Las Claves #IA

Miguel Ángel Valero

El tránsito por el estrecho de Ormuz se complica aún más, con intervenciones iraníes sobre buques occidentales y acciones estadounidenses contra embarcaciones vinculadas al petróleo iraní. Un doble candado en el paso reduce la capacidad de circulación, en un contexto de táctica del desgaste por ambas partes. Los mercados energéticos han reaccionado de forma contenida ante esta nueva situación, conscientes de que la postura iraní resulta difícilmente sostenible en el tiempo, dado el creciente desgaste económico que se suma a un ya significativo desgaste militar.

Mientras, la factura de la situación en Oriente Medio la paga Europa. En Alemania, el Ministerio de Economía ha recortado a la mitad su previsión de crecimiento para este año, del +1% al +0,5%, como consecuencia del conflicto. Según explicó la ministra de Economía, Katherina Reiche, está provocando un encarecimiento de la energía y de las materias primas, lo que supone una mayor carga financiera para empresas y hogares. También revisó a la baja sus estimaciones para 2027, reduciendo el crecimiento esperado del +1,3% al +0,9%. En materia de precios, el Gobierno prevé que la inflación se sitúe en torno al +2,7% este año y alcance el +2,8% en 2027. Pese a este escenario, la recuperación económica está siendo impulsada sobre todo por la demanda interna. Con el incremento de los ingresos reales, el consumo privado continúa siendo uno de los pilares de la economía alemana, a pesar de la pérdida de poder adquisitivo derivada del shock energético. En términos reales, se espera que el consumo crezca un 0,4% este año y un 0,5% en 2027. El gasto público –especialmente en infraestructuras y defensa– contribuirá al crecimiento económico, con un aumento estimado del 2%.

En la zona euro, la confianza de los consumidores sigue reflejando el efecto significativo del encarecimiento de la energía, alcanzando niveles no vistos desde diciembre de 2022. En abril, el indicador adelantado elaborado por Eurostat retrocedió hasta -20,6, por debajo del -17,2 estimado y del -16,4 correspondiente a marzo. 

Investing.com: Tesla muestra el crecimiento en IA

En cambio, la guerra no parece afectar a la IA. Thomas Monteiro, analista senior de Investing.com, destaca que Tesla fue el primer gran indicador de esta temporada de resultados en cuanto a la narrativa de inversión en capital (capex) en IA frente al crecimiento, que volverá a dominar el sentimiento del mercado, y lo hizo sorprendentemente bien tanto en el frente de gastos como en el de monetización. Si bien la empresa continúa lidiando con varios desafíos estructurales y macroeconómicos en su negocio principal —lo que debería seguir presionando el crecimiento de los beneficios a lo largo del año—, la verdadera historia aquí fue el flujo de caja. Esto, sin duda, le otorga a Elon Musk y a su equipo significativamente más capacidad —y, lo más importante, tiempo— para volver a competir en la economía de la innovación, que ahora se extiende mucho más allá de los vehículos eléctricos hacia la monetización de servicios impulsados por IA.

En ese sentido, el trimestre ofreció las primeras señales tangibles de que el agresivo ciclo de inversión en IA de la compañía ya podría estar traduciéndose en ingresos reales más rápido de lo esperado. En un mundo donde la demanda de vehículos eléctricos y los créditos regulatorios siguen siendo difíciles de escalar, un giro hacia una base de ingresos más diversificada y centrada en servicios debería ayudar a sostener los márgenes a largo plazo. Además, la combinación de un crecimiento en las suscripciones de FSD y un entorno regulatorio que mejora gradualmente debería seguir respaldando la próxima narrativa de innovación.

Si bien todavía hay numerosos desafíos por delante para Elon Musk y su empresa, estos resultados mejores de lo esperado mantienen viva la posibilidad de que Tesla pueda recuperar su posición en la vanguardia de la economía de la innovación, un lugar que, sin duda, nunca debería haber abandonado. Pero "todavía necesitamos ver que la innovación se traduzca en ofertas escalables y listas para el mercado antes de adoptar una postura más optimista sobre la acción", avisa este experto.

UBS: enfoque diversificado en toda la cadena de valor de la IA

La carrera de la IA sigue acelerándose en los mercados públicos y privados. Desde la actividad de capital riesgo hasta la demanda de chips, las últimas señales apuntan a un impulso continuo en todo el ecosistema. Para los inversores, "creemos que la próxima fase de la inversión en IA recompensará cada vez más la ejecución y la rentabilidad, no solo la exposición al tema. El desequilibrio entre oferta y demanda sigue respaldando precios elevados en el hardware. La adaptación marcará la diferencia entre los beneficiarios tradicionales y los rezagados. El capital privado sigue viendo un largo recorrido para la IA", señalan en UBS.

Mark Haefele, Director de Inversiones (CIO) de UBS Global Wealth Management, añade: “Los desarrollos de esta semana refuerzan que la IA sigue expandiéndose en financiación, hardware y adopción empresarial, incluso mientras el mercado se vuelve más selectivo sobre dónde se generarán los retornos. A medida que se acerca la temporada de resultados, creemos que los inversores deberían observar tres aspectos: la solidez de los negocios principales que respaldan la inversión en IA, cualquier aumento en los planes de gasto de capital y la perspectiva de las direcciones sobre la rentabilidad del capital. Nuestra preferencia sigue siendo un enfoque diversificado a lo largo de la cadena de valor de la IA, en línea con nuestro posicionamiento AI TRIO, equilibrando sólidos fundamentos a largo plazo con riesgos geopolíticos, creciente competencia y presiones sobre el flujo de caja libre”.

KLN refuerza sus soluciones logísticas alternativas a Ormuz

El cierre del Estrecho de Ormuz está provocando una reorganización significativa de las rutas comerciales globales. Esta vía estratégica para el transporte energético y marítimo internacional, conecta Europa, Asia y África, y su interrupción ha obligado a navieras y operadores logísticos a rediseñar rutas, asumir mayores costes operativos y afrontar mayores tiempos de tránsito e incertidumbre. En paralelo, la presión sobre el transporte aéreo y los principales hubs internacionales ha aumentado, generando tensiones en la capacidad disponible y complicando la planificación de inventarios en sectores como automoción, retail, industrial o farmacéutica.

En este contexto, KLN está reforzando su red de soluciones logísticas alternativas con el objetivo de mantener la continuidad de las cadenas de suministro hacia Oriente Medio, especialmente hacia los países del Golfo, en la medida de lo posible. Porque el cierre de Ormuz no representa únicamente una interrupción puntual, sino un factor que acelera una tendencia estructural: la necesidad de cadenas de suministro más flexibles, diversificadas y resilientes frente a cambios geopolíticos. En la actualidad, el transporte marítimo se enfrenta a mayores tiempos de tránsito y menor previsibilidad, mientras que el transporte aéreo opera con una capacidad más ajustada y costes elevados. Este escenario incrementa la complejidad en la planificación logística y afecta directamente a la disponibilidad de productos y a la estabilidad de los flujos comerciales entre Europa y Oriente Medio.

Con presencia en 59 países y más de 18.000 empleados, KLN, integrada en SF Holding, está impulsando un modelo logístico multimodal basado en la combinación de distintos medios de transporte para aumentar la flexibilidad operativa. Air-Truck, la solución diseñada para envíos urgentes, combina transporte aéreo desde Europa hasta Abu Dabi, donde se centraliza la operación logística, con distribución por carretera hacia los distintos países del Golfo. Este sistema permite reducir los tiempos de tránsito entre uno y seis días, siendo especialmente adecuado para mercancías de alto valor o con requisitos de entrega críticos. En Sea-Truck, orientada a envíos en los que el equilibrio entre coste, capacidad y fiabilidad es prioritario, la mercancía se transporta por vía marítima desde puertos del Mediterráneo y continúa por carretera hasta su destino final en el Golfo. El servicio incluye gestión aduanera y coordinación logística integral, con tiempos de tránsito estimados de entre 15 y 20 días y una mayor previsibilidad frente a rutas actualmente afectadas por desvíos y congestión.

Desde KLN señalan que el impacto del cierre del Estrecho de Ormuz refleja una transformación estructural en la logística global: “El sector logístico está entrando en una fase en la que la eficiencia ya no depende únicamente del coste o del tiempo, sino también de la capacidad de adaptación ante disrupciones”.

Eastspring Investments: el foco se traslada a la recuperación posguerra

Vis Nayar, Chief Investment Officer de Eastspring Investments, Ray Farris, Chief Economist, y Viola Wong, Economist, creen que los mercados son optimistas tras la prórroga del alto el fuego el 22 de abril. Porque piensan que los buenos resultados empresariales, junto a los datos sólidos del mercado laboral estadounidense, seguirán soportando una tendencia favorable. 

Respecto a los mercados asiáticos, los expertos de la gestora identifican oportunidades en renta variable por la mayor demanda de infraestructura vinculada a la IA, y en sectores del universo de empresas de China que gozan del apoyo del gobierno o con márgenes resilientes frente a la subida de los precios de la energía. En renta fija, la guerra ha generado oportunidades por la subida brusca de rendimientos de la deuda soberana en algunos países, y por la subida de diferenciales en Crédito de segmentos con menor calificación crediticia que no se justifican por fundamentales. 

Los mercados están desplazando el foco desde Oriente Medio hacia el potencial de una recuperación posguerra de la oferta mundial de energía, más que en escenarios peores. La resiliencia de los beneficios en EEUU también está respaldando a los mercados. Aunque hasta ahora sólo el 10% de las empresas del S&P han presentado resultados del 1T, el 88% ha superado las estimaciones, con beneficios un 10,8% por encima de lo previsto. Estos porcentajes de sorpresas positivas están por encima de las medias en los últimos 5 y 10 años. A nivel macro, la caída de las solicitudes iniciales y continuadas de subsidio por desempleo en EE.UU. a principios de abril, sugiere que la economía estadounidense está creciendo pese a los mayores precios de la energía.

Esta combinación de sólidos beneficios en EEUU y un mercado laboral estadounidense que sigue siendo robusto, refuerza la confianza del mercado en las recientes revisiones al alza de las estimaciones de beneficios en la mayoría de los mercados asiáticos.

Miguel Ángel Valero

La inteligencia artificial (IA) ya no es una promesa. Es una realidad que se está extendiendo con rapidez en el tejido empresarial. En España, el porcentaje de empresas que la utilizan se ha duplicado en apenas tres años, pasando del 13% al 21%, especialmente en sectores como el tecnológico y los servicios.

"Si uno se queda en la superficie, la lectura parece tranquilizadora. Los sectores más expuestos a la IA no han destruido empleo; de hecho, han sido los que más han crecido desde 2019. Durante ese periodo, a mayor exposición, mayor creación de empleo. Pero esa relación se ha ido debilitando con la irrupción de la IA generativa hasta prácticamente desaparecer. La IA ya no impulsa el empleo como antes… pero tampoco lo destruye de forma evidente. Y ahí está el error de interpretación", advierte el analista Pablo Gil en The Trader.

El verdadero cambio no está en el volumen total, sino en su distribución. Cuando se analizan los datos por edades, el patrón es claro: los jóvenes, especialmente los menores de 25 años empiezan a quedarse fuera de las ocupaciones más expuestas a la IA. No porque pierdan empleo, sino porque cada vez acceden menos a él. Las empresas no despiden perfiles juniores. Dejan de contratarlos.

Los trabajadores con experiencia se benefician: son más productivos y aportan más valor en un entorno donde la tecnología amplifica sus capacidades. Pero los jóvenes dependen de ese primer empleo para empezar. Si esas posiciones desaparecen o se reducen, el impacto no es inmediato en los datos, pero sí profundo a nivel estructural. Sin entrada, no hay aprendizaje. Y sin aprendizaje, no hay progresión.

Lo que empieza a confirmarse es que el impacto de la IA no es lineal. Surge del equilibrio entre automatización, reasignación de tareas y crecimiento de las empresas que adoptan la tecnología. El resultado puede parecer neutro, pero esconde cambios importantes. Y uno de los más relevantes es la pérdida de oportunidades en los primeros escalones del mercado laboral.

La inteligencia artificial no está destruyendo empleo de forma masiva, pero está alterando las reglas del juego de forma silenciosa y profunda. El problema ya no es cuántos empleos se crean o se destruyen, sino quién tiene acceso a ellos. Y si no se corrige, el riesgo no es solo económico. Es generacional. Porque un mercado laboral que deja fuera a los más jóvenes no solo reduce su presente… compromete su futuro.

Mythos: la IA que mete miedo

Durante años, los riesgos del sistema financiero eran los de siempre: crédito, liquidez, tipos de interés o crisis de confianza. Pero está emergiendo una amenaza distinta, que no encaja en ninguno de esos bloques tradicionales… y que además está escalando con rapidez.

Los grandes bancos de Wall Street (como JPMorgan, Goldman Sachs, Citigroup o Bank of America) han empezado a probar un modelo de IA desarrollado por Anthropic: Mythos. Lo relevante no es que mejore procesos o automatice tareas. Es que puede detectar vulnerabilidades… y también tiene la capacidad potencial de explotarlas. Entramos en una fase en la que la misma herramienta sirve tanto para defenderse como para atacar. Y eso cambia las reglas del juego.

La Administración de Donald Trump ya ha elevado el nivel de alerta. El Tesoro ha reunido a los grandes bancos para analizar su impacto, en un contexto en el que la carrera tecnológica ha dejado de ser solo una cuestión de eficiencia para convertirse en un problema de seguridad sistémica. Porque el riesgo no es solo lo que hagan los bancos con estas herramientas… sino quién más pueda utilizarlas. Aquí es donde se entiende la magnitud del cambio. Hasta ahora, los ciberataques requerían equipos humanos, tiempo y tenían limitaciones. Con modelos como Mythos, esa barrera desaparece. Se multiplica la velocidad, la escala y la capacidad de encontrar fallos, incluso vulnerabilidades desconocidas (los llamados “zero-days”) que pueden explotarse automáticamente.

El nivel de sofisticación del riesgo está dando un salto. Y no llega en un momento cualquiera. Coincide con un sistema financiero que ya arrastra otras tensiones menos visibles, como el crecimiento del crédito privado o la acumulación de deuda en sectores tecnológicos. No sustituye riesgos, los suma.

Esto explica también el cambio de enfoque de los reguladores. Ya se obligaba a los bancos a cubrir riesgos operativos, incluidos los ciberataques, pero este tipo de amenaza es distinta: es difusa, incierta y ahora, además, automatizada. La seguridad deja de ser estática. Pasa a ser una carrera permanente.

"Estamos ante un cambio de naturaleza similar al que vemos en otros frentes de la economía global. Igual que el control de rutas estratégicas ha puesto en duda principios que dábamos por garantizados, en el ámbito financiero empieza a cuestionarse otro pilar básico: la capacidad de proteger los sistemas", insiste Pablo Gil.

"La IA no solo transforma la productividad o el empleo. Está redefiniendo el concepto de riesgo… y lo hace a una velocidad muy superior a la capacidad de adaptación de las instituciones. Por eso, el problema no es si habrá un ataque. Es que el equilibrio entre defensa y vulnerabilidad ha cambiado de forma estructural. Y cuando eso ocurre, ya no hablamos de un riesgo puntual… sino de un nuevo entorno permanente".

La organización pulpo

En este contexto, Editorial Almuzara, en colaboración de Fundación Abante y Executive Excellence, organizaron un debate entre Santiago Satrústegui, presidente y CEO de Abante Asesores y de EFPA España, y Jonathan Brill, experto en transformación digital y coautor (junto a Stephen Wunker) de La IA y la organización pulpo. En la presentación de la obra editada por Almuzara, dos claros mensajes: el verdadero reto es cómo gestionar el cambio; la IA no está para sustituir al humano sino para mejorar las organizaciones, facilitar la toma de decisiones y, sobre todo, su aplicación efectiva. 

Para Jonathan Brill, "la diferencia entre las empresas que tendrán éxito en el ámbito de la IA y las que no, realmente no tiene nada que ver con la tecnología, sino con cómo trabajamos juntos como equipos, cómo colaboramos como personas, para ser más creativos, más innovadores, para apoyarnos mutuamente y para trabajar con la inteligencia artificial con el fin de que nos ayude a coordinarnos, a crear, a inventar y a conquistar el futuro".

El tradicional modelo de las organizaciones se basa en la idea de una mente central que decide todo. Pero así no es cómo funcionan realmente. Un pulpo tiene una mente descentralizada, tiene un cerebro principal, pero la mayoría de su inteligencia está distribuida en los tentáculos. Cada tentáculo puede actuar de forma independiente. Ésta es la clave: la inteligencia, la creatividad y la toma de decisiones están distribuidas. Diferentes partes exploran cosas distintas, comparten información y toman decisiones de abajo hacia arriba. La innovación ocurre en la base, no en la cima, eso requiere coordinación entre equipos. "Las empresas que triunfen no serán las que mejor usen la tecnología, sino las que mejor gestionen a las personas", insiste este experto.

