Las Claves #Meta

Miguel Ángel Valero

Visual Trans, empresa especializada en desarrollar soluciones de software específico para el sector transitario y logístico, pone en marcha un ambicioso plan de inversión de 1,5 millones€ en inteligencia artificial (IA) para los próximos tres años. Carlos Pérez, su director financiero, explica que “el objetivo de la compañía, con sede en Vigo y capital 100% nacional, es acelerar la digitalización y la eficiencia operativa de transitarios, agentes de aduanas y operadores logísticos en un entorno global de alta exigencia regulatoria”. Mediante esta inyección financiera Visual Trans consolida su posición en el mercado español y potencia su expansión internacional, donde ya registra presencia en más de 25 países. 

Pérez añade que la estrategia de Visual Trans no se enfoca en desarrollo experimental, sino “en el escalado de soluciones en producción que ya reportan tracción y métricas reales de negocio”.

Visual Trans ya está implantando agentes de IA conversacional en en su web, donde atienden las consultas iniciales, identifican la necesidad real del visitante. Estos agentes llegarán de forma progresiva a todas las áreas en las que aporten valor, con foco prioritario en el soporte a clientes y la resolución de dudas funcionales sobre el sistema, con disponibilidad 24/7, capacidad multicanal y multiidioma y trazabilidad completa de cada interacción. Estos agentes operan bajo los mismos estándares de cumplimiento normativo, residencia europea del dato y protección de la información que rigen el resto del plan estratégico.

En la actualidad, más de 5.000 usuarios operan diariamente con las soluciones logísticas globales de Visual Trans. Entre los desarrollos más recientes basados en IA destaca Tariff Code, una solución especializada en la clasificación arancelaria automatizada. 

La tecnológica ha desplegado agentes de IA orientados al 'back office' logístico. Estas herramientas permiten la automatización de facturas de proveedores y la generación de dosieres aduaneros complejos, logrando una reducción de costes operativos de hasta el 80% en tiempo dedicado a tareas manuales y repetitivas. Esta optimización mitiga el riesgo de error humano y agiliza el time-to-market en la cadena de suministro.

Desde Visual Trans destacan el valor de la estabilidad tecnológica en el sector corporativo: "Que más de 2.000 usuarios trabajen cada día con nuestras soluciones aduaneras es la mejor prueba de la solidez de nuestro modelo. Esta inversión de 1,5 millones de euros es un mensaje de tranquilidad y visión a largo plazo para el mercado; aseguramos a nuestros clientes que disponen de un socio con el músculo financiero necesario para liderar la vanguardia tecnológica sin necesidad de buscar alternativas".

La hoja de ruta de la compañía para los próximos 36 meses contempla la integración progresiva de capacidades de IA en todo su porfolio de gestión. El plan estratégico se ejecutará bajo estrictos estándares de cumplimiento normativo, trazabilidad e integridad de la información, factores críticos para los importadores y exportadores en el actual marco aduanero internacional.

Blee capta 20 millones$ para impulsar la IA en el cumplimiento de marketing

Blee, plataforma de compliance para marketing basada en IA, culmina una ronda de financiación de 20 millones$, coliderada por Fin Capital y SMBC Atlas Beyond Ventures, con la participación de Hannah Grey y National Bank of Canada y el respaldo continuado de Cardumen Capital, primer inversor institucional de Blee, junto con Y Combinator, Penny Jar. De esta forma, la financiación total captada por Blee asciende a 27 millones$.

La IA ha dado a los equipos de marketing la capacidad de producir contenido a una escala y a una velocidad impensables hace solo dos años, y ese volumen no dejará de crecer a medida que los agentes de IA empiecen a generar contenido de forma autónoma en nombre de las compañías. Para evitar que llegue al mercado contenido generado por IA sin revisar, los procesos de revisión de los que dependen los equipos legales, de compliance y de marca deben mantenerse a la altura de este ritmo.

“Los equipos de marketing producen más contenido, en más canales y más rápido que nunca, y aun así se espera que los equipos legales y de compliance lo revisen amano, con herramientas que no fueron diseñadas para ese trabajo”, afirma GuyShahar, fundador y CEO de Blee. “Ya sean campañas de vídeo, contenido de afiliados o anuncios digitales, el volumen no hará más que crecer a medida que los agentes deIA automaticen la creación de estos contenidos. Las compañías que construyan ahorauna capa de gobernanza estarán en una posición muy distinta a la de las que esperena hacerlo”, subraya.

"Blee comprendió al principio de la explosión de la IA generativa que se utilizaría para crear contenido de marketing en la empresa y que la supervisión de dicho contenido supondría una carga inasumible por el volumen de la misma. Blee nació para resolver este problema", apunta Gonzalo Martínez de Azagra, Socio Fundador y Genera lPartner de Cardumen Capital.

Cardumen Capital entró en Blee en 2022 como primer inversor institucional de la compañía, cuando el equipo fundador aún estaba definiendo el producto. Blee es una de las participadas de Cardumen con mayor crecimiento del portfolio.

Blee se conecta a las herramientas con las que los equipos de marketing ya crean sus contenidos y, mientras trabajan, revisa lo que están haciendo y les avisa en el momento de cualquier problema regulatorio, legal o de marca. Por ejemplo, si un anuncio de un producto financiero omite un aviso obligatorio o un post usa una afirmación que la marca no puede respaldar, Blee lo señala y explica qué hay que cambiar. Los equipos legales y de compliance que usan Blee reducen los plazos de revisión un 65%, lo que permite a marketing y ventas publicar antes y con la tranquilidad de que todo está en regla. El proceso completo queda en un solo sitio: quién envió el contenido, quién lo revisó, qué se cambió y quién lo aprobó. Y una vez publicado, Blee sigue vigilándolo en redes sociales y páginas web para detectar si algo deja de cumplir la normativa o la guía demarca. El resultado: aprobaciones más rápidas, más visibilidad y un historial completo con el que responder ante un regulador o un auditor, sin que los equipos tengan que cambiar su forma de trabajar.

A todos los responsables de operaciones legales que conozco se les pide lo mismo: hacer más, con menos y más rápido. Es muy difícil conseguirlo solo rediseñando procesos”, señala Mike Russell, Head of Global Legal Operations de Expedia Group, cliente de Blee. “El ritmo del negocio ha superado la capacidad de revisión manual. El compliance asistido por IA es lo que convierte la supervisión de una aspiración en un entorno de control continuo y demostrable”, insiste.

Blee también trabaja con NerdWallet y PayPal, ha multiplicado por diez sus ingresos recurrentes anuales entre junio de 2025 y el mismo mes de 2026. Y destinará la nueva financiación a ampliar sus capacidades a lo largo de todo el ciclo de vida del contenido, expandirse a nuevos sectores y geografías, y llevar el producto a los responsables legales, de compliance, de marketing y de marca de grandes organizaciones que todavía abordan este problema de forma manual.

Gescooperativo ve oportunidades atractivas en IA

Rural Tecnológico FI, el fondo de Gescooperativo especializado en este sector, acumula una rentabilidad del 28,6% desde el 1 de enero hasta el 31 de agosto de 2026. El comportamiento registrado durante el ejercicio le ha permitido superar en 11,88 puntos a su índice de referencia, el Nasdaq 100 Total Return, y situarse en el segundo puesto de su categoría. La evolución de 2026 prolonga el comportamiento positivo que el fondo viene registrando en los últimos ejercicios. Rural Tecnológico obtuvo una rentabilidad del 54,18% en 2023; del 36,53% en 2024 y del 7,3% en 2025, y del 101,1% entre el 31 de agosto de 2023 y el de 2026.ç

Rural Tecnológico ha superado además a su referencia de mercado en cada uno de los ejercicios: +4,55 puntos en 2023; +6,82 puntos en 2024; +2,09 puntos en 2025 y +11,88 puntos en lo que va de 2026. Esta evolución también se ha trasladado al volumen de activos gestionados. Su  patrimonio ha pasado de 299 millones€ a cierre de agosto de 2024 a 580 millones dos años después, lo que representa un incremento del 94%. El 65 % de este crecimiento se explica por la revalorización de la cartera y el 35% restante por las suscripciones netas realizadas por los inversores.

"La evolución del fondo en los últimos años ha estado respaldada por una combinación de una sólida selección de compañías, una visión de largo plazo sobre las principales tendencias tecnológicas y una gestión activa enfocada en identificar oportunidades de crecimiento sostenible”, explican desde Gescooperativo. La cartera se ha concentrado en empresas líderes dentro de áreas con un fuerte potencial estructural, como la IA, los semiconductores, la digitalización de procesos, la computación en la nube y las infraestructuras tecnológicas. De hecho, entre las compañías que más han aportado a la rentabilidad de Rural Tecnológico Renta Variable, FI destacan Nvidia, Alphabet, Samsung, Micron Technology, Broadcom, Marvell, AMD y Amazon.

“En particular, Nvidia ha sido uno de los principales motores de la cartera, apoyada por el crecimiento de la demanda de aceleradores y sistemas de cómputo para IA. Del mismo modo, Micron y Samsung se han beneficiado de la recuperación y fuerte expansión de la demanda de memoria, especialmente en segmentos relacionados con centros de datos y aplicaciones de inteligencia artificial. Por su parte, Alphabet y Amazon han sido también importantes contribuyentes, beneficiándose de la fortaleza de sus negocios principales y de su creciente exposición a la IA y al desarrollo de infraestructuras de computación en la nube”, añaden.

“De cara al futuro, seguimos identificando oportunidades atractivas en segmentos vinculados a la inteligencia artificial, la automatización, la modernización de infraestructuras digitales y la creciente necesidad de potencia de cálculo y almacenamiento de datos. Creemos que la tecnología seguirá siendo uno de los motores fundamentales del crecimiento económico global en los próximos años”, concluyen.

Más movimientos en la IA

• Qualcomm entra por fin en el club de la IA de la mano de Amazon. Firman chips a medida para los centros de datos de AWS: hasta 60.000 millones$ de negocio y una opción para que Amazon compre 25 millones de acciones, unos 4.000 millones, a 161,26$ el título. El rey del móvil quiere su trozo del pastel.
• Meta estrena Muse, su agente de IA para WhatsApp e Instagram, y por primera vez lo cobra (hasta 100$ mensuales, sin anuncios). Muse hace de empleado: reserva citas, rellena formularios, convierte los reels de recetas en la lista de la compra y gestiona el correo. Sentinel aprueba cada acción hacia internet. Meta gana casi todo con publicidad, así que un ingreso nuevo ayuda a pagar los centros de datos que devoran su plan de IA. La estrategia de Meta parece evidente: quiere despegarse de la publicidad. Si Muse engancha, logra un ingreso recurrente, pero si no, es más gasto de IA sin retorno.
• Holtec sale a Bolsa buscando un a capitalización de 10.200 millones$ y captar hasta 900 millones, mediante una IPO (OPV en inglés) de 50 millones de acciones a entre 15$ y 18$ Con ese dinero impulsa sus reactores modulares pequeños, los SMR-300 (minicentrales fabricadas en serie). Ya revive la planta de Palisades, en Michigan, el primer reactor comercial de EE.UU. que vuelve tras cerrar. Lo colocan JPMorgan, Goldman y Citi. La IA devora electricidad sin parar y las nucleares prometen energía constante. Por eso el dinero se lanza a todo lo que huela a átomo, y esta salida a Bolsa mide el apetito inversor. Si el debut sale bien, empuja a las nucleares cotizadas (Oklo, NuScale) y a las eléctricas. Y puede marcar el ánimo de las próximas salidas a Bolsa.
• El carbonato de litio en China, la materia prima de las baterías de coches eléctricos, se hunde más de un 14% en tres días tras dispararse el dato de existencias. La consultora china SMM revisó su método y las existencias saltaron a 175.000 toneladas, frente a las 78.800 toneladas previas, lo que supone más del doble. Los traders, que daban por hecha la escasez, se asustaron, porque si de repente sobra, el precio se hunde, y eso golpea a los grandes productores: Albemarle, SQM, Ganfeng y Pilbara. El litio barato hace más asequibles las baterías, lo que es muy bueno para los fabricantes de coches eléctricos pero no tanto para las mineras. Por cierto, Bloom Energy entra en el S&P 500 el 21 de septiembre y el mercado se anticipa con una subida del 10%. El fabricante de pilas de combustible casi triplica en el año, un +190%.
• CoreWeave se dispara un 15% en Bolsa, al calor de un rally de infraestructura de IA no para tras el lanzamiento de GPT-6 Astra de OpenAI. Más modelo gigante, más chips y centros de datos, y CoreWeave alquila justo eso. También Lumentum (+12% en el Nasdaq) se sube a la ola de la IA. Los componentes ópticos son el cuello de botella para mover datos en los los centros, y el mercado lo premia.️ 

Miguel Ángel Valero

Anthropic ha lanzado Claude Fable 5.1 y Claude Mythos 5.1, y aviva la guerra por la inteligencia artificial (IA) barata: Las lecturas de caché pasan a 0,25$ por millón de tokens, un 75% menos que antes, y la empresa calcula un ahorro del 25% en cargas de trabajo típicas y de hasta el 45% en las muy agénticas. "No es que el modelo piense más barato, es que recordar cuesta cuatro veces menos", subrayan en Digital Brain. La empresa asegura que los falsos positivos, una de las quejas más recurrentes de los clientes, se reducen un 85%, el 60% en ciberseguridad. Además, Enterprise Frontier Safeguards permite que el cliente almacene sus datos en infraestructura cloud que controla él, porque "Anthropic nunca ha entrenado con datos de empresa sin permiso explícito, y nunca lo hará".

Es la estrategia de Anthropic para ganar peso en el segmento de empresas, ya que Fable 5 apenas tiene una cuota del 11% del gasto corporativo en IA dos meses después de su lanzamiento.

Pero Glean dice a los directores de sistemas que Anthropic les cobra de más. La compañía asegura ante responsables de tecnología que la factura de los clientes de Anthropic puede ir hasta un 80% por encima de lo necesario, y ataca a Claude por coste de tokens y seguridad del dato. 

Crowstrike refuerza la ciberseguridad

Mientras, CrowdStrike ofrece Falcon Guardian, un producto que hace una lista de todos los agentes de IA dentro de una empresa y bloquea los que nadie autorizó. En Fal.Con 2026, su congreso anual en Las Vegas, presentó el producto, dos modelos propios de ciberseguridad en Safe Mind (Red Tempest para el lado ofensivo y Blue Solano para el defensivo), un laboratorio de investigación y una ampliación del acuerdo con OpenAI: Falcon Guardian pasa a vigilar los agentes de Codex en tiempo de ejecución y GPT-5.6 Cyber entra dentro del servicio FAIRR de análisis de riesgo.

Los nuevos modelos de Safe  Mind están entrenados sobre los abiertos Nemotron de Nvidia con CoreWeave como infraestructura. CrowdStrike asegura que genera un 29% más de detección que los modelos frontera de referencia, remediación 6 veces más rápida y 99% de ahorro en el coste de detectar y responder.

George Kurtz, consejero delegado, lo explica en un comunicado: "La IA no ha cambiado el ataque, ha cambiado su velocidad. La gobernanza por sí sola no puede parar a un agente que ya está en marcha".

Por su parte,  OpenAI reanuda el entrenamiento de Astra que había congelado tras la brecha de Hugging Face y clasifica a Astra como su primer modelo de riesgo cibernético crítico. 

