La época de simplemente apostar por los semiconductores y vender en corto el software ya ha quedado atrás. Ahora se trata de elegir las empresas adecuadas dentro de cada sector. La carrera de la IA ha pasado de construir el modelo más inteligente a conseguir que su funcionamiento sea el más barato.
Miguel Ángel Valero
"Cada vez que aparece una tecnología capaz de cambiar profundamente nuestras vidas hacemos prácticamente lo mismo: buscamos algo conocido con lo que compararla. Necesitamos una referencia que nos permita entenderla, explicarla y, sobre todo, decidir si debemos entusiasmarnos o preocuparnos. Con la inteligencia artificial (IA) estamos llevando ese ejercicio al extremo", subraya Pablo Gil en The Trader. Unos dicen que es comparable a la electricidad, porque podría terminar extendiéndose por prácticamente toda la economía. Otros la comparan con la energía nuclear, porque combina enormes beneficios potenciales con riesgos difíciles de controlar. Para algunos es simplemente una herramienta, como un martillo, cuyo resultado depende de quién la utilice. Otros recurren a Frankenstein: una creación humana que algún día podría escapar al control de su creador.
El problema es que todas estas comparaciones tienen algo de verdad y, precisamente por eso, pueden resultar engañosas. La electricidad transformó el mundo, pero nunca tomó decisiones. Las armas nucleares pueden destruir una ciudad, pero no aprenden. Un martillo depende completamente de la persona que lo maneja. Y Frankenstein pertenece a la ficción. La IA comparte algunas características con cada uno de ellos, pero no encaja completamente en ninguno.
"El ser humano comprende lo desconocido utilizando el pasado. Cuando apareció internet hablamos de una 'autopista de la información'. Cuando llegaron los primeros automóviles se los llamó carruajes sin caballos. Incluso nuestro lenguaje tecnológico está lleno de objetos antiguos: tenemos escritorios, carpetas, archivos, ventanas o papeleras dentro de nuestros ordenadores. Necesitamos construir puentes entre lo que conocemos y lo que todavía no comprendemos" explica.
Pero con la IA puede que estemos llegando al límite de ese mecanismo. Porque tal vez estamos haciendo la pregunta equivocada. En lugar de preguntarnos “¿a qué se parece la inteligencia artificial?”, deberíamos preguntarnos “¿qué nos ayuda a entender cada comparación?”. Si comparamos la IA con la electricidad, ponemos el foco en su capacidad para aumentar la productividad y transformar industrias enteras. Si la comparamos con las armas nucleares, pensamos inmediatamente en seguridad, regulación y riesgos extremos. Si hablamos de un martillo, trasladamos la responsabilidad hacia quien utiliza la herramienta. Si evocamos a Frankenstein, empezamos a preguntarnos qué ocurre cuando una creación desarrolla comportamientos que su creador no había previsto.
Tal vez no conseguimos encontrar una buena comparación para la inteligencia artificial porque todavía no hemos decidido qué queremos hacer con ella. Queremos que sea suficientemente autónoma para multiplicar nuestra productividad, pero suficientemente obediente para no perder el control. Queremos que descubra soluciones que nosotros no somos capaces de encontrar, pero nos inquieta que tome decisiones que tampoco podamos comprender. Queremos sistemas cada vez más inteligentes, mientras discutimos dónde debe terminar su capacidad para actuar por sí mismos.
Es una contradicción difícil de resolver porque esta vez no estamos hablando simplemente de una nueva máquina. Estamos construyendo herramientas capaces de generar información, escribir código, razonar, comunicarse y ejecutar tareas con grados crecientes de autonomía. Por eso quizá debamos aceptar algo incómodo: puede que no exista una analogía histórica capaz de explicar completamente lo que tenemos delante. La historia sigue siendo útil. Nos enseña cómo reaccionamos ante tecnologías disruptivas, cómo exageramos algunos riesgos, cómo ignoramos otros y cómo las instituciones suelen avanzar mucho más despacio que la innovación. Pero utilizar el pasado como guía no significa asumir que el futuro tenga necesariamente que repetirse.