Para capturar la enorme oportunidad de la IA, el equipo de una organización debe pensar y actuar como un pulpo, ser veloz, flexible e inteligente. Para ello, hay que organizarlo para lograr el máximo impacto de la IA, pero también gestionar la dimensión emocional del cambio impulsado por la IA, que pone patas arriba conceptos tan tradicionales como crecimiento, coordinación y cultura.

Porque la IA redefine lo que las empresas son capaces de hacer, cómo crean valor y cómo compiten. No es una herramienta, sino un multiplicador de capacidades que impregna cada función de la organización. Las empresas que logren integrar la IA de manera efectiva no solo automatizarán tareas; reinventarán sus modelos de negocio, su manera de innovar y la forma en que sus personas toman decisiones. 

La IA es una fuente de conocimientos para acelerar el camino hacia la creación de valor. Las herramientas ya existen, lo que falta es imaginación organizativa: rediseñar roles, incentivos y salvaguardas para que personas y máquinas puedan pensar juntas a gran escala mientras se preservan la autonomía y la creatividad. Cuando se logre, la IA se convertirá en un catalizador que permitirá a las personas (y a las organizaciones) lograr juntos lo que nadie ni siquiera podría intentar por su cuenta. 

Si las organizaciones quieren sobrevivir, deben volverse fluidas como un pulpo, utilizando la IA para distribuir y acelerar la toma de decisiones rutinarias; descompartimentar las funciones y gestión; desarrollar y agudizar los sentidos respecto a los del entorno competitivo y el de las propias empresas. 

Esto se concreta en:

1. 1.-Comenzar con los "puntos de dolor", no con la tecnología: Muchas empresas lanzan decenas de pilotos de IA que nunca se traducen en resultados de negocio. A menudo, el problema es que el piloto no se diseñó para resolver un desafío estratégico, sino para probar un problema técnico concreto. Una empresa obtendrá mucho más valor de sus primeros experimentos con IA si se los plantea como oportunidades para resolver un problema real del negocio.
2. 2.-Hacer menos y esperar más. Las empresas líderes en IA se concentran en menos iniciativas, pero anticipan aproximadamente el doble de retorno sobre la inversión que las que las siguen. Incluir métricas cuantificables en los primeros pilotos puede ayudar a centrarse en aquellos que parezcan más prometedores y generen apoyo ejecutivo.
3. 3.-Fortalecer los fundamento de datos. Los datos que alimentan las aplicaciones de IA deben estar integrados, limpios, y ser accesibles. Si los datos de la empresa están fragmentados en distintos sistemas de mala calidad o difíciles de acceder, escalar la IA en el ámbito empresarial estará siempre fuera del  alcance.
4. 4.-Implementar «Machine Learning Ops» para la gestión del ciclo de vida: Las soluciones de IA puntuales pueden elaborarse artesanalmente; pero docenas, no. Aquí es donde entra en juego MLOps, un conjunto de prácticas y herramientas para gestionar el ciclo de vida del machine learning.
5. 5.-Mantener la seguridad y la fiabilidad. A gran escala, la IA pasa a formar parte de procesos críticos para el negocio, por lo que la infraestructura de ciberseguridad de la empresa debe ser sólida y segura. También hay que incorpora los sistemas de IA a los modelos de amenaza cibernética, ya que la IA introduce nuevos riesgos como el envenenamiento de datos (si alguien introduce de forma maliciosa datos erróneos para reentrenar un modelo) o los inputs de adversario (entradas especialmente diseñadas para engañar a un modelo). Y garantizar controles de acceso adecuados sobre los datos y los modelos: quién puede desplegar cambios, quién puede ver los datos sensibles de entrenamiento, etc.

Miguel Ángel Valero

Más de tres años después del lanzamiento de ChatGPT, el impacto de la inteligencia artificial (IA) en el empleo sigue siendo, en gran medida, invisible en las estadísticas agregadas. Sin embargo, está empezando a manifestarse de forma marginal en determinados segmentos del mercado laboral, especialmente en puestos de nivel inicial dentro de los sectores más vulnerables. En este contexto, España presenta una exposición a la automatización impulsada por la IA ligeramente inferior a la media europea.

En el escenario Special Agent, un 15,2% del contenido de las tareas en la población activa española se encuentra en riesgo, situando al país dentro de un grupo de economías del sur de Europa —junto a Portugal e Italia y, de forma más difusa, Grecia, Bulgaria, Rumanía y Turquía— con niveles de exposición moderados, según el estudio ‘La próxima frontera de la automatización: un mapa de escenarios sobre la exposición laboral a la IA’, elaborado por Coface y el Observatorio de Empleos Amenazados y Emergentes (OEM), con el objetivo de analizar a nivel internacional qué tareas y profesiones están más expuestas a la automatización por IA y anticipar su impacto en el mercado laboral.

Y es que, al ofrecer un análisis único de la exposición a la automatización impulsada por la IA de las tareas que componen las diferentes profesiones, este análisis pone en relieve un cambio en la frontera de la automatización: con la IA, son ahora las tareas cognitivas, complejas y cualificadas las que parecen estar cada vez más en peligro, lo que plantea un riesgo de trastorno en la estructura del empleo.

De esta forma, la posición de España en el mapa global refleja tanto la estructura económica como la del empleo del país, donde sectores como el comercio minorista, el transporte, los servicios de alojamiento y restauración, la construcción y el sector inmobiliario desempeñan un papel más importante que en la media europea. Por el contrario, la industria manufacturera, la información y comunicación, los servicios profesionales y científicos, y el amplio bloque de los servicios públicos tienen una presencia relativamente menor. 

Como consecuencia, el empleo está menos concentrado en ocupaciones corporativas y digitales altamente expuestas —más predominantes en el noroeste de Europa— y más orientado hacia funciones de atención al cliente y administrativas propias de la economía de servicios. En esta configuración, la exposición a la IA se ve impulsada principalmente por profesionales de ventas y atención al cliente, empleados administrativos generales, y puestos empresariales y administrativos, así como determinadas ocupaciones de ingeniería y técnicas aplicadas; mientras que el menor peso de los segmentos corporativos de gama alta y con un uso intensivo de las TIC actúa como factor moderador de la exposición global.

El estudio destaca una ruptura importante con las oleadas de automatización anteriores: la IA no representa una continuación de tecnologías como la robótica o el software, sino que desplaza el foco hacia tareas cognitivas que son complejas y no repetitivas. Su impacto es muy variado: se percibe primero a nivel de tarea, antes de tener un impacto desigual en las profesiones, los grupos profesionales y, más allá de eso, en los sectores en los que se concentran.

En el escenario principal estudiado, relativo al despliegue de la IA basada en agentes, aproximadamente una de cada ocho profesiones a nivel mundial supera el umbral del 30% de tareas automatizables, lo que el estudio identifica como un umbral para una profunda transformación de la profesión, allanando el camino para una redistribución potencialmente significativa del personal, sin que ello signifique necesariamente su desaparición. Las profesiones más expuestas se concentran en campos altamente cognitivos y con un uso intensivo de la información: ingeniería, TI, funciones administrativas, finanzas, derecho y ciertas profesiones creativas y analíticas.

Por el contrario, las ocupaciones menos vulnerables siguen siendo en gran medida manuales o implican interacciones humanas difíciles de estandarizar: la industria manufacturera, la construcción, el mantenimiento, el transporte, la restauración, la limpieza y determinadas actividades de cuidados y asistencia.

El estudio también mide el contenido real del trabajo en riesgo en cada mercado laboral examinado, comparando la proporción de tareas automatizables en cada una de las 923 ocupaciones con su volumen de empleo. Al agruparlas en ocho categorías amplias, identifica los grupos ocupacionales con mayor riesgo.

Las conclusiones son claras: más de una cuarta parte del contenido del trabajo podría automatizarse en los sectores de gestión y administración, profesiones creativas, derecho y finanzas, así como en ingeniería y tecnologías de la información. Por el contrario, los servicios presenciales y las ocupaciones técnicas, artesanales y de producción industrial se mantienen por debajo del umbral del 10 %. Los empleos en el ámbito de los cuidados, la educación, las ventas y, en términos más generales, las profesiones de cara al público ocupan una posición intermedia: algunas de sus tareas están en riesgo, pero su dimensión humana sigue actuando como factor protector.

El estudio destaca que la exposición de los países a la automatización impulsada por la IA varía significativamente, oscilando entre alrededor del 12% del contenido laboral expuesto a la automatización (definido como la proporción de tareas automatizables en relación con el empleo total) en Turquía y casi el 20% en el Reino Unido. Estas diferencias se explican en gran medida por la estructura de las economías, que determina en gran parte la estructura del empleo y, en consecuencia, la proporción de tareas que pueden automatizarse potencialmente.

Las economías más ricas y las más orientadas a los servicios cognitivos parecen, por tanto, ser las más expuestas a la automatización. Además del Reino Unido, los Países Bajos, Irlanda y Luxemburgo presentan una mayor concentración de ocupaciones intensivas en información, mientras que los países en los que el empleo sigue estando más orientado al comercio, los servicios personales, la construcción, el transporte u otras actividades más intensivas físicamente muestran una exposición más moderada. El estudio identifica cinco grupos de países con perfiles similares.

Dado que afecta a profesiones cualificadas y bien remuneradas, la implantación de la IA podría acabar alterando los equilibrios económicos y sociales. Al automatizar algunas de las tareas que se realizan en las profesiones más cualificadas, podría desplazar de manera notable una parte significativa del valor añadido del trabajo hacia el capital. Para los países cuyos sistemas fiscales dependen en gran medida de la tributación directa o indirecta del trabajo, esta evolución plantearía un doble desafío presupuestario, al reducir los ingresos fiscales (cotizaciones a la seguridad social, impuesto sobre la renta, IVA, etc.) y, al mismo tiempo, aumentar el gasto público (seguro de paro, formación).

El estudio también nos invita a considerar de manera más amplia el valor de la educación y las titulaciones que se otorgan actualmente al final de diversos itinerarios educativos. Si algunas de las tareas para las que preparan los estudios de larga duración se vuelven más fácilmente automatizables, el vínculo entre el nivel educativo, la remuneración y la seguridad laboral podría debilitarse. Sin llegar (todavía) a la conclusión de que la educación superior ya no es necesaria, estos hallazgos sugieren que los empleadores podrían dar menos importancia a las titulaciones por sí solas y centrarse, en cambio, en habilidades que sigan siendo complementarias a la IA, como el criterio, la adaptabilidad o la capacidad de supervisar su uso.

El auge de la IA podría dar lugar a nuevas vulnerabilidades geopolíticas, logísticas y operativas debido a la concentración de sus activos más críticos (semiconductores, modelos de lenguaje, centros de datos) en un número limitado de empresas y países que controlan las tecnologías.

Aunque la trayectoria exacta de estas transformaciones sigue siendo incierta, y la transición de la exposición técnica de las tareas a sus efectos netos sobre el empleo no es automática, hay un punto que destaca claramente: la IA no se está implementando en los márgenes del trabajo, sino en una parte de sus funciones cognitivas, no rutinarias y cualificadas, percibidas desde hace tiempo como las más seguras. Dado que estas funciones forman parte de ocupaciones que desempeñan un papel fundamental en la generación de ingresos, valor añadido y recaudación fiscal, parece poco probable que tal transformación pueda tener lugar sin remodelar, en mayor o menor medida, la naturaleza de los puestos de trabajo y los equilibrios que los sustentan.

Claves para gobernar la IA 

Por su parte, Millán Berzosa, autor de Gobernar con lo que viene. Tecnología y liderazgo estratégico para CEOs y consejeros (LID Editorial), comenta que "si hablamos de inteligencia artificial, esta puede llevarnos rápido a muchos lugares, pero difícilmente lo hará en la dirección correcta y al destino deseado sin orden práctico y la guía adecuada de las instancias de decisión. Es por ello que, para gobernar con lo que viene, debemos entender qué tecnologías importan, liderar para propiciar un cambio real y positivo, tener  criterio anticipativo, idear para construir el mejor futuro posible y ampliar nuestra mirada":

• 1. Entender qué tecnologías importan y por qué. Hay que poner orden en todo: desde los agentes, los sistemas multiagente, o los retos de los entornos de pruebas, a las implicaciones para los equipos y la cultura corporativa. Los líderes tienen el reto de conectar la realidad con el valor que tiene la tecnología, y poner el énfasis en tomar decisiones informadas, sin dejarse arrastrar solo por los elementos de novedad.
• 2. Qué cambio queremos liderar. Es momento de aprovechar herramientas con enorme capacidad de procesamiento para aligerar tareas y ganar en eficiencia en términos de tiempo, capacidades y optimización del talento. Pero a la vez, en estos tiempos de aceleración y de estrés por no quedarse atrás, evitar sucumbir al FOMO (Fear of Missing Out, miedo a quedarse fuera) y acabar en una suerte de seguidismo irreflexivo, ante sistemas que muchas veces predicen un conjunto de variables típicas y lo hacen con un resultado que tienen toda la apariencia de ser verosímil, pero que sin buenas riendas pueden tumbar nuestros objetivos por las imprecisiones.
• 3. Qué riesgos deben ser anticipados. Para establecer un marco claro, lo primero es empezar por visualizar qué operaciones y decisiones se están ya produciendo de una manera en la que la clave está en los automatismos. Deberemos observar y brindar la asistencia adecuada a quienes validan los diferentes modelos, con énfasis en si hay trazabilidad clara de todos los procesos, revisiones significativas e, incluso, margen para el sentido común, algo tan humano como necesario.
• 4. Qué sistemas conviene robustecer. Implementar un sistema de inteligencia artificial no debe ser una cuestión de todo o nada, y es importante entender qué sistema, o mejor, qué sistemas, son los más convenientes para nuestra empresa y para nuestros equipos, sin monodependencia en lo posible de un único proveedor y con los niveles de supervisión deseables. La inteligencia artificial puede ayudar en multitud de operaciones, desde apoyo en el filtrado de solicitudes para una posición a reducir tiempo en gestión de grandes cantidades de información, pero es importante entender cómo funciona y tener un cierto conocimiento de las potenciales aristas desde todos los puntos de vista, desde nuestros valores a la propia regulación que resulte de aplicación.
• 5. Qué decisiones requieren una mirada más profunda. En inteligencia artificial se liga al concepto de deep learning o aprendizaje profundo, con sistemas basados en modelos complejos y que, al ser difíciles de interpretar, acaban en lo que popularmente se conoce como caja negra, con el reto de trazabilidad en las variables empleadas. Cada palabra, cada símbolo, cada elemento ligado a conocimiento, es convertido a una unidad digital o token, como ficha que concede acceso o permiso a diferentes tipos de recursos. Los modelos de inteligencia artificial traducen ese lenguaje de unidades de significado, de tokens, gracias a diferentes modelos aplicados y que anticipan qué elemento tiene sentido que venga de seguido, basándose en cómo se aglutinan de manera típica. Desde la base, de lo general a lo particular, los procesos de inteligencia artificial están diseñados para, ante una misma pregunta, generar respuestas diferentes pero plausibles. Para mantener las riendas, conviene remarcar el valor único del criterio humano en las decisiones más sensibles.

Miguel Ángel Valero

El Banco de Inglaterra estudia realizar simulaciones de crisis o pruebas de resistencia, los llamados stress tests en la jerga financiera, para analizar qué ocurriría en la economía británica si la inteligencia artificial (IA) provocara un shock en el empleo y en el tejido empresarial. El banco central anticipar qué pasaría si la adopción masiva de esta tecnología destruye millones de puestos de trabajo, reduce la capacidad de pago de familias y empresas y termina trasladando ese impacto al sistema financiero.

No se trata de ciencia ficción ni de un ejercicio teórico. Es planificación económica. El Banco de Inglaterra quiere entender cómo reaccionaría el conjunto de la economía si se produjera una transformación tecnológica de gran escala. Y el simple hecho de que un banco central esté planteándose estos escenarios dice mucho sobre la magnitud del cambio que algunos economistas creen que se avecina.

El debate se ha intensificado después de que el CEO de Anthropic, Dario Amodei, advirtiera que la inteligencia artificial podría sustituir hasta el 50% de los empleos administrativos de nivel inicial en los próximos cinco años. Puede parecer una previsión extrema, pero empiezan a aparecer señales que alimentan esa preocupación. La empresa tecnológica Block anunció un recorte cercano al 50% de su plantilla citando explícitamente la adopción de inteligencia artificial como uno de los factores clave. Y su fundador, Jack Dorsey, advertía que muchas otras compañías terminarán siguiendo ese mismo camino.

