Los mercados se han mantenido resilientes ante el aumento de tensiones geopolíticas este año, aunque un área de debilidad notable ha sido el sector tecnológico.
La incertidumbre en torno a la inteligencia artificial (IA) no es nueva, y hasta ahora se ha centrado principalmente en el ritmo y la magnitud de la inversión de capital necesaria por parte de los grandes hiperescaladores, cómo esto presionaría los balances y cuál sería el riesgo de ejecución de esas inversiones, dado que el retorno de la inversión es en gran medida desconocido.
Sin embargo, en las últimas semanas, tras el lanzamiento del complemento legal de Anthropic para su herramienta de IA Claude Cowork, el mercado está reevaluando la amenaza que representa la IA para un gran número de empresas de software como servicio (SaaS), y la venta masiva ha provocado una compresión significativa de los múltiplos de valoración en este sub-sector (véase gráfico 1). El crédito, aunque en conjunto ha mostrado mucha resiliencia, ciertamente no ha sido inmune, ya que muchos bonos y préstamos del sector software han caído varios puntos este año.
Si se analiza la situación con perspectiva, se entiende por qué el mercado ha estado dispuesto a suscribir créditos para software en los últimos años. El sólido crecimiento orgánico no cíclico de los ingresos, impulsado por las altas tasas de retención y los aumentos constantes de los ingresos medios por usuario (ARPU), se ha combinado con unos elevados márgenes de EBITDA y un flujo de caja libre robusto. Este perfil fundamental ha permitido a los emisores (especialmente a los patrocinados) aplicar apalancamiento a las estructuras, sobre todo teniendo en cuenta que las empresas suelen cotizar con valoraciones elevadas. No es raro encontrar una deuda neta sobre el EBITDA de entre 5 y 6 veces, y el mercado suscribe estos créditos con un préstamo sobre valor (loan to value - LTV) inferior al 50 %, dado que los múltiplos medios de EV/EBITDA se sitúan entre el 10 % y el 20 %. (por ejemplo, una deuda neta/EBITDA de 5 veces en una empresa valorada en 13 veces el EBITDA equivale a un LTV del 38 %).
Sin embargo, los movimientos recientes ponen en duda si el ritmo de crecimiento será sostenible en el futuro para muchas de estas empresas, y probablemente habrá un mayor escrutinio sobre los LTV tras la fuerte caída de las acciones.
Desde el punto de vista operativo, nos genera especial preocupación el caso de las empresas SaaS de pequeño tamaño o que ofrecen una sola funcionalidad. Las compañías con escasas ventajas competitivas y bajos costes de cambio serán las más afectadas por la disrupción de la IA, ya que los clientes buscan tanto consolidar plataformas como incluso desarrollar soluciones internas. Las empresas SaaS que ofrecen procesos genéricos o repetitivos ya perciben la amenaza de soluciones como Claude y similares, mientras que la complejidad de los modelos desarrollados por los laboratorios punteros de IA (Anthropic, OpenAI, etc.) evoluciona rápidamente.
Dicho esto, muchas empresas de software pueden verse favorecidas por estos avances. Las plataformas y bases de datos profundamente integradas en los flujos de trabajo, que ofrecen datos propios (información que no es fácilmente extraíble online), experiencia sectorial especializada y cumplen con la normativa local, podrían estar muy bien posicionadas para aprovechar los progresos de la IA. Integrar herramientas de IA en las plataformas existentes será fundamental, y las empresas que lo hagan bien podrán aumentar la fidelidad de sus clientes y ayudar a proteger el ARPU.
Por tanto, no creemos que estemos al inicio de un «precipicio» provocado por la IA en el crédito de grado especulativo. Los riesgos son reales, pero también lo son las oportunidades, tanto desde el punto de vista corporativo (si logran aprovechar la IA en su negocio) como desde la perspectiva de inversión.
Si analizamos los beneficios, el impacto más probable que vemos, al menos en el ámbito del crédito, tiene menos que ver con la obsolescencia del modelo de negocio y más con el ARPU. A menos que una empresa pueda demostrar su USP y reforzar su foso defensivo, ya sea mediante datos propios o experiencia sectorial, incluso las plataformas integradas en los flujos de trabajo podrían tener dificultades para justificar costes que sean varias veces superiores a los equivalentes de los laboratorios de vanguardia. De manera positiva, los costes son, en cualquier caso, relativamente bajos como porcentaje del gasto operativo para la mayoría de los clientes corporativos a los que atienden. Además, la inteligencia artificial también beneficiará las bases de coste de las propias empresas SaaS a las que amenaza por el lado de los ingresos, especialmente en el desarrollo y la programación. Sin embargo, esperamos que los inversores pongan a prueba sus hipótesis «base case» en la próxima temporada de resultados si no lo han hecho ya, y deberíamos ver un mercado más selectivo a la hora de diferenciar entre los posibles ganadores y perdedores.
En los mercados con calificación inferior al grado de inversión, la exposición sectorial se concentra principalmente en el ámbito del crédito privado (las Business Development Companies de EE. UU. tienen una exposición media del 26 por ciento, según datos de Morgan Stanley) y la menor en los bonos high yield (solo el 3 por ciento del mercado HY europeo y estadounidense corresponde al sector software), situándose el mercado de préstamos sindicados en una posición intermedia (EE.UU. 10 por ciento, Europa 7,5 por ciento). Fuera de los mercados privados, consideramos que la exposición es manejable y cabe destacar que el software abarca un amplio abanico, desde consultoría hasta externalización, productividad, análisis de riesgos, sistemas operativos, multimedia, diseño, etc. Por supuesto, algunos subsectores estarán más expuestos que otros.
En definitiva, la rápida evolución de la inteligencia artificial claramente generará tanto riesgos como oportunidades para el crédito en los mercados de bonos y préstamos. El crédito europeo está menos expuesto al sector, aunque no es inmune, y consideramos que los riesgos son manejables. Sin duda, la volatilidad en este ámbito probablemente continuará mientras la tecnología siga avanzando a pasos agigantados.
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