Lo que no sabemos: la brecha entre las expectativas sobre la IA y la realidad económica

Hace muchos siglos, Sócrates sostenía que la sabiduría comienza con el reconocimiento de la ignorancia. Los inversores de hoy tienen poca paciencia para este tipo de frases (Figura 1). Desde el lanzamiento de Chat GPT a finales de 2022, solo 42 acciones vinculadas a la inteligencia artificial han representado más de la mitad de los rendimientos del mercado (Figura 2). Reflejando este entusiasmo, la encuesta global de gestores de fondos de Bank of America revela que el sentimiento de los inversores a nivel mundial está en su nivel más optimista desde julio de 2021 (Figura 3).

Más allá de la inteligencia artificial, los acontecimientos en la economía global y la geopolítica son motivo de preocupación

El orden democrático occidental, liderado por Estados Unidos tras la posguerra, se está poniendo cada vez más a prueba. En el último año, la administración estadounidense ha tensionado el sistema comercial global vigente desde 2001, cuando China ingresó a la OMC. Mediante un enfoque complejo respecto a los aranceles, Estados Unidos no solo ha generado una brecha con China, sino que también ha creado tensiones con varios de sus aliados occidentales tradicionales. Incluso creencias antes consideradas sagradas, como la independencia de la Reserva Federal—ancla esencial de la estabilidad financiera global—, están siendo ahora abiertamente cuestionadas.

Y, sin embargo, los inversores duermen como bebés. La gestión de riesgos se ha convertido en algo secundario. El año pasado, las acciones de calidad tuvieron un rendimiento inferior, mientras que los diferenciales de crédito entre la deuda corporativa de grado de inversión y los bonos del Tesoro están más ajustados que unos pantalones pitillo (Figura 4).

Invertir es, en última instancia, un ejercicio de convicción: no solo en lo que se elige hacer, sino también en lo que conscientemente se decide no hacer. En este artículo, reflexionamos sobre varias incertidumbres en torno a la IA que el mercado podría estar pasando por alto, y compartimos qué estamos eligiendo hacer en su lugar.

¿Evolucionará la IA en una tendencia ascendente continua?

En un mundo lleno de tantas incertidumbres, recurrí a la opinión más fiable que pude encontrar: los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM: Large Lenguage Model). E incluso aquí hay controversia. ChatGPT me dijo que «El riesgo de burbuja está en las expectativas y la asignación de capital, no en la tecnología». Gemini, por otro lado, fue más diplomático y señaló: «Si la inteligencia artificial (IA) es una burbuja es un tema de intenso debate entre líderes tecnológicos, economistas e inversores, sin que se haya alcanzado un consenso. El mercado actual muestra tanto características clásicas de burbuja como diferencias fundamentales respecto a auges anteriores, como la era puntocom».

No cabe duda de que la IA será una tecnología transformadora. Los ejemplos de sus aplicaciones son reales. Satya Nadella, CEO de Microsoft, explica que hasta el 30% del código de Microsoft ya lo genera la IA. De manera similar, Dave Bozeman, CEO de C.H. Robinson, una empresa estadounidense de logística, sostiene que la IA está transformando la compañía con un impacto directo en los resultados, afirmando: «Nosotros (C.H. Robinson) somos una apuesta infravalorada en IA». McKinsey estima que la IA podría aportar entre 0,1 y 0,6% anual al crecimiento de la productividad laboral¹.

La historia demuestra que el camino hacia la innovación rara vez es lineal

Vaclav Smil, científico especializado en transición energética, producción de alimentos e innovación técnica, sostiene en su libro Invention and Innovation: A Brief History of Hype and Failure que el camino desde la invención hasta su aplicación generalizada, es decir, la innovación, suele tomar más tiempo del esperado inicialmente y con frecuencia no cumple con las expectativas.