En Reino Unido, la Oficina de Responsabilidad Presupuestaria ha calculado que el desplazamiento tecnológico provocado por la IA podría añadir medio millón de desempleados adicionales sin generar necesariamente más crecimiento económico. Ese escenario implicaría más gasto público, más endeudamiento y tensiones sociales importantes. Por eso el Banco de Inglaterra quiere analizar con calma posibles escenarios extremos: qué pasaría con los préstamos de familias y empresas, cómo se comportarían los mercados financieros o qué impacto macroeconómico tendría una adopción masiva de esta tecnología.

La coyuntura y la situación geopolítica convulsa (como las guerras comerciales por los aranceles, y los conflictos armados por el petróleo, como los ataques de EEUU e Israel a Irán o el asalto de Trump a Venezuela) pueden estar distrayendo la atención de lo que realmente será el gran cambio estructural de las próximas décadas: la inteligencia artificial. El verdadero desafío económico no estará en las tensiones comerciales entre países, sino en la destrucción de empleo y en las transformaciones profundas que esta tecnología puede provocar en el mercado laboral.

El economista jefe del Banco de Inglaterra, Huw Pill, cree que  el escenario más probable no es necesariamente una economía peor. De hecho, es posible que la riqueza agregada aumente gracias a los avances tecnológicos y a la mejora de la productividad. El problema es cómo se distribuirá esa riqueza. La IA podría generar un mundo en el que, en promedio, todos sean más ricos, pero donde las diferencias entre quienes se benefician de la tecnología y quienes quedan desplazados se amplíen considerablemente. Algo que ya ocurrió en otras grandes transformaciones económicas, desde la revolución industrial hasta la globalización.

Por eso algunos gobiernos empiezan a discutir ideas que hasta hace poco parecían casi utópicas: desde programas masivos de reconversión laboral hasta nuevas formas de redistribución fiscal o incluso la posibilidad de implantar una renta básica universal en los sectores más afectados por la automatización. No significa que esas políticas se vayan a aplicar mañana, pero el simple hecho de que estén sobre la mesa demuestra que algunos países están empezando a pensar seriamente en cómo gestionar una transición tecnológica que podría ser muy abrupta.

También las empresas se están moviendo en esa dirección. En la  junta de accionistas de Mapfre se dedicó un apartado destacado a la IA, mencionando expresamente los procesos de reciclaje profesional y apoyo para nuevas tareas (más de 4.500 empleados han recibido formación en IA). "La mejor IA es la que multiplica el valor de las personas, a la vez que hace a la compañía más productiva, eficiente y cercana", aseguraba su presidente, Antonio Huertas. En apenas un año de existencia, el Centro de IA del grupo ha desarrollado más de 150 casos de uso. "Nos hemos comprometido públicamente a que no usaremos la IA para acometer reducciones de plantilla, sino para mejorar las capacidades de nuestros empleados y colaboradores", señala José Manuel Inchausti, vicepresidente 1º del grupo asegurador.

Y aquí aparece una reflexión incómoda. Mientras en algunos países bancos centrales, universidades y gobiernos analizan escenarios de disrupción tecnológica, en España el debate público, salvo algunas excepciones, sigue centrado casi exclusivamente en el corto plazo. La política gira alrededor de conflictos partidistas, cálculos electorales y estrategias para conservar o alcanzar el poder. Sin embargo, apenas se discute sobre los cambios estructurales que podrían afectar de forma profunda al mercado laboral en los próximos años.

Y eso debería preocuparnos. Porque si algo nos enseña la historia económica es que "las revoluciones tecnológicas no esperan a que los países estén preparados. Simplemente ocurren. La revolución industrial hizo desaparecer profesiones enteras y creó otras nuevas. Internet transformó sectores completos y cambió la forma en la que trabajamos, consumimos y nos comunicamos. Y todo apunta a que la inteligencia artificial puede provocar un cambio aún más profundo", advierte el analista Pablo Gil en The Trader.

El verdadero problema, por tanto, no es que la IA vaya a transformar la economía. Eso parece inevitable. El verdadero riesgo es no prepararse para ello. Los países que anticipen el cambio podrán adaptar su sistema educativo, su mercado laboral y sus políticas económicas. Los que no lo hagan simplemente reaccionarán cuando el impacto ya sea inevitable. Y entonces gestionar las consecuencias será mucho más difícil.

"Quizá dentro de unos años miremos atrás y entendamos que el gran debate económico de esta década no eran los aranceles, ni las guerras comerciales, ni las tensiones políticas del momento. Quizá el verdadero cambio que estaba empezando a gestarse era otro mucho más profundo: una transformación radical del trabajo, de la productividad y del propio funcionamiento del sistema económico. La pregunta que deberíamos hacernos no es si ese cambio llegará. La pregunta es si estaremos preparados cuando lo haga", insiste este experto.

Las lecciones del caso Anthropic

La decisión de Donald Trump de ordenar a todas las agencias federales que dejen de utilizar la tecnología de Anthropic no es solo un episodio más en la batalla cultural estadounidense. Es una señal de advertencia para el mercado. El detonante ha sido la negativa de Anthropic a permitir determinados usos de su IA por parte del Pentágono, especialmente en ámbitos como la vigilancia masiva de ciudadanos estadounidenses y el desarrollo de drones autónomos armados. La compañía defendió que esos usos cruzaban una línea ética y tecnológica que no estaba dispuesta a traspasar. La respuesta presidencial fue fulminante: ruptura de contratos, orden de desconexión progresiva y amenaza de designarla como riesgo para la seguridad nacional. Lo verdaderamente relevante no es el choque ideológico. Es el precedente que se crea.

Aquí es donde entra en juego el movimiento de Sam Altman y OpenAI, y es precisamente ahí donde surge la mayor sorpresa del mercado. OpenAI anunció rápidamente un acuerdo para desplegar sus modelos en la red clasificada del Departamento de Defensa, ocupando el espacio que dejaba Anthropic. Hasta ahí, podría parecer simplemente una jugada competitiva. Pero el matiz es clave: Altman afirmó públicamente que OpenAI mantiene exactamente las mismas líneas rojas que defendía Anthropic: no permitir el uso de su tecnología para vigilancia masiva nacional ni para sistemas de armas letales autónomas sin supervisión humana. Entonces, ¿qué cambia?

Si ambas compañías comparten los mismos límites éticos, el desenlace resulta desconcertante. O bien el Gobierno ha aceptado con OpenAI lo que negó a Anthropic (lo que plantearía dudas sobre la coherencia del conflicto) o bien las condiciones reales del acuerdo no son exactamente las mismas. En ambos casos, la sensación que se transmite al mercado es de opacidad y discrecionalidad. Y eso es lo que introduce un nuevo riesgo.

Hasta ahora, el gran debate en torno a la inteligencia artificial era si las inversiones multimillonarias en centros de datos, chips y energía generarían retornos suficientes. Ahora se suma una variable adicional: el alineamiento político como factor determinante para acceder a contratos estratégicos. No hablamos de una regulación clara y previsible. Hablamos de decisiones ejecutivas que pueden alterar de forma drástica el posicionamiento competitivo de una empresa de un día para otro. Si el mensaje implícito al sector es que la relación con el poder puede pesar tanto como la superioridad tecnológica, la prima de riesgo cambia. Porque entonces el valor ya no depende solo de innovación, cuota de mercado o ventajas competitivas, sino también de la estabilidad institucional y de la cercanía al Ejecutivo.

El episodio de Anthropic/OpenAI marca un antes y un después. Durante años hemos analizado a las grandes tecnológicas como si operaran en un entorno casi autónomo, donde el riesgo principal era el ciclo económico o la competencia. Pero cuanto más estratégicas se vuelven (especialmente en defensa y seguridad nacional) más expuestas están al poder político. Y lo más inquietante no es que el Gobierno castigue a una empresa. Lo más inquietante es que otra ocupe su lugar defendiendo públicamente los mismos principios y, aun así, el acuerdo salga adelante. Eso deja una pregunta flotando en el aire: ¿cuál fue realmente la línea roja? ¿La ética declarada… o la relación con el poder?

"Creo que el mercado todavía no ha interiorizado del todo lo que implica este episodio. No estamos hablando de una simple disputa contractual. Estamos hablando de la señal que se envía a todo un sector que concentra una parte enorme del crecimiento esperado para la próxima década. Si las compañías tecnológicas entienden que su acceso a contratos estratégicos puede depender de decisiones políticas cambiantes, ajustarán su comportamiento. Y si los inversores perciben que la seguridad jurídica es menos sólida de lo que pensaban, ajustarán sus valoraciones", explica Pablo Gil.

La inteligencia artificial seguirá avanzando. Las inversiones seguirán llegando. Pero el entorno ya no es el mismo. Cuando el poder ejecutivo demuestra que puede alterar el tablero competitivo en cuestión de horas, la ecuación riesgo-rentabilidad cambia. Y en un momento en el que ya empiezan a surgir dudas sobre el retorno real de las gigantescas inversiones en IA, añadir incertidumbre política a la ecuación puede ser el factor que transforme la euforia en prudencia. Porque al final, lo que más penaliza el mercado no es el riesgo conocido. Es la sensación de que las reglas pueden cambiar en cualquier momento.

La oportunidad de la Artificial General Intelligence

Por otra parte, en el mundo de la inteligencia artificial hay una palabra que se repite constantemente: AGI, o Artificial General Intelligence. En teoría, se refiere a una inteligencia artificial capaz de hacer todo lo que puede hacer un ser humano, en cualquier campo: pensar, razonar, aprender, crear, decidir. Muchos líderes del sector creen que ese momento está cerca. Sam Altman, CEO de OpenAI, ha llegado a sugerir que podríamos verla antes de 2030.Pero no todo el mundo está de acuerdo.

Uno de los grandes referentes históricos del sector, Yann LeCun (considerado uno de los 'padrinos' de la IA), plantea una reflexión muy interesante: quizá estamos persiguiendo el objetivo equivocado. Según LeCun, la idea de una IA artificial completamente generalista puede no ser ni necesaria ni realista. Y propone una alternativa que cambia el enfoque: lo importante no es que una máquina sepa hacerlo todo, sino lo rápido que puede aprender cosas nuevas. A esto lo llama Superhuman Adaptable Intelligence (Inteligencia Adaptable Superhumana). 

La idea es bastante sencilla si la comparamos con cómo funcionan los humanos. Tenemos la capacidad de aprender prácticamente cualquier cosa: tocar un instrumento, programar, cocinar o pilotar un avión. Pero nadie sabe hacerlo todo. Cada persona se especializa en ciertas áreas y aprende nuevas habilidades cuando las necesita. Con la inteligencia artificial podría ocurrir algo parecido.

En lugar de intentar construir un único sistema que lo sepa todo desde el principio, el objetivo sería crear modelos capaces de adaptarse muy rápido a nuevas tareas, aprender con pocos ejemplos y aplicar lo que ya saben a problemas distintos. En otras palabras: no una IA que lo sepa todo, sino una IA que pueda aprender casi cualquier cosa rápidamente.

Mientras tanto, el debate en el sector sigue abierto. Algunos investigadores incluso empiezan a plantear otra pregunta inquietante: si estas máquinas podrían llegar a desarrollar algún tipo de conciencia. Pero quizá la cuestión más importante no es cuándo llegará la AGI, sino algo más práctico. Porque, mientras discutimos sobre el futuro, ya tenemos delante sistemas de inteligencia artificial mucho más potentes de lo que la mayoría de empresas y profesionales saben utilizar. Y ahí es donde probablemente está la verdadera oportunidad de los próximos años.

Miguel Ángel Valero

La producción de productos electrónicos y de tecnologías de la información y de la comunicación (TIC) mantendrá este año los mismos niveles de crecimiento que en 2025, en el entorno del 10,3% y sufrirá un descenso en 2027 (6,5%), según un estudio de Crédito y Caución. Estas sólidas tasas de crecimiento se deben principalmente al auge actual de la inteligencia artificial, tanto por su importancia para las empresas como para las estrategias geopolíticas. 

Todo ello está generando grandes inversiones en este sector. Sin embargo, la imposición de aranceles a los productos electrónicos importados sin exenciones sigue siendo un escenario negativo. Además, un deterioro de las relaciones entre China y EEUU puede afectar negativamente a las cadenas de suministro mundiales de TIC y electrónica.

Por el momento, se espera que las ventas mundiales de semiconductores crezcan un 18,8% este año, tras un 22,8% en 2025, impulsadas por los chips de última generación para centros de datos de inteligencia artificial. 

Europa, sin embargo, se sitúa a la cola del crecimiento de este sector, con unas previsiones para 2026 de 1,3%, frente al 10,3% de la media global. La zona euro está perdiendo competitividad ya que no está especializada en la producción de chips de alta gama utilizados para la IA, ni existe un fuerte auge de la inversión en ello hasta ahora. 

La región sigue centrándose en la fabricación de chips industriales y para la automoción, una estrategia coherente con su estructura económica pero que podría dejar a Europa rezagada en materia de inteligencia artificial, a pesar de los esfuerzos que se están haciendo por parte de las autoridades europeas. La Ley de Chips de la Unión Europea prevé invertir 43.000 millones€ en la producción y la investigación locales de semiconductores, con el objetivo de reducir la dependencia de las importaciones procedentes de Asia y alcanzar una cuota del 20% de la producción mundial de chips para 2030. Sin embargo, las estimaciones actuales sugieren que ese objetivo sea muy difícil de conseguir. 

A largo plazo, el aumento del gasto militar en la región debería contribuir al crecimiento del sector. Este es especialmente el caso de Alemania, donde un cambio en las normas fiscales está proporcionando margen para ampliar el gasto.

Miguel Ángel Valero

La reciente calma en el mercado de crédito se ha visto alterada en las últimas semanas. Las vulnerabilidades en el sector del software, la suspensión de reembolsos en los fondos retail de crédito privado de la gestora estadounidense Blue Owl y la reciente quiebra de Market Financial Solucions en Reino Unido empiezan a generar presión, no solo en los mercados privados, sino también en el crédito cotizado. Este impacto es especialmente visible en los préstamos sindicados negociados en mercado y en la deuda corporativa de menor calidad crediticia (High yield), donde los diferenciales se han ampliado desde los mínimos en 25 puntos básicos (pb) en Europa y 32 pb en Estados Unidos. 

Aun así, los analistas de Banca March consideran que las insolvencias observadas hasta ahora son casos aislados, y los temores relacionados con el software todavía no se reflejan en los fundamentales. De hecho, diversas compañías privadas del sector, como McAfee o Rocket Software, han publicado sus resultados de forma anticipada con el objetivo de tranquilizar a los inversores.

Por otra parte, a nivel agregado, el endeudamiento corporativo no muestra signos de excesos: en EEUU se sitúa en el 73% del PIB —su nivel más bajo en una década— y en la Eurozona alcanza el 104%, cifras comparables a las de 2011.

"Ante el aumento del riesgo de crédito, nos reafirmamos en nuestra preferencia por la deuda de mayor calidad dentro del segmento corporativo cotizado, mientras que canalizamos la parte más arriesgada a través de mercados emergentes. No obstante, consideramos que es prematuro hablar de un contagio generalizado y mantenemos una postura vigilante. Por ello, seguimos confiando en la mejora del ciclo económico y entendemos que los episodios recientes son idiosincráticos y, en general, vinculados a entidades financieras fuera del sistema bancario tradicional, como evidencia el caso en Reino Unido", insisten en Banca March.

The Trader: el riesgo no ha desaparecido, se ha desplazado

El analista Pablo Gil aporta en The Trader otra visión. Durante más de una década, el mercado de crédito ha vivido instalado en una anomalía. Tipos de interés excepcionalmente bajos, liquidez abundante y una presión constante por encontrar rentabilidad llevaron a financiar empresas cada vez más endeudadas y con modelos de negocio poco probados. El crédito fluía con facilidad y el riesgo parecía diluirse. Hoy empezamos a comprobar que no había desaparecido. Solo se había desplazado… y camuflado.

El golpe de realidad llegó cuando First Brands Group se declaró en bancarrota tras años de crecimiento alimentado exclusivamente por deuda. Lo relevante no fue solo el tamaño del agujero, cercano a los 10.000 millones$, sino el perfil de los prestamistas: grandes fondos y entidades de primer nivel que, en muchos casos, desconocían el verdadero estado financiero de la compañía. El aviso fue tan gráfico como inquietante. Como señaló Jamie Dimon, CEO de JPMorgan Chase & Co, “cuando aparece una cucaracha, lo normal es que haya más escondidas”.

El problema es estructural. En 2025 se concedieron más de 1,4 billones$ en deuda a empresas estadounidenses por debajo del grado de inversión. El universo del llamado 'leveraged finance' (bonos basura, préstamos sindicados y crédito privado) supera ya los 4 billones. Muchas de estas compañías no cotizan en Bolsa, lo que reduce drásticamente la transparencia. Además, buena parte del riesgo ya no está en los balances de los bancos, sino en fondos de crédito, planes de pensiones y aseguradoras, empujados ahí por la regulación posterior a 2008. El sistema parece más seguro porque los bancos están mejor capitalizados. Pero el riesgo no ha desaparecido: se ha desplazado hacia zonas menos visibles.