Porque detrás de las discusiones sobre productividad, empleo, regulación o seguridad aparece una pregunta mucho más incómoda. Durante toda nuestra historia hemos construido máquinas para sustituir nuestra fuerza física, hacer más rápido nuestro trabajo o realizar tareas que nosotros no podíamos hacer. Pero nunca habíamos construido una tecnología cuyo objetivo fuese precisamente mejorar algunas de las capacidades que considerábamos más exclusivamente humanas: aprender, razonar, crear, comunicarse y resolver problemas. Tal vez por eso la IA provoca una mezcla tan extraña de fascinación y miedo. No nos inquieta únicamente lo que pueda hacer, sino lo que pueda llegar a ser capaz de hacer mejor que nosotros. Que el ser humano esté creando no simplemente una herramienta mejor, sino algo que pueda convertirse en un sustituto más rápido, más inteligente y mejor preparado para una parte creciente de las tareas que definirán el futuro.
Banca March: la IA abre una gran pugna por capital, recursos y energía
El equipo de Estrategia de Mercados de Banca March considera que la innovación y el dinamismo de la inversión privada permitirán que el ciclo siga extendiéndose pese a la presión de los precios del petróleo y la subida de tipos. Tras la desaceleración vivida este año, la entidad espera que el PIB mundial se acelere y crezca un 3,3% en 2027, liderado por la inversión que explicará más de un tercio del crecimiento.
La IA abre una “gran pugna” por capital, recursos y energía. La transformación tecnológica ligada a la mayor adopción de la IA está generando una ola de inversión que, no solo impulsará la productividad, sino que transformará la economía y traerá consigo nuevas necesidades energéticas e importantes inversiones en la construcción de infraestructuras. Los centros de datos representan actualmente alrededor del 8% del consumo eléctrico estadounidense y podrían alcanzar el 18% en 2030. Una transformación que extenderá las oportunidades asociadas a la IA más allá de las grandes tecnológicas.
La magnitud de las inversiones necesarias para desarrollar la IA está elevando las necesidades de financiación de las grandes tecnológicas y generando una creciente competencia por el capital. Esta “pugna” se extiende desde los semiconductores a las materias primas críticas, pasando por la energía. Todos ellos, bienes escasos y estratégicos que seguirán enfrentándose a una alta demanda y políticas intervencionistas. China concentra buena parte de la producción de tierras raras y baterías, mientras EEUU lidera en semiconductores y mercados financieros más profundos y líquidos que mejoran el acceso a la financiación para sus empresas.
Respecto al impacto de la IA, Banca March no aprecia por ahora una destrucción generalizada de empleo. El efecto es mayor en las ocupaciones más expuestas y en determinados perfiles junior, pero más que una sustitución masiva de puestos de trabajo, la transformación se está reflejando en una creciente demanda de capacidades tecnológicas.
Este ciclo de inversión en bienes de capital (capex) para la IA superará este año el billón$ a nivel global, lo que impulsará de forma diferencial a EEUU y Asia. “Más de la mitad del crecimiento actual del PIB estadounidense proviene de la inversión relacionada con tecnología y centros de datos, cifras impresionantes y que apoyan las perspectivas de aceleración hasta tasas cercanas del +2,5% interanual en 2027, siendo una de las economías responsables por la reactivación mundial”, señalan desde Banca March.
Este superior dinamismo se apoyará en su mayor productividad y, también, en un mercado laboral donde la contratación es más reducida, pero resiste en niveles suficientes para apoyar el consumo privado estadounidense. Por su lado, la economía china continúa dividida entre la debilidad inmobiliaria y el fuerte crecimiento de la alta tecnología y las nuevas industrias verdes (vehículos eléctricos, baterías y paneles solares). Sectores que alcanzarán aproximadamente el 20% del PIB chino, superando este año por primera vez al conjunto del peso del sector inmobiliario.
Banca March espera una aceleración de la economía europea de la mano de Alemania, aunque el crecimiento del continente continuará siendo anémico, penalizado por unos costes energéticos elevados y por el impacto de la guerra comercial. Desde la pandemia, el PIB de la zona euro apenas ha aumentado siete puntos, menos de la mitad que el de EEUU. Alemania marcará la diferencia gracias a su mayor capacidad de estímulo fiscal. Banca March estima que el país aportará este año aproximadamente una cuarta parte del aumento del PIB de la Eurozona, frente a una contribución nula en 2024. Por su parte, España seguirá creciendo por encima de la media de sus socios europeos (2,1%), pero perdiendo dinamismo.