Tomemos el ejemplo de la electricidad, sin duda una de las tecnologías más transformadoras del siglo XX. Aunque los primeros generadores eléctricos surgieron a finales del siglo XIX, las mejoras significativas en productividad tardaron 40 años en materializarse. Esto se debió al tiempo que llevó a las fábricas rediseñar sus procesos, que estaban basados en la energía de vapor. De manera similar, sostenemos que el entusiasmo actual por los LLM de IA orientados al consumidor solo se traducirá en verdaderas ganancias de productividad cuando las organizaciones públicas y privadas logren rediseñar con éxito sus procesos para aprovechar los beneficios de la tecnología de IA.

Los periodos de transición tecnológica también generan incertidumbre sobre quiénes serán los ganadores. En los primeros años de la electricidad, se libró una intensa batalla entre las tecnologías de corriente alterna (CA) y corriente continua (CC). A pesar de la campaña de desprestigio de Thomas Edison para desacreditar la tecnología de CA, finalmente esta se convirtió en el estándar global gracias a su ventaja de costes para transmitir electricidad a largas distancias.

De manera similar, durante la era de la computación personal, los PC con el sistema operativo de Microsoft pasaron de no tener cuota de mercado a mediados de los años setenta a alcanzar casi 90% durante casi 20 años. Este dominio se mantuvo hasta que el PC empezó a perder relevancia frente a los teléfonos inteligentes en la década de 2010.

Al igual que ocurrió con la transición del PC, Nokia y BlackBerry, los líderes iniciales de la era de los teléfonos móviles terminaron siendo apenas notas al pie en la historia de la computación móvil después de que Apple y Samsung lanzaran los smartphones. Irónicamente, Google, que comenzó como una plataforma de búsqueda que operaba en el navegador Explorer de Microsoft durante la era del PC, se convirtió en el sistema operativo dominante en los teléfonos inteligentes gracias a la plataforma Android.

La trayectoria de la IA puede ser similar a la de otras transiciones tecnológicas

En este momento, el mercado de los LLM está bastante abierto, con decenas de modelos compitiendo por el liderazgo, pero con poca diferenciación en rendimiento entre los principales actores: Anthropic, Google y OpenAI. Basándose en la evolución de avances tecnológicos anteriores, Benedict Evans, consultor tecnológico e inversor predice que la IA seguirá las mismas tres olas de evolución: absorber, innovar y transformar (Figura 6).

El Sr. Evans advierte que esta transición probablemente tomará más tiempo del que la gente espera. Por ejemplo, después de una década, la computación en la nube representa solo el 30% de la carga de trabajo empresarial. De manera similar, el comercio electrónico, a pesar de su crecimiento en los últimos 30 años, apenas alcanza el 15% de las ventas minoristas en EE. UU.

¿Cuáles son los aspectos económicos de la IA?

Los inversores tienden a comparar el ciclo actual de la IA con el reciente ciclo de avances tecnológicos en software e Internet. Ambos ciclos de innovación son similares en cuanto a la innovación digital para mejorar la productividad y un modelo de negocio de «el ganador se lo lleva todo» debido a las economías de escala que supone aprovechar el mismo LLM en una amplia base de clientes. Sin embargo, la IA se diferencia en un aspecto importante: la intensidad de capital necesaria para construir centros de datos a gran escala y abastecerlos con enormes cantidades de energía.

En cierto modo, la industria de la IA se parece más a un híbrido entre la industria del software de los años ochenta y los grandes proyectos de infraestructura de Estados Unidos en el siglo XX. Sin embargo, la magnitud del gasto de capital (capex) relacionado con la IA resulta asombrosa si se analiza como porcentaje del PIB, especialmente considerando que los proyectos de IA suelen tener períodos de depreciación más cortos en comparación con las inversiones en infraestructuras tradicionales.

Y las cifras no dejan de aumentar. En 2025, los «cuatro grandes» hyperscalers de IA, Meta, Microsoft, Google y Amazon, incrementaron su inversión en tecnología en un 25% hasta los 350 mil millones de dólares, lo que supone una multiplicación por cuatro respecto a lo invertido en los últimos cinco años. Para 2026, sus previsiones de inversión rondan los 450 mil millones de dólares. Estas inversiones en tecnología son enormes incluso en términos históricos. Como porcentaje del PIB, la inversión tecnológica es ahora similar a los niveles observados durante la era puntocom (figura 7) y la inversión total en tecnología en 2025 equivale a la inversión combinada de los grandes proyectos de infraestructura estadounidenses en los últimos cien años (figura 8).