El crecimiento del crédito privado es paradigmático. Ha pasado de unos 500.000 millones$ en 2020 a más de 1,3 billones en apenas cuatro años. Se trata de un mercado poco líquido, con valoraciones que se revisan trimestralmente y que, en muchos casos, dependen del propio prestamista. No existe una referencia diaria de precios como en el mercado de bonos cotizados. Esa estabilidad aparente ha sido uno de sus grandes atractivos. Y también uno de sus mayores engaños.

Hay otro elemento preocupante: la erosión de las protecciones tradicionales para los acreedores. Durante el auge del dinero fácil, muchas compañías (respaldadas por fondos de capital privado) lograron flexibilizar cláusulas que antes permitían a los prestamistas vigilar el deterioro financiero. En los últimos años hemos visto reestructuraciones en las que los acreedores asumían pérdidas significativas mientras los accionistas mantenían el control. Es una señal clara de que la disciplina crediticia se ha debilitado.

Además, la opacidad no solo afecta a los inversores. También inquieta a los reguladores. El número de empresas cotizadas en Estados Unidos se ha reducido a la mitad en dos décadas, mientras miles de compañías han migrado a los mercados privados. El Banco de Inglaterra, el Banco Central Europeo o el Consejo de Estabilidad Financiera han advertido de “lagunas de datos” que dificultan identificar dónde se está acumulando el riesgo. Es un problema serio: no se puede mitigar lo que no se ve. El sistema puede parecer estable… hasta que deja de serlo.

En este contexto entra en juego el factor que acelera todos los riesgos latentes: la inteligencia artificial. La carrera por la IA está reconfigurando sectores enteros. En Bolsa ya hemos visto el impacto: el sector software ha sufrido correcciones relevantes mientras el índice general se mantiene fuerte. Muchos modelos tradicionales, especialmente los vinculados a tareas administrativas o de back office, están perdiendo atractivo a gran velocidad. Las empresas intentan adaptarse incorporando IA a sus productos, pero no siempre es suficiente ni llega a tiempo.

El verdadero foco de vulnerabilidad está en el crédito que financió esas compañías en el pico de valoración tecnológica de 2021 y 2022. Durante esos años, el crédito privado llegó a cubrir entre el 40% y el 70% de las operaciones de compra apalancada en el sector tecnológico. Hoy, una parte relevante de esas carteras está expuesta a negocios que pueden volverse obsoletos más rápido de lo previsto.

Las estimaciones apuntan a que entre un 25% y un 35% de las carteras de crédito privado podrían estar especialmente expuestas a la disrupción provocada por la IA. Algunos escenarios contemplan tasas de impago que podrían acercarse al 6%, e incluso escalar más si la disrupción es agresiva. Y aquí aparece un riesgo adicional que suele pasar desapercibido. Cuando quiebra una empresa industrial, el acreedor puede recuperar parte del dinero vendiendo activos físicos. En el software, los activos son intangibles: código, licencias, talento. Difíciles de valorar y aún más difíciles de liquidar. Las recuperaciones pueden ser mínimas.

Pero la IA no solo tensiona el crédito de baja calidad. También empieza a afectar al mercado de bonos de alta calificación. Los grandes “hyperscalers” tecnológicos están embarcados en una carrera de inversión histórica en centros de datos e infraestructura. Eso implica mayores emisiones de deuda en un mercado donde los diferenciales ya cotizan en niveles históricamente ajustados. Si la expectativa de retorno sobre esas inversiones se recalibra o si el crecimiento no cumple lo prometido, incluso el crédito de mayor calidad podría verse presionado.

Hay además prácticas que pueden retrasar el reconocimiento del problema. El uso creciente de instrumentos como los préstamos con pago en especie (PIK), que permiten diferir el pago de intereses, puede maquillar temporalmente la tensión financiera. Las valoraciones trimestrales, al no reflejar precios de mercado en tiempo real, suavizan la volatilidad. Todo ello contribuye a una sensación de estabilidad que puede ser engañosa.

Y todo esto sucede con una economía estadounidense que todavía crece. Si el ciclo se deteriora, el ajuste puede acelerarse. El riesgo no parece tanto un colapso inmediato al estilo 2008. Es algo más silencioso. Un “slow burn”: pérdidas que tardan en aflorar, valoraciones artificialmente estables y rentabilidades que decepcionan cuando el polvo se asienta.

El crédito privado no es, por definición, un mal activo. Ha cubierto necesidades reales de financiación y ha ofrecido rentabilidades atractivas durante años. Pero en un entorno de disrupción tecnológica profunda, exceso de deuda, protecciones debilitadas y menor transparencia, el margen de error se reduce drásticamente.

La inteligencia artificial no es un ciclo más. Está redefiniendo qué empresas serán relevantes dentro de cinco o diez años. En ese contexto, financiar modelos fácilmente sustituibles puede convertirse en un error muy caro.

"Si hablamos de invertir en Private Equity o en estrategias de crédito asociadas, la diferencia entre hacerlo bien o mal no está en el cupón prometido ni en el relato comercial. Está en la capacidad del gestor para analizar a fondo la viabilidad del negocio subyacente, anticipar cambios tecnológicos y mantener disciplina cuando el mercado se deja llevar por la euforia. Porque en épocas de disrupción, el mayor peligro no siempre está en el balance. Muchas veces está en la obsolescencia del modelo de negocio que ese balance financia", advierte este experto.

El CEO de JPMorgan Chase & Co. asegura que empieza a ver paralelismos en el momento actual con 2005, 2006 y 2007. La misma dinámica que precedió a la crisis financiera: Competencia agresiva, crédito fácil y una carrera por inflar el ingreso neto por intereses (INI). “La marea creciente elevaba todos los barcos y todos ganaban mucho dinero”, ha recordado ante inversores esta semana… Hasta que dejó de hacerlo.

Dimon afirma que JPMorgan no está dispuesto a relajar estándares para maquillar resultados, pero reconoce que ve competidores haciendo “cosas tontas” para generar más margen. Y deja una advertencia clave: el ciclo crediticio siempre termina deteriorándose. La única incógnita es cuándo… y dónde aparece la primera grieta.

El año pasado cayeron Tricolor Holdings y First Brands Group, entonces Dimon utilizó una metáfora clásica en Wall Street sobre las cucarachas. 

En paralelo al riesgo crediticio, varias industrias viven una “operación de susto” vinculada a la inteligencia artificial. “Esta vez podría ser el software por la IA.” Si la IA reduce barreras de entrada y altera modelos de negocio tradicionales, algunas valoraciones (especialmente en tecnología) podrían tensionarse. Y cuando coinciden una competencia financiera intensa, deuda elevada, innovación tecnológica disruptiva y expectativas extremadamente optimistas, la volatilidad suele aumentar.

El mensaje de fondo es claro: No estamos en 2008, pero cuando la competencia se intensifica y el crédito se relaja, la historia suele empezar a rimar. Si Dimon, que sobrevivió a la última gran crisis, advierte… conviene escuchar.

Guía estratégica para integrar la IA en las organizaciones

En un momento en el que muchas empresas hablan de inteligencia artificial, pero pocas saben cómo integrarla estratégicamente, Cómo transformar el enfoque de tu organización hacia la IA con marcos probados de líderes mundiales, de Michael Lewrick, experto en metodologías de innovación y diseño estratégico, y Omar Hatamleh, asesor jefe de IA en la NASA (Deusto),  aporta un marco claro y estructurado.

Propone una guía estratégica para integrar la inteligencia artificial en organizaciones que buscan innovar de forma estructurada y sostenible y convertir la IA en una ventaja competitiva real. Recogen marcos ya aplicados en compañías como Siemens, GE o Microsoft y los traducen en herramientas prácticas para diseñar una hoja de ruta de cambio.

El mensaje central es contundente: la ventaja en IA no depende solo de la tecnología, sino de la capacidad organizativa para adoptarla con coherencia, rapidez y visión de futuro. Una lectura recomendable para directivos, responsables de estrategia e innovación que quieran pasar del entusiasmo a la ejecución estructurada.

DWS: evita los campos de batalla, concéntrate en los cuellos de botella

La inteligencia artificial (IA) está desafiando los modelos de negocio y la capacidad de análisis de los mercados. Las opiniones sobre a quién afectará negativamente y quién se beneficiará cambian casi cada semana. "No vamos a dejar que este nerviosismo creciente nos afecte. Suponemos que la euforia por la IA continuará, dentro de un entorno general positivo para los mercados de renta variable. Pero también creemos que es difícil invertir en una amplia cesta de IA, la selección de valores es obligatoria", afirma Vincenzo Vedda, Chief Investment Officer de DWS.

El buen comienzo del año en los mercados bursátiles oculta el hecho de que bajo la superficie hay turbulencias considerables. Muchas acciones individuales están experimentando fuertes oscilaciones, y algunas caen un 10% o más en un solo día. Los sectores defensivos están superando a las acciones de crecimiento en un grado que no se veía desde períodos como el del COVID, la crisis financiera o la burbuja puntocom. Tras siete semanas, los productos básicos de consumo del S&P 500 han subido más de un 10%, mientras que el sector del software ha caído más de un 20%. El sector de la IA no suele ser lineal. Las supuestas certezas se desvanecen en un abrir y cerrar de ojos, y los ganadores y los perdedores cambian de posición. Los inversores están nerviosos. Aun así, estos movimientos del mercado concuerdan con nuestra convicción de que no estamos viviendo una burbuja de IA, sino un auge de la IA, al que el mercado se enfrenta con “exuberancia racional”.

El contexto económico favorable sigue beneficiando a las acciones, especialmente a las relacionadas con la inteligencia artificial. Esperamos un crecimiento económico sólido y un incremento aún mayor de los beneficios empresariales, con una probable subida de dos dígitos en el beneficio por acción de las empresas estadounidenses en los próximos años. Tanto en EEUU como en Europa, la política fiscal expansiva y las perspectivas de tipos de interés estables o más bajos proporcionan apoyo a los mercados. Consideramos que el riesgo de que los rendimientos de los bonos del Tesoro estadounidense a 10 años se sitúen por encima del 4,5% es muy bajo, lo que supone un importante impulso para las acciones de crecimiento. La temporada de resultados del cuarto trimestre de 2025 mostró que las empresas de IA siguen registrando un fuerte crecimiento de sus beneficios.

El impulso de la IA continuará en 2026. Se espera que los cinco principales 'hyperscalers' aumenten sus inversiones en más de un 50% interanual, superando una vez más las expectativas. Muchos lanzamientos de productos de IA también han superado las expectativas, y un número cada vez mayor de grandes empresas están informando del éxito en la implementación de la IA. La IA ya no es un tema nicho, sino un motor intersectorial de crecimiento de los ingresos y/o reducción de costes. A diferencia de lo que ocurrió durante la era puntocom, vemos casos aislados de sobrevaloración, pero no una burbuja en todo el mercado.  A esto lo llamamos "exuberancia racional", porque no hay signos de exceso de capacidad en el mercado ni de niveles peligrosos de endeudamiento en el sector.  La reciente venta de bonos por valor de 32 000 millones$ de Google, completada en 24 horas, ilustra la facilidad con la que se sigue obteniendo financiación para la IA.

Desde principios de 2026, los mercados han castigado duramente a sectores completos tan pronto como han surgido dudas sobre la resistencia de sus modelos de negocio frente a la disrupción provocada por la inteligencia artificial. Esto incluye a empresas de software, suministro y procesamiento de datos o mercados digitales. Como resultado, las valoraciones del software han caído con una rapidez y severidad inusuales. Seguimos manteniéndonos al margen de este campo de batalla, aunque algunos proveedores específicos de software empresarial esencial para la actividad puedan haberse estabilizado. Seguimos prefiriendo las empresas que operan en áreas de escasez estructural, en particular los fabricantes de semiconductores (asiáticos), especialmente en el ámbito de la memoria, los proveedores de infraestructuras que permiten la IA, como la electrificación, y los productores y distribuidores de energía. Estos cuellos de botella tienen otra ventaja: también ayudan a limitar el riesgo de exceso de capacidad.

A lo largo de la cadena de valor ampliada de la IA, pueden coexistir cuellos de botella y exceso de oferta. Por lo tanto, el bajo rendimiento del mercado no se limita a las empresas directamente amenazadas por la disrupción de la IA, sino que también puede afectar a sectores en los que la oferta crece más rápido que la demanda, lo que puede ocurrir incluso en un contexto de fuerte crecimiento. Dado el ritmo de desarrollo de la IA, la escasez actual puede convertirse rápidamente en un exceso de oferta mañana, lo que puede hacer tropezar incluso a los pioneros.

"Recientemente hemos rebajado la calificación de la renta variable estadounidense y hemos mejorado la de Japón y Europa. Creemos que los nuevos flujos de renta variable ya no serán una vía de sentido único hacia el mercado bursátil estadounidense, dado el temor a la disrupción de la inteligencia artificial, que se espera que limite una mayor expansión múltiple del S&P 500, con gran peso del sector tecnológico. Los inversores globales seguirán mostrando una preferencia creciente por la diversificación de las carteras de renta variable entre las distintas regiones", argumenta.

Desde la perspectiva de los inversores, es probable que el año 2026 esté menos condicionado por factores macroeconómicos y más por los fundamentos de los sectores y las empresas. Cabe esperar períodos de retrocesos y mayor volatilidad, tanto dentro de los sectores como entre ellos, pero esto no socava los argumentos a favor de las inversiones en IA, siempre que se sigan tres principios:

• 1.    Dejar actuar a los ganadores: cuando el crecimiento y la creación de valor son claramente visibles, tiene sentido permitir que el impulso continúe. No creemos que los mercados de valores vayan a empeorar, siempre y cuando se mantenga el ciclo económico actual.
• 2.    Evitar campos de batalla poco claros: mantenerse alejado de los sectores en los que aún no está claro hasta qué punto la IA puede alterar o dejar obsoletos los modelos de negocio existentes.
• 3.    Centrarse en los cuellos de botella: dar prioridad a las áreas de escasez en las que la oferta limitada respalda el poder de fijación de precios y crea una visibilidad más clara de los beneficios.

En la configuración de la cartera, seguimos un enfoque claro en tres partes. Participamos en la innovación tecnológica a través de la renta variable, pero mantenemos deliberadamente una amplia diversificación en lugar de centrarnos únicamente en la inteligencia artificial en sentido estricto. Al mismo tiempo, mejoramos la estabilidad de la cartera mediante la diversificación entre clases de activos y regiones. Este enfoque permite a los inversores beneficiarse del potencial alcista estructural, al tiempo que se mantiene la resistencia ante posibles perturbaciones, que no pueden descartarse dado el actual entorno geopolítico.

UBS: preocupación por ir demasiado rápido

Por su parte, en el UBS CIO Monthly: ¿Demasiado, demasiado rápido?, Mark Haefele, Chief Investment Officer de tUBS Global Wealth Management, analiza las preocupaciones sobre un crecimiento demasiado rápido del Capex en IA, la continua elevada emisión de deuda pública y otros riesgos, así como cómo afrontarlos: "Creemos que los fuertes movimientos de mercado de los últimos meses deberían servir como catalizador para revisar las carteras. Nuestra estrategia consiste en utilizar nuestro marco de análisis de escenarios para rebalancear, diversificar y cubrir riesgo".

"Un gasto en capital mayor de lo previsto y el aumento de la competencia han elevado la incertidumbre en el ámbito de la IA, lo que hace que la selectividad y la diversificación sean aún más importante", señala.

En cuanto a la asignación de activos, afirma: "Calificamos la renta variable como Attractive y nos gustan EEUU, Europa, Japón, China y los mercados emergentes en general. También favorecemos bonos de calidad y el oro".

"La temática de energía y recursos sigue intacta pese a las dudas sobre un pico en el crecimiento del capex en IA. Mantenemos nuestra convicción en la temática de Power and resources y creemos que ofrece oportunidades atractivas para inversores que buscan ampliar su exposición más allá de la tecnología estadounidense”, añade.

"Mantenemos nuestra visión Attractive sobre la renta variable global. Nuestra confianza en una recuperación cíclica se mantiene, impulsada por la reducción de los vientos en contra arancelarios, los recortes de tipos previstos por la Fed y políticas fiscales cada vez más favorables. En este contexto, recomendamos una asignación diversificada por regiones y sectores”, aportan Fabian Deriaz, Strategist, y Ulrike Hoffmann-Burchardi, Chief Investment Officer Americas y Global Head of Equities.