Mientras, el Pentágono proporciona su propia versión de ChatGPT y Grok a toda su plantilla, que supone 3 millones de personas. 

GE Appliances mete IA en fábrica y contrata a 600 personas más para una ampliación de su planta que ha requerido una inversión de 180 millones$. Usa IA para cazar errores de producción, prever demanda y repartir el trabajo. Otra evidencia más sobre que automatizar operaciones no implica necesariamente despidos.

Aunque no siempre es así. Uber ha despedido al 10% de su plantilla, 3.300 empleados, el mayor recorte desde mayo de 2020. La estrategia de Dara Khosrowshahi aplana un 20% las capas directivas, deja el teletrabajo en apenas el 1%, y reenfoca el grupo en tres áreas:  transporte compartido, delivery, y robotaxi, su nueva gran apuesta. 

Tesla vendió 86.166 coches fabricados en China en agosto, un 3,6% más interanual pero un 7,9% menos que en julio. La fábrica en Shanghái preocupa por los números: en julio las ventas subían un 38% interanual; en agosto, solo un 3,6%. Su cuota en el eléctrico chino cayó al 6,6% desde el 15 de 2020, y ya exporta más de la mitad de lo que fabrica. Enfrente, BYD vendió 440.293 vehículos. La planta china de Tesla vende cada vez menos dentro y más al extranjero, porque los rivales locales ofrecen coches más baratos y con más extras.

Meta lanza Muse Voice Transcribe y distingue más de 20 voces en directo. Su primer modelo de voz en tiempo real convierte audio en texto separando a más de 20 personas y manejando más de 25 idiomas, incluso si alguien cambia de idioma a media frase. Resuelve el punto débil de las actas de reunión con mucha gente.

Mientras Dell sube un 7% en Bolsa tras elevar su previsión para el año fiscal 2027, apoyada en la demanda voraz de servidores de IA, Credo se desploma el 18% en el Nasdaq:  el fabricante de chips de conectividad dispara ingresos un 114,7% por la IA, firma su mejor trimestre, con 479 millones$ en ventas, 236 millones en beneficio (+114,7%), pero el margen bruto bajó al 68%, frente al 68,3% esperado.

The Trader: China acelera frente a EEUU con Six Networks

Cuando hablamos de la carrera por la IA entre EEUU y China, casi toda la atención se concentra en los mismos nombres: Nvidia, OpenAI, Google, Huawei o DeepSeek. Hablamos de quién tiene los mejores chips, quién desarrolla el modelo más potente o quién consigue entrenarlo con mayor rapidez. Pero China parece estar planteando la batalla desde un ángulo bastante diferente. Pekín acaba de integrar dentro de su nuevo Plan Quinquenal uno de los mayores programas de infraestructuras de su historia. Se llama Six Networks y contempla inversiones superiores a 26 billones de yuanes, unos 3,8 billones$, hasta 2030. 

El objetivo no es simplemente construir más centros de datos. China quiere crear toda la infraestructura física necesaria para que la IA pueda extenderse por el conjunto de su economía. El plan conecta seis grandes redes: electricidad, agua, telecomunicaciones, capacidad de computación, logística e infraestructuras urbanas subterráneas. Por primera vez, China pretende desarrollarlas como partes de un mismo sistema en lugar de tratarlas como proyectos independientes.

"China parece haber entendido que la carrera de la IA no se decidirá exclusivamente por quién tenga el mejor modelo o el semiconductor más avanzado. La IA necesita enormes cantidades de electricidad, centros de datos, agua para refrigerarlos, fibra óptica, redes de telecomunicaciones y una logística capaz de conectar todo el sistema. Por eso Pekín quiere construir centros de supercomputación, grandes centros de datos y hubs específicos para IA conectados mediante redes de altísima velocidad", explica Pablo Gil en The Trader. 

La idea es especialmente ambiciosa: crear una especie de “red eléctrica de capacidad computacional”, capaz de enviar las cargas de trabajo hacia aquellos centros de datos que tengan capacidad disponible en cada momento. Convertir la potencia de cálculo en un recurso nacional que pueda distribuirse allí donde sea necesario.

La electricidad será otra pieza fundamental. China pretende ampliar sus líneas de transmisión de larga distancia, aumentar enormemente el almacenamiento energético e integrar la producción renovable con los centros de datos. Incluso plantea utilizar IA para gestionar la propia red eléctrica en tiempo real. El consumo eléctrico de los centros de datos chinos ya equivale aproximadamente al doble de la producción anual de la presa de las Tres Gargantas, la mayor central hidroeléctrica del mundo por capacidad instalada. 

La carrera de la IA también es, cada vez más, una carrera por disponer de energía abundante y barata. Aquí aparece una diferencia interesante frente a EEUU. El modelo estadounidense está siendo impulsado principalmente por sus gigantes tecnológicos. Meta, Google, Amazon y otras grandes compañías planean invertir cientos de miles de millones$ en centros de datos y capacidad computacional, mientras OpenAI ha llegado a hablar de inversiones de varios billones en infraestructuras durante los próximos años.

China está adoptando un enfoque mucho más centralizado. No quiere simplemente que varias empresas construyan centros de datos. Quiere diseñar una infraestructura nacional coordinada sobre la que después pueda desplegarse la IA en fábricas, vehículos autónomos, robots, logística y ciudades. EEUU parte con una enorme ventaja en semiconductores avanzados, software y modelos de IA. China intenta compensarla utilizando algunas de sus mayores fortalezas: planificación a largo plazo, capacidad industrial, infraestructura energética y una extraordinaria velocidad para ejecutar grandes proyectos.

Pero el plan también tiene puntos débiles. China atraviesa una desaceleración económica, su crisis inmobiliaria ha reducido drásticamente los ingresos de los gobiernos locales y Pekín intenta al mismo tiempo contener el enorme endeudamiento acumulado durante años. Además, las restricciones estadounidenses continúan limitando su acceso a los semiconductores más avanzados. Puedes construir una enorme red de centros de datos, pero su productividad dependerá en buena medida de los chips que puedas instalar dentro de ellos.

Estamos entrando en una segunda fase de la carrera por la IA. La primera estuvo dominada por los chips y los modelos. La siguiente estará cada vez más condicionada por la infraestructura necesaria para hacer funcionar todo ese ecosistema: electricidad, redes, centros de datos, agua, almacenamiento energético y capacidad computacional. 

China ya ha utilizado antes una estrategia muy parecida y los resultados están ahí. Durante años identificó determinadas tecnologías como estratégicas, movilizó financiación, infraestructuras, ayudas públicas y capacidad industrial y creó enormes mercados domésticos para acelerar su desarrollo. El resultado es que hoy China domina buena parte de la cadena mundial de baterías, vehículos eléctricos, paneles solares y tecnologías vinculadas a las energías renovables. Ahora intenta aplicar esa misma lógica a la IA. EEUU conserva una ventaja importante en semiconductores avanzados, software y modelos, pero China parece haber asumido que quizá no necesite liderar cada una de esas piezas individualmente para convertirse en una potencia dominante en IA. Su apuesta consiste en construir el ecosistema que permita desplegarla más rápido, más barato y a mayor escala que sus competidores. Por eso, la verdadera carrera puede terminar decidiéndose no solo por quién desarrolla la inteligencia artificial más avanzada, sino por quién consigue integrarla antes en sus fábricas, robots, vehículos, redes eléctricas y, en definitiva, en el conjunto de su economía. Y en ese tipo de carrera, China ya ha demostrado que sabe competir.

Santander ofrece 50.000 nuevas plazas de formación gratis en IA

El programa Santander | Skills for Work, impulsado por Banco Santander y Coursera, activa 50.000 nuevas plazas de formación online gratuita para quienes quieran adquirir competencias en IA, análisis de datos, liderazgo, marketing o innovación, entre otras competencias. Estas plazas se suman a las 50.000 asignadas en agosto. La iniciativa está abierta a cualquier persona mayor de 18 años residente en 12 países distintos, sin necesidad de ser cliente del banco ni contar con titulación universitaria y se podrán solicitar en Santander Open Academy.

"En un entorno laboral que evoluciona constantemente, el aprendizaje continuo es clave para que las personaspuedan desarrollar nuevas habilidades y adaptarse a las oportunidades del futuro", afirmó Anthony Salcito, VP y General Manager de Enterprise para Coursera. "Junto a Banco Santander, queremos ampliar el acceso a una formación flexible y de alta calidad que permita a miles de personas adquirir competencias con alta demanda, obtener credenciales reconocidas y fortalecer su empleabilidad, independientemente de su punto de partida", añade.

"Nuestro informe Habilidades del Futuro refleja que el 81 % de las personas siente la necesidad de seguir ampliando sus competencias, pero el coste y la falta de tiempo siguen siendo los principales frenos. Si queremos que el aprendizaje continuo deje de ser una aspiración y se convierta en una realidad, tenemos que eliminar esas barreras y ése es el objetivo de iniciativas como ésta con Coursera", señala Victoria Zuasti, directora global de Programas y Contenidos de Santander Universidades

Instituto Santalucía crea OrientIA

El Instituto Santalucía ha lanzado OrientIA para resolver las inquietudes de los ciudadanos en materia de jubilación y pensiones. A través de la IA y en formato conversacional, Orient IA busca adaptarse a la manera actual que tiene la ciudadanía de consumir información, que prefiere mayor contexto, fiabilidad y respuestas directas en sus búsquedas de información. OrientIA nace con el objetivo de responder a esta tendencia y acercar a la sociedad el conocimiento más experto, riguroso e independiente sobre una de las cuestiones que más condicionan el bienestar futuro de las personas. Este cambio en los hábitos del ciudadano resulta especialmente relevante en ámbitos como la jubilación y las pensiones, donde la información suele ser técnica, dispersa y sujeta a cambios normativos.

La herramienta, disponible de forma gratuita desde la web del Instituto, permite formular preguntas en lenguaje natural y recibir respuestas claras, útiles y contextualizadas sobre jubilación, pensiones, ahorro a largo plazo, previsión social o planificación del futuro. 

A diferencia de otras IA generalistas, OrientIA ha sido concebida para garantizar la máxima solvencia de la información, apoyándose en un conocimiento contrastado y fiable. En este sentido, es una herramienta especializada, construida sobre el conocimiento acumulado por el Instituto durante casi una década a través de informes, estudios, barómetros, contenidos divulgativos, publicaciones de la Pensioteca, y aportaciones del Foro de Expertos. Este conocimiento propio se complementa y contrasta con una selección acotada de fuentes oficiales y organismos de máxima solvencia, que permiten a OrientIA integrar en sus respuestas información normativa, estadística e institucional actualizada. 

Con este lanzamiento, el Instituto da un nuevo paso en su labor divulgativa ofreciendo una experiencia conversacional pensada para ayudar a los ciudadanos a comprender mejor estos conceptos básicos de educación financiera. “OrientIA abre a la ciudadanía un conocimiento único en el mercado, por su credibilidad, independencia y especialización”, afirma José Manuel Jiménez, su director. "La IA nos permite convertir el trabajo experto del Instituto en una experiencia más accesible, directa y útil para cualquier persona que quiera entender mejor su futuro financiero”, añade.

Además, la herramienta ha sido diseñada bajo un prisma de innovación responsable. Su objetivo no es sustituir el asesoramiento profesional ni ofrecer recomendaciones personalizadas de inversión, sino ayudar al usuario a comprender conceptos, identificar factores relevantes y acceder a información fiable sobre cuestiones relacionadas con la jubilación y la previsión social. OrientIA no tiene finalidad comercial ni orienta hacia productos o soluciones concretas. Entre otras cuestiones, la IA puede ayudar a resolver dudas frecuentes sobre los años de cotización necesarios para acceder a determinadas modalidades de jubilación, cómo puede afectar haber trabajado en otro país, qué significa la tasa de reposición, qué elementos influyen en la pensión futura o qué aspectos conviene tener en cuenta para planificar mejor la etapa de retiro.

Desde el punto de vista tecnológico, OrientIA se apoya en una arquitectura de inteligencia artificial generativa con recuperación aumentada de información, lo que permite que las respuestas se construyan a partir de un corpus documental autorizado. Algo que contribuye a reforzar la precisión, reducir riesgos asociados a respuestas no contrastadas y mantener la conversación dentro del ámbito.Asimismo, el sistema incorpora criterios de gobernanza, trazabilidad y mejora continua. A partir de las consultas realizadas, OrientIA permitirá identificar las principales dudas de los ciudadanos, detectar temas que generan mayor incertidumbre y seguir ampliando el conocimiento divulgativo del Instituto en torno a la jubilación, las pensiones y la longevidad.

Robeco: el agente de IA no sustituirá al analista, pero transforma el proceso

La IA agéntica puede transformar el análisis de inversión: no al sustituir a los analistas, sino cambiando la forma en que las ideas de inversión se identifican, ensayan, documentan y cuestionan. La IA agéntica no desplaza al criterio de los analista, sino que les proporciona una herramienta de análisis más poderosa, defiende un informe de Robeco.

El análisis de inversión siempre ha tenido que lidiar con la complejidad. Los mercados generan más datos, más artículos, más información empresarial, más noticias, más conjuntos de datos alternativos y más relatos contrapuestos de las que cualquier equipo por sí solo puede procesar manualmente. El reto actual no consiste simplemente en encontrar información, sino en determinar qué es lo relevante, cuál es su grado de fiabilidad, si aporta algo nuevo y si puede traducirse en una propuesta de análisis o en una perspectiva de inversión.

Es aquí donde la IA agéntica puede empezar a transformar el proceso de análisis. La primera ola de IA generativa ayudó a las personas a trabajar más rápido: resumiendo documentos, redactando textos, programando y respondiendo a preguntas. Es útil, pero en gran medida está orientada a tareas concretas. La IA agéntica va más lejos, ya que admite flujos de trabajo con varias etapas, transfiere el contexto de una etapa a la siguiente, utiliza herramientas, supervisa tareas y genera resultados estructurados para que sean revisados por personas.

Este cambio es importante para el análisis de inversión, ya que constituye una cadena de trabajo: buscar ideas, recopilar datos, comprobar hipótesis, comparar señales, documentar resultados, cuestionar conclusiones y decidir si merece la pena dar continuidad a una idea. Sin embargo, en lugar de automatizar el juicio, el objetivo de la IA agéntica consiste en dotar a los analistas de una herramienta mejorada.

El filtro en el proceso de análisis constituye un punto de partida práctico. Los equipos de inversión se enfrentan a un flujo constante de artículos académicos, análisis de mercado, informes de resultados, declaraciones ante autoridades reguladoras, notas internas y consultas de clientes. Gran parte de la inversión sigue partiendo de este tipo de discurso: flujo de noticias, cambios de política, debates entre analistas, comentarios de directivos y evolución del sentimiento de mercado.  Buena parte de ello puede ser relevante; sin embargo, es imposible leerlo en su totalidad. El tiempo de un analista humano es limitado, y siempre ha sido difícil utilizar esos datos sistemáticamente por su carácter cualitativo, contextual y, a menudo, caótico.

Un flujo de trabajo de análisis agéntico puede contribuir a separar la información relevante del ruido en una fase muy temprana al examinar grandes volúmenes de contenido, identificar lo que merezca un análisis más detallado, extraer las conclusiones clave y señalar de qué manera se solapa una nueva idea con el análisis ya existente. Por ejemplo, un agente encargado de escanear documentos no decide si una idea tiene sitio en una cartera. Ayuda a los analistas a decidir a qué le prestan atención.

