Durante los últimos años, la Inteligencia Artificial (IA) ha sido el motor narrativo dominante en la tecnología y los mercados financieros. Desde 2023 hasta 2024 vivimos un ciclo de euforia en el que empresas, gobiernos e inversores parecían convencidos de que la IA generativa revolucionaría nuestro día a día a una velocidad sin precedentes.
Sin embargo, en 2025 y a principios de 2026 empezamos a ver un cambio claro: el hype se modera, la realidad se impone y los mercados corrigen.
En este artículo analizamos por qué está ocurriendo este enfriamiento, qué significa para el crecimiento del sector y qué podemos esperar en los próximos años.
1. Un ciclo típico en tecnología: del entusiasmo a la consolidación
Toda tecnología disruptiva sigue un patrón repetido:
- Descubrimiento y expectativas irreales
- Inversión masiva y expansión acelerada
- Desilusión o corrección del mercado (Hype Degradation)
- Estabilización y adopción real
La IA generativa ha entrado de lleno en la fase 3:
➡ Las expectativas se están ajustando a la realidad
➡ Los inversores empiezan a separar moda de valor real
No es que la IA haya perdido potencial. Al contrario: ahora es cuando empieza la madurez.
2. Señales claras de enfriamiento en el mercado de IA
El mercado ha comenzado a corregir en varios frentes:
1. Caída en valoraciones de empresas puramente “IA-centradas”
Muchas compañías que se beneficiaron del rally inicial ahora sufren correcciones debido a:
- ingresos menores a los esperados
- costes altísimos en infraestructura
- falta de clientes rentables
- modelos de negocio aún inmaduros
La narrativa de “todo crecerá al 100% anual” se ha debilitado.
2. Empresas tradicionales empiezan a frenar inversiones
Los CIOs están haciendo el mismo análisis:
“La IA es prometedora, pero está costando mucho más de lo previsto integrarla y monetizarla.”
Esto provoca retrasos en proyectos, menos licencias y menor gasto cloud.
3. El coste energético y computacional empieza a ser un problema real
El entrenamiento y uso de modelos grandes consume:
- GPU extremadamente caras
- Datacenters que requieren energía que muchos países no pueden asumir
- CapEx y OpEx que presionan márgenes
Las empresas buscan eficiencia, no experimentación.
4. Competencia feroz: demasiados modelos y pocos diferenciales
En 2023–2025 aparecieron decenas de:
- modelos base
- startups de copilotos
- plataformas de IA corporativa
Hoy muchas se solapan y no pueden diferenciarse.
3. ¿Por qué está cayendo la confianza del mercado?
1. La monetización real es más lenta de lo previsto
La IA genera titulares, pero no siempre ingresos.
Muchas empresas descubren que:
- el ROI tarda más en llegar
- necesitan personal experto
- la calidad de los datos internos es mala
- entrenar modelos propios no es tan viable
Resultado: se reduce el entusiasmo inversor.
2. Riesgos legales, éticos y regulatorios
La regulación europea y americana genera incertidumbre:
- uso de datos personales
- derechos de autor
- responsabilidad algorítmica
- límites en automatización
- normas de transparencia
Las empresas frenan proyectos hasta que haya claridad.
3. “Fatiga de promesas”
Se vendió demasiado rápido la idea de:
- copilotos que reemplazarían empleados
- automatización casi total
- productividad multiplicada por 10
La realidad va mucho más despacio.
4. ¿Significa esto que estamos ante una burbuja que explota?
No exactamente.
Más bien estamos ante el final del hype inicial y el inicio de la fase de uso realista.
🔹 Lo que sí está cayendo:
- expectativas irreales
- valoraciones infladas
- empresas poco sólidas
- modelos de negocio sin tracción
- promesas exageradas de automatización
🔹 Lo que se mantiene (y crecerá con fuerza):
- IA aplicada a procesos concretos
- automatización realista
- modelos pequeños optimizados
- IA en Edge/IoT
- IA para empresas con datos internos
La tecnología no desaparece: se profesionaliza.
5. Lo que vendrá en 2026–2028: previsiones realistas
🔷 Menos modelos gigantes, más modelos “afinados”
Las empresas preferirán modelos más pequeños, baratos y adaptados a su negocio.
🔷 IA integrada de forma invisible
La tecnología desaparecerá del titular para convertirse en “parte de la herramienta”.
🔷 Consolidación de empresas
Muchas startups cerrarán, serán adquiridas o pivotarán.
🔷 Mayor regulación y claridad legal
Esto impulsará adopción estable y más inversión institucional.
🔷 Más eficiencia y menos gasto cloud
La industria se centra en:
- optimización
- inferencias más baratas
- hardware específico
- modelos eficientes
6. Conclusión: la IA no muere, se vuelve adulta
El mercado no está castigando a la inteligencia artificial.
Está castigando a la exageración, las promesas vacías y los crecimientos irreales.
Lo que ocurre ahora es positivo para la tecnología:
- depura empresas no rentables
- permite focar el capital en casos de valor real
- frena la inflación especulativa
- guía a la industria hacia usos prácticos
- estabiliza la confianza a largo plazo
El hype baja, pero la utilidad sube.
La IA está dejando de ser “magia” para convertirse en infraestructura, y ese es el paso que de verdad construye futuro.
El punto sobre la IA 