresos → más inversión en infraestructura.
Esto suena bien. Pero los bucles de refuerzo también funcionan en la dirección contraria:
-
Sobrecapacidad → precios colapsan → márgenes caen → recortes de inversión → menos innovación → pérdida de cuota de mercado.
2. Bucles que se rebalancean. La reversión a la media de toda la vida.
Un balancing loop amortigua el cambio. Ejemplo:
-
Más inversión en IA → aumenta oferta de capacidad → baja el precio de computación → reduce el incentivo a seguir invirtiendo.
Este es el freno natural que debería evitar burbujas. Pero ahora mismo, los CEO creen que la demanda crecerá más rápido que la oferta. Si se equivocan, el balancing loop llegará tarde y con efectos desastrosos.
3. Retrasos
Los sistemas complejos tienen retrasos entre causa y efecto. En infraestructura IA, el retraso se estima de 18 a 24 meses:
-
Decides construir un data center hoy.
-
Tardas 12 meses en tenerlo operativo.
-
Tardas otros 6‑12 meses en ver si la demanda justifica la inversión.
Resultado: cuando descubres que te has equivocado, ya llevas dos años comprometido. Y otros competidores también. Y todos habéis construido sobrecapacidad al mismo tiempo.
Eso es parecido a lo que pasó con las puntocom en 2001. Y con la vivienda en 2008. Y podría pasar de nuevo.
Como vemos, estamos en un entorno de incertidumbre total, y seguro que te preguntas ¿cómo se puede tratar de pensar con claridad en medio de esta tormenta?
Para ello vamos a recurrir a Maria Konnikova, y su recomendable libro Mastermind: How to Think Like Sherlock Holmes (2013), donde destila el método de Holmes en un principio simple:
«La mayoría de la gente ve. Sherlock observa.»
Ver es pasivo. Observar es activo. Ver es hemisferio izquierdo: fijas la atención en lo que esperas encontrar. Observar es hemisferio derecho: expandes la atención a todo el contexto, especialmente a lo que no encaja.
Ejemplo:
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Ver: «Las Big Tech están invirtiendo $630.000 millones porque creen en la IA.»
-
Observar: «Las Big Tech están invirtiendo $630.000 millones porque creen en la IA y porque tienen miedo de quedarse fuera y porque los mercados de capitales premian el crecimiento sobre la rentabilidad y porque ninguno puede permitirse ser el primero en parar.»
La segunda versión es más incómoda. Pero es más precisa.
Holmes también usaba algo llamado razonamiento abductivo: generar múltiples hipótesis compatibles con los datos y luego buscar evidencia que descarte hipótesis hasta quedarte con la más probable.
Apliquémoslo aquí. Los datos son:
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630.000 millones de inversión anunciada.
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Declaraciones de CEOs sobre «no hay alternativa».
-
Demanda creciente pero aún incierta de servicios de IA.
-
Historial de burbujas tecnológicas previas.
Hipótesis compatibles:
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Hipótesis transformadora: La IA realmente cambiará todo y 630.000 millones es una inversión conservadora.
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Hipótesis de carrera armamentística: Nadie cree que sea óptimo invertir tanto, pero nadie puede permitirse no hacerlo si los demás lo hacen.
-
Hipótesis de burbuja coordinada: Los mercados de capitales están premiando narrativas de crecimiento, y los CEOs están maximizando valoraciones a corto plazo aunque duden de la viabilidad a largo plazo.
Holmes diría: busca evidencia que descarte al menos una hipótesis.
Evidencia que descartaría la Hipótesis 1: si dentro de 18 meses la utilización de data centers sigue por debajo del 60 %, la demanda no justifica la inversión.
Evidencia que descartaría la Hipótesis 3: si los CEO empiezan a reducir sus propias participaciones accionariales, no creen en la narrativa.
Evidencia que descartaría la Hipótesis 2: si una Big Tech frena la inversión y no pierde cuota de mercado, la carrera era ilusoria.
Todavía no tenemos esa evidencia. Lo cual significa que las tres hipótesis siguen vivas. Y eso debería ponerte nervioso.
¿Y qué tenemos ahora?
Para esto recomiendo escuchar el Actualidad Semanal +D de esta semana, donde Arturo nos disecciona lo que pasó con Amazon en 2006, cambiando las tiendas de juguetes por los centros de datos.
El mercado castigó fuertemente la inversión masiva de Bezos, trayéndonos un deja vu a la situación actual.
¿Cómo acabó la historia?
La acción de Amazon se revalorizó un 15.000% en veinte años.
Para evaluar esto, vamos a traer a Annie Duke, campeona de póker y autora de Thinking in Bets (2018). Su idea central es devastadoramente simple:
«Una buena decisión puede dar un mal resultado. Una mala decisión puede dar un buen resultado. Juzgar decisiones por sus resultados es el error cognitivo más costoso que cometes.»
Ejemplo: Angela ganó en el casino. ¿Significa que su estrategia era buena? No. Significa que tuvo suerte. Si hubiera perdido en la séptima tirada (probabilidad del 50 %), habría perdido 12.700 dólares y no tendríamos esta historia.