De esta manera, la interpretación puede ser más rigurosa y accionable. Al analista le corresponde decidir si esa interpretación tiene relevancia financiera, está descontada en el precio o aporta algo nuevo. Sin embargo, la IA contribuye a detectar pautas en distintas empresas o sectores, así como a comprobar si la idea es válida como señal. Esto resulta especialmente útil para inversores que deseen combinar el análisis por fundamentales con una disciplina sistemática, lo que a menudo se describe como un enfoque 'quantamental'. La oportunidad no consiste en elegir entre juicio humano y análisis sistemático, sino en combinarlos de forma más eficaz: utilizar la IA para procesar la información del mercado a gran escala, al tiempo que los analistas se mantienen como responsables de las preguntas, la interpretación y la decisión de investigar más a fondo.

Una vez estructurada la información del mercado, el siguiente reto consiste en disciplinar el análisis. La IA sirve para discriminar las ideas propuestas, extraer metodologías, identificar los datos necesarios y facilitar el trabajo de replicación. Además, sirve para comparar las distintas opciones de diseño y documentar las ventajas e inconvenientes que conllevan. Esa versatilidad conlleva un riesgo: la IA puede ampliar la búsqueda no solo de ideas prometedoras, sino también de falsos positivos. Un resultado plausible puede parecer convincente antes de analizarlo en mayor profundidad. 

Por lo tanto, el valor de un flujo de trabajo agéntico radica en hacer que el tránsito de la idea al dato contrastado sea más sistemático y fácil de cuestionar, al llevar un registro de qué se ha comprobado y porqué, de las hipótesis relevantes y de las posibles deficiencias, y de por qué se dio continuidad a una línea de investigación, se suspendió o se rechazó. En ese sentido, la IA agéntica puede reforzar la memoria de análisis. Las pruebas fallidas no son una pérdida de tiempo si se lleva un registro adecuado. Forman parte del conocimiento institucional de la gestora, lo que sirve para que los futuros analistas se ahorren llegar al mismo callejón sin salida por una vía ligeramente diferente

La documentación constituye una herramienta muy útil. El análisis de inversión suele depender de que alguien se acuerde de por qué se tomó una decisión: qué conjunto de datos se utilizó, qué hipótesis se descartaron, por qué no se adoptó una señal concreta o por qué se modificó un modelo. Los flujos de trabajo agéntico pueden resultar de ayuda al crear un historial de datos sobre el análisis facilitado por la IA. Dicho historial puede incluir los documentos originales utilizados, los registros horarios de acceso, la versión del modelo o del flujo de trabajo, las herramientas utilizadas, las intervenciones de los analistas, las comprobaciones de estabilidad, los resultados de validación y la persona concreta que revisa. Lejos de ser un mero trámite administrativo, hace posible la revisión del análisis realizado con IA.

Un informe bien redactado generado por IA puede resultar peligroso si es imposible identificar la parte elaborada por el modelo, los cambios introducidos por el analista, las afirmaciones procedentes de fuentes externas y las conclusiones que fueron cuestionadas. Cuanto más se utiliza la IA para el análisis, más importante resulta diferenciar los resultados brutos del modelo de la labor de inversión aprobada por la firma de inversión. En última instancia, la mesa de análisis del futuro podría estar más documentada, no menos. Podría ser más sistemática, no menos. Ser más transparente sobre la incertidumbre y menos segura por defecto.

¿Qué cambiará para los analistas? Si la IA puede recopilar información, resumir artículos, redactar códigos y probar variantes con mayor rapidez, el analista puede dedicar menos tiempo a recopilar datos y más tiempo a evaluarlos. Para ello se requieren habilidades distintas: formular mejores preguntas, reconocerlas pruebas poco sólidas, comprender el origen de los datos, cuestionar los resultados del modelo, detectar problemas de ejecución y saber cuándo no seguir con una idea. Para los analistas más jóvenes, eso puede resultar especialmente importante. La IA puede facilitar el aprendizaje al impulsar el acceso a la información. Pero también puede generar una falsa sensación de control. No es igual comprender un método que leer un resumen. Replicar un resultado no equivale a saber si este tiene cabida en una estrategia real. En la era de la IA agéntica, la cultura de análisis sigue siendo tan relevante como siempre, ya que puede potenciar tanto los buenos hábitos como los malos.

¿Dónde quedan las personas? "Son las personas las que deciden si merece la pena plantear una pregunta. Son las personas las que deciden si un resultado tiene sentido financiero. Son las personas las que deciden si merece la pena seguir analizando una idea, darle prioridad o descartarla. Son las personas lasque deciden si las pruebas tienen peso suficiente para iniciar un proceso de inversión. Por lo tanto, el valor de la IA agéntica en el análisis podría radicar no tanto en sustituir conocimientos especializados como en conectar diferentes formas de conocimiento especializado: el contexto de fondo, las pruebas sistemáticas, la disciplina de datos y el juicio humano", contestan en Robeco.

Miguel Ángel Valero

Aur0ra, un grupo ruso de ransomware convenció al agente de inteligencia artificial (IA) de Cursor (empresa del grupo SpaceX, de Elon Musk) tras 28 sesiones de chat de que estaba trabajando en un entorno de pruebas, lo que facilitó ciberataques a varias empresas (la fabricante belga de productos de higiene y limpieza Christeyns; la empresa alemana Teckentrup, que fabrica puertas de garaje; la escocesa Helideck Certification Agency (Escocia), un distribuidor farmacéutico argentino, un fabricante italiano; Bayou Title, aseguradora de títulos de Luisiana, entre ellas) entre el 8 de abril y el 21 de mayo de 2026, según análisis de las firmas de ciberseguridad Gambit Security y CloudSek.

Los ciberdelincuentes ejecutaron cientos de operaciones maliciosas (robo de credenciales, toma de cuentas de alto valor), apoyándose en que el agente de IA de Cursor les ayudaba a ir hasta un 50% más rápido.

El caso se hace público la misma semana en que OpenAI, Anthropic y Meta admitieron que sus propios agentes de IA se salieron de entornos controlados y ejecutaron acciones ofensivas sin que nadie se lo pidiera, y en la que 116 empresas han firmado una carta abierta pidiendo defensa coordinada ante los ciberataques asistidos por IA.

Reacción de las aseguradoras

Las aseguradoras también reaccionan: MSIG, QBE y Beazley están revisando sus ciberseguros, ya que casi todas las pólizas de estas características asumen un evento de seguridad concreto (alguien entra sin permiso, un servidor cae). Un agente de IA puede causar la pérdida usando exactamente los accesos que la empresa le dio a propósito, sin que haya hacker ni acceso no autorizado en el origen.

El mercado global de ciberseguro asciende a 15.000 millones$ en 2025,  pasado y Munich Re vaticina 28.000 millones para 2030. Aon calcula que cerca del 20% de los ciberataques llevarán IA generativa en 2027. 

Y del sector tecnológico

OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft, las firmas de ciberseguridad CrowdStrike, Okta y Fortinet, figuran entre las 116 empresas que han hecho una llamada conjunta alertando de que los ciberataques habilitados por IA "serán mucho más generalizados y sofisticados", y reclamando colaboración público-privada a todos los niveles (local, nacional, internacional) y alianzas para elevar estándares de seguridad. Reconocen que el riesgo no en el usuario final, sino en los sistemas que sostienen pagos y conectividad.

También avisan que un ciberatacante humano elige objetivos porque su tiempo es limitado: investiga una empresa, prueba unas cuantas vías y pasa a la siguiente. Un agente de IA puede hacer ese trabajo en paralelo sobre miles de objetivos a la vez, y el coste de añadir uno más tiende a 0, por lo que tiene incentivos para realizar ciberataques masivos.

Miguel Ángel Valero

El gráfico que aporta The Trader es suficientemente elocuente sobre cómo el coste de utilizar inteligencia artificial (IA) está cayendo a una velocidad nunca vista. Según Goldman Sachs, el precio de los modelos de lenguaje se ha desplomado en apenas tres años tanto como cayó el precio de los ordenadores personales durante casi dos décadas. Y si además tenemos en cuenta que los modelos actuales son mucho más capaces que los de hace solo dos años, el coste por unidad de inteligencia se está reduciendo todavía más deprisa.

A primera vista, esto parece una noticia extraordinaria para las compañías que lideran esta revolución. Si la IA va a estar presente en prácticamente todos los sectores de la economía, lo lógico sería pensar que quienes la desarrollan serán también quienes obtengan los mayores beneficios. Sin embargo, la historia nos invita a ser algo más prudentes. A finales de los años noventa ocurrió algo muy parecido con Internet. El tráfico de datos crecía de forma explosiva, cada vez hacían falta más routers, más infraestructura y más capacidad de transmisión. Cisco se convirtió en la empresa que suministraba buena parte de ese equipamiento y llegó a ser, durante unos meses, la compañía más valiosa del mundo.

Para el inversor la historia fue muy distinta. Internet terminó transformando por completo la economía mundial. Cisco siguió siendo una magnífica empresa y continuó aumentando sus ingresos durante muchos años. Pero la competencia, la caída de los precios del hardware y unas expectativas que se habían vuelto completamente desproporcionadas hicieron que su cotización llegara a caer más de un 80% y tardará más de 25 años en recuperar los máximos alcanzados durante la burbuja tecnológica.

La revolución fue real. Los beneficios empresariales también. Lo que no fueron sostenibles fueron las expectativas que el mercado había descontado. Con la IA puede suceder algo parecido. Si el coste de desarrollar y utilizar modelos continúa desplomándose, puede terminar convirtiéndose en una commodity. Igual que hoy nadie paga un sobreprecio por almacenar información en la nube o por enviar datos a través de internet, es posible que dentro de unos años utilizar un modelo de IA sea un servicio cada vez más barato y accesible.

Y aquí entra en juego la paradoja de Jevons. Cuando una tecnología se abarata de forma drástica, lo normal no es que se utilice menos, sino mucho más. Cuanto más barato resulte acceder a la IA, más aplicaciones aparecerán, más procesos se automatizarán y mayor será el consumo total. El desplome del precio no tiene por qué reducir el tamaño del negocio; puede hacerlo crecer de forma exponencial. Eso no significa que desaparezca el negocio. Al contrario, probablemente el mercado será mucho mayor. Lo que significa es que el valor económico podría desplazarse hacia otro lugar. Quizá los grandes ganadores no sean quienes construyen los modelos, sino quienes consigan integrarlos mejor en productos y servicios capaces de generar ingresos recurrentes. O quizá quienes proporcionen la infraestructura necesaria para sostener ese crecimiento. 

La historia demuestra que las grandes revoluciones tecnológicas rara vez reparten los beneficios de la forma que inicialmente imagina el mercado.Por eso conviene distinguir entre una tecnología extraordinaria y una inversión extraordinaria. Porque no siempre son la misma cosa. La IA cambiará la economía con una intensidad incluso superior a la que lo hizo Internet. El fuerte abaratamiento de su coste probablemente hará que su uso se dispare, exactamente como describe la paradoja de Jevons. Pero eso no implica automáticamente que las compañías que hoy lideran esta revolución vayan a ser las mejores inversiones de la próxima década. Cisco fue una pieza imprescindible para construir Internet y, aun así, muchos inversores que compraron sus acciones a finales de los años noventa vieron cómo su inversión sufría una corrección superior al 80% y necesitaron más de 25 años para recuperar su dinero. "La historia demuestra que una revolución tecnológica puede transformar por completo la economía sin que las empresas que la lideran en sus primeros años sean necesariamente las que acaben generando las mayores rentabilidades para sus accionistas", alerta el analista Pablo Gil.

Durante los dos últimos años la gran carrera de la IA parecía muy sencilla de entender. Ganaba quien construyera el modelo más potente. OpenAI, Anthropic, Google o Meta competían por demostrar quién era capaz de ofrecer mejores respuestas, mayor capacidad de razonamiento o una programación más sofisticada. Sin embargo, la batalla acaba de entrar en una fase completamente distinta. Ya no basta con ser bueno. Ahora también hay que ser extraordinariamente barato. Varias compañías chinas —Alibaba, Moonshot, DeepSeek, Z.ai o ByteDance— han presentado modelos que ya compiten de tú a tú con los líderes estadounidenses en muchas tareas. Pero lo verdaderamente revolucionario no es únicamente la calidad de esos modelos, sino su coste. En algunos casos, ejecutar determinadas cargas de trabajo resulta hasta cien veces más barato que hacerlo con los modelos estadounidenses más avanzados.

Los mejores modelos de código abierto (chinos, por supuesto) ya igualaban el rendimiento de muchos modelos cerrados (estadounidenses), que todavía conservan una ligera ventaja en capacidad, pero a costa de un precio muy superior.

Si una empresa no ofrece el mejor modelo del mercado, tendrá que competir en precio. Pero si tampoco puede igualar los precios de los desarrolladores chinos, corre el riesgo de quedarse atrapada en un espacio donde deja de ser competitiva por cualquiera de las dos vías. Lo más llamativo es que ya no hablamos de un éxito aislado como ocurrió hace unos meses con DeepSeek. Ahora empiezan a aparecer varios laboratorios chinos capaces de desarrollar modelos de primer nivel de forma continuada. Eso sugiere que China ya no depende del talento de una única empresa, sino que ha construido un ecosistema capaz de reproducir esa innovación una y otra vez.

Pero detrás de esta competencia existe una diferencia estratégica todavía más importante. OpenAI y Anthropic mantienen en secreto buena parte de su tecnología, protegen su propiedad intelectual y aspiran a construir negocios con márgenes elevados. Sus futuras valoraciones bursátiles dependen, en gran medida, de que puedan seguir cobrando precios altos por utilizar modelos supuestamente difíciles de replicar. Las compañías chinas están siguiendo el camino contrario. Muchas están apostando por el código abierto y por sacrificar rentabilidad a corto plazo para ganar usuarios, desarrolladores y cuota de mercado. Su objetivo inmediato no parece ser maximizar beneficios, sino extender su tecnología, convertirla en un estándar y reducir al máximo el coste de utilizar inteligencia artificial.

Esa estrategia amenaza directamente el poder de fijación de precios de las empresas estadounidenses. Si los desarrolladores pueden acceder a modelos chinos de gran calidad por una fracción del coste, OpenAI y Anthropic podrían encontrarse con enormes dificultades para mantener sus márgenes y, sobre todo, para justificar las valoraciones multimillonarias que esperan alcanzar cuando salgan a bolsa.

Muchos inversores siguen analizando esta carrera como si únicamente importara quién desarrolla la tecnología más avanzada. La verdadera pregunta será quién consigue ganar dinero con ella. Si los modelos terminan convirtiéndose en una especie de materia prima digital, cada vez más barata y abundante, el valor podría desplazarse desde quienes los construyen hacia quienes sean capaces de utilizarlos para crear productos y servicios realmente útiles.Y si China mantiene este ritmo, EEUU tendrá cada vez más difícil conservar su liderazgo únicamente mediante sanciones tecnológicas, restricciones a los chips o protección de la propiedad intelectual. Porque en una guerra de precios no siempre gana quien tiene la tecnología más sofisticada. Muchas veces gana quien consigue que todo el mundo pueda utilizarla.