En una industria definida por la dinámica de «el ganador se lo lleva todo», donde los rezagados son desplazados y condenados al olvido, es natural que los operadores tradicionales sufran ansiedad por «FOMO» (miedo a quedarse fuera), mientras que los nuevos jugadores adoptan una estrategia de «todo o nada» para asegurarse un lugar en la cima de la cadena alimenticia. Open AI anunció planes para invertir cerca de 1,5 billones de dólares estadounidenses en infraestructura de inteligencia artificial durante los próximos ocho años, mientras sigue perdiendo efectivo a diario.

Si bien el futuro de la inteligencia artificial es incierto, las leyes de la economía son inmutables: para que las inversiones sean sostenibles, deben llegar a autofinanciarse y generar una tasa de retorno adecuada. Los cuatro grandes generan suficiente flujo de caja libre para financiar esas enormes inversiones en IA, pero los grandes desarrolladores de LLM dependen de financiación mediante deuda y capital, incluidos acuerdos de financiación circular con sus proveedores.

Aunque existen grandes incertidumbres sobre los futuros modelos de negocio y la rentabilidad de la IA, el mercado de renta variable parece excesivamente confiado en que todo encajará. Según las cifras de consenso, las inversiones de los hyperscalers de IA deberían alcanzar aproximadamente 4 billones de dólares estadounidenses en los próximos cinco años. Suponiendo un margen EBITDA generoso del 60%, esto implicaría ingresos de 2 billones de dólares estadounidenses y un EBITDA de 1,3 billones para 2030. Curiosamente, esas proyecciones están en línea con las estimaciones de consenso (figura 9).

Esto nos indica que los analistas del lado de la venta probablemente trabajan con proyecciones cercanas a 80 GW (solo para los cuatro grandes hiperescaladores) de capacidad eléctrica adicional que se instalarán en los próximos cinco años para respaldar el crecimiento de la IA. Los expertos proyectan que Estados Unidos necesitará añadir entre 100 y 200 GW de capacidad eléctrica para centros de datos de IA en los próximos cinco años, es decir, entre 20 y 40 GW por año. Para poner esto en perspectiva, Estados Unidos agrega, en promedio, entre 20 y 30 GW por año. Esto significa que la IA podría representar potencialmente entre la mitad y dos tercios del incremento.

La velocidad del desarrollo ya está poniendo bajo presión las cadenas de suministro y generando inflación de precios. Por ejemplo, hay una escasez significativa de chips de memoria, con precios de DRAM que han aumentado en más del 100%. Los fabricantes de equipos de generación eléctrica indican plazos de entrega de 3 a 7 años para turbinas de ciclo combinado, con precios que también han subido en más del 100%. Como resultado, los desarrolladores de centros de datos de IA están recurriendo a soluciones creativas, como instalar motores de aviones antiguos o utilizar generación eléctrica diésel costosa. Esta tendencia ha beneficiado a empresas como Caterpillar, reconocida por sus máquinas de construcción pesada. Caterpillar ha experimentado un crecimiento exponencial en su división de energía más pequeña, convirtiéndose en una de las acciones con mejor desempeño en los últimos 12 meses.

No sorprende entonces que, según una encuesta a desarrolladores de centros de datos, el 92% identificó el acceso a la capacidad de servicios públicos y a las redes de transmisión como el principal cuello de botella para construir más capacidad (Figura 10).

¿Quiénes serán desplazados?

Una cosa que sabemos con certeza es que toda transición tecnológica genera tanto ganadores como perdedores. En este momento es difícil saber quiénes serán los disruptores y quiénes los desplazados. Como mencionamos antes, los modelos de negocio y las aplicaciones todavía no están definidos, y no tenemos claro hacia dónde llevará la tecnología. El próximo «Google» de la IA bien podría estar desarrollándose ahora mismo en un garaje en cualquier lugar del mundo.