Ahora mira a las Big Tech. Supongamos que en 2028 la IA ha transformado la economía y Amazon, Microsoft y Google han triplicado sus valoraciones. ¿Significa que la decisión de invertir 630.000 millones fue correcta?
No necesariamente.
Significa que el mundo tomó uno de los caminos posibles. Pero si el mismo conjunto de información en 2026 también era compatible con escenarios de burbuja, entonces la decisión de apostar tanto seguía siendo arriesgada, incluso si salió bien.
Por eso Duke propone algo radical: juzga decisiones en el momento de tomarlas, con la información disponible entonces, no con el resultado ex-post.
Ejercicio mental:
Imagina que eres director de inversiones de un fondo en 2026. Tienes 100 millones para asignar y dos opciones:
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A: Invertir en las Big Tech que están apostando fuerte por IA (beta alto, exposición directa).
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B: Invertir en empresas con márgenes estables y flujos predecibles (beta bajo, sin exposición directa a IA).
Duke diría: antes de elegir, escribe tus probabilidades:
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P(IA transformadora): 40 %
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P(IA útil pero no revolucionaria): 40 %
-
P(burbuja): 20 %
Luego calcula el retorno esperado de A y B en cada escenario. Solo entonces decides.
Y cuando dentro de dos años mires atrás, no juzgues si acertaste. Juzga si tu proceso era fiable.
Porque en el largo plazo, el proceso gana siempre. Los resultados individuales solo son ruido.
Aquí es donde entra tu visión del futuro para asignar esas probabilidades. Recuerda que es un proceso personal e intransferible.
Todas las conversaciones sobre esta apuesta de 630.000 millones asumen implícitamente una de dos posturas:
Postura 1: «Van a ganar porque la IA es transformadora.»
Postura 2: «Van a perder porque es una burbuja.»
Pero hay una tercera pregunta que nadie se atreve a hacer en voz alta, y es la más inquietante de todas:
¿Y si tienen razón?
No me refiero a «¿y si la IA es útil?» Me refiero a esto:
¿Y si la IA realmente reorganiza toda la estructura productiva global, y las únicas empresas que acaban liderando son las que apostaron 100.000 millones o más?
Porque si esa hipótesis es correcta, no estamos ante una burbuja. Estamos ante una reorganización forzada del capitalismo donde el precio de entrada es tan alto que la mayoría de empresas quedan fuera por definición.
En Europa es inasumible una inversión de esta cantidad, por lo que antes de empezar la partida ya estaríamos fuera.
Piénsalo:
-
Si Larry Ellison tiene razón y «100.000 millones es lo que te mete en el juego», ¿cuántas empresas en el mundo pueden jugar? Respuesta: menos de diez.
-
Si Zuckerberg tiene razón y «no estar en la mesa no es una opción», ¿qué pasa con las otras 49.990 empresas del S&P? Respuesta: o se alían con una de las diez, o languidecen. ¿Y nosotros los europeos? Sin comentarios.
Esto no es una carrera de innovación. Es un rediseño de quién controla la infraestructura básica del pensamiento humano.
Y eso cambia la pregunta de:
«¿Es correcta esta apuesta?»
a
«¿Cuántas empresas que NO apostaron sobrevivirán si la apuesta SÍ es correcta?»
Imaginemos que es 2029.
La IA no ha sido una burbuja. Ha sido exactamente tan transformadora como prometieron.
Todos los modelos de negocio basados en conocimiento especializado (ingeniería, consultoría, análisis financiero, desarrollo de software, diseño gráfico, investigación científica, diagnóstico médico, traducción, redacción) han colapsado y se han reconstruido alrededor de cinco plataformas:
-
Amazon (Bedrock + AWS): infraestructura y modelos agnósticos.
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Microsoft (Azure + OpenAI): integración empresarial y productividad.
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Alphabet (Gemini + GCP): búsqueda, publicidad, ciencia.
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Meta (Llama + realidad aumentada): redes sociales, metaverso, interfaces.
-
xAI / OpenAI / Anthropic: modelos frontera.
Las otras empresas del mundo se han convertido en una de estas tres cosas:
-
Clientes cautivos: pagan renta mensual a una de las cinco para acceder a capacidad de IA.
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Socios integrados: han cedido datos y procesos a cambio de personalización de modelos.
-
Fósiles: siguen operando con humanos y márgenes del 3 %.
Ahora pregúntate:
¿Cuánto vale tu empresa si el 70 % de su creación de valor depende de una plataforma que no controlas?
¿Cuánto poder de negociación tienes si hay solo cinco proveedores y cambiar de uno a otro cuesta cantidades exorbitantes en migración?
¿Qué pasa con tu ventaja competitiva si la IA de tu competidor tiene acceso a los mismos modelos, los mismos datos y la misma capacidad de computación?
Respuesta: tu ventaja competitiva desaparece. Y lo que queda es tu capacidad de ejecución, tu marca, tu relación con clientes. Todo lo demás se ha comoditizado.