El mercado exige más dinero para asegurar la deuda de la IA

Otro gráfico muestra la evolución durante 2026 de los CDS (Credit Default Swap, cobertura frente al riesgo de impago de una empresa) a cinco años de algunas de las principales compañías tecnológicas. Cuando aumenta el precio del DCS de una empresa, significa que el mercado exige más dinero para asegurar su deuda porque percibe un mayor riesgo crediticio. Y prácticamente todos se están moviendo en la misma dirección. Oracle destaca claramente. Sus CDS han aumentado alrededor de 70 puntos básicos (pb) en lo que llevamos de año. Broadcom acumula una subida cercana a 48; Meta, unos 39; Nvidia, 32; Amazon, 30; y Alphabet, aproximadamente 29.

Esto no significa que el mercado piense que estas compañías estén próximas a quebrar. Ni mucho menos. Muchas siguen teniendo balances extraordinariamente sólidos y enormes capacidades de generación de caja. Lo importante es el cambio de tendencia: el riesgo percibido está aumentando simultáneamente en buena parte del ecosistema tecnológico ligado a la IA.

Y detrás de ese movimiento hay una razón muy concreta: la IA se está convirtiendo en un negocio extraordinariamente intensivo en capital. Durante décadas, las grandes tecnológicas fueron máquinas de generar caja. Construir software tenía unos costes marginales relativamente pequeños y permitía crecer enormemente sin necesidad de incrementar las inversiones al mismo ritmo. La IA está cambiando parcialmente ese modelo. Ahora hacen falta centros de datos gigantescos, cientos de miles de chips, redes eléctricas, sistemas de refrigeración y contratos energéticos de largo plazo. Las grandes tecnológicas podrían invertir conjuntamente más de 700.000 millones$ durante 2026, y para financiar semejante esfuerzo están recurriendo cada vez más al mercado de deuda.

El cambio resulta especialmente llamativo porque estas compañías históricamente podían financiar gran parte de su crecimiento con su propia generación de caja. Pero la velocidad de la carrera por la IA está obligándolas a buscar capital externo. Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft y Oracle han añadido conjuntamente alrededor de 350.000 millones$ a sus obligaciones de deuda durante los últimos cinco años, aproximadamente duplicando su carga. Y el proceso continúa. Solo hasta comienzos de julio, las grandes tecnológicas habían colocado aproximadamente 194.000 millones en bonos durante 2026, un 79% más que un año antes.

La Bolsa está valorando fundamentalmente cuánto dinero puede generar la IA. El mercado de crédito empieza a preguntarse cuánto dinero será necesario gastar antes de conseguirlo. Y son dos preguntas completamente distintas. Oracle es probablemente el ejemplo más extremo. La compañía anunció que pretende captar entre 45.000 millones y 50.000 millones$ durante 2026, aproximadamente la mitad mediante deuda y la otra mitad mediante instrumentos de capital, para ampliar su infraestructura “cloud” y satisfacer la demanda de clientes vinculados a la IA.

El problema no es necesariamente endeudarse. Si las enormes inversiones actuales terminan generando los ingresos y beneficios que esperan estas compañías, probablemente la deuda será perfectamente manejable. El verdadero riesgo aparece si la monetización de la IA tarda más de lo previsto, mientras las inversiones y los compromisos financieros siguen creciendo. Porque entonces podría producirse una combinación mucho menos cómoda: más deuda, mayores gastos financieros, fuertes amortizaciones de unos activos tecnológicos que envejecen rápidamente y una rentabilidad sobre el capital invertido inferior a la esperada.

"La carrera ya no consiste únicamente en desarrollar la mejor IA. También consiste en tener el balance financiero capaz de sobrevivir al enorme coste de construirla. El mercado de acciones todavía está apostando por los ganadores de la IA. El mercado de crédito empieza a calcular cuánto costará llegar hasta allí", avisa Pablo Gil.

El problema del control de la IA

Durante años hemos pensado que el principal riesgo de la IA consistía en que algún día llegara a ser más inteligente que nosotros. Sin embargo, los acontecimientos apuntan hacia un problema mucho más inmediato: cómo controlar sistemas que empiezan a desarrollar comportamientos que sus propios creadores no habían previsto. OpenAI revela más detalles sobre el incidente que terminó provocando el ataque contra Hugging Face, una de las plataformas más importantes del mundo para alojar y compartir modelos de IA, utilizada por millones de desarrolladores, investigadores y empresas. 

Según la compañía, todo comenzó varios meses antes, durante unas pruebas internas aparentemente rutinarias. A varios agentes de inteligencia artificial se les asignaron tareas que, sin que los investigadores fueran conscientes, eran imposibles de completar porque requerían acceso a internet o archivos que nunca habían sido cargados al sistema. En lugar de limitarse a informar de que no podían completar el trabajo, los modelos hicieron algo inesperado. Empezaron a dejarse mensajes entre ellos, buscaron otros agentes que pudieran ayudarles, compartieron información y acabaron organizándose para encontrar una forma de acceder a Internet sin autorización. Lo más sorprendente es que esas comunicaciones permanecieron ocultas durante meses para los propios investigadores.La investigación también revela otro comportamiento especialmente llamativo. Los modelos mostraban una fuerte tendencia a 'hacer trampas' cuando encontraban obstáculos. No abandonaban la tarea ni reconocían que era imposible. Su prioridad era alcanzar el objetivo para el que habían sido entrenados, incluso aunque eso implicara vulnerar las restricciones del entorno de pruebas o explotar fallos de seguridad.

Cuando OpenAI descubrió el primer sistema de comunicación entre agentes, lo eliminó. Sin embargo, pocas semanas después los modelos encontraron una nueva forma de volver a comunicarse utilizando otra vulnerabilidad distinta. Esa segunda red de colaboración fue la que terminó desembocando en los ataques posteriores contra los sistemas de OpenAI y Hugging Face. El episodio ha sido suficientemente serio como para que OpenAI haya decidido ralentizar parte de su investigación y concentrar recursos en reforzar la seguridad de sus modelos. La propia compañía advierte de que, a partir de ahora, Gobiernos y empresas deben asumir que los ciberdelincuentes podrán utilizar agentes de IA de este tipo para lanzar ataques mucho más sofisticados que los actuales.

La verdadera importancia de esta historia no reside únicamente en el riesgo de que la IA pueda utilizarse para cometer ciberataques. Lo realmente inquietante es comprobar que varios agentes independientes fueron capaces de colaborar entre sí, adaptarse cuando encontraban obstáculos y buscar nuevos caminos para alcanzar un objetivo que consideraban prioritario, sin que sus propios desarrolladores fueran plenamente conscientes de ello.

Nos estamos acercando a un momento en el que algunos sistemas empezarán a razonar mejor que nosotros en determinadas tareas y a encontrar soluciones que los propios seres humanos quizá ni siquiera comprendamos del todo. Si eso ocurre, el gran desafío dejará de ser construir una IA más potente. El verdadero reto será desarrollar mecanismos capaces de supervisarla y mantenerla bajo control. Porque si algún día la IA supera nuestras capacidades en ámbitos cada vez más amplios, la pregunta más importante ya no será cuánto puede hacer, sino cómo conseguiremos seguir gobernando una inteligencia que podría llegar a pensar mejor que nosotros.

La inversión en IA no tiene por qué ser necesariamente rentable

Hay una idea que se repite constantemente cuando se habla de IA: quien no invierta ahora corre el riesgo de perderse la mayor revolución tecnológica de nuestra generación. Y probablemente sea cierto. La IA tiene todos los ingredientes para transformar la productividad, cambiar la forma en que trabajamos y alterar por completo el funcionamiento de muchas industrias. Sin embargo, reconocer que una tecnología va a cambiar el mundo no significa que cualquier inversión relacionada con ella vaya a ser rentable. De hecho, la historia demuestra precisamente lo contrario. 

Nadie duda de que la IA seguirá creciendo, pero el mercado empieza a preguntarse si las enormes inversiones necesarias para liderar esa carrera acabarán generando una rentabilidad acorde con el capital empleado. Los miles de millones destinados a centros de datos, chips e infraestructuras ya no se reciben únicamente con entusiasmo; también empiezan a generar preguntas.Y esas preguntas tienen sentido porque las grandes revoluciones tecnológicas suelen venir acompañadas de un enorme exceso de inversión. Cuando todo el mundo está convencido de que una industria dominará el futuro, el capital fluye hacia ella de forma masiva. El resultado suele ser una capacidad instalada muy superior a la demanda inicial y una competencia feroz que termina reduciendo la rentabilidad de muchas de las empresas que lideraron esa primera etapa.

Ya ocurrió con el ferrocarril en el siglo XIX. La red ferroviaria transformó la economía mundial, pero muchas compañías quebraron antes de que aquel negocio alcanzara un equilibrio sostenible. También sucedió con internet. La mayoría de las predicciones sobre su impacto fueron acertadas, pero eso no evitó el estallido de la burbuja tecnológica en el año 2000 ni las enormes pérdidas sufridas por muchos inversores.

Es perfectamente posible acertar sobre el futuro de una tecnología y, al mismo tiempo, equivocarse en el momento, el precio o la empresa elegida para invertir. Eso no significa que la IA esté viviendo una burbuja similar a las anteriores. Nadie puede afirmarlo con certeza. Pero sí conviene recordar que el éxito de una innovación y el éxito de una inversión no siempre avanzan de la mano.

"Creo que uno de los errores más habituales en los mercados consiste en pensar que identificar la próxima gran revolución tecnológica es suficiente para ganar dinero. Y no lo es. Invertir no consiste únicamente en descubrir qué cambiará el mundo, sino en valorar cuánto de ese futuro ya está descontado en los precios y quién terminará capturando realmente los beneficios de esa transformación. Porque la historia demuestra que las grandes revoluciones suelen crear enormes ganadores… pero no siempre son los pioneros, ni necesariamente quienes más invierten al principio. Y esa quizá sea la lección más importante para cualquier inversor: tener razón sobre el futuro no garantiza obtener una buena rentabilidad", advierte Pablo Gil.

Durante los dos últimos años hemos asistido a una auténtica carrera por desarrollar modelos de inteligencia artificial cada vez más potentes. OpenAI, Google, Anthropic, Meta o DeepSeek han competido por demostrar quién era capaz de construir el mejor modelo. Parecía que toda la ventaja competitiva dependía de tener los algoritmos más avanzados. Sin embargo, esa primera fase de la revolución de la IA está dando paso a otra muy distinta. Nadie duda ya de que esta tecnología transformará la economía. La gran pregunta empieza a ser otra: ¿quién podrá permitirse financiar esa transformación?

Porque la IA ya no depende únicamente del software. Para seguir avanzando hacen falta centros de datos gigantescos, cientos de miles de procesadores, sistemas de refrigeración, redes eléctricas más potentes y una capacidad de generación de energía que, en muchos lugares, empieza a quedarse corta. La revolución más digital de nuestra historia depende cada vez más de infraestructuras extraordinariamente físicas. La expansión de los centros de datos, unida a las olas de calor y a la creciente electrificación de la economía, está llevando muchas infraestructuras al límite. El cuello de botella ya no parece ser la capacidad de los modelos, sino la capacidad de alimentarlos.

Ese cambio también explica la reacción del mercado. Algunas compañías han anunciado inversiones multimillonarias para mantener su liderazgo en IA y los inversores empiezan a preguntarse cuánto tardarán en recuperar semejantes desembolsos. La reciente pausa de DeepSeek en una ronda de financiación refleja que incluso algunos de los protagonistas de esta carrera empiezan a medir con más cautela el ritmo de expansión.Y es que la historia nos recuerda que las grandes revoluciones tecnológicas suelen atravesar una fase en la que el principal desafío deja de ser la innovación y pasa a ser la capacidad de financiar su despliegue. En el caso de la IA, ese momento parece haber llegado antes de lo que muchos esperaban.

Durante los primeros años de la IA, la batalla consistía en desarrollar el mejor modelo. A partir de ahora, la ventaja competitiva dependerá cada vez más de quién tenga acceso al capital, la energía y las infraestructuras necesarias para sostener esa revolución. Eso significa que el éxito ya no dependerá únicamente del talento de los ingenieros, sino también de la capacidad financiera de las compañías y, en muchos casos, de la solidez de las infraestructuras de cada país. La IA seguirá siendo una revolución tecnológica, pero cada vez tendrá más rasgos de una revolución industrial. Y eso puede cambiar profundamente qué empresas —e incluso qué economías— acaban liderando esta nueva etapa.

Miguel Ángel Valero

El 80% de los profesionales asegura que la inteligencia artificial (IA) ha mejorado su productividad. Pero solo el 37% de sus empresas percibe eso en el resultado de explotación (o EBIT, Earnings Before Interest and Taxes, que que mide la rentabilidad operativa de una empresa antes de deducir los gastos por intereses y los impuestos). El mismo porcentaje que hace un año, según el State of AI 2026 de McKinsey. Y solo el 6% habla de un impacto de la IA en el 5% o más de ese resultado de explotación.

La IA cada vez se usa más: nueve de cada diez empresas usan IA de forma habitual en al menos una función. El uso de IA en tres o más funciones pasa del 51% al 56%. El 44% dice que la está escalando a toda la empresa, frente al 38% de hace un año. Pero el 32% ha decidido no comprar al menos un producto o función de software porque podía construirlo dentro con herramientas de codificación agéntica. El 20% dice que los costes operativos de IA están limitando su uso.

Ocho de cada diez directivos de empresas aseguran que la IA les ha mejorado el rendimiento y la mitad que les ayuda a decidir mejor. El 47% de los mandos intermedios reporta algún efecto negativo, frente al 31% de los ejecutivos. Los ahorros de la IA se concentran en cadena de suministro, operaciones de servicio y fabricación. 

El 28% de las empresas ya dedica más del 10% de su presupuesto de tecnología a IA y el 60% espera subir la inversión el año que viene.

Solo el 14% reconoce que la IA contribuyó a reducir la plantilla el año pasado. Dos tercios reportan poco o ningún cambio. De cara al próximo año, el 39% espera caídas y el 43% no espera cambios. Y solo el 13% de los directivos admite que la IA le genera ansiedad sobre su carrera. 

Preocupa que las empresas sigan invirtiendo sumas ingentes en la adopción de herramientas de IA, en una asignación de capital sin precedentes en la industria que aún no ha dado frutos significativos. La IA no está logrando impulsar la productividad de forma significativa.

Open AI: Jalapeño supera a Nvidia Blackwell

Pero la guerra de la IA no cesa. OpenAI ha publicado los primeros números de Jalapeño, el chip de inferencia que lleva desarrollando con Broadcom desde octubre de 2025: el chip sirve más trabajo de IA por unidad de potencia y, a la vez, devuelve las respuestas más rápido que los sistemas Nvidia Blackwell

Para Nvidia esto no es una amenaza inmediata. Sigue vendiendo todo lo que fabrica y acaba de subir un 15% el precio de sus servidores de IA, que no es el gesto de una empresa preocupada por la competencia. Pero sí marca la dirección: sus mayores clientes están construyendo alternativas para la parte del trabajo que más volumen mueve. Puede ser el principio del fin del monocultivo de Nvidia en inferencia.

Perplexity ha lanzado Portable Computer, una versión de su agente AI que corre entera dentro del ordenador del usuario y no consume créditos de facturación mientras trabaja en local. La ha construido con Nvidia, y el primer sitio donde funciona es el DGX Spark, el sobremesa de 128 GB que Nvidia promociona como supercomputadora de escritorio.

