Tener una tasa de intervención por parte del Banco de la República al 9,25 %, representa en la práctica que los bancos están prestando a las empresas entre un 18 % y 23 % anualmente.

Son pocos los proyectos empresariales que tienen tasas de retorno superiores a ese 18 % al 23 %, lo que está conllevando a que no se esté demandando crédito con fines productivos, implicando limitantes en crecimiento.

Adicional del costo alto en la financiación, resulta que las condiciones para acceder al crédito para empresas no se han flexibilizado. El 39 % de las entidades, considerando los riesgos, han incrementado las condiciones, exigiendo garantías avales, reales, fuentes de pago y covenants.

Acceder al crédito se puso costoso y difícil.

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Informes Sectoriales

• Con el crecimiento de la inteligencia artificial (IA), se presentan retos en materia energética y de infraestructura debido a los nuevos avances en materia de operabilidad y velocidad, mantener este crecimiento podría costar billones en inversión para el sector.
• Los retos, han llevado a comparar esta posible crisis, con la evidenciada entre 1997 – 2001, la burbuja “puntocom”, que debido a la masificación del internet y la cantidad de empresas que intentaron entrar en la llamada “nueva economía” quebraron.
• Centrales de riesgo han advertido de esta situación, además de señalar que el sector necesitaría generar 600 mil millones de dólares en ingresos anuales para sostener sus valoraciones, lo cual supone un nuevo reto
• El sector busca alternativas más sostenibles en el largo plazo con conceptos como “Green AI” que buscan optimizar tanto el entrenamiento como la ejecución de algoritmos más eficientes que consuman menos recursos computacionales y energéticos. 

El avance de la inteligencia artificial (IA) ha desencadenado una demanda sin precedentes de infraestructura digital, generando una carrera por construir centros de datos a una escala y velocidad nunca vistas. Sin embargo, esta expansión acelerada presenta una tensión fundamental entre las proyecciones de crecimiento y las limitaciones físicas y económicas del sector, alimentando un debate sobre la posible formación de una burbuja especulativa.

Según la Agencia Internacional de Energía (AIE), el consumo eléctrico global de los centros de datos, IA y criptomonedas podría duplicarse para el año 2026, superando los 1.000 Teravatios-hora (TWh), una cifra comparable al consumo total de electricidad de Japón. Este crecimiento está impulsado mayoritariamente por las cargas de trabajo de IA, que exigen una infraestructura diferente a la de los centros de datos tradicionales. Las nuevas instalaciones deben soportar chips especializados como la Unidad de Procesamiento Gráfico (GPU), redes de alta densidad y sistemas avanzados de refrigeración líquida para gestionar el calor. La densidad energética es tal que algunos proyectos ya se planifican con capacidades que superan en varios gigavatios, una demanda energética similar a la de pequeñas ciudades.

Sostener este crecimiento requiere una inversión de capital monumental. Estimaciones de la industria proyectan que se necesitarán billones de dólares en inversión global hacia 2030, destinados principalmente a la construcción y equipamiento de infraestructura para IA. Este torrente de capital ha impulsado el valor de mercado de empresas clave del sector, como Nvidia, a superar los 4 trillones de dólares.

Sin embargo, este notable ciclo de inversión ha generado un debate sobre su sostenibilidad, estableciendo similitudes con la burbuja “puntocom” de los años de 1997 y 2001, periodos en los cuales fueron marcados por la fundación (y en muchos casos quiebra) de un nuevo grupo de compañías basadas en Internet, designadas comúnmente como empresas puntocom. Al pasar el tiempo, muchas de estas empresas quebraron o dejaron de operar.

Por otro lado, el principal indicador de riesgo es la significativa disparidad entre los niveles de inversión y la rentabilidad actual del sector. En 2023, la inversión de capital riesgo en startups de IA se aproximó a los 50 mil millones de dólares. A pesar de ello, las proyecciones de ingresos necesarios para la autosuficiencia son muy elevados. La firma de capital riesgo, Sequoia Capital, estima que se necesitaría generar 600 mil millones de dólares en ingresos anuales para sostener sus valoraciones, una cifra que contrasta con los 3,4 mil millones de dólares en ingresos anualizados reportados por OpenAI en junio de 2025. Esta brecha ha generado escepticismo institucional; Goldman Sachs, por ejemplo, publicó un informe cuestionando si el gasto en IA generativa se justifica por los beneficios obtenidos hasta ahora.

El núcleo de este desafío reside en los altos costos operativos. El desarrollo de Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) es un proceso con una alta intensidad de capital, dependiente de data centers que consumen grandes cantidades de energía. Los costos son dobles: el alto precio del hardware y el costo recurrente de la energía necesaria para su funcionamiento. Esta realidad no solo impacta la viabilidad financiera, sino que también ha impulsado la necesidad de prácticas más sostenibles, como la “IA Verde” (Green AI) que pone el foco en reducir el impacto ambiental de los modelos de inteligencia artificial desde su desarrollo

La presión por atraer inversión ha derivado en una saturación del mercado, se ha observado una tendencia en la que muchas empresas incorporan la IA en sus presentaciones a inversionistas, aunque esta no constituya el núcleo de su modelo de negocio. En muchos casos, las startups aplican funcionalidades de IA como una estrategia sobre un servicio tradicional, resultando en una proliferación de herramientas redundantes como chatbots o sistemas de preguntas y respuestas.

