Enrique Dans cuestiona la viabilidad financiera de las inversiones en IA

En una anàlisi recent, Enrique Dans planteja una reflexió crítica sobre les inversions en intel·ligència artificial (IA) i els dubtes que aquestes comencen a generar en els mercats financers. Dans, qui va ser consultat per Piergiorgio M. Sandri de La Vanguardia, aprofundeix en dues qüestions fonamentals: la circularitat financera i el rumb incert d'aquestes inversions.

La circularitat financera es refereix a com els diners circulen entre companyies sense que necessàriament existeixi una demanda real i sostenible al final de la cadena. Dans assenyala que, encara que les inversions en capacitat de còmput puguin generar ingressos, això no garanteix que el negoci sigui viable a llarg termini. Una anàlisi de FTSE Russell destaca la complexitat d'identificar la demanda independent i qui assumeix realment el risc financer.

A més, el professor de Columbia Business School, Stijn Van Nieuwerburgh, adverteix que el creixent recurs a finançament extern incrementa l'endeutament i fa que l'expansió depengui d'ingressos encara per demostrar. Això obliga a mirar més enllà dels anuncis de contractes multimilionaris i a qüestionar la sostenibilitat d'aquest model de negoci.

La segona qüestió plantejada per Dans és la transformació d'una hipòtesi tecnològica en un dogma d'inversió. La creença que més xips, centres de dades i models més grans conduiran inevitablement a una rendibilitat econòmica o a una intel·ligència artificial general és, segons Dans, una suposició arriscada. Encara que escalar ha permès avenços, assumir que qualsevol augment de despesa es traduirà en valor econòmic és un salt considerable.

Dans argumenta que el problema de la IA empresarial és cada vegada més arquitectònic. Les empreses han de ser capaces de representar els seus processos, restriccions i objectius per optimitzar les seves operacions. Un sistema que recomana accions, com reduir inventaris, ha de ser capaç d'avaluar els seus resultats i aprendre d'ells, una cosa que no s'aconsegueix simplement amb accés a models més potents.

En resum, Dans qüestiona la cursa d'inversions en IA, encara que reconeix el seu potencial transformador. El que resulta difícil d'acceptar és un futur basat en xecs cada vegada més grans sense una clara estratègia de retorn d'inversió.

Font: https://www.enriquedans.com/2026/11/la-inteligencia-artificial-necesita-algo-mas-que-cheques.html

En un análisis reciente, Enrique Dans plantea una reflexión crítica sobre las inversiones en inteligencia artificial (IA) y las dudas que estas empiezan a generar en los mercados financieros. Dans, quien fue consultado por Piergiorgio M. Sandri de La Vanguardia, profundiza en dos cuestiones fundamentales: la circularidad financiera y el rumbo incierto de estas inversiones.

La circularidad financiera se refiere a cómo el dinero circula entre compañías sin que necesariamente exista una demanda real y sostenible al final de la cadena. Dans señala que, aunque las inversiones en capacidad de cómputo puedan generar ingresos, esto no garantiza que el negocio sea viable a largo plazo. Un análisis de FTSE Russell destaca la complejidad de identificar la demanda independiente y quiénes asumen realmente el riesgo financiero.

Además, el profesor de Columbia Business School, Stijn Van Nieuwerburgh, advierte que el creciente recurso a financiación externa incrementa el endeudamiento y hace que la expansión dependa de ingresos aún por demostrar. Esto obliga a mirar más allá de los anuncios de contratos multimillonarios y a cuestionar la sostenibilidad de este modelo de negocio.

La segunda cuestión planteada por Dans es la transformación de una hipótesis tecnológica en un dogma de inversión. La creencia de que más chips, centros de datos y modelos más grandes conducirán inevitablemente a una rentabilidad económica o a una inteligencia artificial general es, según Dans, una suposición arriesgada. Aunque escalar ha permitido avances, asumir que cualquier aumento de gasto se traducirá en valor económico es un salto considerable.

Dans argumenta que el problema de la IA empresarial es cada vez más arquitectónico. Las empresas deben ser capaces de representar sus procesos, restricciones y objetivos para optimizar sus operaciones. Un sistema que recomienda acciones, como reducir inventarios, debe ser capaz de evaluar sus resultados y aprender de ellos, algo que no se logra simplemente con acceso a modelos más potentes.

En resumen, Dans cuestiona la carrera de inversiones en IA, aunque reconoce su potencial transformador. Lo que resulta difícil de aceptar es un futuro basado en cheques cada vez mayores sin una clara estrategia de retorno de inversión.

Fuente: https://www.enriquedans.com/2026/11/la-inteligencia-artificial-necesita-algo-mas-que-cheques.html

In a recent analysis, Enrique Dans offers a critical reflection on investments in artificial intelligence (AI) and the doubts they are beginning to generate in financial markets. Dans, who was consulted by Piergiorgio M. Sandri of La Vanguardia, delves into two fundamental issues: financial circularity and the uncertain direction of these investments.

Financial circularity refers to how money circulates between companies without necessarily having a real and sustainable demand at the end of the chain. Dans points out that, although investments in computing capacity may generate revenue, this does not guarantee that the business will be viable in the long term. An analysis by FTSE Russell highlights the complexity of identifying independent demand and who really assumes the financial risk.

Furthermore, Columbia Business School professor Stijn Van Nieuwerburgh warns that the increasing reliance on external financing raises debt levels and makes expansion dependent on revenues yet to be demonstrated. This forces a look beyond announcements of multi-million dollar contracts and questions the sustainability of this business model.

The second issue raised by Dans is the transformation of a technological hypothesis into an investment dogma. The belief that more chips, data centres, and larger models will inevitably lead to economic profitability or general artificial intelligence is, according to Dans, a risky assumption. Although scaling has enabled advances, assuming that any increase in spending will translate into economic value is a considerable leap.

Dans argues that the problem of business AI is increasingly architectural. Companies must be able to represent their processes, constraints, and objectives to optimise their operations. A system that recommends actions, such as reducing inventories, must be able to evaluate its results and learn from them, something that is not achieved simply by accessing more powerful models.

In summary, Dans questions the AI investment race, although he acknowledges its transformative potential. What is difficult to accept is a future based on ever-larger cheques without a clear return on investment strategy.

Source: https://www.enriquedans.com/2026/11/la-inteligencia-artificial-necesita-algo-mas-que-cheques.html