Apple ha presentado dos chips el mismo día: el M6, que va dentro del nuevo Mac Mini, y el M5 Ultra, en el nuevo Mac Studio. En memoria unificada llega hasta 32 GB con 170 GB/s de ancho de banda, un 10% más que el M5 y 2,5 veces lo del M1. En cómputo de GPU para tareas de IA, Apple habla de un 30% por encima del M5 y más de 8 veces el M1. En CPU multihilo, 1,2 veces el M5 y 2,4 veces el M1. El M5 Ultra es el primer chip de la serie M que une cuatro dados mediante UltraFusion, la tecnología de interconexión de Apple. Hasta ahora el tope eran dos.

Nvidia: la capacidad de cómputo de la IA se traduce en ingresos

Mientras, Nvidia más que duplica ingresos y beneficios, superando las previsiones del consenso de analistas. Los ingresos en el segundo trimestre de su ejercicio fiscal ascienden a 96.221 millones$, el 106% más respecto al mismo periodo del año anterior. Los beneficios crecen a un ritmo superior, el 126%, hasta 59.688 millones. Unas cifras que demuestran que “la IA ha alcanzado su punto de inflexión. Está realizando tareas útiles. Ahora, la capacidad de cómputo se traduce en ingresos. Y la demanda se está acelerando”, según Jensen Huang, fundador y CEO del grupo.

Según la compañía, la fortaleza del crecimiento de los ingresos se prolongará hasta 2028, ejercicio para el que esperan un incremento cercano al 70%. Además, Jensen Huang destaca que la demanda de sus productos continúa superando las previsiones, impulsada por la elevada rentabilidad del negocio de alquiler de capacidad computacional de los hiperescaladores. Reitera que cualquier nueva capacidad disponible se ocupa de forma prácticamente inmediata.

Sobre el aumento de la competencia, subraya la ventaja que ofrecen las GPU de la compañía en términos de versatilidad –entrenamiento, inferencia y manejo de agentes–. Siguen siendo el hardware de referencia para los procesos de inferencia de los principales modelos de IA disponibles actualmente para el gran público.

Nvidia mantiene una posición dominante, de más del 75%, en los chips utilizados para entrenar y ejecutar modelos de IA en centros de datos. Sus procesadores Blackwell y Rubin pueden generar conjuntamente más de un billón$ en ventas hasta 2027, según analistas de Mizuho. Y participa activamente en la financiación de nuevos centros de datos.  Los ingresos procedentes de centros de datos aumentaron un 117%, hasta 89.000 millones, y la empresa espera 108.000 millones este trimestre.

Un dato llama la atención: Nvidia ha comenzado a flexibilizar sus políticas de crédito comercial, ampliando los plazos de pago hasta 60 días –frente a los 45 actuales– para clientes con calificación crediticia de grado de inversión. Esta medida penalizó parcialmente la generación de caja durante el trimestre.

Durante el segundo trimestre, Nvidia devolvió 26.000 millones$ a sus accionistas mediante la recompra de títulos y el pago de dividendos en efectivo. Dispone de unos 99.000 millones más en el marco de su autorización de recompra de acciones.

En conjunto, estos resultados representan un importante respaldo para el sector y contribuyen a contrarrestar las dudas que el mercado sigue manteniendo sobre la sostenibilidad del auge de la IA. Pero el mercado se pregunta sobre cuánto tiempo puede mantener este ritmo de inversión y qué impacto tendrán sus costes crecientes en las cuenta de resultados de estas empresas.

The Trader: el centro de las conexiones circulares de la IA

"Durante los últimos años hemos utilizado muchas veces la misma comparación para explicar el extraordinario negocio de Nvidia. En una fiebre del oro, no sabemos quién terminará encontrando el gran filón, pero probablemente ganará mucho dinero quien venda los picos y las palas a todos los que salen a buscarlo", explica el analista Pablo Gil en The Trader. Nvidia ha sido precisamente eso para la inteligencia artificial. OpenAI, Microsoft, Meta, Amazon, Google y decenas de compañías están gastando cantidades gigantescas construyendo infraestructura para desarrollar IA. Y una parte importante de ese dinero termina comprando chips de Nvidia.

Pero ahora Nvidia está dando un paso más. Ya no se conforma con vender los picos y las palas. Está empezando a financiar a quienes participan en la fiebre del oro. El último ejemplo es espectacular: Nvidia se ha comprometido a aportar hasta 105.000 millones$ para respaldar un gigantesco complejo de centros de datos en Ohio que será utilizado por OpenAI. El proyecto podría alcanzar aproximadamente 8 gigavatios de capacidad informática y los primeros 800 megavatios deberían entrar en funcionamiento en 2028.

OpenAI irá pagando el alquiler a medida que la capacidad esté disponible, pero Nvidia respaldará determinadas partes de los pagos relacionados con el alquiler y la electricidad. Y aquí aparece lo realmente interesante: ese gigantesco centro de datos necesitará enormes cantidades de chips de Nvidia. Además, Nvidia invertirá 1.500 millones$ en SB Energy, la compañía respaldada por SoftBank que construirá, poseerá y operará las instalaciones. Y no es un caso aislado. Nvidia ya ha proporcionado respaldo financiero a CoreWeave y ha invertido directamente en OpenAI y Anthropic.

La estrategia tiene una lógica empresarial extraordinariamente poderosa. Nvidia vende chips, genera enormes cantidades de efectivo y utiliza parte de ese dinero para financiar el ecosistema de IA. Esa inversión permite construir más centros de datos que, a su vez, necesitan comprar más chips Nvidia. El círculo es evidente: Nvidia vende chips, genera caja, financia infraestructura de IA, esa infraestructura compra más chips, t Nvidia genera todavía más caja.

El problema es que cuanto más grande se vuelve ese círculo, más difícil resulta distinguir dónde termina la demanda completamente independiente y dónde comienza una demanda que Nvidia está ayudando a financiar. La compañía rechaza que este acuerdo concreto constituya financiación circular y recuerda que será OpenAI quien pague el alquiler. Técnicamente puede tener razón, pero económicamente la cuestión sigue siendo relevante. Nvidia empieza así a parecerse menos a un simple fabricante de semiconductores y más a una compañía que está ayudando a financiar y construir la infraestructura física sobre la que funcionará la IA mundial.

Mientras la demanda de IA siga creciendo y los centros de datos generen suficientes ingresos para justificar estas inversiones, el modelo puede convertirse en una formidable máquina de crecimiento. Pero también introduce un riesgo nuevo. Si la monetización de la IA termina justificando estas inversiones, Nvidia habrá conseguido algo extraordinario: utilizar el dinero generado vendiendo picos y palas para financiar nuevas expediciones en busca de oro que necesitarán todavía más picos y palas. "Pero si algún día descubrimos que había menos oro del que todos pensaban, el problema ya no afectará solamente a quienes fueron a buscarlo. También afectará a quien les prestó el dinero para hacerlo", avisa Pablo Gil.

Meta resuelve un problema reputacional

Por su parte, Meta anunció un acuerdo extrajudicial que le obliga a pagar 18.000 millones$ para compensar las estrategias para enganchar a los niños a Facebook e Instagram. Se compromete además a cambios profundos en el diseño y funcionamiento de sus plataformas para usuarios adolescentes:

• Límite de uso diario: Máximo de 2 horas para usuarios de 13–17 años, aunque los padres o tutores pueden ampliarlo.elpais+2
• Bloqueo nocturno: Acceso restringido entre las 0,00 y las 6:00 de la mañana. (ampliable por los padres).
• Silencio de notificaciones: Sin notificaciones entre las 22:00 y las 7:00 horas, y también durante el horario escolar.
• Fin del “scroll infinito”: Se interrumpirá el desplazamiento continuo de contenido para evitar la navegación sin fin.
• Filtros cosméticos: Los menores no podrán aplicar filtros que imiten operaciones estéticas o “perfeccionen” la apariencia.
• Ocultar “me gusta”: Las cuentas de menores no mostrarán el recuento de “me gusta” o reacciones en sus publicaciones.
• Verificación de edad reforzada: Controles más estrictos para identificar y eliminar cuentas de menores de 13 años y aplicar restricciones a adolescentes de 13–17 años.
• Algoritmo opcional: Los menores podrán desactivar el feed personalizado y elegir un contenido más diverso.
• Controles parentales mejorados: Herramientas más intuitivas para que los padres gestionen límites y bloqueos.
• Moderación y respuesta rápida: Meta deberá responder al 90% de las denuncias de adolescentes sobre contenido potencialmente dañino en un plazo de 6 horas.
• Auditor independiente: Se nombrará un auditor que supervise la implementación y el cumplimiento de los cambios.

Por otra parte, Anthropic anuncia que invertirá 45.000 millones$ para alquilar potencia de computación en la nube para la IA del centro de datos insignia de la firma británica Nscale en el Estado de Virginia Occidental (EEUU).

El Santander fomenta ideas de sus empleados en IA

Por su parte, el Banco Santander sigue impulsando el talento interno y la innovación apoyada en IA, datos yautomatización a través de una iniciativa global, Santander Innovation Challenge, que ha permitido a sus empleados presentar más de 3.400 ideas para mejorar productos, servicios y procesos en distintas áreas del grupo.El programa ha recibido 3.401 ideas, de las que 2.370 fueron propuestas completadas. Tras las diferentes fases de evaluación, 141 ideas fueron seleccionadas como semifinalistas y 48 llegaron a la fase final. Finalmente, 12 proyectos han sido elegidos para avanzar a una nueva etapa de definición y desarrollo.

Las iniciativas seleccionadas proceden de equipos de distintas geografías y negocios, entre ellos Openbank, Santander Corporate & Investment Banking, Getnet, Banca Comercial, Global Cards, Retail y WealthManagement & Insurance. Los proyectos abordan oportunidades de negocio y de mejora operativa mediantesoluciones digitales aplicadas a ámbitos como la gestión de riesgos, los pagos, la conectividad de datos, los flujos de caja para pymes o los asistentes basados en IA.

Los 12 proyectos seleccionados como finalistas incluyen  proyectos enfocados tanto en la mejora de la experiencia de clientes como en la transformación interna del banco. Por ejemplo, Fynn by Santander plantea un asistente virtual para pymes capaz de analizar sus datos financieros, anticipar necesidades de liquidez y ofrecer recomendaciones para apoyar la gestión de sus negocios. Por su parte, AI Squad propone un equipo de agentes de IA especializados que colabora en el diseño de nuevos productos y servicios, aportando análisis de negocio, experiencia de cliente, riesgos y cumplimiento normativo para acelerar los procesos de innovación.

Estas propuestas han sido desarrolladas por equipos de México, Brasil, España, Chile, Estados Unidos y sedes globales del Grupo, y reflejan la capacidad de los profesionales del Santander para identificar casos de uso concretos a partir de su conocimiento directo del negocio, los clientes y los procesos internos.

En la siguiente fase, los equipos ganadores trabajarán con áreas globales y patrocinadores de negocio para concretar el alcance de las soluciones, los usuarios a los que se dirigen, las necesidades de datos y control, las métricas de éxito y los hitos necesarios para avanzar hacia su eventual desarrollo.

UBS recomienda una asignación selectiva y diversificada en valores tecnológicos

Los futuros del Nasdaq subieron un 0,9% en la sesión asiática del jueves 27 de agosto después de que Nvidia volviera a batir las expectativas de beneficios y ofreciera una previsión de ingresos superior a lo esperado. "Mantenemos nuestra convicción en la narrativa de crecimiento de la IA en su conjunto y creemos que sigue siendo un motor clave de nuestra perspectiva positiva para el mercado. Aunque las dudas persistentes sobre la sostenibilidad del capex en IA y la circularidad de ciertos acuerdos de financiación en este ámbito puedan seguir generando episodios puntuales de volatilidad en el sector tecnológico, la temporada de resultados del segundo trimestre ha demostrado que los fundamentales siguen siendo sólidos. La demanda de IA sigue mostrando un crecimiento robusto. La monetización también se ha acelerado. Las valoraciones han pasado a ser más atractivas, y el crecimiento de los beneficios se mantiene fuerte", subrayan en UBS.

Mark Haefele, Director de Inversiones (CIO) de UBS Global Wealth Management, afirma: "En este contexto de fundamentales sólidos a corto plazo pero riesgos persistentes, recomendamos a los inversores mantener una asignación selectiva y diversificada en valores tecnológicos. Seguimos favoreciendo la capa habilitadora de la cadena de valor de la IA, incluidos los semiconductores y la computación en la nube, aunque los inversores también deberían plantearse aumentar su exposición a segmentos tecnológicos más defensivos, como las redes de pago, los REIT de centros de datos y determinados fabricantes de smartphones".

"Mantenemos una postura constructiva sobre el sector tecnológico chino, liderado por las empresas de semi-cap, internet, semiconductores y hardware de IA. Más allá de la tecnología, favorecemos el equipamiento eléctrico y energético como oportunidad de crecimiento, así como las CRO y CDMO dentro del sector sanitario", añade Yifan Hu, Directora de Inversiones para la Gran China.

Evli detecta oportunidades en  infraestructuras de la IA y electrificación

La gestora nórdica Evli cree que la corrección de las Bolsas ha dejado atractivas oportunidades de compra en compañías de los sectores infraestructuras de la IA y electrificación. Esas empresas han regresado a valoraciones razonables tras la corrección, y conservan una visión sólida por fundamentales, a lo que se añade un entorno favorable, con crecimiento positivo en todas las regiones, inflación contenida y los beneficios empresariales que continúan aportando revisiones al alza. 

Los expertos de Evli aseguran que el ciclo económico permanece favorable. El crecimiento sigue siendo positivo en las distintas zonas geográficas, sin depender del tirón de la infraestructura de IA, y la inflación no es preocupante. Los beneficios empresariales continúan aportando optimismo con fundamentales consolidados, en una fase del mercado con mayor volatilidad. Por eso no cambian los riesgos a vigilar. Una postura más restrictiva de los bancos centrales, y mayores retornos de los bonos podrían amenazar las valoraciones, sobre todo en las acciones growth a largo plazo. Otro de los riesgos que persisten es un sentimiento inversor excesivamente optimista.

Las perspectivas de las temáticas no han variado:

• Infraestructura de IA y computación: Memoria y semiconductores se apoyan en la solidez ce la demanda continúa.
• Electrificación: Redes eléctricas, energía y metales industriales son ahora oportunidades de compra tras la corrección.
• Robótica: La creciente demanda de automatización en manufactura, logística, salud y otras industrias, persiste, pero la temática se ha visto afectada por la volatilidad.
• Sector financiero: Sigue apoyado en la bonanza del ciclo económico.
• Defensa europea: Se mantiene el atractivo estructural de la temática, en la medida que la inestabilidad geopolítica persiste.

Miguel Ángel Valero

La fiebre de la inteligencia artificial (IA) sigue animando las salidas a Bolsa. Nscale, la firma londinense especializada en la 'nube' para IA, prepara su salto a Wall Street en septiembre para captar 3.000 millones$, con Goldman Sachs y JPMorgan al frente. La compañía, valorada en 14.600 millones tras entrar Nvidia y Nokia, asegura que cuenta con 51.000 millones en ingresos ya contratados.

