Tomasz Tunguz: la circularidad de la IA es real, pero el círculo es una sexta parte de la economía

¿De qué trata el debate sobre la circularidad de la IA?

Una de las críticas más repetidas al auge de la IA es que es circular: empresas financiadas por capital de riesgo compran IA a otras empresas financiadas por capital de riesgo, y el dinero da vueltas sin llegar a la economía real. El 23 de octubre de 2026, Tomasz Tunguz, socio de Theory Ventures, publicó «How Large is the AI Circle?», donde pone números a esa pregunta.

¿Cuál es la tesis de Tomasz Tunguz?

Tunguz acepta que la circularidad existe, pero sostiene que el círculo es mucho más grande de lo que suponen los críticos. Su frase: «The circularity is real, but the circle is a sixth of the economy». Es decir, las empresas respaldadas por capital de riesgo ya pesan lo suficiente en el empleo de Estados Unidos como para que su gasto en IA no sea un circuito cerrado de startups.

¿Qué datos usa para sostenerla?

• Ritmo de adopción: siguiendo el marco de Carlota Pérez, primero llega la infraestructura y después las aplicaciones que la pagan. Según sus cálculos, a internet le tomó siete años que los ingresos de aplicaciones superaran 10% de la inversión en infraestructura; a la IA, cuatro.
• Recuperación de la inversión: cita el S-1 de SpaceX, que afirma que los nuevos despliegues de cómputo se pagan en menos de un año, y estima entre 0,7 y 1,2 años según el precio.
• Capital de riesgo: el venture de Estados Unidos invirtió US$516.000 millones en los primeros nueve meses de 2026, 44% más que el récord anual de 2021.
• Quién gasta: con datos de Ramp, 80% de los mayores compradores de IA son empresas con capital de riesgo, que hoy representan más de 13% del empleo en Estados Unidos.

El propio Tunguz advierte límites: las cifras de 2026 cubren solo nueve meses, los datos de Ramp miden dólares y no uso, y están sesgados hacia empresas tecnológicas.

¿Por qué importa a un líder comercial B2B?

Porque la discusión sobre burbuja decide presupuestos. Si el directorio cree que el gasto en IA es humo, congelará proyectos; si cree que es inevitable, aprobará sin exigir retorno. La tesis de Tunguz sugiere un punto intermedio: la inversión tiene fundamentos económicos, pero buena parte de la demanda todavía viene de un segmento específico de la economía.

¿Qué lectura tiene para Chile y Latinoamérica?

En Chile y el resto de Latinoamérica el capital de riesgo pesa mucho menos en el empleo que en Estados Unidos, así que el círculo es más pequeño. Eso tiene dos implicancias. Primero, la adopción de IA en la región dependerá más de empresas tradicionales que de startups, y esas empresas compran con criterios de retorno más estrictos. Segundo, quien venda IA o servicios basados en IA en la región tendrá que demostrar resultados concretos, no apoyarse en el entusiasmo del mercado.

¿Qué hacer con esta tesis?

1. Separa infraestructura de aplicación: tu empresa compra aplicaciones; evalúalas por el resultado de negocio, no por el ciclo de inversión global.
2. Exige un caso de retorno: define antes de comprar qué métrica comercial debe mover la herramienta.
3. Mira a tus clientes: si venden a startups financiadas, su gasto en IA es más volátil que el de empresas tradicionales.

Nuestra lectura editorial

Este texto es el análisis de Revenue Hub sobre la opinión de Tomasz Tunguz, no una reproducción de su artículo. Su aporte es útil porque reemplaza la pregunta binaria de burbuja sí o no por una de tamaño. Un matiz: Tunguz es inversionista de riesgo en IA y tiene interés en que la tesis sea correcta, y varias de sus comparaciones son direccionales, como él mismo reconoce. Para la región, la conclusión práctica es exigir retorno medible. Te recomendamos leer el artículo original de Tomasz Tunguz, en inglés.