A lo largo de los últimos meses los tribunales han revocado o eliminado algunas de las principales órdenes ejecutivas emitidas por la Casa Blanca. Además, las encuestas apuntan a que Trump, que afronta en noviembre las elecciones (midterms) con la popularidad más baja desde la Segunda Guerra Mundial, será castigado con al menos la pérdida del control de la Cámara de Representantes. Ahora bien, aunque estas elecciones son relevantes y Trump saldrá con menos apoyos, el presidente mantendrá su derecho de veto y, previo a estos comicios, tratará de acelerar la aprobación de financiación que le permita mantener margen de actuación: interno, pero también externo, dado que difícilmente se vislumbra una solución al conflicto con Irán antes de las elecciones.
El conflicto con Irán seguirá siendo el principal foco de presión a corto plazo. EEUU y China están amortiguando parte del shock de oferta, pero esa capacidad no es ilimitada: EEUU ha liberado cerca de 125 millones de barriles (mbd), alrededor del 30% de sus reservas estratégicas, mientras China ha reducido sus importaciones en un 24% –unos 3 mbd–, también a costa de sus inventarios. En medio de esta pugna, Europa afronta el invierno con unas reservas de gas del 67% muy por debajo del 84% de media histórica.
Banca March espera que el Brent mantenga una “prima de guerra”, aunque esta debería reducirse progresivamente a medida que disminuyan las tensiones. La entidad sitúa el crudo en90-95$ por barril hasta finales de 2026 y un precio medio de 85 en 2027.
Con unos precios de la energía que se mantendrán tensionados en el corto plazo, la inflación se mantendrá más alta durante más tiempo: por cada 10$ de subida del precio del crudo, el IPC se eleva en promedio 0,3 puntos en EEUU y 0,4 en la Eurozona. Sin embargo, los mayores costes energéticos no se están trasladando de forma acelerada a los servicios y una menor presión salarial debería favorecer un freno de la inflación en la segunda mitad del próximo año. Para el conjunto de 2027 anticipa un IPC promedio del 2,6% en la Eurozona, pero sobre todo, una tendencia de normalización que permitiría cerrar el próximo año en niveles cercanos a los objetivos de las autoridades monetarias.
También espera movimientos moderados y de carácter preventivo de los principales bancos centrales, que tratarán de conseguir un equilibrio entre conservar su credibilidad en el control de la inflación y castigar en demasía el crecimiento. Ante este escenario, los analistas de Banca March anticipan una única subida adicional de los tipos oficiales tanto de la Reserva Federal como del BCE durante los próximos doce meses y consideran que los mercados están descontando un endurecimiento excesivo: las curvas incorporan aproximadamente tres subidas de tipos.
En renta fija, Banca March mantiene la prudencia. El elevado endeudamiento público y la creciente competencia por el capital procedente del sector tecnológico conforman un entorno “resbaladizo” para los tipos largos de la curva. Por ello, consideran que una prima de plazo de apenas 30 puntos básicos (pb) no compensa suficientemente el riesgo de alargar duración. La entidad mantiene el posicionamiento en tramos intermedios de las curvas, prefiere crédito corporativo de mayor calidad frente a bonos soberanos y favorece la deuda emergente como fuente adicional de “carry”.
Con una inflación elevada, recomienda mantener reducida la liquidez y buscar oportunidades en activos reales como el oro, que continuará ganando protagonismo en las reservas de los bancos centrales: China uno de los principales compradores, prácticamente ha duplicado las compras este año.
El crecimiento de los beneficios sostiene la renta variable. Con una actividad económica sostenida y el fuerte impulso de la IA, Banca March espera que un crecimiento saludable de los beneficios impulse la renta variable a nuevos máximos, compensando unos costes de financiación más exigentes. Además, este crecimiento de los beneficios empresariales se ampliará a más sectores y regiones, lo que permitirá una mayor participación del número de compañías en las subidas. Su visión favorable para la renta variable se sustenta también en que, aunque las valoraciones continúan siendo exigentes, se han abaratado un 10% respecto al inicio del año. Banca March mantiene su preferencia por EEUU y mercados emergentes, donde espera un mayor crecimiento de los beneficios, y en Europa favorece Alemania por su impulso fiscal diferencial. Sectorialmente, se decanta por tecnología, infraestructuras vinculadas al desarrollo de la IA, defensa y salud.