Alibaba no se queda atrás en la carrera por captar financiación para la IA. Coloca en Hong Kong 710 millones de acciones nuevas a 112,70 dólares hongkoneses y se embolsa 10.200 millones$, la mayor ampliación de una cotizada en esa Bolsa. La inversión en IA (chips, infraestructura y modelos) se dispara un 75%. 

Los resultados trimestrales de Nvidia, que se harán públicos el martes 25 de agosto, constituyen, una vez más, la señal más clara sobre el estado de la inversión en IA. Se espera que la compañía supere los 90.000 millones$ en ingresos y registre unos beneficios cercanos a los 50.000 millones (+114% interanual). La empresa continúa inmersa en el proceso de transición entre su gama de productos Blackwell y Rubin, sin que, hasta la fecha, existan evidencias de que este cambio esté afectando de manera significativa a sus márgenes. 

El mercado está atento a los planes de Nvidia más allá del sector de los semiconductores. Su reciente operación en Poolside –1.000 millones$ de participación y 6.000 millones en licencias de la compañía– refleja la búsqueda de nuevas vías en el ámbito de los grandes modelos de lenguaje y en el desarrollo de la IA. Esta operación se suma a sus inversiones en OpenAI y Anthropic, reforzando su apuesta estratégica por liderar el ecosistema de la inteligencia artificial.

Mientras, las exportaciones de imanes chinos de tierras raras a EEUU baten récord y su precio toca máximos de tres años. Los envíos chinos a EEUU se dispararon un 32,6% en julio a 60,4$ el kilo. Es el segundo mayor volumen desdela imposición de controles por parte de Trump. Las ventas a Japón se desploman un 52%. El refinado fuera de China cae por debajo de los 110$, que es el precio 'suelo' pactado por MP Materials con el Pentágono. Los productores chinos disparan beneficios más de un 113%. MP Materials es la apuesta cotizada en este segmento, protegida por su suelo de precio. Sus ingresos superan los 13.200 millones. En cambio, pierden los coches eléctricos y las empresas de defensa, que pagan más caros sus imanes.

El encarecimiento de las memorias elevará más de un 15% el precio de algunos servidores con chips de Nvidia desde 2027, presionando los costes de infraestructura de IA para Microsoft, Alphabet, Oracle, Amazon y Meta.

Precisamente Meta es protagonista negativo. Además de registrar pérdidas (algo que comparte con Tesla), registra la peor evolución en Bolsa de los Siete Magníficos en lo que va de 2026. 

AT&T recurre a modelos abiertos para ahorrar en IA

AT&T está desviando una parte creciente de su uso interno de IA hacia modelos abiertos para tratar de reducir la factura que paga a Anthropic y OpenAI. En algunas aplicaciones ha logrado ahorros de hasta el 90%. Ya desvía el 40% del uso interno de la IA por sus empleados a modelos abiertos. En programación, reduce el coste un  56%, aunque asumiendo una pérdida de calidad de alrededor del 2%.El objetivo declarado no es gastar menos en total, sino mantener plano el gasto con los laboratorios mientras sube el volumen de operaciones con la IA.

Todos buscan ahorrar en la IA. Stripe compró OpenRouter por 7.000 millones$. Ramp lanzó su propio enrutador, que elige modelo por coste, por puntuación en tests o por dificultad de la tarea. Snowflake asegura ganar un tercio más mandando cada tarea al modelo más barato que la resuelva. Y Callosum acaba de levantar 100 millones para optimizar la combinación de modelo y chip detrás de cada petición.

Los modelos abiertos han cerrado la distancia en las tareas de volumen. Qwen, Gemma y otros resuelven un resumen, una clasificación o un correo con calidad suficiente, y ésas son la mayoría de las peticiones de una empresa grande. El problema es cómo medir la situación de la IA antes y después de la aplicación del modelo abierto.

La especulación se ceba contra las nucleares por la IA

Los cortos han ganado más de 2.100 millones$ apostando contra las nucleares modulares NuScale, Oklo, y Nano Nuclear. Los reactores nucleares modulares iban a alimentar la IA, pero esa opción no funcionó, y los vendedores a la baja se forran. Las tres empresas suman 30.300 millones$ menos de capitalización bursátil desde su máximo de octubre de 2025. NuScale acumula un descenso del 35% en lo que va de año; Oklo, del 39%; y Nano Nuclear, del 18%. La situación salpica también a otros valores, como Cameco, la mayor empresa de uranio cotizada del mundo, con sede en Saskatoon (Canadá), y a los fondos de inversión en este material.

UBS: no depender de una única fuente de rentabilidad ligada al capex

"Una verdadera diversificación exige mirar más allá de las etiquetas estáticas por sector y geografía. Una estrategia de IA resiliente debería equilibrar la exposición a infraestructura con empresas que están monetizando su adopción, y evaluar dónde podría la IA alterar los modelos de negocio existentes, en lugar de depender de una única fuente de rentabilidad ligada al capex", recomienda Ulrike Hoffmann-Burchardi, Directora de Inversiones para América y Responsable Global de Renta Variable en UBS Global Wealth Management.

Miguel Ángel Valero

Dinero Seguro publicó el 17 de agosto que las empresas de EEUU ya habían alcanzado su techo de gasto con la inteligencia artificial (IA). Ahora se desvela el motivo: el 42% de las empresas ha probado o desplegado un agente de IA; el 15% ha llevado sistemas de varios agentes al conjunto del negocio. Y el 73% espera tener media empresa rediseñada alrededor de agentes dentro de cuatro años. Hay un tremendo salto entre el 15% actual y el 73% de dentro de cuatro años.

Según un estudio de Deloitte, solo el 21% de las empresas asegura tener sus procesos preparados para trabajar con agentes de IA, y el 20% se ve capaz de rediseñarlos. Más de la mitad de los directivos de datos de éstas apunta a los sistemas antiguos como el bloqueo principal. 

Otro estudio, éste de Google con MIT Technology Review, profundiza en esa idea: de media, las empresas dan a la IA acceso al 45% de su información interna. Menos de la mitad. Y ese porcentaje se nota directamente en si el agente de IA acierta o no. Entre las organizaciones que abren más del 70% de sus datos, todos los responsables describen las decisiones de sus agentes como acertadas casi siempre o siempre. Entre las que se quedan en el 30% o menos, solo el 22% se fía de lo que decide su agente. Una diferencia de casi cinco veces.

Conclusión: el agente de IA rinde según lo que puede leer, y en la mayoría de empresas eso es menos de la mitad de lo que hay dentro. Antes de implantarlo, la empresa debe medir qué porcentaje de su información puede tocar hoy la IA, y cuánta de esa información está en un sitio del que se pueda leer.

Mientras, sigue la guerra por reducir el coste de la IA. DeepSeek entra a competir con Claude Code y con Codex lanzando un modelo abierto para agentes con licencia MIT, junto a DeepSeek-V4-Pro. Y OpenAI lleva a Amazon su GPT-5.6-Cyber, que lleva encontrados más de 400 fallos de escalada de privilegios en un solo sistema operativo.

EEUU estrecha el cerco sobre la memoria china

Trump endurece su guerra contra la memoria china y reclama a Apple que no compre chip procedentes de ese país. La presión contra China impulsa en Bolsa a los fabricantes norteamericanos de chip: Micron rompe la barrera de los 1.000$ por primera vez desde julio, un 240% de subida acumulada en el año; SanDisk sube un 10% y Western Digital, un 5%.

En medio de esta estrategia, Alibaba vende su estudio de videojuegos Lingxi Games al fondo de capital riesgo Trustar Capital por más de 2.000 millones$. El mensaje que lanza al mercado es claro y rotundo: se está desprendiendo de negocios que considera que no son esenciales, para centrarse en la IA y en la 'nube'.

En EEUU, surge una polémica porque el megacentro de datos de Meta y de BlackRock en Texas, que requirió una inversión de 14.000 millones$, se financió con bonos al 7,53% (12.550 millones) y apenas se ha asegurado el 3,2% de su  valor. Si un incendio o un huracán destroza ese centro de datos, el seguro apenas cubre el siniestro, que deberá ser asumido por los bonistas (la garantía no es el edificio, sino el contrato por el que Meta paga el alquiler durante años). Esto supone un aviso para loa que suscriben bonos ligados a centros de datos o emitidos por empresas que han invertido en ellos: hay más riesgos ocultos, por eso pagan tanto por esa financiación.

UBS: Cuidado con el factor IA en la cartera

"Creemos que analizar las carteras en función de posibles escenarios de riesgo es superior a utilizar categorías fijas de activos nominales. Y, para el caso concreto del riesgo de una ralentización de la IA, recomendamos clases de activos que puedan generar rentabilidad de forma independiente a la evolución de la IA. Las empresas de calidad con un posicionamiento de mercado diferenciado y las estrategias cuantitativas son dos ejemplos de ello", señala Ulrike Hoffmann-Burchardi, Directora de Inversiones para América y Responsable Global de Renta Variable de UBS Global Wealth Management.

Ofi Invest: gran parte de las buenas noticias tecnológicas ya están descontadas en los precios

En renta variable de EEUU, la postura de Ofi Invest es optimista aunque selectiva, porque el liderazgo tecnológico sigue siendo sólido, pero gran parte de las buenas noticias ya se han descontado en los precios.

Miguel Ángel Valero

El mismo día que Aston Martin presentaba un superdeportivo de 2 millones$ para intentar resucitar sus cuentas apretando el acelerador en el segmento de los ultrarricos, en EEUU el índice de confianza del consumidor que elabora la Universidad de Michigan se hunde hasta 51 en agosto, desde 55,2 en julio y muy por debajo del 54,5 que esperaba el mercado. Primera caída en tres meses. Las expectativas de inflación a un año se disparan al 4,3%, máximo desde 2024.

Pero el dato más preocupante es que el VIX, el indicador de volatilidad, más conocido como el índice del miedo en Wall Street cerró cerca de 14 puntos, su nivel más bajo en lo que va de año. "Cero nervios entre los inversores. Y justo cuando nadie mira el retrovisor es cuando suelen llegar los sustos", avisan en Zumitow.

Alibaba deja atrás a Google y a Meta con sus modelos abiertos de IA

Mientras, la inteligencia artificial (IA) cada vez parece más china. Qwen, de Alibaba (que presenta resultados el jueves 20 de agosto) supera los 3.000 millones de descargas mundiales en seis meses, dejando muy atrás a Google (de Alphabet, 418 millones) y a Meta (227 millones). Alibaba está poniendo patas arriba la carrera de la IA con su familia de modelos abiertos.

Además, asegura que ha publicado como código abierto más de 460 modelos Qwen, cuyo ecosistema ya ha generado más de 300.000 derivados. Al poder descargarse, modificarse y afinarse, estos modelos juegan una partida distinta a la de sistemas cerrados como los de OpenAI y Anthropic. El resultado es que Qwen ya forma parte del flujo de trabajo habitual de muchos desarrolladores.

EEUU reacciona ante esa amenaza a su posición en la IA. Cerca de una treintena de tecnológicas, entre ellas Nvidia, Meta y Microsoft pidieron al Congreso estadounidense apoyar los modelos abiertos para mantener el liderazgo mundial en IA. 

Pero Qwen refuerza la posición de Alibaba en la carrera global de IA y demuestra que China pisa fuerte en ella. 

Para el inversor minorista, se trata de una oportunidad para valorar crecimiento, ventaja tecnológica,  competencia, y perspectivas de futuro de las firmas de IA de EEUU y de China.

Miguel Ángel Valero

Desde luego, la inteligencia artificial (IA) no se ha ido de vacaciones. En plena canícula de agosto, llega la alianza de Nvidia con seis grandes firmas de Wall Street –Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs y KKR– para crear plataformas de financiación que pretenden movilizar más de 500.000 millones$ de capital de terceros, destinado al desarrollo de centro de datos e infraestructura de IA. Nvidia podría respaldar hasta 125.000 millones, el 25% de las operaciones. 

La iniciativa supone abrir el ciclo inversor de la IA al capital privado e institucional, reduciendo la dependencia de los balances de las grandes tecnológicas ante unas necesidades de financiación cada vez mayores.

Aunque la interpretación de la iniciativa es positiva, también es lógico cuestionarse tanto el conflicto de interés como la creciente interdependencia financiera que supone: Nvidia participa en la financiación de una infraestructura que terminará utilizando sus propios chips.

En esta carrera, nadie toma descanso. Porque Meta vuelve a apostar por una IA más abierta, elevando la presión sobre OpenAI y Anthropic. Mark Zuckerberg lanza Muse Glimmer, un modelo de IA de 30.000 millones de parámetros cuyos pesos estarán disponibles gratuitamente para desarrolladores y que, por su menor tamaño, pueden ejecutarse con una sola GPU. Esto significa que funcionará en un portátil normal, sin centros de datos gigantes. Zuckerberg redobla su apuesta por el 'open-weight', cuya familia Llama supera ya los 1.000 millones de descargas, y aprieta a la IA cerrada de OpenAI y Anthropic. Es un movimiento que supone la vuelta a la estrategia de modelos abiertos que históricamente había diferenciado a Meta, después de que la compañía se mostrara más cautelosa, recientemente, por motivos de seguridad.

Mientras, Intel coloca 15.000 millones$ en acciones nuevas para pagar su empujón en IA. El rally de la reestructuración le da el momento perfecto para pedir dinero al mercado, pero el truco tiene letra pequeña: emitir tanto papel diluye a los accionistas de siempre.

Más presión sobre China

El republicano John Moolenaar presiona al Departamento de Comercio para cerrar el grifo de chips avanzados a firmas chinas sancionadas. El jefe del comité sobre China en el Congreso ha pedido al Departamento de Comercio que aplique la regla de enero de 2025. La regla obliga a fábricas como TSMC a mirar con lupa los pedidos de chips avanzados que puedan acabar en tapaderas de firmas chinas sancionadas. Y llega cuando Nvidia y AMD acaban de ceder al Gobierno el 15% de sus ventas en China. 

La Casa Blanca dejó volver a vender para rascar ese 15% , pero si Comercio aplica la letra pequeña, muchos chips no saldrían. Por eso cada carta mueve a Nvidia y TSMC. "Si llevas Nvidia o TSMC, esto marca cuánta caja china se les permite: cuanto más dura Washington, menos venden allí. Beneficia a la memoria de Micron", avisan en Zumitow.

Coface: nuevos aranceles en el horizonte de Trump

EEUU ha sustituido los aranceles temporales por otros de entre el 10% y el 12,5% dirigidos a 60 países, que representan el 99% de sus importaciones de bienes. Lejos de suponer una relajación de la política arancelaria, esta medida pone de manifiesto la determinación de Washington de mantener una elevada protección comercial mientras prepara nuevas medidas, destacan los economistas de Coface.

El fin de los aranceles temporales establecidos en virtud de la Sección 122 no supone un repliegue de la política comercial estadounidense. El 24 de julio expiraron estos aranceles, pero han sido sustituidos por nuevos aranceles de entre el 10 % y el 12,5%, basados en la Sección 301, aplicables a 60 países que representan el 99% de las importaciones estadounidenses de bienes. Esta medida pone de manifiesto la determinación de Washington de mantener un elevado nivel de protección arancelaria, pese a los obstáculos jurídicos encontrados en los últimos meses.