En su blog reciente², el profesor Aswath Damodaran, Profesor de Finanzas en Stern School of Business de la Universidad de Nueva York, ofrece un análisis interesante sobre los tipos de modelos de negocio que corren el riesgo de verse desplazados por la IA. Señala: «Para las empresas que se basan en recopilar y procesar datos, y cobrar altos precios por ese servicio, si no encuentran otros factores diferenciadores, están expuestas a la disrupción, ya que la IA puede hacer gran parte de lo que ellas hacen.»

El impacto de la IA ya se está sintiendo en la industria del software

El año pasado, las empresas de software estuvieron entre las acciones con peor desempeño en el mercado. El mercado adoptó la visión de que la IA puede escribir código mejor que los humanos, lo que democratizará el acceso a la programación y provocará una explosión de nuevos programas incorporándose al mercado, convirtiendo finalmente el software en una mercancía.

Mi colega Max Rowland, nuestro colega visionario, desarrolló un marco interesante para diferenciar entre aquellas empresas de software que cuentan con una ventaja competitiva y aquellas que corren riesgo de ser desplazadas. Max considera que las nuevas herramientas de desarrollo y los agentes autónomos están reduciendo rápidamente los costes del software, bajando las barreras de entrada para nuevos competidores.

Sin embargo, los actores establecidos siguen estando protegidos por tres características clave. En primer lugar, los efectos de red ofrecen una defensa poderosa, ya que los ecosistemas de usuarios consolidados son difíciles de replicar. En segundo lugar, las plataformas construidas sobre conjuntos de datos propios están protegidas frente a la comoditización, ya que el valor principal reside en los datos y no en el código. Por último, la complejidad constituye una barrera de entrada para los nuevos competidores. Aunque los costes de desarrollo han disminuido, todavía se requiere la intervención humana, y no se puede pasar por alto que algunas piezas complejas de software necesitan conocimientos específicos y poco comunes del sector. Estas características no son excluyentes entre sí y, cuantas más reúna una empresa, mayor será su ventaja competitiva.

Por ejemplo, RELX y Verisk suministran software al sector asegurador, lo que les ayuda a calcular el riesgo. Este software funciona gracias a los datos de siniestros proporcionados por las compañías de seguros. El software que ofrecen estas empresas en sí mismo no es el valor añadido y podría replicarse fácilmente. Su ventaja competitiva proviene de los datos que poseen, que serían difíciles de reproducir y comercializar para un competidor. HubSpot, por su parte, que ofrece software de CRM, no cuenta con datos propios, efectos de red ni un producto complejo. En nuestra opinión, a HubSpot le podría resultar más difícil defenderse de nuevos competidores en el futuro.

Algunas cosas no cambiarán, y la IA podría incluso mejorarlas

La IA tiene el potencial de ser una tecnología extraordinaria y, quizá, su impacto recuerde a los grandes avances tecnológicos del siglo XX: la electricidad, el automóvil, la aviación y el ordenador personal.

Es demasiado pronto para saberlo y, aun así, la historia demuestra que los rendimientos de las inversiones no siempre siguen el entusiasmo generado por la innovación. De hecho, suelen evolucionar en direcciones opuestas, al menos en las primeras etapas.

Dicho esto, a pesar de las incertidumbres sobre el futuro de la IA, a continuación presentamos algunos ejemplos donde seguimos encontrando oportunidades a largo plazo.

Viajes: Viajar es una experiencia física, al menos hasta que alguien invente la tecnología de teletransportación. Las preocupaciones de que la tecnología de videollamadas reemplazaría los viajes de negocios nunca se materializaron. Sin embargo, los aviones necesitan motores para volar y esos motores son muy costosos de desarrollar y difíciles de fabricar. Solo hay tres empresas en el mundo que pueden producirlos a gran escala. Estos motores están diseñados para durar mucho tiempo y requieren mucho mantenimiento, reparaciones y repuestos para seguir en funcionamiento. Dos ejemplos de compañías aeroespaciales son Safran y GE Aerospace.