Aquí podríamos ver lo que pasó con la electricidad entre 1890 y 1930. Las empresas que ganaron no fueron las que generaban electricidad. Fueron las que usaron electricidad para reorganizar procesos que antes eran imposibles.
Ford no fabricaba generadores. Usaba electricidad para construir la línea de montaje.
Si la IA es la nueva electricidad, las empresas que ganan no son las que construyen la infraestructura. Son las que la usan para reorganizar industrias enteras.
Pero aquí está el problema:
Para reorganizar una industria, necesitas:
-
Acceso garantizado a capacidad de IA (compute, modelos, datos).
-
Talento capaz de integrar IA en procesos existentes.
-
Capital para experimentar durante 3‑5 años sin ROI inmediato.
¿Cuántas empresas tienen las tres cosas? No muchas.
Y ahí es donde la apuesta de 630.000 millones se convierte en una barrera de entrada insuperable.
Porque si solo diez empresas pueden permitirse construir infraestructura propia, y las otras dependen de ellas, entonces esas diez controlan el cuello de botella de toda la economía.
Y eso no es una burbuja.
Es una nueva forma de feudalismo tecnológico.
La pregunta que debemos hacernos como inversores y/o empresarios no es:
«¿Están sobrevaloradas las Big Tech?»
La pregunta es:
«¿Cuántas de mis posiciones actuales/partes de mi negocio, seguirán siendo relevantes si la IA reorganiza su industria y ellas no tienen acceso garantizado a capacidad de IA?»
Y esa pregunta cambia todo tu libro.
Porque si la respuesta es «la mayoría», entonces tu riesgo sistémico no es la burbuja de IA.
Es quedarte fuera de la IA.
Si has llegado hasta aquí, quiero que te lleves cinco principios operativos que puedes aplicar mañana:
1. Integra ambos hemisferios en tus decisiones.
Cuando analices una decisión, no te quedes solo con los números (hemisferio izquierdo). Pregúntate: ¿qué contexto no estoy viendo? ¿Qué narrativas están impulsando estos números? ¿Qué pasaría si el contexto cambia?
2. Piensa probabilísticamente, no binariamente.
La IA no es «burbuja o transformación». Es una distribución de probabilidades con múltiples escenarios. Asigna probabilidades explícitas. Calcula valores esperados. Actualiza bayesianamente según lleguen datos nuevos.
3. Juzga procesos, no resultados.
Si haces una apuesta con EV positivo y pierdes, no cambies tu proceso. Si haces una apuesta con EV negativo y ganas, tampoco lo celebres. A largo plazo, el proceso correcto gana siempre.
4. Modela bucles de feedback, no variables aisladas.
No preguntes «¿cuánto crecerá la demanda de IA?» Pregunta: «¿cómo interactúan demanda, oferta, precios, márgenes, inversión y competencia en un sistema dinámico?» Usa diagramas causales. Identifica retrasos. Busca puntos de inflexión.
5. Usa el método de Holmes: genera hipótesis múltiples y busca evidencia falsificadora.
No te cases con una narrativa. Ten al menos tres hipótesis compatibles con los datos actuales. Y define qué evidencia necesitarías ver para descartar cada una.
Si haces esto, no te garantizo que acertarás. Pero te garantizo que pensarás mejor que el 95 % de la gente.
Y en el largo plazo, eso es lo único que importa.
Angela Norris salió del casino con una cantidad obscena en una bolsa de lona. Sabía cuándo parar porque tenía un botón de emergencia. Podía levantarse de la mesa en cualquier momento.
Los CEO de Amazon, Alphabet, Microsoft y Meta están sentados en una mesa distinta. No hay botón de salida. No pueden parar porque si uno para y los otros no, pierde la carrera. Y si todos paran, admiten que la narrativa era falsa y las valoraciones colapsan.
Pero lo importante es que es muy probable que no quieren salir. Ni permitir que nadie más entre en su mesa.
Así que siguen apostando.
630.000 millones en 2026.
Probablemente otro tanto en 2027.
Y la ruleta sigue girando.
¿Ganarán?
Quizá.
¿Es la decisión correcta?
Esa es la pregunta equivocada.
La pregunta correcta es: ¿puedes permitirte estar fuera si tienen razón?
Y si la respuesta es no, entonces ya no estás analizando una inversión o una parte de tu negocio.
Estás analizando un sistema que te ha convertido en parte de la apuesta.
Tanto si quieres como si no.
Que siga.
Referencias:
Duke, A. (2018). Thinking in Bets: Making Smarter Decisions When You Don’t Have All the Facts
Meadows, D. (2008). Thinking in Systems: A Primer
Konnikova, M. (2013). Mastermind: How to Think Like Sherlock Holmes
McGilchrist, I. (2009). The Master and His Emissary: The Divided Brain and the Making of the Western World
Levy, D. (2021). Maxims for Thinking Analytically: The Wisdom of Legendary Harvard Professor Richard Zeckhauser
CNBC. (2026). «Tech AI spending approaches $700 billion in 2026»
Reuters. (2026). «Amazon’s $200 Billion Spending Plan Raises Stakes in A.I. Race»