Se espera que el impacto inmediato sobre el nivel medio de los derechos de aduana sea limitado : las nuevas medidas no se suman automáticamente a los aranceles ya existentes y no modifican de forma significativa el tipo medio aplicado a las importaciones estadounidenses. No obstante, demuestran la capacidad de la Administración estadounidense para adaptar sus instrumentos y seguir avanzando en su estrategia comercial.

La Sección 301 ya ha sido utilizada por EEUU para imponer aranceles, especialmente a China durante la primera Administración Trump. A diferencia del régimen basado en la IEEPA, cuya solidez se ha visto cuestionada por la ausencia de una autorización expresa para imponer aranceles, la Sección 301 proporciona a la Casa Blanca una base jurídica más sólida y claramente establecida. No obstante, esta mayor solidez jurídica no excluye la posibilidad de futuras impugnaciones. Para justificar estos aranceles, Washington argumenta que los países afectados no cuentan con mecanismos eficaces para prohibir o controlar las importaciones derivadas del trabajo forzoso. Las empresas importadoras podrían cuestionar esta justificación, especialmente teniendo en cuenta que se aplica a un grupo muy amplio de socios comerciales.

“Esta decisión no es simplemente una renovación técnica de los aranceles vigentes. Demuestra, ante todo, la voluntad de Washington de convertir un régimen cuestionado en un marco arancelario más sostenible. Para las empresas, el mensaje es claro: el riesgo de los aranceles estadounidenses sigue siendo elevado, incluso cuando una medida está a punto de expirar”, explica Marcos Carias, economista para Norteamérica de Coface.

Los nuevos aranceles de entre el 10 % y el 12,5 % restablecen un marco arancelario común para una gran parte de las importaciones estadounidenses, pero no recuperan por completo el régimen anterior. Este incluía también recargos adicionales dirigidos a determinados países o productos. Es precisamente esta segunda capa de medidas la que Washington podría tratar de restablecer en los próximos meses.

Ya está en marcha una nueva investigación en virtud de la Sección 301 , centrada esta vez en la sobrecapacidad estructural de 16 economías , entre ellas China, la Unión Europea, Japón, Corea del Sur, Taiwán, India, Vietnam, México y varios países del Sudeste Asiático. Este procedimiento podría permitir a Washington dirigir sus medidas de manera más específica contra determinadas economías. También se están llevando a cabo otras investigaciones sectoriales específicas, especialmente en los sectores aeroespacial, de drones, equipamiento médico, robótica, maquinaria industrial, turbinas eólicas, minerales críticos y polisilicio. Estas investigaciones confirman que la política arancelaria estadounidense sigue en plena evolución.

La presión que se está ejerciendo sobre Canadá ilustra esta dinámica. EEUU ha anunciado nuevos aranceles del 50% sobre importaciones canadienses por valor de 20.000 millones$, equivalentes al 5,2% de las exportaciones canadienses hacia EEUU, cuya entrada en vigor está prevista para el 19 de agosto de 2026. A primera vista, esta medida parece concebida como una herramienta de negociación en el marco de las conversaciones comerciales norteamericanas. Su impacto macroeconómico seguiría siendo limitado en caso de entrar en vigor, pero confirma el uso cada vez más frecuente de los aranceles como instrumento de presión económica y diplomática .

UBS: exposición diversificada a la IA

Los sólidos resultados empresariales se están extendiendo más allá de la IA y los líderes tecnológicos estadounidenses, mientras que unos datos laborales más débiles en EE. UU. están aliviando las preocupaciones sobre la trayectoria de tipos de la Reserva Federal. "Vemos motivos para mantenerse invertido, aprovechando la actual fortaleza del mercado para diversificar la exposición regional y reforzar la resiliencia de la cartera", señalan en UBS.

Mark Haefele, Director de Inversiones (CIO) de UBS Global Wealth Management, afirma: "Seguimos siendo constructivos respecto a las acciones, respaldados por unos sólidos beneficios empresariales, una participación más amplia del mercado y una inversión continua a lo largo de toda la cadena de valor de la IA, tanto en EEUU como a nivel global. Los inversores con una exposición concentrada en tecnología estadounidense podrían considerar aprovechar la actual fortaleza del mercado para diversificar hacia Europa, Asia y sectores cíclicos seleccionados. Los resultados empresariales reforzaron las oportunidades generadas por la inversión en infraestructura de IA, electrificación e innovación en salud. Los resultados de las principales empresas del sector energético y de cuidado ocular aportarán nueva evidencia sobre la demanda. Seguimos favoreciendo una exposición diversificada en nuestras temáticas de IA, Energía y recursos, y Longevidad".

"Muchas de las clasificaciones de inversión tradicionales están mal preparadas para un mundo de IA con alto costo de capital y alta productividad: el modelo 60/40 entre acciones y bonos, las categorías por estilo, la distinción entre mercados emergentes y desarrollados, y la distinción entre mercados privados y públicos. En su lugar, vemos argumentos a favor de un marco de asignación en dos niveles: por un lado, inversiones en los beneficiarios de esta disrupción, y por otro, aquellas que aportan estabilidad independientemente de la IA", añade Ulrike Hoffmann-Burchardi, directora de Inversiones para América y responsable global de Renta Variable.

Banor: dudas sobre el rendimiento de las inversiones en IA

Angelo Meda, gestor de Banor Mistral, cree que los mercados de renta variable continúan su tendencia alcista, apoyados en previsiones de beneficios empresariales mejores de lo esperado, un crecimiento económico resiliente, el enorme gasto de capital en IA, y un sentimiento de mercado positivo. Sin embargo, las valoraciones elevadas, la necesidad del mercado de comprobar que las grandes inversiones realizadas en la IA se convierten en rendimientos tangibles, la incertidumbre sobre el precio del petróleo y la ralentización de la economía, son factores que hacen recomendable continuar en la renta variable, pero con mayor cautela.

La temporada de resultados ha sido recibido con escepticismo, tibieza e incluso con reacciones negativas por parte de los inversores, pese a que más del 80% de las empresas superaron las expectativas, tanto en beneficios como en ingresos. Alphabet fue el ejemplo más evidente. Su negocio Google Cloud logró una subida del 82% en sus ingresos, lo que demuestra la fuerte demanda de capacidad de computación vinculada a la IA. Pero el mercado estuvo más pendiente del incremento en el gasto de capital previsto por la compañía para 2026, una cifra entre 195.000 millones y 205.000 millones$, así como de su primer trimestre negativo con flujo de caja libre (free cash flow) negativo.

Las dudas sobre la IA en Asia hicieron que los rendimientos de los bonos reaccionaran con nerviosismo, y afectaron sobre todo a las acciones growth, más sensibles al factor coste del capital. En realidad, bajo este nerviosismo en los mercados subyace la percepción de que la inteligencia artificial “promete un futuro maravilloso, pero, en el presente, los servidores, la energía y los centros de datos todavía deben pagarse”, resalta Angelo Meda.

Corea del Sur, Taiwán y Japón son los países que concentran las industrias que han generado la revolución de la IA, y por ese motivo, están más expuestos a los cambios en el sentimiento de los inversores. A mediados de julio, ni siquiera los resultados excepcionales de TSMC, que subió el 77% sus beneficios trimestrales, bastaron para evitar una fuerte corrección en todo el sector.

El gestor de Banor Mistral explica que “el mercado está reescribiendo el guion. Porque distingue entre empresas que se benefician realmente de la demanda de IA, y aquellas que simplemente afirman trabajar con la IA”. Un ejemplo de ello fue la fuerte toma de beneficios por parte de inversores extranjeros en los mercados surcoreano y taiwanés, que vendieron posiciones por importe de 137.000 millones$ en acciones asiáticas en la primera mitad de 2026. Angelo Meda matiza que “estos flujos parecen reflejar un reequilibrio de carteras y los esfuerzos por reducir la concentración, más que un abandono definitivo de esta temática”. “La revolución de la IA sigue intacta, aunque los inversores empiezan a exigir mayor rentabilidad sobre el capital invertido”, avisa.

Los mercados europeos están soportados en los bancos, las empresas industriales y el sector energético. En tecnología, SAP ha logrado unos buenos resultados por su actividad vinculada a la nube, aunque el contexto sigue obligando a ser selectivos, porque mientras algunas empresas tecnológicas consiguen el interés de los inversores, otras sufren fuertes correcciones ante la menor señal de debilidad.

Miguel Ángel Valero

El 2 de agosto entran en vigor disposiciones clave de la AI Act en la Unión Europea, como las obligaciones de transparencia y etiquetado, así como los requisitos para los proveedores y operadores de sistemas de IA de alto riesgo. "Hoy ya no nos preguntamos si necesitamos una regulación sobre la IA, sino: ¿sobre qué infraestructura podemos aplicar de forma fiable esas normas?", señala Holger Pfister, vicepresidente para la región DACH en SUSE. Para desarrollar una IA de confianza, es necesaria una infraestructura que garantice la seguridad, la transparencia y el control desde el primer momento. Requisitos como la trazabilidad, la seguridad de los datos o la capacidad de auditoría no pueden cumplirse únicamente a nivel de la aplicación; deben estar integrados en toda la infraestructura tecnológica y de nube. Quien no controle la infraestructura difícilmente podrá cumplir de forma sostenible con las exigencias regulatorias de la IA.

Por ello, el AI Act también se convierte en un impulso para la soberanía digital y complementa la reciente propuesta legislativa presentada por la Comisión Europea: el EU Cloud and AI Development Act (CADA). En este contexto, la soberanía digital no significa aislamiento, sino libertad de elección, interoperabilidad y la capacidad de tomar decisiones tecnológicas de forma independiente y con una visión a largo plazo, en función de los propios intereses. 

Los estándares abiertos y el software de código abierto desempeñan un papel fundamental en este proceso. Aportan transparencia, evitan la dependencia de soluciones propietarias de los grandes hiperescaladores y permiten innovar sobre una base sólida y preparada para el futuro. Estas experiencias ponen de manifiesto una tendencia que va mucho más allá de proyectos concretos: el debate sobre la inteligencia artificial no puede centrarse únicamente en los modelos, las aplicaciones y la regulación. La verdadera cuestión estratégica es sobre qué infraestructura operarán las empresas europeas su IA en el futuro. Porque es precisamente ahí donde se decidirá si la innovación, el cumplimiento normativo y la resiliencia pueden ir de la mano de forma sostenible.

"Por ello, el AI Act es mucho más que una regulación. Es un mandato para construir el futuro digital de Europa sobre una base tecnológica sólida. Las infraestructuras abiertas, soberanas y resilientes para la nube y la inteligencia artificial no solo crean las condiciones necesarias para desarrollar una IA conforme a la normativa, sino que también refuerzan la capacidad de innovación, la competitividad y la independencia digital. Europa tiene la oportunidad de demostrar que la confianza y la innovación no son conceptos opuestos, sino complementarios", concluye Holger Pfister.

Substrate AI crea una Socimi para sus centros de datos e infraestructuras de IA

Substrate AI, compañía española especializada en IA y tecnologías avanzadas, anuncia la constitución de AI european infrastructure Socimi, vehículo especializado para desarrollar los proyectos de infraestructura necesarios para la expansión de su ecosistema de IA, empezando por su proyecto de Talavera de la Reina. La nueva sociedad permitirá separar la gestión de los activos inmobiliarios asociados a las infraestructuras tecnológicas del negocio operativo de IA, creando una estructura más eficiente para abordar proyectos de AI como centros de datos, instalaciones de computación avanzada y otros activos estratégicos y permitiendo la entrada de inversores interesados en aprovechar las rentabilidades que se obtienen del alquiler de estas infraestructuras de IA.

Entre los inversores de la SOCIMI se encontrará Substrate AI lo que demuestra su confianza en este nuevo vehículo que asumirá el desarrollo, adquisición, promoción y gestión de los activos inmobiliarios necesarios para la construcción de las infraestructuras, mientras que Substrate AI continuará centrando su actividad en el desarrollo tecnológico, la operación de su plataforma de inteligencia artificial y la prestación de servicios basados en IA a través de su ecosistema Serenity.

Esta SOCIMI cuenta con Gómez-Acebo & Pombo como Asesor Legal, Armanext como Asesor Registrado y Link Securities SV como entidad agente y colocador.

"Con este paso iniciamos, con un vehículo de Real State, el despliegue de la infraestructura de Substrate AI con Talavera de la Reina como proyecto insignia. Esta infraestructura dará soporte a nuestros clientes con un enfoque a la venta de tokens generados con nuestros LLM Orion, y no a la venta de computación/ hora que consideramos que no aporta valor añadido y se está convirtiendo en una commodity", apunta Lorenzo Serratosa, CEO de Substrate AI.

La constitución de la socimi representa un paso estratégico dentro del plan de expansión de Substrate AI, reforzando su apuesta por la creación de infraestructuras propias que permitan responder a la creciente demanda de capacidad de computación, almacenamiento y servicios avanzados de IA.

Fresno: la IA ahorra 5 horas de trabajo al día

La implantación de Microsoft 365 Copilot en Fresno, consultora especializada en el ámbito social que trabaja con administraciones públicas, organizaciones sociales y otros actores para impulsar la transformación social mediante estrategias, políticas públicas y proyectos innovadores basados en evidencias, ha contado con el acompañamiento de Prodware Group, multinacional europea de transformación digital y soluciones basadas en IA. Junto con Prodware, Fresno diseñó un enfoque estructurado que combinó tecnología, formación práctica y acompañamiento continuo para incorporar Microsoft 365 Copilot en los flujos de trabajo diarios.

La herramienta —que combina grandes modelos de lenguaje (LLM) con Inteligencia Artificial generativa y los datos propios de cada organización— se integró de forma nativa en aplicaciones como Word, Excel, Outlook, Teams, SharePoint y OneDrive, sin que los equipos tuvieran que cambiar de entorno de trabajo. Copilot actúa soasí como un asistente virtual que facilita la generación de contenidos, el análisis de información, la automatización de procesos y la gestión del conocimiento.

“La implantación de Microsoft 365 Copilot ha supuesto un punto de inflexión en nuestra forma de trabajar. Hemos pasado de un uso más tradicional de las herramientas digitales a integrar la IA totalmente en nuestros procesos diarios, lo que nos ha permitido ganar agilidad, mejorar la calidad de nuestro trabajo y dedicar más tiempo a las tareas que realmente aportan valor a nuestros clientes y proyectos”, explica Alia Chahin, directora de Transformación Estratégica y Sostenibilidad en Fresno.
Resultados tangibles desde la primera semana

El proyecto ha dejado resultados concretos desde el primer momento: activación del 100% de los usuarios desde la primera semana y un crecimiento del 51% en el uso de la herramienta en solo siete días, pasando de 1.409 a 2.124 prompts. El 85% de los usuarios se mantiene activo, lo que refleja una adopción sólida y sostenida en el tiempo. En el día a día, los equipos han empezado a automatizar tareas recurrentes —redacción de documentos, preparación de presentaciones, gestión del correo electrónico—, liberando tiempo para el análisis, la toma de decisiones y el desarrollo de propuestas estratégicas, con una mejora en la consistencia y calidad de los entregables. El 64% de los usuarios reporta ahorros de entre 1 y 5 horas en sus tareas diarias, especialmente en generación de contenidos (96%), búsqueda y síntesis de información (82%) y preparación de reuniones (54%). La satisfacción del cliente se sitúa por encima de 4,3 sobre 5, con un 100% de asistencia a las sesiones formativas.