Man Group: la carrera es por la IA más barata
Sumant Wahi, gestor de carteras de Man Group, y Mipham Samten, analista del equipo de valores tecnológicos, destacan que la época de simplemente apostar por los semiconductores y vender en corto el software ya ha quedado atrás. Ahora se trata de elegir las empresas adecuadas dentro de cada sector. La carrera de la IA ha pasado de construir el modelo más inteligente a conseguir que su funcionamiento sea el más barato. Los modelos de código abierto más baratos, principalmente chinos, ya han reducido la brecha con los modelos de vanguardia a solo seis meses. Esta paridad generó presión para mantenerse a la cabeza e invertir en un entrenamiento costoso. Ahora, sin embargo, los laboratorios de vanguardia están ralentizando el ritmo, ya sea por el riesgo existencial o para demostrar rentabilidad a corto plazo de cara a una salida a Bolsa, lo que significa que la brecha se cerrará mucho antes.
Entrenar un modelo significa alimentarlo con enormes cantidades de datos durante meses utilizando filas de chips que funcionan a pleno rendimiento. La inferencia es lo que ocurre cada vez que alguien le hace una pregunta al modelo. Y mientras que el costoso entrenamiento solo se realiza una vez, la inferencia se produce miles de millones de veces al día, lo que genera una demanda perpetua de chips y electricidad. Se suponía que las tarifas de inferencia, con altos márgenes, amortizarían los enormes costes iniciales de entrenamiento. Pero, dado que los modelos de código abierto están reduciendo rápidamente la brecha de rendimiento, el debate sobre si la IA podrá ofrecer alguna vez un verdadero retorno de la inversión seguirá siendo candente.
La cadena de suministro de la IA sigue pareciendo fundamentalmente sólida. La demanda supera enormemente a la oferta, con visibilidad de pedidos hasta 2028. El director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, habla de la potencia de cálculo como una clase de activos que crece un 100 % al año, utilizando el flujo de caja para ampliar la oferta, la demanda e incluso la red eléctrica necesaria para que todo funcione. El tiempo dirá si eso se cumple. Los sectores no suelen pasar de ser cíclicos a crecer estructuralmente sin un auténtico crecimiento económico que los respalde, y, en este momento , gran parte de ese crecimiento proviene de la propia inversión en infraestructura de IA, más que de un rendimiento demostrado de la misma. Muchos de los expertos del sector se muestran optimistas a medio plazo, pero los precios a corto plazo están determinados por el posicionamiento más que por los fundamentos. Todo el mundo se limita a observar lo que hacen los demás, lo que explica la volatilidad de este verano.
En el sector del software, todo gira en torno a la fidelización de los clientes. La mayoría de las empresas creen que pueden integrar modelos de código abierto en sus propios sistemas y seguir vendiendo sus propios productos a los clientes. Otras empresas toman un camino más arriesgado y hacen que su software sea accesible directamente a través de herramientas de terceros, como Claude de Anthropic, describiéndolo como "ir al encuentro del cliente allí donde se encuentra". "Esto parece más una medida defensiva que una estrategia de crecimiento. Si cedes la interfaz de cliente a la IA de otra empresa, pierdes el poder de fijar tus propios precios más adelante", avisan.
Si la inteligencia de los modelos dejara de mejorar tan rápidamente, el foco pasaría a estar en la implementación y la comercialización, tanto para los clientes empresariales como para los laboratorios. El mercado general del software ha llegado a su fin, y lo que queda es la selección de valores, con algunas oportunidades para quienes estén dispuestos a analizar detenidamente cada empresa en particular. Un claro ganador entre las preocupaciones por el aumento de la potencia de la IA es la ciberseguridad, que se beneficia independientemente de cómo se resuelva el debate sobre la seguridad. Los presupuestos están aumentando y las herramientas de programación de IA tienen aquí un doble filo. Los mismos agentes que escriben software más rápido también son mejores a la hora de encontrar puntos débiles en el código de otros, lo que aumenta la presión sobre los defensores. Mientras tanto, la carrera hacia el código generado por IA, a menudo denominado "programación intuitiva", implica más software escrito rápidamente, lo que suele traducirse en más errores y deuda técnica que corregir más adelante.