"Calificamos la Eurozona como Attractive en nuestro universo global de activos. Vemos un potencial adicional moderado al alza en la renta variable de la Eurozona, respaldado por 

• 1) una mejora del ciclo económico,
• 2) un entorno estructural más favorable
•  y 3) valoraciones razonables

”, apuntan Matthew Gilman, Strategist, y Rolf Ganter, Head Equities Europe, UBS Global Wealth Management

Renta variable suiza: "Neutral en nuestra estrategia global. La selección de valores y la diversificación siguen siendo clave. En general, preferimos centrarnos en compañías de calidad y líderes en rentabilidad, así como en determinadas mid-caps y valores cíclicos”, señala Stefan R Meyer, Strategist.

Renta variable británica: "Neutral en nuestras preferencias regionales. Favorecemos beneficiarios estructurales y cíclicos en la región. Seguimos prefiriendo los sectores bancario, industrial, IT e inmobiliario como beneficiarios de cambios estructurales globales, una mejora del ciclo y políticas favorables”, resalta Matthew Gilman, Strategist.

Renta variable estadounidense: “Mantenemos una visión Neutral en todos los segmentos por tamaño y estilo”, recalca David Lefkowitz, Head of US Equities.

Renta variable de mercados emergentes: "Attractive en nuestras preferencias globales. Dentro de emergentes, mantenemos nuestras preferencias por tecnología china, China, India, Brasil e Indonesia, y añadimos Malasia a esta lista”, precisan Laura Smith, Analyst, y Alejo Czerwonko, Chief Investment Officer Emerging Markets Americas.

Divisas: “Dado que el EURUSD ha alcanzado nuestro objetivo de 1,2, pasamos tanto el USD como el EUR a Neutral. Mantenemos una visión Attractive sobre AUD, NZD, NOK y CNY, y favorecemos posiciones largas selectivas en divisas de alto rendimiento”, explica Dominic Schnider, Head Global FX & Commodity. "Cambio en previsiones: introducimos estimaciones para marzo de 2027. Preferimos mantener posiciones largas en divisas pro-crecimiento que ofrezcan rendimiento y en aquellas con componente de materias primas. A nivel regional, creemos que las divisas asiáticas presentan la relación riesgo-recompensa más asimétrica, dado su peor comportamiento en 2025", explica.

Materias primas: “El oro y el cobre destacan entre las materias primas individuales. El aumento de precios beneficia estrategias orientadas a rentas y ayuda a diversificar carteras”, remarcan Giovanni Staunovo y Wayne Gordon, Strategists.“Nuestras oportunidades de la semana siguen centradas en el JPY. Favorecemos una posición corta en SGDJPY y, además, vemos atractivo en utilizar el JPY y las divisas escandinavas para estrategias de venta de volatilidad”, añade Dominic Schnider. Sobre el cobre, "orientación hacia precios más altos hasta 2027. Nuestra perspectiva de precios a corto plazo es prudente, pero esperamos que el precio del cobre suba de forma anual y hemos incrementado todas nuestras previsiones en 500$/tonelada métrica (proyectando 15.000$/tonelada a finales de marzo de 2027). En consecuencia, seguimos siendo positivos y sugerimos mantener posiciones largas en cobre”.

Renta fija: “Mantenemos nuestras recomendaciones Attractive en bonos high grade, investment grade y de mercados emergentes, y seguimos Neutral en high yield”, subraya Frederick Mellors, Strategist.

Miguel Ángel Valero

Los resultados de Nvidia han sido positivos. La compañía ha logrado mantener sus márgenes en niveles sólidos –55% de margen neto– y los beneficios continúan mostrando fortaleza –alcanzando los 120.000 millones–, superando las estimaciones del mercado. Aunque es cierto que gran parte de la sorpresa provino de un segmento específico dentro del negocio de centros de datos, las cifras siguen reflejando que la inversión en inteligencia artificial (IA) permanece robusta. 

Sin embargo, el equipo directivo de la empresa no logró entusiasmar a los inversores, ya que las previsiones de crecimiento de ventas para el próximo año se mantuvieron sin cambios respecto al trimestre previo. Y surgen preocupaciones sobre el abastecimiento de chips de memoria –necesario en el proceso de fabricación– que podrían desgastar los márgenes del año que viene. 

Nvidia cierra así un ejercicio fiscal extraordinario, situándose como la segunda empresa que más flujo de caja libre generó en 2025 dentro del S&P 500 —aproximadamente 96.000 millones— solo por detrás de Apple. No obstante, persisten los temores sobre una posible sobreinversión, que no se han disipado pese a los excelentes resultados.

Thomas Monteiro, analista senior en Investing.com, opina que los resultados de Nvidia suponen "un fuerte rechazo a la narrativa de que el crecimiento de la IA hiperescalable podría empezar a desvanecerse en 2027". Y lo explica: "si la preocupación era que las cargas de trabajo de IA pudieran fragmentarse y la competencia pudiera ganar cuota de mercado, la respuesta de Nvidia llegó a través de la integración: silicio, NVLink, redes y sistemas completos que trabajan juntos para ofrecer una plataforma aún más robusta. Ese nivel de integración vertical sigue siendo difícil de replicar y ayuda a mantener una ventaja tecnológica significativa".

"Si observamos un mundo en el que los hiperescaladores siguen realizando enormes inversiones en infraestructura de IA, el margen bruto de aproximadamente el 75% sigue siendo, sin duda, el dato más importante. En un trimestre en el que la competencia y las limitaciones de suministro ocuparon un lugar destacado, Nvidia mantuvo su poder de fijación de precios al tiempo que se expandía. Esto sugiere que la demanda sigue estando limitada por el suministro y no por los precios. El aumento de aproximadamente el 75% en los ingresos de los centros de datos refuerza aún más la idea de que el despliegue de la infraestructura de IA de los hiperescaladores sigue firmemente en modo de expansión. Lo más importante es que las previsiones apuntan a una expansión continua de la capacidad, en lugar de a una digestión. La perspectiva de aproximadamente 78.000 millones$, incluso suponiendo que no haya una contribución incremental de los centros de datos de China, respalda la visibilidad de la demanda sostenida de infraestructura de IA y sugiere que los hiperescaladores y las empresas siguen en modo de despliegue activo de soluciones de IA integradas". remarca.

Por otro lado, y algo eclipsados por Nvidia, también se publicaron los resultados de Salesforce —empresa de software orientado al desarrollo comercial—, en los que se aprecia cierta desaceleración en el crecimiento de ventas de su herramienta principal y un avance más notable en su solución de agente de IA para ventas, incrementando la sospecha de canibalización de ingresos. Las previsiones continúan siendo relativamente optimistas —entre un 10% y un 11 % de incremento en ingresos—, pero no representan cifras especialmente llamativas, ni bastan para disipar las preocupaciones sobre el impacto de la IA en el modelo de negocio de la compañía.

Los resultados de Nvidia y de Salesforce aportan cierto respiro al sector tecnológico, pero siguen sin ser suficientes para impulsar una recuperación rápida. Las dudas difícilmente se disiparán únicamente con buenos datos presentes: el mercado exige más, y la narrativa en torno al supuesto apocalipsis que traerá la IA continúa muy presente.

No obstante, resulta especialmente llamativo que los inversores teman una sobreinversión en capacidad computacional y, a la vez, asuman que la expansión de la IA será tan acelerada como para capturar el valor añadido de sectores completos de la economía. Ambas ideas no encajan y difícilmente pueden coexistir: si las soluciones de IA avanzan con tanta rapidez y logran ganar tanto terreno, la inversión actual estaría justificada. Y, por el contrario, si los resultados son más moderados de lo esperado, los temores sobre una disrupción inmediata tampoco tendrían demasiada base. 

La conclusión es que nos encontramos en una fase compleja que requiere mayor prudencia en la selección de compañías y una diversificación más amplia, y que ésta es la mejor manera de beneficiarse de una ola cuyo destino final todavía es incierto.

UBS: la volatilidad a corto plazo persistirá

Por su parte, el UBS CIO Daily destaca que el rally de las tecnológicas estadounidenses se prolongó, con el Nasdaq subiendo un 1,3% en un contexto de mejora del sentimiento inversor, después de que los últimos lanzamientos de herramientas de IA por parte de Anthropic se interpretaran como una vía para construir alianzas, más que para desplazar negocios existentes: "Esperamos que la volatilidad a corto plazo persista mientras los inversores siguen evaluando los efectos disruptivos de la IA. Subrayamos la importancia de ampliar la exposición a la IA para captar todo el abanico de oportunidades que ofrece esta tecnología:

• Diversificar más allá de la tecnología estadounidense en posiciones con sobre ponderación frente al índice.
• Considerar oportunidades en el sector tecnológico chino.
• Posicionarse en las cadenas de suministro en Asia y Europa.

Mark Haefele, Chief Investment Officer en UBS Global Wealth Management, recomienda "diversificar la exposición a la IA por sectores y geografías a medida que el entorno sigue evolucionando en un contexto de rápido desarrollo».

Banor: oportunidades para el inversor en la desintermediación de la IA

Angelo Meda, gestor de Banor Mistral, fondo de renta variable europea integrado en Banor Sicav, cree que las compañías del sector del software que se están viendo afectadas por la desintermediación provocada por la IA, y que están siendo castigadas en los mercados de una forma que puede ser duradera, pueden ser oportunidades para el inversor, siempre aplicando el enfoque adecuado.

"Un enfoque que consiste en analizar si estas compañías han adaptado sus modelos de negocio de forma rápida al impacto de esta desintermediación provocada por la IA. Y si lo han hecho, tanto transformando sus modelos como conservándolos, sin límites de financiación derivados de cargas de deuda. Si han tenido la flexibilidad financiera suficiente para invertir en la adaptación necesaria de sus estrategias de crecimiento a la transición tecnológica actual", explica. 

Según este experto, los mercados viven una fase parecida a una carrera de biatlón. En la primera fase, las Bolsas suben constantemente, al igual que los esquiadores que suben rampas en la carrera de esquí de fondo al principio del biatlón. Una subida que está impulsada por el crecimiento de los beneficios y por el apoyo fiscal, especialmente en regiones tradicionalmente menos propicias al endeudamiento público, como Europa y Japón. Así, en los últimos 20 años, las Bolsas han subido de forma continuada, con la excepción de algunos episodios como el Covid, el alza de los tipos de interés, o el “Día de la Liberación Arancelaria decretado por Trump en EEUU, porque la tendencia subyacente del crecimiento económico es sólida, acreditada por el PIB de EEUU, cuyo crecimiento en los últimos años ha sido entre +2,2 % y +2,9 %, con escasas fluctuaciones.

Tras una primera fase de práctica de esquí de fondo subiendo cuestas prolongadas, en el biatlón los esquiadores, después, disparan a cinco dianas. Para los mercados, estos 'blancos de tiro' son las empresas potencialmente expuestas al riesgo de desintermediación por la IA, como las compañías de software.

Por ejemplo, un ETF de software en EEUU ha caído desde principios de año más allá del 27%. Angelo Meda explica que en realidad, el mercado ha castigado a cinco “blancos para disparar”, o sectores especialmente afectados por la desintermediación:

• Empresas de Software: la IA puede desarrollar rápidamente líneas de código que antes requerían miles de horas de trabajo.
• Empresas de servicios de TI. Las que ofrecen consultoría para la implementación de soluciones informáticas.
• Gestoras de activos. Los algoritmos podrían llegar a automatizar el trabajo de los asesores financieros.
• Empresas de análisis de datos, como FactSet y la Bolsa de Londres, cuyos servicios podrían ser replicados por la IA a costes significativamente menores.
• Portales verticales de internet, como los sitios de anuncios de coches y viviendas, porque se cree que ChatGPT o Gemini podrían proporcionar directamente a los usuarios las respuestas que buscan.

Al igual que sucede en el biatlón, comenta el gestor de Banor Mistral, la penalización para las empresas que son 'blancos de tiro' preferidos para el mercado, puede ser duradera. Y ello porque en ocasiones, aunque las empresas inviertan en IA, recompren acciones, muestren crecimiento de beneficios o aumenten los dividendos, no es suficiente para que el mercado levante su castigo.

Angelo Meda explica que se está viviendo una transición tecnológica, tal y como sucedió con el boom de internet, el comercio electrónico y la computación en la nube. Y las empresas castigadas por el mercado, pueden serlo durante años. Por ejemplo, fue el caso del diario The New York Times (NYT). La empresa se vio castigada por el boom de internet, que fue sustituyendo los periódicos en papel por diarios online. NYT perdió el 60% de su valor entre 2004 y 2007, años favorables para la Bolsa, pese a que sus beneficios seguían siendo estables.  El mercado estaba dispuesto a pagar cada vez menos por dichos beneficios, y como consecuencia de ello el múltiplo precio/beneficios se redujo de 20x a 10x como nivel más bajo.

La competencia de los diarios online afectó al negocio de muchas editoriales, que quebraron. Sin embargo, las que supieron aprovechar el contenido y la tecnología se recuperaron, que es lo que sucedió con The New York Times, cuya acción pasó de 10$ en 2017 a los 72 actuales.

El gestor de Banor Mistral señala que es necesario que los inversores cambien su visión sobre las compañías de estos sectores, aplicando un nuevo enfoque, que consiste en no comprar para esperar rebotes rápidos en la acción, aunque los directivos de las empresas tranquilicen al mercado o los beneficios se mantengan estables o incluso crezcan. Lo que sugiere es que el inversor analice cada acción y cada sector, poniendo el foco en aspectos como la rapidez con la que puede llegar el impacto de la nueva tecnología a la compañía, el modo en el que las empresas responden a este reto y, sobre todo, si la compañía cuenta con la flexibilidad financiera necesaria para invertir, sin estar limitada por cargas de deuda que puedan reducir su margen de maniobra.

En la fase de transición tecnológica actual y su reflejo en los mercados, en la que se penalizan determinadas acciones aunque ello no se justifique por sus beneficios, es necesario mantener la cabeza fría, y evitar lanzarse precipitadamente a comprar dichas acciones, aunque hayan caído -10 % o -20 %. El mercado puede comportarse de modo irracional un largo tiempo, pero si una empresa no tiene restricciones financieras, esto significa que está aprovechando las oportunidades que surgen, y que ha logrado superar el impacto disruptivo de las nuevas tecnologías. 

Ya sea con su estrategia actual o bien transformándola, si la empresa logra adaptase al nuevo entorno, el mercado le recompensará con una medalla “que puede valer más que la de oro”, concluye Angelo Meda.

Trump elevará los aranceles al 15% pero mantendrá los acuerdos

Mientras tanto, EEUU pretende elevar el arancel global del 10% al 15% y, al mismo tiempo, preservar la continuidad con los países que firmaron acuerdos comerciales y reestablecer los gravámenes sobre China –gran beneficiada por la anulación los aranceles IEEPA por el Tribunal Supremo– a los niveles anteriores al fallo. 

El representante comercial de EEUU, Jamieson Greer, explica que la aplicación del nuevo mecanismo tras la invalidación judicial de los aranceles recíprocos no supondrá un aumento acumulado de la carga arancelaria para aquellos socios con los que ya existen pactos comerciales. Admite que podrían pasar “un par de meses” antes de que la Administración restablezca por completo el régimen arancelario de forma compatible con los acuerdos vigentes. 

Trump ha recurrido a la Sección 122 de la Ley de Comercio, que le permite aplicar el nuevo gravamen durante un máximo de 150 días sin aprobación del Congreso. Durante ese periodo, la Administración abrirá nuevas investigaciones que permitirían sustituir el gravamen global por aranceles permanentes dirigidos a países o industrias específicas. 

En paralelo, Greer señaló que EE UU pretende mantener los aranceles a los bienes chinos en un rango entre el 35% y el 50%. China soportaba una tasa del 47% y, con el actual 10% global, se encuentra en un 30%: “Esperamos que ese nivel se mantenga. No tenemos intención de escalar más allá de eso”. Está previsto que Trump se reúna con Xi Jinping en China a finales de marzo para negociar una extensión de la tregua arancelaria entre ambos países. 

Irán: sanciones sin romper las negociaciones

Por otro lado, EEUU ha impuesto nuevas sanciones contra más de 30 individuos y entidades vinculadas a Irán, alegando que facilitan la venta ilegal de petróleo y el comercio de armas del régimen de los ayatolás. Según el Departamento del Tesoro, las medidas afectan a actores repartidos por distintos países de Oriente Medio —incluidos Irán, Turquía y los Emiratos Árabes Unidos— que, según Washington, contribuyen a sostener las redes financieras y logísticas de Teherán. 

Pese al nuevo paquete de sanciones, las negociaciones entre Estados Unidos e Irán siguen abiertas, y la próxima ronda de negociaciones está prevista para hoy jueves en Ginebra, en un intento de reconducir las conversaciones sobre el programa nuclear iraní.

Miguel Ángel Valero

Nvidia, actualmente la compañía más valiosa del mundo por capitalización bursátil, lanza, en plena fase de desconfianza inversora sobre la inteligencia artificial (IA), un rotundo mensaje al mercado: ha adquirido Illumex a la gestora de inversiones alternativas Cardumen Capital.