Entretenimiento: Si la IA cumple siquiera con la mitad de las expectativas actuales, podremos lograr mucho más en mucho menos tiempo. Por lo tanto, surge la pregunta: ¿qué vamos a hacer con todo este tiempo libre? No te preocupes, tenemos dos ideas geniales para ti: juegos de mesa y videojuegos. No hay nada más retro y divertido que jugar juegos de mesa con amigos y familia. Una empresa destacada en este ámbito es Games Workshop, una compañía británica de mediana capitalización con varias franquicias de juegos populares, como Warhammer 40k, basada en guerras futuristas entre ejércitos de diferentes galaxias. Los jugadores deben comprar, montar y pintar sus figuras para formar sus ejércitos, que pueden ir desde decenas hasta cientos de piezas. Games Workshop introduce nuevas figuras regularmente, manteniendo el juego fresco, interesante y a los jugadores involucrados.

Los videojuegos son un segmento que algunos podrían considerar en riesgo de ser reemplazado por la inteligencia artificial, ya que los avances tecnológicos facilitan el desarrollo de nuevos juegos. Sin embargo, los mejores videojuegos suelen ser el resultado de la evolución de franquicias consolidadas con una base fiel de seguidores. Mientras los desarrolladores mantengan sus juegos frescos y emocionantes, es probable que estas franquicias prosperen durante mucho tiempo. Por ejemplo, los simpáticos fontaneros Mario y Luigi llevan casi 50 años entreteniendo a generaciones de niños y adultos.

En el ámbito de los videojuegos, Capcom es una empresa japonesa conocida por sus icónicas franquicias de largo recorrido como Resident Evil, Monster Hunter y Street Fighter. También invertimos en Tencent, una empresa china que posee y distribuye juegos populares como Honor of Kings, League of Legends y Fortnite. Descubre más en nuestro artículo reciente Beyond the AI bubble: finding predictable growth in video game stocks.

Bienes de lujo: Desde la antigüedad, cuando faraones y aristócratas utilizaban oro y pigmentos raros para simbolizar conexiones divinas y estatus social, los artículos de lujo han actuado como poderosos símbolos de estatus que marcan distinciones de clase y comunican éxito. El mundo ha cambiado mucho desde la época de los faraones. Puede que nos vistamos de otra manera y tengamos acceso a mejores tecnologías, pero el deseo humano de belleza y autoexpresión sigue siendo esencialmente el mismo.

No hace mucho, la única moda disponible en China era el traje azul de Mao. Hoy, China se ha convertido en uno de los mayores mercados de bienes de lujo, con todas las grandes marcas presentes en las principales avenidas de sus grandes ciudades. Con o sin IA, creemos que las futuras generaciones de consumidores seguirán fascinadas por la artesanía y la calidad del cuero de un bolso Hermès o por el diseño, la tecnología y la manejabilidad de un Ferrari.

Lo que sí sabemos: los precios de las acciones siguen invariablemente el crecimiento de las ganancias

The Wall Street Journal informó recientemente que solo un pequeño número de gestores de carteras activos hoy en día también gestionaba dinero durante la burbuja de las puntocom de 1999/2000. Me enorgullece decir que mi colega, Ed Walczack, socio fundador de Vontobel Quality Growth Boutique, es uno de ellos. Lea la opinión de Ed en History often rhymes: the dot-com bubble vs today’s AI euphoria.

Creemos que los inversores deberían evitar aquello que no conocen e invertir en lo que sí conocen: empresas con un crecimiento de beneficios predecible. Como ha demostrado la historia de los mercados, sin importar la moda o el riesgo macroeconómico del momento, los precios de las acciones siguen invariablemente el crecimiento de las ganancias. De este modo, creemos que podemos seguir ayudando a nuestros clientes a proteger su capital y hacer crecer su patrimonio a largo plazo.