Ante este panorama, algunos análisis sugieren que el sector se enfrenta a rendimientos decrecientes, donde aumentar el tamaño de los modelos ya no produce los mismos avances exponenciales del pasado. Respecto al cronograma, las predicciones varían. Se espera que en un plazo de dos años aumente la presión de los inversionistas por obtener rentabilidad, lo que podría llevar a una corrección más amplia en un horizonte de cuatro a cinco años. Otros analistas predicen que la burbuja podría estallar en 2026, a medida que disminuya el entusiasmo inicial. El catalizador será previsiblemente la demanda de los inversores por modelos de negocio sostenibles que generen beneficios reales.

La sostenibilidad del actual ciclo de crecimiento de la IA está fundamentalmente ligada a la viabilidad económica y física de su infraestructura. La discrepancia entre los altos costos operativos de los data centers y la rentabilidad demostrada de las aplicaciones de IA constituye un riesgo sistémico. Para evitar el estallido de una burbuja, el sector deberá equilibrar velocidad con sostenibilidad: impulsar la eficiencia energética, adoptar energías renovables, innovar en refrigeración y mejorar la planificación con los reguladores.

La agroindustria de la caña en Colombia presenta un panorama de contrastes durante La agroindustria de la caña en Colombia presenta un panorama de contrastes durante el primer semestre de 2025. El sector demuestra una notable fortaleza en el frente externo, con un crecimiento de las exportaciones en valor (7,5%) y volumen (23,7%) y un desplome de las importaciones (-65,3%) en el primer cuatrimestre, lo que ha ampliado el superávit de la balanza comercial. Esta dinámica se ve favorecida por una tendencia a la baja en los precios al productor (-6,2% en mayo), que se ha trasladado al consumidor de azúcar con una caída de precios del 5,3%. Sin embargo, este desempeño positivo en el comercio exterior contrasta con una contracción del 7,4% en el PIB del sector durante el primer trimestre del año, lo que enciende alertas sobre la actividad económica interna.

Adicionalmente, el sector enfrenta desafíos estructurales: una crisis de mano de obra que amenaza la producción panelera y una marcada inflación en el precio de la panela (28,2% en mayo) que presiona a los consumidores. En este contexto, la apuesta por la diversificación hacia la bioenergía y la adopción de tecnología para mitigar riesgos de seguridad y climáticos se consolidan como las perspectivas estratégicas para garantizar la sostenibilidad futura del sector.

• Expertos, sugieren que la IA podría elevar el crecimiento potencial del PIB de EE.UU. hacia el 4,0% anual. Un crecimiento de esta magnitud sería la solución definitiva al problema de la deuda

Las perspectivas de las principales organizaciones económicas mundiales, como el FMI y el Banco Mundial, dibujan un panorama de retos para 2025 y 2026. El consenso apunta a una desaceleración del crecimiento global. Los pronósticos se han revisado repetidamente a la baja, con el FMI recortando su previsión de crecimiento mundial para 2025 al 2,8% en su actualización de abril de 2025. Además, el Banco Mundial proyecta una cifra similar del 2,3%. Estos datos, si bien no constituyen una recesión global en sí mismas (generalmente definida como un crecimiento por debajo del 2,5%), representarían el peor desempeño de la economía mundial en un período de cinco años. Esto se explica, por factores como: 

• Guerras Comerciales y Proteccionismo: La imposición de aranceles por parte de Estados Unidos y las represalias de sus socios comerciales, especialmente China, se citan como el principal viento en contra para el comercio y la inversión global.  
• Inestabilidad Geopolítica: Los conflictos en curso y las crecientes tensiones entre grandes potencias añaden una capa sustancial de incertidumbre. Esto afecta los precios de la energía, las cadenas de suministro y la confianza de los inversores.  
• Condiciones Financieras Restrictivas: La lucha contra una inflación más persistente de lo esperado obliga a los bancos centrales a mantener los tipos de interés en niveles elevados durante más tiempo. Esto frena la actividad económica y aumenta la presión sobre los deudores.  

El factor más disruptivo y que potencialmente puede ayudar a hacerle frente a una posible crisis, es la inteligencia artificial (IA). Existe un argumento convincente de que la IA, como nueva tecnología de propósito general, podría desencadenar un boom de productividad significativo y sostenido. Expertos sugieren que la IA podría elevar el crecimiento potencial del PIB de EE.UU. hacia el 4,0% anual. Un crecimiento de esta magnitud sería la solución definitiva al problema de la deuda, ya que permitiría a las economías “crecer para salir”. Esto diluiría la carga de la deuda con un PIB mucho mayor. 

La competencia por dominar las tecnologías de próxima generación está alimentando tanto una innovación sin precedentes como un conflicto peligroso. Por un lado, esta competición acelera la inversión en IA, semiconductores y otras tecnologías transformadoras. Esta inversión podría adelantar el boom de productividad. Por otro lado, se manifiesta en forma de aranceles, sanciones y posturas militares, creando precisamente los shocks de oferta y la incertidumbre que amenazan con desencadenar una crisis financiera. El futuro de la economía mundial pende de un hilo, determinado por si las fuerzas de la innovación pueden superar a las fuerzas del conflicto. 

La combinación de un superciclo de deuda global que ha llegado a su fase de madurez, un entorno de estanflación que limita las respuestas políticas, opciones de política monetaria y fiscal agotadas, además de un panorama geopolítico fracturado crea el potencial para una crisis de una profundidad alta. La evidencia más contundente de la naturaleza sistémica del riesgo actual es el repunte simultáneo y sin precedentes del oro y del Bitcoin. Este fenómeno indica que una parte significativa del capital global no solo busca protegerse de la volatilidad del mercado, sino que está perdiendo la fe en el propio sistema de moneda fiduciaria que ha sustentado la economía mundial durante las últimas cinco décadas.