Illumex ha desarrollado un catálogo de datos autónomo basado en analítica avanzada e inteligencia artificial que permite a las compañías optimizar sus recursos de datos, prevenir duplicidades y mejorar significativamente su productividad. Su solución reduce la dependencia de procesos manuales y facilita que los usuarios de negocio accedan de forma ágil y estructurada al análisis de datos.

Cardumen Capital realizó su inversión en 2021, posicionándose como uno delos primeros inversos de la compañía y acompañando activamente su desarrollo estratégico hasta el proceso de venta.

Nvidia, fundada en 1993, es hoy el principal motor de la economía global de inteligencia artificial. Tras revolucionar la informática con la invención de la GPU en 1999, lidera el sector de la computación acelerada. Con una capitalización de mercado que supera los 4,5 billones$, su arquitectura de chips y la plataforma CUDA, utilizada por más de cinco millones de desarrolladores en todo el mundo, se han convertido en la infraestructura estándar para el entrenamiento y despliegue de los modelos de IA más avanzados.

Mientras, todo el mercado espera los resultados de Nvidia correspondientes al último trimestre de su año fiscal.  El consenso espera que los ingresos del segmento de data centers alcancen los 60.000 millones$ en el trimestre y que la compañía cierre el ejercicio con unas ventas de 213.000 millones, lo que supondría un incremento del 63% respecto al año anterior. Y  que el beneficio anual superará claramente la barrera de los 100.000 millones –en torno a 114.000 millones– lo que representaría un avance del 57%.

Tampoco se anticipan retrocesos en los márgenes, ya que la transición entre las arquitecturas Blackwell y Rubin se plantea como un proceso más gradual que en la generación anterior. Esta mayor estabilidad debería contribuir a reducir la volatilidad en la facturación.

Otro aspecto relevante serán las previsiones de demanda de sus principales clientes, especialmente Alphabet —que está impulsando el desarrollo de sus propios procesadores— y Meta, que recientemente anunció adquisiciones a otros proveedores como la propia Alphabet y AMD. Los cinco grandes hiperescaladores representan cerca del 40% de los ingresos de Nvidia.

Además, persiste la oportunidad en China, un mercado actualmente estancado pero que podría dar sorpresas positivas ante una mayor flexibilización regulatoria en relación con los chips de generaciones previas.

En este contexto, las expectativas para el sector tecnológico siguen siendo muy exigentes; cualquier desviación, aunque sea temporal, podría generar movimientos significativos que se extiendan al conjunto del mercado.

Por otro lado, las narrativas del sector cambian casi a diario. Lo que se percibía como una amenaza ahora parece convertirse en un apoyo para el software. Anthropic  mostró cómo integrar en su nueva aplicación Cowork a plataformas como Salesforce, DocuSign o LegalZoom. Este enfoque colaborativo dio soporte al comportamiento del segmento de software en Bolsa, con un avance del +1,1% a nivel global. 

Miguel Ángel Valero

¿Qué tipo de empresa vale en Bolsa más que los mayores gigantes farmacéuticos juntos, invierte cientos de millones en el sector sanitario y, sin embargo, no quiere ser considerada explícitamente una compañía del ámbito de la salud? La respuesta: Nvidia. Silenciosamente se ha convertido en un actor importante en el sector sanitario. Conocida principalmente como líder en la fabricación de chips de alto rendimiento, Nvidia ha surgido como un proveedor tecnológico clave para aplicaciones de IA en el sector sanitario.  

Este cambio se está volviendo cada vez más visible. Recientemente, Nvidia se asoció con el gigante farmacéutico estadounidense Eli Lilly para invertir 1.000 millones$ en un nuevo laboratorio de investigación en California. El laboratorio se centrará en entrenar sistemas de IA para aplicaciones en el sector biotecnológico, consolidando aún más el papel de Nvidia en la revolución del sector sanitario a través de la IA.

Esto demuestra que la IA no solo se ha establecido firmemente en el sector sanitario, sino que la industria también está a la vanguardia en la aplicación de esta tecnología del futuro. En EEUU, por ejemplo, el número de aplicaciones de IA en el sector sanitario está creciendo a un ritmo tres veces mayor que el de la economía en general. Esta rápida adopción subraya, en nuestra opinión, el potencial de la IA para revolucionar la prestación y gestión de la atención sanitaria.  

Desde una perspectiva de sostenibilidad, las oportunidades que ofrece la tecnología para abordar un problema urgente asociado con los desarrollos demográficos, particularmente en los países industrializados, son evidentes. "Estamos convencidos de que innovaciones como la IA serán cruciales para contrarrestar la inminente explosión de los costos sanitarios", señala un análisis de Swisscanto.

El vínculo entre el aumento de la longevidad y el incremento de los costos sanitarios es innegable. Actualmente, los gastos sanitarios en los países de la OCDE representan entre el 8% y el 18% del PIB. Con los baby boomers más ancianos entrando ahora en sus 80 años, se espera que estos costos sigan aumentando. Al mismo tiempo, la disminución de las tasas de natalidad y la inmigración insuficiente están llevando a una reducción de la fuerza laboral, lo que agrava el desafío de financiar los sistemas de salud. 

A medida que las personas envejecen, aumenta la prevalencia de enfermedades crónicas y condiciones relacionadas con la edad, lo que impulsa aún más los costos sanitarios. Paradójicamente, los avances en la atención médica han extendido la esperanza de vida, pero la duración de la vida saludable – el período de vida en buena salud – no ha seguido el mismo ritmo. Esta brecha subraya la necesidad urgente de soluciones innovadoras para mejorar la eficiencia y la asequibilidad de la atención sanitaria.  

La necesidad de actuar es clara, y muchos expertos ven en la IA una herramienta crucial para abordar los desafíos económicos y sociales que plantean los crecientes costos sanitarios. El norteamericano Paragon Health Institute destacó en un estudio, ya en julio de 2024, el potencial de la IA para reducir significativamente los gastos sanitarios. Según las estimaciones del gobierno de EEUU, los costos sanitarios podrían representar el 20,3% del PIB para 2033, subrayando la urgencia de aprovechar la IA para mitigar esta tendencia.

Si bien la IA aún no es una "solución mágica" definitiva para la crisis de los costos sanitarios, sus aplicaciones prácticas muestran un inmenso potencial para generar ganancias de eficiencia. Desde una perspectiva de inversión, estos avances son particularmente emocionantes. Como parte de la estrategia de inversión Swisscanto Healthy Longevity, la eficiencia sanitaria ha sido identificada como un área clave de enfoque, con la IA sirviendo como un motor central de posibles retornos futuros.    El enfoque está en las siguientes áreas de aplicación: 

• Detección temprana de enfermedades: Los algoritmos de IA pueden mejorar significativamente el análisis de datos de imágenes médicas de fuentes como ecografías, resonancias magnéticas o tomografías computarizadas. La IA detecta en promedio el 95% de todos los casos de cáncer de mama al evaluar mamografías. En contraste, los radiólogos humanos alcanzan una tasa del 88%. 
• Investigación y desarrollo de medicamentos: La IA ya está logrando resultados notables en el análisis de grandes conjuntos de datos para identificar posibles principios activos: las moléculas identificadas con IA tienen una tasa de éxito del 80-90% en estudios en etapas iniciales, en comparación con un promedio histórico del 40-65%. 
• Diseño de ensayos clínicos: La IA recopila datos históricos y en tiempo real para diseñar ensayos clínicos más inteligentes. Según la empresa IQVIA, esto ha permitido reducir a la mitad la duración de algunos ensayos, de un promedio de seis a siete años a solo dos a cuatro años. 
• Documentación regulatoria: Al presentar documentación de medicamentos para la aprobación regulatoria – según la empresa farmacéutica Roche, se requieren en promedio 1 millón de páginas para la Administración de Alimentos y Medicamentos de los Estados Unidos (FDA) – la IA puede ahorrar tiempo y reducir errores. 
• Uso de robots en el cuidado: Los robots con soporte de IA y otras ayudas técnicas pueden ayudar a las personas mayores a mantener su independencia durante más tiempo. Esto podría, al menos, mitigar las consecuencias adicionales del cambio demográfico: según la OMS, es probable que haya una escasez global de 13 millones de trabajadores de cuidado para 2030. 

Infojobs: el 63% de los profesionales usa herramientas de IA

El IV Informe sobre Inteligencia Artificial, elaborado por Infojobs, muestra que el 63% de los profesionales utiliza herramientas de IA en su trabajo en 2026, frente al 52% en 2025 y el 50% en 2024. “La inteligencia artificial ha pasado de ser una tecnología emergente a integrarse progresivamente en los procesos de trabajo habituales. Más allá del incremento en su utilización, los datos reflejan una mayor identificación y conciencia de uso de esta herramienta por parte de los profesionales, lo que apunta a una adopción cada vez más consolidada en el entorno laboral y a un cambio de paradigma”, subraya Mónica Pérez, directora de Comunicación y Estudios de InfoJobs.

El porcentaje de profesionales que afirma no conocer herramientas de IA desciende del 48% en 2025 al 28% en 2026, lo que supone una reducción de 20 puntos en un año. Al mismo tiempo, tanto los que declaran un uso habitual como ocasional crecen en 5 puntos respecto a la consulta anterior, y sube en 7 entre quienes reconocen un uso muy ocasional. Todo ello consolida una tendencia de mayor exposición y contacto con este tipo de soluciones en el entorno laboral.

Por segmentos de edad, el uso declarado es más elevado entre los menores de 35 años, donde alcanza el 63%, frente al 47% entre quienes superan esa edad. Esta brecha generacional refleja una mayor integración entre los perfiles más jóvenes, aunque el crecimiento del uso se observa en ambos grupos.

Entre quienes utilizan herramientas de IA, el chatbot o las herramientas de procesamiento de lenguaje natural, como ChatGPT, se sitúan como la principal solución utilizada, con un 52% en 2026, frente al 44% en 2025 y el 37% en 2024. La traducción automática desciende del 58% en 2025 al 51% en 2026, mientras que los asistentes de voz pasan del 24% al 20%. Por su parte, las herramientas vinculadas al diseño alcanzan el 17% y las relacionadas con desarrollo y programación el 16%.

En 2026, el 51% de los profesionales se clasifica como usuario activo, es decir, declara utilizar IA y efectivamente la utiliza, frente al 34% en 2025. Este avance consolida un cambio significativo en el perfil de adopción, ya que el usuario activo pasa a convertirse en el grupo mayoritario. En paralelo, el porcentaje de usuario pasivo, que utiliza herramientas, pero no las identifica inicialmente como inteligencia artificial, se reduce del 18% al 12%, mientras que el no usuario pasa del 48% al 37%, lo que refleja una disminución progresiva del desconocimiento o la desconexión respecto a estas tecnologías.

Esta evolución sugiere una transición desde un uso más instrumental o poco consciente hacia una integración más estructurada y reconocida de la IA en los procesos de trabajo habituales. El usuario activo entre alcanza el 61% entre quienes teletrabajan, así como entre quienes perciben ingresos superiores a 2.000 euros mensuales. En conjunto, los datos apuntan a que la adopción más intensiva de estas herramientas se concentra en entornos con mayor exposición a dinámicas digitales y tecnológicas, aunque el crecimiento del usuario activo se observa de forma transversal en el conjunto de la población ocupada.

El 39% de los profesionales considera que se producirán algunos despidos, aunque la IA no sustituirá al trabajo especializado, porcentaje superior al 30% registrado en 2025. Por su parte, el 23% cree que habrá un alto índice de despidos y sustitución de gran parte del trabajo humano, mientras que otro 23% considera que la fuerza laboral no es fácilmente sustituible. El 15% afirma no tener una opinión formada al respecto. 

La percepción varía en función del grado de exposición a estas tecnologías. Entre los usuarios de IA, el 46% considera más probable el escenario de despidos esporádicos frente al 26% entre los no usuarios, que muestran una mayor dispersión en sus respuestas. Esta diferencia sugiere que quienes ya utilizan estas herramientas tienden a anticipar transformaciones en determinadas tareas o funciones, aunque sin prever una sustitución generalizada del empleo.

Lucanet: la IA ofrece mayor visión estratégica y decisiones más rápidas

Según una investigación de Lucanet, proveedor mundial de soluciones de software para la dirección financiera (CFO) de las empresas, la adopción de la IA ofrece una mayor visión estratégica y la capacidad de tomar decisiones más rápidas; una mejora en la automatización y eficiencia; y nuevas oportunidades de crecimiento y escalabilidad.

En la economía de la IA las expectativas sobre el rol del director financiero y de la oficina del CFO han aumentado. Si antes se asociaba al financiero con las hojas de cálculo para el mero control de costes y presentación de gráficas, hoy los avances de la inteligencia artificial convierten al CFO en una pieza clave de la estrategia corporativa y la toma de decisiones.

Precisamente, para el 32 % de los CFO, una de las principales barreras hacia ese cambio de rol es la falta de automatización. El 43% sigue citando "el exceso de trabajo manual" como uno de sus principales retos. De ahí que el 74% tenga previsto invertir en gestión e integración de datos, y el 54% de los que tienen proyectos previstos los llevarán a cabo en los próximos 12 meses.

“Los CFO que adoptan la IA con estructura, gobernanza y un propósito hacen algo más que ganar en eficiencia: sientan las bases de una función financiera más rápida, más inteligente y mejor equipada para el futuro. Ello requiere una base de datos sólida, una responsabilidad clara, la integración con los sistemas existentes y el compromiso de desarrollar las habilidades de las personas que se ocultan tras esos números”, explica César Serrano, Senior Solution Engineer de Lucanet.

La digitalización de las organizaciones y la integración de datos permite a los CFO eliminar tareas manuales repetitivas y tener una visión integral de toda la organización en tiempo real con una función más estratégica. Por eso, el 68% de los CFO no cree que la IA vaya a reemplazar sus funciones y la ven más como un aliado.

El análisis de Lucanet recomienda a los CFO fijar cinco prioridades esenciales:

• Establecer una fuente única de verdad. Los equipos de finanzas siguen dedicando demasiado tiempo a agregar libros de trabajo, rastrear conflictos de versiones y reparar fórmulas defectuosas. Un proceso de datos unificado que reúne diferentes datos en un único centro elimina los procesos manuales propensos a errores y devuelve a los controladores las horas que ahora dedican a recopilar y corregir datos. 
• Integrar su gestión financiera. A medida que aumentan sus responsabilidades, los directores de finanzas necesitan una visión empresarial más clara. Pero, con demasiada frecuencia, la información clave sigue estando dispersa entre diferentes sistemas y equipos. Una gestión financiera integrada significa conectar las diferentes áreas de la organización para facilitar la toma de decisiones, evitar duplicidades y responder más rápidamente a los cambios.
• Utilizar la IA para centrarse en lo que realmente importa. Los sistemas modernos pueden adaptarse automáticamente, lo que ayuda a los CFO a ahorrarse tareas repetitivas. La planificación y la previsión asistidas por IA reducen el tiempo dedicado al tratamiento de datos y liberan capacidad para lo realmente importante: interpretar los resultados, identificar tendencias y recomendar una dirección financiera a largo plazo.
• Gestionar el riesgo y el cumplimiento normativo sin ralentizar los procesos. La mayor complejidad normativa y riesgos de ciberseguridad demandan una tecnología que refuerce la gobernanza financiera sin ralentizar el negocio. Los flujos de trabajo automatizados, la supervisión de riesgos integrada y la transparencia para auditorías son esenciales para evitar obstáculos y generar confianza ante las juntas de administración y los reguladores.
• Unificar las finanzas de forma ágil. Los paneles compartidos, los datos centralizados y los flujos de trabajo optimizados garantizan la coherencia. Las finanzas ya no pueden operar de forma aislada. La planificación continua permite a los CFO ajustar el rumbo con mayor frecuencia, sin esperar a las revisiones trimestrales, y favorece una toma de decisiones más informada en toda la empresa, al vincular los datos financieros y operativos en tiempo real. 

Game Strategies enseña a usar bien la IA

La inteligencia artificial generativa se ha colado en el trabajo cotidiano mucho más rápido de lo que las empresas han podido regularla. Según la Guía del Mercado Laboral 2025 de Hays, el 52% de los profesionales en España ya utiliza herramientas de IA generativa en su día a día, frente al 34% del año anterior. Y el 51% de las compañías ya fomenta activamente su uso.

El crecimiento es tan acelerado que la conversación ya no es “si se usa”, sino cómo se usa. El gran problema es que, en esa adopción masiva, muchos profesionales no son plenamente conscientes del valor, y del riesgo, de lo que comparten con estas herramientas: textos de propuestas, incidencias internas, información comercial, datos de clientes, fragmentos de contratos, procesos, código, credenciales o documentación sensible. 