También estamos siguiendo de cerca la IA de consumo. Históricamente, hemos observado que los particulares adoptan los asistentes personales mucho más rápido que las empresas, ya que los incorporan de inmediato y les resultan fáciles de usar. Enseñar a un asistente tus hábitos, tu agenda y tus preferencias requiere un esfuerzo real, que la mayoría de la gente solo realizará una vez. El asistente que se gane ese esfuerzo inicial probablemente se lo quedará. Al igual que con las tendencias tecnológicas anteriores, la adopción por parte de los consumidores ayuda a rastrear los cambios culturales, lo que nos permite descubrir oportunidades en Internet para el consumidor y ofrece una perspectiva para comprender cómo las empresas podrían acabar adoptando la tecnología. En resumen, una desaceleración en la vanguardia permitiría ganar tiempo, dando a las empresas de servicios de TI, a las empresas de software y a los clientes empresariales un respiro, en lugar de tener que perseguir cualquier modelo que se haya lanzado el mes pasado", concluyen.
ICAM: "la tecnología agrava la diferencia"
La IA ya está modificando el trabajo jurídico, automatizando tareas, ampliando la capacidad de análisis y transformando la forma en que los abogados producen y prestan sus servicios. El Colegio de la Abogacía de Madrid (ICAM) habla del siguiente nivel: cómo aprovechar estas capacidades sin diluir el criterio profesional, las garantías propias del ejercicio ni generar nuevas desigualdades dentro de la profesión. “El debate, por tanto, ya no es si la IA llegará a la abogacía. Ya ha llegado. La cuestión es qué vamos a hacer nosotros con ella”, afirmad el decano del ICAM, Eugenio Ribón, durante la inauguración del I Foro Tecnológico, El futuro de la abogacía empieza aquí. Para Ribón, la tecnología puede multiplicar las capacidades de los profesionales, pero no sustituir aquello que constituye el núcleo de su responsabilidad: “Hay algo que no puede asumir por nosotros: el criterio profesional”, la estrategia, la responsabilidad, la relación de confianza con el cliente, la independencia, el secreto profesional o la defensa. La transformación "no significa renunciar a aquello que somos. Significa incorporar nuevas capacidades sin perder nuestros principios”.
“No podemos construir un futuro en el que solo los grandes despachos tengan acceso a las mejores herramientas, a la formación o al conocimiento necesario para utilizarlas. El abogado que ejerce individualmente y el pequeño y mediano despacho tienen que poder beneficiarse también de esta transformación”, avisa Ribón.
Alejandro Touriño, socio director de Ecija y presidente de la Sección TIC del ICAM, advierte que “la tecnología agrava la diferencia, el que tiene capacidad económica y organizacional para poner en marcha y jugar con las mejores herramientas del mercado, tiene una ventaja competitiva enorme frente al que no”. Pero la brecha no depende únicamente de poder asumir el precio de una licencia. El verdadero salto reside también en la capacidad de transformar la organización, integrar las herramientas en los procesos de trabajo y disponer de información y conocimiento acumulado que no está igualmente al alcance de todos.
Ese cambio organizativo llevará aparejada una transformación más profunda del propio modelo de negocio jurídico. El reto ya no consiste únicamente en determinar qué tareas realiza un abogado, sino en revisar qué ofrece al cliente, cómo entrega el resultado de su trabajo y dónde se encuentra realmente su aportación de valor: “Si uno pretende cobrarle al cliente por lo que el cliente ya tiene, creo que el modelo está agotado. Si uno es capaz de ofrecer cosas que el cliente no es capaz de obtener por sí mismo, ahí es donde está la aportación de valor”.
La incorporación de la IA obligará también a reconsiderar la estructura tradicional de los despachos y, en particular, el papel de quienes se encuentran al comienzo de su carrera profesional. Pero rechaza que la automatización de muchas de las tareas tradicionalmente atribuidas a estos perfiles signifique que vaya a desaparecer el espacio para los abogados junior, ya que la capacidad para beneficiarse de estas herramientas dependerá menos de la edad que de la “aptitud y de la actitud” de cada profesional ante el momento tecnológico. La combinación de tecnología y talento permitirá ampliar las capacidades de quienes sepan incorporarla eficazmente a su trabajo.