“La IA se está usando muchísimo, pero la conciencia sobre el dato no crece al mismo ritmo. El riesgo no es la herramienta, sino elhábito de copiar y pegar información interna sin pensar qué pasa con ese contenido después”, comenta Ibrahim Jabary, CEO de Game Strategies, empresa española de aprendizaje corporativo a través de videojuegos y simuladores.

Innowear es un serious game que sensibiliza sobre el uso de la IA en el trabajo. La historia sitúa al jugador en el equipo de Marketing de una empresa textil que utiliza herramientas de IA para impulsar su creatividad y lograr una colaboración estratégica. El curso incluye lecciones prácticas, simulaciones interactivas con feedback, y mecánicas de progreso como rankings y badges, con una duración flexible de 45 a 60 minutos. El juego trabaja un punto clave para las empresas: la intervención humana, el criterio y los principios éticos del uso responsable (precisamente lo que marca la diferencia entre productividad y riesgo cuando entran en juego datos sensibles.

La otra experiencia formativa es Technocity, que se centra en la IA Act europea y en las implicaciones corporativas de la IA. Ayuda a que los profesionales entiendan por qué el “copiar/pegar” información interna en una IA no es un detalle operativo, sino un asunto de gobernanza, cumplimiento y cultura del dato.

“Innowear enseña a usar la IA con criterio en tareas reales. En cambio, Technocity ayuda a entender el marco y por qué la empresa necesita reglas claras. Juntos convierten ‘la IA’ en competencia, y el ‘dato’ en responsabilidad compartida”, enfatiza Jabary.

“La pregunta no es si tu empresa usa IA. La pregunta es si tu empresa sabe usarla sin regalar datos. La concienciación es el primer cinturón de seguridad”, concluye el directivo.

Miguel Ángel Valero

En EEUU, señales de reactivación de la inversión en el tramo final del año pasado. Los pedidos a fábrica retrocedieron un -0,7% mensual, pero este descenso se explicó por la caída de los bienes de transporte, dado que si se excluyen éstos los pedidos de bienes duraderos crecieron un 0,4% mensual, registrando así una aceleración frente al +0,1% previo. Destaca el crecimiento de los pedidos de ordenadores y electrónica (+3%). También se publicó el dato final de los pedidos de bienes duraderos que una vez más retirando los pedidos de aviones y de defensa (los componentes más volátiles) muestran que la tendencia es positiva y crecieron en diciembre un 0,8% mensual, revisándose al alza el dato previo que apuntaba a un crecimiento del +0,6% mensual.

Los recientes datos macroeconómicos indican que la economía estadounidense está acelerándose. Los indicadores de los segmentos más cíclicos continúan apuntando a un repunte del sector industrial, después de varios trimestres de contracción. Todo ello, unido a unas cifras de inflación moderadas, nos mantiene en un entorno casi ideal. 

Sin embargo, pese a estas buenas noticias, las Bolsas estadounidenses en su conjunto no parecen reaccionar de forma igualmente positiva. Desde comienzos de año han surgido tres focos de incertidumbre. El primero, la destrucción creativa, en este caso empieza a tener nombre propio: Anthropic. El lanzamiento de una aplicación que alerta de las debilidades en ciberseguridad en el código se suma a que, tras conocerse una aplicación desarrollada por la misma empresa que ayuda a la transformación del arcaico lenguaje de programación Cobol, en el que IBM es un consultor de relevancia. Ambos efetos provocaron un castigo al gigante tecnológico, adelantando la pérdida de una línea de negocio. La venta indiscriminada continúa y la incertidumbre se ha extendido a todo el índice.   

El segundo elemento de incertidumbre es el laberinto arancelario. La anulación de los aranceles ha provocado que gran parte de la arquitectura legal que los sostenía quede en entredicho. Como medida provisional, Trump recurrirá a la sección 122, que le permitiría imponer aranceles globales de hasta un 15%, aunque protagoniza un nuevo TACO: del 10% inicial ha pasado a anunciar el 15% para recular y hablar de nuevo de un 10%. No obstante, éstos solo podrían mantenerse durante 150 días sin la aprobación del Congreso. En esta ocasión, la cercanía de las elecciones legislativas de mitad de mandato complica dicha extensión. La herramienta legal más contundente —imponer tarifas por producto o por país— exige investigaciones formales previas. Es posible que la estrategia pase por ganar tiempo y acelerar esos procesos, pero también puede hacerse una lectura positiva: supondría dejar atrás la fase más agresiva del ciclo arancelario.

En medio de este lío, la Unión Europea ha decidido aplazar la ratificación del acuerdo comercial alcanzado con EEUU. En julio de 2025, ambas partes cerraron un pacto destinado a estabilizar la relación comercial, que incluía la fijación de un techo arancelario del 15% para la mayoría de los productos europeos importados por EE. UU. Además, el acuerdo contemplaba que determinados bienes quedaban exentos de gravámenes —como aeronaves, piezas de avión o fármacos genéricos—. Aunque el acuerdo ya estaba firmado políticamente, aún requiere de la ratificación del Parlamento Europeo, paso necesario para convertirlo en legislación aplicable a la Unión Europea. 

Sin embargo, tras la reciente decisión del Gobierno estadounidense de introducir el nuevo arancel global, la vigencia del pacto ha quedado en entredicho, dado que la Casa Blanca no ha confirmado si mantiene las condiciones acordadas con el bloque comunitario. En caso contrario, aumentarían los gravámenes sobre los bienes exentos y los automóviles podrían pasar del 15% acordado al 25%. Ante esta incertidumbre, los eurodiputados han optado por posponer una semana la votación, a la espera de que EE.UU aclare su posición. Con esa información, decidirán si congelan el proceso o si continúan adelante con la aprobación del acuerdo en el pleno previsto para marzo.

El tercer frente de incertidumbre son las tensiones en Irán, que persisten. La acumulación de tropas genera inquietud y está por conocerse si las amenazas lograrán el objetivo de forzar un acuerdo. El Pentágono, no obstante, advierte del coste material de un conflicto prolongado.

Los analistas de Banca March dan "mayor peso al sólido trasfondo económico. La economía estadounidense continúa expandiéndose y los datos recientes ratifican la fortaleza del actual ciclo. Con esto en mente, consideramos que el riesgo arancelario está acotado, esperamos que el conflicto con Irán sea limitado –como en episodios anteriores– y, frente a la disrupción tecnológica, creemos que la respuesta pasa por refinar la selección de compañías, aprovechar oportunidades y apoyarse en el segmento de infraestructuras". 

Lombard Odier: preferencia por la renta variable de emergentes

Por su parte, el Informe Mensual de Estrategia de Inversión correspondiente a marzo de 2026, elaborado por Lombard Odier, considera que "tras un 2025 más sólido de lo esperado, ahora prevemos un panorama ampliamente estable para el crecimiento global en 2026. Después de las elecciones en Japón, la estabilidad política permite una moderada flexibilización fiscal".

"Mantenemos nuestra preferencia por la renta variable a través de los mercados emergentes, así como nuestra preferencia por los bonos de mercados emergentes denominados en divisa fuerte, dentro de una postura neutral en renta fija global. Nuestra visión sobre el oro sigue siendo positiva. Las valoraciones elevadas hacen que mantengamos una postura neutral sobre la renta variable de mercados desarrollados, con preferencia por Japón. Actualmente hemos pasado a una posición neutral en acciones suizas. Seguimos favoreciendo la renta variable de mercados emergentes frente a la de mercados desarrollados, respaldados por unos beneficios sólidos, valoraciones atractivas y flujos de entrada récord", argumenta el equipo de Estrategia de Inversión.

"Mantenemos una postura neutral en renta fija global y preferimos los bonos de mercados emergentes frente a los de mercados desarrollados. Seguimos neutrales en bonos corporativos y con infra ponderación en deuda pública de mercados desarrollados, donde vemos mayor valor relativo en los Gilts del Reino Unido frente a otras alternativas", añade.

"Mantenemos una visión negativa sobre el dólar estadounidense frente a las divisas de mercados desarrollados y, especialmente, frente a las de mercados emergentes. Seguimos manteniendo una postura positiva sobre el oro, con un nuevo objetivo a 12 meses de 5.600$ por onza, aunque esperamos cierta consolidación de precios a corto plazo", apunta.

UBS: el oro llegará a los 6.200$

Según el UBS CIO Daily, el oro podría seguir subiendo en un contexto de renovada incertidumbre geopolítica. A pesar de un ligero retroceso el martes, el oro, en 5.170$/onza, se mantiene cerca de su nivel más alto desde finales de enero, en un momento en que la geopolítica vuelve a ocupar el centro de atención. "Creemos que el precio del oro probablemente seguirá al alza. Nuestra previsión es que el metal precioso alcance los 6.200$/onza en los próximos meses, ya que los factores clave que han respaldado su fuerte rally durante el último año siguen vigentes:

1. 1.-Es probable que los riesgos geopolíticos se mantengan elevados.
2. 2.-El ciclo de flexibilización de la Fed debería seguir apoyando al oro.
3. 3.-Se prevé que la demanda de oro continúe aumentando.

Mark Haefele, Chief Investment Officer en UBS Global Wealth Management, afirma: "Mantenemos nuestra visión Attractive sobre el oro y consideramos que el metal amarillo es un eficaz diversificador de carteras que puede ayudar a cubrir una amplia gama de riesgos de mercado y económicos. Los inversores con afinidad por el oro podrían considerar una asignación de hasta un dígito medio en porcentaje dentro de una cartera diversificada".

“El precio del crudo ha registrado su mejor inicio de año desde 2022, con una subida del 17% hasta la fecha. No ha habido señales de exceso de oferta por ahora, lo que probablemente juega un papel importante. El acopio por parte de China está manteniendo bajos los inventarios en otras regiones, lo que también respalda los precios”, añade Giovanni Staunovo, Strategist en esta entidad.

Miguel Ángel Valero

Elon Musk ha dado uno de los pasos corporativos más agresivos (y menos convencionales) de los últimos años: SpaceX ha adquirido xAI, su empresa de inteligencia artificial. No se trata de una compra al uso. Es una reorganización interna de poder, capital y narrativa. La operación eleva la valoración del grupo por encima del billón$ y consolida a Musk como el mayor empresario privado del planeta. Pero más allá del titular, lo relevante es por qué lo hace ahora… y qué riesgos asume.

xAI llega tarde a la carrera de la inteligencia artificial. Ha tenido que gastar miles de millones para intentar alcanzar a competidores muy consolidados, con un modelo de ingresos todavía débil. La fusión con SpaceX es, en la práctica, un rescate financiero. SpaceX no es una empresa cualquiera: es un contratista clave de gobiernos, con flujos de ingresos relativamente estables y una reputación tecnológica sólida. Al absorber xAI, importa riesgos financieros, regulatorios y reputacionales que antes no tenía.

Y aquí aparece la primera gran pregunta estratégica de ese movimiento, ¿cuál es el verdadero plan?  Porque sinceramente hace falta un auténtico acto de fe para entender cómo una empresa que combina redes sociales con un chatbot de IA ayudará a SpaceX a lograr lo que Musk ha descrito durante años como su objetivo último: llevar seres humanos a Marte.

Desde el punto de vista del inversor, el intercambio es claro:

• más ambición
• más complejidad
• más incertidumbre

El punto más revelador no es Grok, ni los chatbots, ni las redes sociales. Es esto: Musk quiere llevar centros de datos al espacio. El verdadero plan es infraestructura, no el software. Sin restricciones de suelo. Con acceso directo a energía solar. Y bajo una estructura privada, poco transparente y altamente centralizada.

No es ciencia ficción: es una apuesta a largo plazo por controlar la infraestructura crítica del futuro… como el lenguaje de Musk (como en el de Trump) todo es grandilocuente, no se descarta una posible IPO o salida a Bolsa en 2026, con el objetivo de levantar decenas de miles de millones.  

"La lógica es conocida: crecer primero, explicar después. Esto no va de IA. No va de Marte. No va de redes sociales. Va de algo mucho más clásico: control, escala y poder financiero. El problema es que cuando demasiadas piezas críticas (tecnología, datos, contratos públicos, narrativa y capital) se concentran en una sola estructura, el margen de error se vuelve peligrosamente pequeño", advierte el analista Pablo Gil en The Trader.

Una fase completamente nueva para las grandes tecnológicas

Pero no es solo Elon Musk, SpaceX y xAI. Las grandes tecnológicas han entrado en una fase completamente nueva. Ya no compiten solo con software, talento o cuota de mercado. Ahora compiten a base de hormigón, electricidad, chips y cientos de miles de millones de dólares en inversión física.

Amazon, Microsoft, Alphabet y Meta prevén invertir conjuntamente cerca de 650.000 millones$ este año. Una cifra sin precedentes en este siglo, comparable solo con grandes episodios históricos de construcción de capacidad: la burbuja de las telecomunicaciones de los 90, el ferrocarril del siglo XIX o el New Deal estadounidense.

El destino de ese capital es claro: centros de datos, redes eléctricas, generación de energía, sistemas de refrigeración, infraestructuras de red y chips de alto rendimiento. La carrera por dominar el cómputo necesario para la IA se ha convertido en un mercado de “el ganador se lo lleva casi todo”. Y nadie quiere quedarse atrás.

Cada una de estas compañías va a gastar en un solo año más que cualquier gran corporación estadounidense en la última década. Amazon apunta a cerca de 200.000 millones$. Alphabet hasta 185.000 millones. Meta podría elevar su “capex” cerca de un 90 % interanual. Microsoft ya ha incrementado su inversión más de un 60 %. Todo para sostener modelos de IA que requieren miles de chips fabricados por Nvidia y producidos por Taiwan Semiconductor Manufacturing Company. 

Pero el problema ya no es solo el tamaño del gasto, sino cómo se financia y qué efectos secundarios está empezando a generar. Una parte creciente de esta inversión se está financiando a través del mercado de bonos corporativos de alta calidad. Gigantes como Oracle o Microsoft están aumentando de forma significativa sus emisiones de deuda para sostener esta carrera. El resultado es una presión creciente sobre un mercado que ya cotiza con diferenciales históricamente estrechos, muy cerca de los niveles de finales de los 90.

El mercado empieza a lanzar señales de advertencia. Las nuevas emisiones tecnológicas ya muestran un peor comportamiento relativo frente a los bonos del Tesoro. Los spreads se amplían tímidamente, pero desde niveles tan ajustados que dejan muy poco margen para errores. No hace falta una crisis: basta con una decepción en retornos, retrasos en monetización o una desaceleración inesperada.

Al mismo tiempo, la disrupción que promete la IA está empezando a reflejarse en el crédito. Los préstamos apalancados de empresas de software caen, los modelos tradicionales empiezan a ponerse en cuestión y sectores enteros ven cómo el mercado descuenta que parte de sus ingresos pueden quedar obsoletos. La IA no solo crea ganadores: también acelera la destrucción de modelos de negocio.

Todo esto está transformando la esencia de estas compañías. Durante años fueron negocios ligeros en activos físicos. Hoy, Meta ya gasta más en infraestructura que en ingenieros. Su balance en propiedades y equipamiento se ha multiplicado por cinco desde 2019. La tecnología se está volviendo intensiva en capital… y eso cambia radicalmente las reglas del juego.

Los inversores lo han entendido. A pesar de que los ingresos siguen creciendo y los negocios principales se mantienen sólidos, el mercado ha empezado a castigar los anuncios de gasto. No por dudar del potencial de la IA, sino por cuestionar el ritmo, el retorno y la rentabilidad real de esta inversión colosal. La historia demuestra que las grandes oleadas de inversión suelen ser potentes catalizadores económicos… pero no siempre buenos negocios para todos los accionistas ni para todos los acreedores.

La IA promete transformar la economía, pero el mercado ya no compra el relato sin mirar la factura… ni el balance. A partir de ahora, el foco no estará en quién invierte más, sino en quién convierte antes ese gasto masivo en beneficios reales y sostenibles. Y en paralelo, en cómo esa carrera se filtra al mercado de crédito, donde los precios dejan poco margen para decepciones. La verdadera criba bursátil —y crediticia— acaba de empezar.

El mensaje estratégico de Alphabet: un bono a 100 años

Por eso hay movimientos financieros que, más allá de la cifra, envían un mensaje estratégico muy potente. Alphabet ha emitido deuda por valor de 5.500 millones de libras (unos 7.530 millones$) dentro de un programa más amplio que también incluye 3.055 millones en francos suizos y hasta 20.000 millones con vencimiento en 2066. Pero el titular que realmente destaca es otro: un bono a 100 años por 1.000 millones de libras con un cupón del 6,125 % anual.

Ese 6,125% es el interés que la compañía pagará cada año a los inversores que han comprado ese bono. Durante un siglo. Y en 2126, además, devolverá el principal. No es una cifra menor. Supone fijar hoy el coste del dinero durante cien años, algo que solo pueden permitirse empresas con enorme fortaleza financiera y credibilidad en los mercados.

Ahora bien, la pregunta interesante no es por qué Alphabet emite ese bono. Es porque alguien lo compra. Ningún inversor particular adquiere un bono a 100 años pensando en esperar al vencimiento. Los compradores son grandes instituciones, fondos de pensiones y aseguradoras que necesitan activos capaces de generar flujos estables durante décadas. Tienen obligaciones futuras muy largas y necesitan emparejar esos compromisos con ingresos previsibles. Para ellos, un 6,125% anual en una compañía como Alphabet puede resultar atractivo dentro de una estrategia de largo plazo. Además, estos bonos cotizan en mercado secundario, por lo que no es necesario mantenerlos hasta el vencimiento.

Conviene también distinguir entre un bono a 100 años y un bono perpetuo. En el bono centenario existe una fecha concreta de devolución del principal, aunque esté muy lejana. El inversor sabe que, además de los cupones, hay una amortización final. En un bono perpetuo no hay vencimiento: el emisor paga intereses indefinidamente y no tiene obligación de devolver el principal. Desde el punto de vista del comprador, eso implica que toda la rentabilidad depende exclusivamente de los cupones futuros y que la sensibilidad a los tipos suele ser todavía mayor.

Pero lo verdaderamente relevante es el destino del dinero. La carrera por la IA se ha convertido en una competición de capital intensivo. Centros de datos, chips especializados, energía, talento, adquisiciones estratégicas… Todo exige miles de millones. Y las grandes tecnológicas han entendido que esto no va de pequeñas mejoras incrementales, sino de dominar infraestructuras críticas para la próxima década.

Si una empresa decide endeudarse a 100 años es porque percibe que el retorno esperado de esa inversión es superior al coste de la deuda durante un siglo. Es una apuesta implícita sobre el crecimiento futuro de la demanda de servicios basados en IA, sobre la monetización de modelos avanzados y sobre su capacidad para mantener márgenes elevados en un entorno cada vez más competitivo. Estamos viendo cómo la IA no solo transforma modelos de negocio, sino también estructuras financieras. Las tecnológicas ya no compiten solo con código y talento, sino con balances capaces de absorber inversiones históricas.

"Cuando una compañía es capaz de comprometerse financieramente durante cien años para acelerar su apuesta tecnológica, no está pensando en el próximo trimestre. Está construyendo una posición estructural para dominar el siguiente ciclo económico. Y como inversores deberíamos preguntarnos si estamos valorando estas decisiones con la profundidad temporal que realmente merecen", apunta Pablo Gil.

Quién define las reglas del juego

Durante años, los grandes líderes de la inteligencia artificial han repetido el mismo mensaje: “Queremos regulación”. Pero cuando la regulación empieza a tomar forma, el discurso se vuelve más complejo. En EEUU se está librando una batalla poco visible pero muy relevante para el futuro del sector: una guerra de influencia política entre las propias empresas de IA, una batalla silenciosa por regular la inteligencia artificial.

Dos grandes actores del sector, OpenAI y Anthropic, están apoyando —directa o indirectamente— organizaciones políticas con visiones muy distintas sobre cómo debe regularse la inteligencia artificial. Por un lado, está OpenAI, creadora de ChatGPT y probablemente la empresa más reconocida del sector. Nació como organización sin ánimo de lucro con la misión de desarrollar una IA “segura y beneficiosa para la humanidad”, pero hoy opera bajo un modelo híbrido con fuertes alianzas estratégicas, especialmente con Microsoft. Es uno de los grandes impulsores de la adopción masiva de la IA generativa.

En el otro lado está Anthropic, fundada por antiguos investigadores de OpenAI y centrada desde el inicio en el desarrollo de modelos con fuertes mecanismos de seguridad. Su modelo Claude compite directamente con ChatGPT, pero su posicionamiento público ha sido más prudente y orientado al control de riesgos. Ambas compiten en el mismo mercado. Pero no comparten la misma visión regulatoria.

Anthropic ha anunciado estos días una aportación de 20 millones$ a un PAC o grupo que defiende reglas más estrictas en materia de seguridad y control de la IA. En paralelo, otro PAC respaldado por figuras cercanas a OpenAI ha reunido más de 100 millones para promover una regulación federal más uniforme y evitar un mosaico de leyes estatales que frene la innovación. No es solo una discusión técnica. Es una disputa estratégica sobre quién define las reglas del juego.

En EEUU, un PAC (Political Action Committee) es una organización que recauda dinero para influir en elecciones o en políticas públicas. Un 'super PAC' puede recaudar cantidades ilimitadas de dinero de empresas, inversores o particulares para financiar campañas publicitarias y apoyar candidatos o causas concretas. Aunque no pueden coordinar directamente con los políticos, su capacidad de influencia es enorme. En la práctica, son una herramienta clave para moldear el entorno regulatorio, o ganar elecciones.

Todo esto es relevante porque la regulación que se diseñe en EEUUU marcará el estándar global. La IA ya no es solo una cuestión tecnológica. Es una cuestión geopolítica, económica y laboral. Mientras algunas empresas apuestan por menos restricciones para acelerar la innovación, otras temen que el desarrollo sin límites genere riesgos sistémicos: desde pérdida masiva de empleo hasta problemas de seguridad o de concentración de poder.

"Y aquí está la clave: la discusión ya no es si habrá regulación. La discusión es quién va a ser quien la escriba", resalta Pablo Gil.

Miguel Ángel Valero

Durante décadas, los mercados de renta variable han estado moldeados por el auge de la economía intangible. La asignación de capital se desplazó desde los activos físicos (fábricas, maquinaria, equipos industriales) hacia los activos no físicos (software, datos, propiedad intelectual), lo que permitió escalabilidad, efectos de red y dinámicas de “el ganador se lo lleva todo”. La inversión en intangibles superó el gasto en tangibles en las economías avanzadas a finales de la década de 1990, y hoy los activos no físicos representan la mayor parte del valor corporativo en los principales índices. Este cambio sustenta la concentración del mercado, las valoraciones elevadas y el dominio de las empresas de plataformas digitales.

Sin embargo, el lanzamiento de ChatGPT y el posterior auge de la inteligencia artificial generativa (GenAI) parecen estar remodelando este patrón. El gráfico que aporta un análisis de Robeco compara el gasto de capital (capex) de las acciones de los conocidos como Siete Magníficos -Alphabet, Amazon, Apple, Meta Platforms, Microsoft, Nvidia y Tesla- (barras apiladas) con sus gastos agregados en investigación y desarrollo (I+D) (área gris). Durante la mayor parte del período de la muestra, la I+D superó al capex, lo que es coherente con modelos de negocio de baja intensidad en activos físicos. Pero desde 2023, el capex se ha acelerado con fuerza, ya que las empresas han ampliado centros de datos, capacidad de cómputo e infraestructura de apoyo para escalar la IA. Como resultado, el capex superó a la I+D a mediados de 2024. El período de la muestra abarca desde el primer trimestre de 2012 hasta el cuarto trimestre de 2025.

Más que marcar el fin de la economía intangible, este cambio probablemente refleja su industrialización. La producción de modelos de IA y aplicaciones basadas en datos requiere cada vez más inversiones físicas a gran escala, lo que desplaza el equilibrio de la asignación de capital en el futuro previsible. En este sentido, la tendencia actual representa un renacimiento del capital tangible dentro de una economía intangible. 

¿Qué implica el auge del capex en IA para la selección de acciones? En primer lugar, un capex elevado hoy se traduce en mayores gastos por depreciación en el futuro. Las inversiones físicas se capitalizan en el balance y se deprecian con el tiempo a través de la cuenta de resultados. La incertidumbre en torno a la vida útil de tecnologías que evolucionan rápidamente, como el hardware de IA, complica las previsiones de beneficios, ya que pequeños cambios en las estimaciones de vida útil pueden afectar materialmente la trayectoria de los resultados reportados. 

En segundo lugar, la evidencia histórica sugiere cautela cuando las empresas expanden agresivamente su base de capital. El conocido “efecto inversión” indica que las compañías que emprenden una rápida expansión de activos tienden a obtener un rendimiento inferior al de sus pares en períodos posteriores, reflejando sobreinversión competitiva y ampliaciones de capacidad que comprimen los retornos. Sin embargo, la inversión a gran escala en infraestructura también puede fortalecer las ventajas competitivas de las empresas ya dominantes al reforzar sus economías de escala, profundizar la integración de sus ecosistemas y elevar las barreras de entrada. Las empresas capaces de financiar y desplegar eficazmente dichas inversiones pueden consolidar su liderazgo estratégico. Por tanto, el auge del capex en IA tiene el potencial de afianzar aún más su posición de mercado mediante la construcción de infraestructura de centros de datos. 

Esta tensión entre la posible sobreinversión y el refuerzo de las ventajas competitivas es especialmente relevante en los actuales mercados de renta variable altamente concentrados. Con un peso combinado en el MSCI World cercano al 25%, los 7 Magníficos ejercen una influencia sustancial en los resultados de referencia. La generación de alfa en estrategias activas, sin embargo, no tiene por qué depender en igual medida de este pequeño grupo. 

Una forma de abordar este desafío es mediante un enfoque sistemático y consciente del índice de referencia que enfatice la amplitud en todo el universo global de acciones, como la estrategia Robeco Global Developed Active Equities. En lugar de adoptar grandes posiciones direccionales en un número reducido de acciones de mega capitalización, distribuye el riesgo activo entre cientos de posiciones, guiado por un modelo cuantitativo de selección de acciones y una gestión disciplinada del riesgo. De este modo, la estrategia busca navegar la industrialización de la economía intangible y la incertidumbre introducida por el aumento de la intensidad de capital de manera equilibrada y resiliente.

Mediolanum: buscar carteras con múltiples motores de rentabilidad

Por su parte, Terry Ewing, director de Renta Variable de Mediolanum International Funds, se pregunta qué lecciones deberían extraer los inversores de la corrección en las tecnológicas, del 'AI scare trade. La IA tendrá un impacto profundo en la sociedad, los negocios y la vida cotidiana. Las implicaciones completas de su impacto no pueden determinarse hoy, dado que el ritmo de desarrollo y la mejora de los modelos de IA avanzan a una velocidad sin precedentes. La oportunidad para que las empresas ganen eficiencia y se beneficien de mejoras operativas es evidente, pero conlleva riesgos para muchos modelos de negocio. En los dos últimos años, la progresión de la IA ha impulsado la revalorización bursátil de numerosas compañías. Este año, sin embargo, se observa un cambio significativo, con un mayor escrutinio sobre aquellas empresas tradicionales que podrían verse perjudicadas.

¿Estamos ante una burbuja impulsada por la IA, una corrección normal o un cambio estructural de largo plazo comparable a anteriores olas tecnológicas? Aunque el auge de la inversión en capital vinculada a infraestructuras está plenamente en marcha, todavía nos encontramos en fases tempranas del despliegue de casos de uso de la IA. Existe una 'carrera' entre las mayores tecnológicas globales, cada una tratando de liderar el desarrollo de la 'superinteligencia. Esta competencia no se limita a empresas cotizadas: compañías privadas como OpenAI y Anthropic, desarrolladoras de modelos de lenguaje avanzados, también compiten en este ámbito.

Dado que una parte creciente del gasto en infraestructuras se ha financiado con deuda en los últimos seis meses, ha aumentado la preocupación de los inversores respecto al retorno de esta inversión de escala billonaria. La fuerte caída de los rendimientos de flujo de caja libre de las grandes tecnológicas refleja cuestiones como la circularidad de la deuda, la adecuación de las vidas útiles de amortización y la sostenibilidad de un escenario con hasta diez grandes modelos de lenguaje compitiendo por el liderazgo, cuando en la práctica solo unos pocos probablemente mantendrán modelos de negocio duraderos. En síntesis, el análisis de estas preocupaciones es razonable y ha provocado una corrección saludable en el sector.

¿Deberían los inversores reducir exposición a la IA ahora o se trata de una oportunidad de compra? La IA generará ganadores y perdedores, y la respuesta es hoy mucho más matizada que en los últimos 24 meses. "Esperamos una divergencia de retornos significativamente mayor —ya visible en los últimos tres meses— no solo dentro del sector tecnológico, sino en la mayoría de sectores, como rasgo del comportamiento futuro del mercado", responde. Éste es un entorno propicio para la selección activa de valores. Los inversores podrían verse igualmente recompensados al identificar empresas capaces de integrar la IA de forma eficaz y productiva en su modelo de negocio, más allá de aquellas que simplemente ofrecen servicios vinculados a la IA.

¿Qué implica la rotación actual para los mercados? ¿Otros sectores están en posición de beneficiarse? ¿cuáles? Se ha observado una rotación desde valores de growth y tecnología hacia estilos value y sectores cíclicos. Se trata de un desarrollo saludable para la renta variable, ya que en años recientes los retornos han estado dominados por un reducido número de megacapitalizaciones, "algo que considerábamos poco equilibrado. La reciente ampliación del liderazgo a otros sectores es una señal positiva y debería permitir que la renta variable continúe generando retornos favorables", resalta.

"Los acontecimientos recientes del mercado han puesto de relieve la importancia de la diversificación. Los inversores deberían considerar carteras con múltiples motores de rentabilidad", añade.

"Consideramos que los sectores bancario y farmacéutico están bien posicionados para mejoras de productividad de aquí en adelante. Las industrias más expuestas probablemente a la estandarización experimentarán presión sobre márgenes, con el mercado de consultoría y numerosos proveedores de servicios empresariales en riesgo. Creemos que las industrias vinculadas a infraestructuras energéticas —especialmente gas natural y redes eléctricas— se encuentran en una posición sólida para beneficiarse de crecimiento estructural y expansión de márgenes. Los proveedores de infraestructuras de centros de datos contarán con un respaldo significativo. Las empresas de ciberseguridad también deberían figurar entre los ganadores", apunta.

¿Es previsible que la IA aumente la concentración del mercado o que amplíe las oportunidades entre más compañías? "El impacto positivo de la IA sobre la base de costes de muchas empresas aún no está plenamente reflejado en las valoraciones bursátiles; por ello, comparto la visión de que contribuirá a una ampliación del liderazgo y de los retornos en el mercado", concluye el experto de Mediolanum.

UBS recomienda diversificar posiciones concentradas en tecnología

El UBS CIO Daily aporta que el crecimiento de la inversión (CapEx) de los hiperescaladores puede estar perdiendo fuerza, mientras la competencia entre modelos de IA y en el sector del software se intensifica. Mark Haefele, Chief Investment Officer en UBS Global Wealth Management, afirma: "Seguimos teniendo una visión favorable sobre la bolsa estadounidense en su conjunto, aunque recomendamos diversificar las posiciones concentradas en tecnología hacia sectores como industria, bancos, salud, servicios públicos y consumo discrecional. En tecnología, es fundamental ser selectivo"

EEUU: el sector manufacturero empieza a ganar tracción

En este contexto, el sector manufacturero estadounidense empieza a ganar tracción en este inicio de 2026. Una de las grandes promesas de la campaña de Trump fue atraer inversiones a territorio estadounidense y reforzar el empleo industrial, algo que no se había materializado hasta ahora. Sin embargo, en el último mes se crearon 5.000 puestos en la industria manufacturera tras más de año y medio de descensos. Todo apunta a que el impacto de los aranceles está empezando a diluirse, incluso favorecido por las iniciativas para reducir tarifas sobre el acero y el aluminio, y que los segmentos más cíclicos de la economía muestran señales de mejora. 

Las actas de la última reunión de la Fed reflejaron que la mayoría de sus miembros mantienen una postura prudente respecto a la evolución de los precios y requieren más evidencias antes de respaldar una bajada de tipos. Aunque la inflación ha cedido en términos interanuales —parcialmente influida por el vacío estadístico del mes de octubre debido al cierre de la Administración—, los datos más recientes de enero deben analizarse con cuidado. La serie mensual muestra ciertos indicios de repunte en los precios —especialmente en los servicios— que podrían generar inquietud si se consolidan en los próximos meses.

Los pedidos de bienes duraderos superaban las expectativas en diciembre, apuntando a que la inversión se mantendrá firme a comienzos de 2026. Cedieron un -1,4% en el último mes del año, por encima del -2% previsto. No obstante, si excluimos la parte más volátil relacionada con los pedidos de aviones y de defensa, el crecimiento fue del 0,6% mensual, superando las estimaciones de +0,3%.

Las cifras de producción industrial dejan un tono positivo. En enero, asistimos a una variación mensual del +0,7%, por encima del +0,4% estimado y del +0,2% anterior –dato revisado a la baja–. Asimismo, la utilización de la capacidad productiva del sector se elevó hasta el 76,2% desde el 75,7% previo, aproximándose cada vez más al promedio de los últimos 25 años (76,8%).