Mabel Klimt, diputada de la Junta de Gobierno del ICAM responsable de Tecnología, puso el acento en otra de sus posibilidades: utilizar la tecnología para hacer más humano yflexible el ejercicio profesional. “Este futuro ya está aquí y efectivamente debe ser herramientapara humanizar más, si se puede, la profesión”, subraya.
Otros movimientos en IA
- BNP Paribas y Google anuncian una nueva alianza de cinco años para ampliar el acceso a la infraestructura de Google Cloud y a sus capacidades avanzadas de IA, entre ellas Gemini Enterprise y los modelos Gemini. Este acuerdo llega en un momento en que el banco avanza hacia un despliegue más amplio de la IA agéntica, y refuerza su actual estrategia multicloud y multimodelo, dentro de su marco consolidado de seguridad y gobernanza de datos. A través de esta alianza, BNP Paribas tendrá acceso a Gemini Enterprise para crear, evaluar y desplegar agentes diseñados a medida para responder a necesidades de negocio concretas, comenzando por su área de Corporate & Institutional Banking (CIB).
- Línea Directa Aseguradora ha comenzado a gestionar servicios mediante un agente conversacional de Inteligencia Artificial (IA) a través del canal telefónico. Ha desplegado ya este asistente de IA conversacional en la asistencia en carretera a sus asegurados de coche y moto. Actualmente, este asistente gestiona más de 6.000 solicitudes de grúa al mes, lo que supone 70.000 servicios al casi el 30% de las peticiones de este servicio a través del teléfono y el 10% del total, incluyendo las que ya se gestionan a través de la App y la web de Línea Directa. En este sentido, casi 8 de cada 10 se tramitan a través de todos los canales digitales, sumando este asistente de IA conversacional, la aplicación móvil y la web. La compañía prevé ir extendiendo progresivamente la IA conversacional a otras gestiones.
- Anthropic ha lanzado Claude Opus 5.5, su nuevo modelo de gama alta. Supera a Opus 5 y también a Fable 5.1, el modelo más potente (y más caro) de la casa. En un trabajo normal cuesta un 40% menos que Opus 5, y ya está disponible en todas las herramientas de Claude. Hora y media después del anuncio de Anthropic, OpenAI presentó GPT-6 Sol y GPT-6 Luna, dos versiones más baratas de su modelo estrella, Astra. Sol está pensado para trabajo que pide razonar a fondo, y Luna, para tareas del día a día donde manda la velocidad. Los dos cuestan la mitad que la generación anterior
- Alibaba presenta un chip de IA tres veces más potente. Lo acompaña de planes para un modelo de entre 5 y 10 billones de parámetros y 20 gigavatios de capacidad de centros de datos en 2032.
- Qualcomm ha presentado en su Snapdragon Summit los chips que llevarán los Android de gama alta del año que viene: Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6 y Snapdragon 8 Elite Gen 6. Lo más llamativo es la IA: podrán ejecutar dentro del propio teléfono modelos de hasta 30.000 millones de parámetros.
- Astrana Health, la sanitaria con IA, se desploma en el Nasdaq tras admitir una brecha de datos "material": reconoce en un documento regulatorio accesos no autorizados a información confidencial
- Worthington se dispara en el NYSE por la demanda disparada de sus tanques para los sistemas de refrigeración líquida de los centros de datos.
- IonQ asegura haber probado el primer decodificador de errores cuántico en tiempo real de la industria. En computación cuántica, cada avance de este calibre dispara la acción.
- Stripe prepara el pago para agentes en 7,8 millones de negocios. Ha añadido herramientas WebMCP (un estándar para que un agente use una web sin simular clics) a su pasarela. En sus pruebas, el agente gastó un 42% menos de tokens y cerró la compra un 39% más rápido.
- Anthropic y OpenEvidence llevan una IA clínica gratis a 100 países. Los médicostendrán gratis una herramienta de apoyo a la decisión clínica.
- Las universidades retiran los detectores de IA por sus falsos positivos. Desconfían de herramientas que marcan como escritos con IA trabajos que no lo son. Por otro lado, 20 países y la UE piden más control sobre la IA avanzada. Reclaman a las empresas protocolos de seguridad transparentes y a los gobiernos, normas coordinadas.