Según Chus Llorente, directora general de Negocio de Prodware, “la IA no es solo una tendencia tecnológica, sino una oportunidad real para transformar la manera en que las organizaciones trabajan y generan valor. El proyecto realizado junto a Fresno es un claro ejemplo de cómo Microsoft 365 Copilot puede integrarse de forma natural en el día a día de los equipos, impulsando su productividad y facilitando una toma de decisiones más ágil y basada en información”.

Precisamente, Microsoft batió las previsiones en su cuarto trimestre fiscal con un beneficio por acción de 4,74$ e ingresos de 90.010 millones, frente a los 4,24 dólares y 87.610 millones esperados. Azure disparó sus ventas un 43%, superó los 100.000 millones anuales, y Microsoft Cloud facturó 59.300 millones, un 27% más. Satya Nadella destacó que Microsoft 365 Copilot ya supera los 30 millones de licencias de pago, mientras el mercado sigue pendiente del gasto en lA.

Meta no convence por el fuerte gasto en IA

La guía de Meta Platforms no convence ya que espera ingresos de entre 61.000 millones y 64.000 millones, por debajo de lo esperado. El beneficio neto bajó un 14% , hasta 15.800 millones, mientras los gastos se dispararon un 55%. Mark Zuckerberg defendió el fuerte gasto  y elevó el suelo del capex para 2026 hasta 130.000 millones$. Thomas Monteiro analista senior de Investing.com sobre los resultados de Meta en el T2 2026Resultados de Meta T2 2026: Thomas Monteiro, analista senior en Investing.com, subraya que "el informe de Meta repite lo que vimos con Alphabet y Tesla la semana pasada: fuerte crecimiento de ingresos, pero un gasto que crece aún más rápido. El mercado está reajustando el precio ante un deterioro en las perspectivas de flujo de caja libre, y en un entorno de mayor costo de capital, eso no cae bien".

Para poner en contexto, el pequeño flujo de caja libre positivo de este trimestre probablemente sea el pico antes de que el ciclo de inversión lo empuje a la baja, posiblemente a terreno negativo el próximo año. Incluso dejando de lado los cargos únicos legales y de indemnizaciones, los márgenes están presionados por el costo de la propia expansión, con la depreciación subiendo el  46% y el gasto en I+D subiendo el 65% por la contratación para Superintelligence, ambos creciendo más rápido que los ingresos. Las propias proyecciones de Meta coinciden, al elevar el límite inferior de su guía de gastos y ajustar levemente al alza su tasa impositiva.

La combinación de financiamiento también está cambiando, y no de forma positiva. Meta emitió casi 25.000 millones$ en deuda este trimestre y no recompró acciones, una reversión respecto a los 10.000 millones que devolvió hace un año, lo que deja que el negocio publicitario cargue con el gasto hasta que lleguen los retornos de la IA. La verdad más dura es que incluso una publicidad sólida no alcanza dado el panorama de gastos. Los ingresos crecieron el 27% con los precios subiendo el 12% gracias a una mejor segmentación con IA, pero el gasto crece todavía más rápido, por lo que el negocio central ya no logra seguirle el ritmo a la expansión que financia. "Dadas las circunstancias, no me sorprendería ver a Zuckerberg recurrir a un nuevo 'año de eficiencia', esta vez apuntando al gasto en IA", apunta el experto de Investing.com.

El software de cadena de suministro se sale del guion. Manhattan Associates se dispara un 25% en el Nasdaq tras batir objetivos de beneficios y de ingresos en el segundo trimestre y subir las previsiones de todo el año. En cambio, Vertiv, que hizo lo mismo (superar beneficios e ingresos) cae el 16%, porque el crecimiento orgánico se quedó en el 17,8% cuando se esperaba el 23,6%. En la infraestructura de IA no basta con crecer, hay que hacerlo mucho.

Dos problemas para la IA: la energía nuclear y la deuda

La industria calcula que revivir la energía nuclear y construir los reactores necesarios para satisfacer la demanda energética de la IA y de los  centros de datos exige 250.000 millones$ anuales de inversión. Es el precio que hay que pagar para que los servidores de Microsoft, Google o Amazon puedan entrenar modelos sin quedarse a oscuras ni quemar carbón. El cuello de botella de la IA ya no es conseguir los chips de Nvidia, sino encontrar dónde enchufarlos. Las tecnológicas están firmando cheques en blanco para asegurarse megavatios a décadas vista. Y claro, el dinero fluye directo hacia todo el ecosistema nuclear. Hay una fiesta montada en los proveedores del sector. Mineras de uranio, empresas de ingeniería que levantan las plantas y las utilities reguladas son las que van a cobrar esa cuenta milmillonaria.

Por otra parte, las grandes tecnológicas emiten deuda a un ritmo récord para financiar la IA y ya pagan yields cada vez más altos. Hasta hace poco, a las grandes tecnológicas les regalaban el dinero. Pero la fiesta del crédito barato se está acabando justo cuando más lo necesitan. Las gigantes de la IA están emitiendo bonos a un ritmo histórico para poder pagar sus faraónicos centros de datos. El problema es que el inversor de renta fija ya no se fía a ciegas y se ha puesto selectivo: les están exigiendo yields (rendimientos) cada vez más altos para prestarles esos miles de millones. 

El bono corporativo pide más prima de riesgo. Si financiarse cuesta más caro, el retorno final de esos mastodónticos proyectos de IA baja. Y si los números no salen, el mercado castiga a las acciones de los que más se apalancan. El coste del capital importa, y mucho. Vigila los márgenes de crédito de los grandes hyperscalers (Amazon, Microsoft, Google). Si la deuda se encarece, su margen de error en la IA se reduce al mínimo.

Miguel Ángel Valero

No todo es alegría en la inteligencia artificial (IA). Los bajistas de SpaceX acumulan 8.700 millones$ en ganancias sobre el papel desde que los cohetes de Elon Musk despegaran en Bolsa hace un mes. La acción se ha desplomado desde los 225,64$ hasta caer por debajo del precio de salida, 135$, por primera vez. Pero lo que más preocupa no es eso, sino que el 49% del capital flotante de la empresa espacial en Bolsa está prestado. Y su valor ha caído espectacularmente.

SpaceX ha llegado a caer el 20 de julio hasta un 3%, penalizada además por el retraso en el lanzamiento del 13º vuelo de prueba de su cohete Starship (que tiene previsto transportar 20 satélites Starlink V3) hasta el jueves 23 de julio por un fallo en el encendido de un motor

Las acciones de la empresa de servicios espaciales y de IA pierden un 46% desde su máximo histórico, por encima de 225$, logrado tras lanzar a 135$ la mayor OPV de la historia y subir un 50% el primer día. Ahora valen 120,26$, lo que implica pasar de los 3 billones$ a menos de 1,6 billones.

SpaceX trata de ampliar sus fuentes de ingreso, negocia vender capacidad de procesamiento al Departamento de Defensa de EEUU, como ya ha hecho con Alphabet y Anthropic , y espera desarrollar infraestructura orbital en el espacio para la conectividad global y la IA.

El coste de asegurar la deuda de Oracle se puso en los 198,23 puntos básicos (pb) el 17 de julio, récord absoluto. Justo cuando S&P bajó el rating de ésta a BBB-, el escalón previo a la calificación de bono 'basura'. Oracle arrastra unos 130.000 millones$ de deuda y su caja libre está en negativo por el capex en centros de datos. El mercado empieza a mirar con lupa la IA financiada a crédito.

Samsung Electronics anuncia ajustes en EEUU. Recorta plantilla en sus operaciones de pantallas, móviles y electrónica de consumo en Nueva Jersey y Texas, justo antes de mover allí su sede regional. La demanda de consumo flojea y el gigante coreano ajusta costes en hardware mientras el dinero se va a la memoria para IA. Aviso de que no todo el chip vive el mismo verano.

Goldman Sachs avisa que la fiesta de la IA se ha vuelto un tobogán y señala tres sitios donde esconderse. El 'momentum trade' es apostar por lo que ya sube. Este verano lo que subía era la IA. Hasta que dejó de subir. La cesta de momentum de Goldman se ha dejado un 24%, su peor golpe desde abril de 2009, y los fondos cuantitativos perdieron un 3,6% de golpe. Goldman propone tres refugios fuera del huracán: 

• consumo de experiencias (viajes, hostelería, ocio), que la máquina no va a poder sustituir nunca. 
• 'Compounders' de calidad a valoraciones baratas que nadie mira. 
• Y candidatos a ser comprados en un mercado de fusiones de 1,2 billones$

"Si tu fondo indexado va cargado de tecnológicas, este mareo te toca la cartera. La jugada no es huir de la IA, sino repartir el riesgo hacia consumo, calidad y opables", recomiendan en Zumitow.

Mientras, Meta negocia ceder capacidad de cómputo a Anthropic en un acuerdo de hasta 10.000 millones$ a dos años.

No de PayPal a la OPA de Stripe/Advent

En este contexto, PayPal rechaza la mayor operación fintech en muchos años. Stripe y el fondo Advent pusieron sobre la mesa 53.000 millones$, lo que supone pagar 60,5$ por acción y una prima cercana al 28%. El consejo de administración la considera insuficiente y la rechaza. Ahora se espera una guerra de ofertas. 

Otro dato que llama la atención: los fondos disparan sus apuestas alcistas sobre el Brent al ritmo más rápido en diez años. El dinero inteligente ha cambiado de bando en el petróleo. Y de golpe. En la semana hasta el 14 de julio, los gestores dispararon sus posiciones largas netas en Brent en 75.996 contratos, hasta 357.154. La mayor subida semanal desde diciembre de 2016, y un giro total desde el mínimo de siete meses que tocaban hace nada. También cargaron el gasóleo de calefacción) hasta las 36.451 posiciones. ¿El detonante? Los ataques de EEUU sobre Irán y los golpes iraníes al tráfico marítimo por el estrecho de Ormuz, por donde pasa una quinta parte del crudo mundial. 

Los márgenes de refino ya están en récord y el sentimiento ha pasado del miedo a la fiebre compradora en cuestión de días. Viento de cola para petroleras y refineras (Exxon, Chevron, Repsol) y para los ETF de energía. Pero en Zumitow recomiendan atención: "cuando todos se ponen largos a la vez, cualquier señal de calma en Ormuz puede desatar una estampida de vuelta. Posición sobrecargada, volatilidad asegurada".

La realidad es que tras la puesta en suspensión del Memorando de Entendimiento, el acuerdo marco de desescalada firmado en junio para detener la guerra entre Irán y EEUU. El frágil camino trazado se fracturaba cuando el presidente Trump endureció su postura exigiendo un peaje unilateral del 20% a todo el transporte de mercancías que transitara por Ormuz y, aunque luego se echaba atrás y retiraba la medida, el amago rompía la confianza diplomática y provocaba el reinicio de las hostilidades.  La crisis entraba además en una fase crítica, tras la muerte en estos últimos días de varios soldados estadounidenses en ataques con misiles y drones perpetrados por facciones proiraníes en Jordania e Irak. El Pentágono ha respondido ejecutando campañas continuas de bombardeos nocturnos sobre infraestructura militar en Irán, alejando la expectativa de una resolución pacífica en el corto plazo.  

CyComex ofrece consultoría especializada en Oriente Medio

Crédito y Caución, a través del servicio de internacionalización e inteligencia CyComex, ha puesto en marcha un plan especial centrado en Oriente Medio para mejorar la protección y el asesoramiento a las empresas que tienen intereses comerciales en los países afectados por el conflicto bélico. Para dar respuesta a este contexto de incertidumbre, CyComex ha activado distintos servicios de consultoría, totalmente personalizados y adaptados a las necesidades de cada empresa, que ofrecen información especializada y de alto valor sobre 13 países de Oriente Próximo (Arabia Saudí, Baréin, Catar, Emiratos Árabes Unidos, Irán, Irak, Israel, Jordania, Kuwait, Líbano, Omán, Siria y Yemen). 

Estos servicios tienen como objetivo acompañar a las empresas exportadoras e importadoras en sus estrategias comerciales en la zona, a través de un servicio de reorientación estratégica a la exportación y otro exclusivo para la importación. Asimismo, se ofrece un servicio de identificación de potenciales clientes en otros destinos de exportación y consultoría de riesgo de cambio, entre otros. 
Este programa específico protege y apoya a 1.400 empresas aseguradas que operan en la región, que suman un volumen de negocio en este mercado situado en el entorno de los 350 millones de euros solo en la primera mitad del año 2026. Se trata principalmente de pequeñas y medianas empresas de sectores como el agroalimentario, el químico y el de materiales de construcción. 

El escenario de tensión geopolítica actual en Oriente Medio está afectando a los precios de la energía y a las cadenas de distribución, lo que repercute negativamente en las relaciones y los flujos comerciales. Todo ello está generando efectos negativos en la evolución de la economía global y también de la morosidad. A este respecto, la aseguradora de crédito estima que las insolvencias podrían aumentar un 3% en 2026 a nivel global. Se estima que la morosidad en la región del Golfo se ha incrementado un 50% en el primer semestre del año, en comparación con el mismo período del año anterior. 

El comercio exterior y los procesos de internacionalización son dos importantes palancas de crecimiento empresarial a la hora de expandir la actividad, especialmente en un contexto de alta incertidumbre y nuevas barreras comerciales como el actual. A través de CyComex, Crédito y Caución acompaña a las empresas españolas en todo el proceso de apertura al comercio exterior con una consultoría a la carta, única en el sector. Desde su creación en 2004, ha impulsado la transformación de más de 5.000 empresas en exportadores consolidados y ha atendido las consultas puntuales sobre comercio exterior de cerca de 15.000 asegurados. 

Ebury: los mercados hacen caso omiso de la escalada en Oriente Medio

Los tipos de interés se mantienen estables, los mercados bursátiles cotizan cerca de máximos históricos y la mayoría de las divisas se mueven dentro de rangos muy estrechos. La semana pasada, las monedas vinculadas a las materias primas registraron un mejor comportamiento ante una nueva subida del precio del petróleo, mientras que el yen japonés cayó a mínimos de varias décadas, aunque los movimientos no fueron especialmente bruscos. El dólar se debilitó de forma generalizada tras la publicación de datos de inflación moderados. Este comportamiento pone de manifiesto el dilema al que se enfrentan los bancos centrales: aunque los precios de la energía están subiendo, hasta ahora apenas se han observado efectos de segunda ronda inflacionarios. En general, las noticias sobre inflación han sido positivas, lo que genera un contexto interesante de cara a la reunión del BCE de este jueves, principal foco de atención de esta semana. Los mercados buscarán confirmación de sus expectativas de una subida de tipos en la reunión de septiembre. El viernes, la publicación de los índices PMI de actividad empresarial a nivel mundial pondrá el broche final a la semana. En el caso de la libra, serán determinantes los datos de empleo del Reino Unido (martes 21 de julio), el IPC (miércoles) y los PMI (viernes).

• EUR: Es prácticamente seguro que el BCE mantendrá los tipos sin cambios este jueves y adoptará una postura de cautela, a la espera de mayor claridad sobre el estado de las negociaciones de paz en Irán. No obstante, los mercados danpor descontada una subida en septiembre, por lo que la clave del evento será siel mensaje del banco central respalda esas expectativas del mercado.Los precios del gas natural en Europa están subiendo con más fuerza que los del petróleo tras la reanudación de las hostilidades entre EE. UU. e Irán, lo que supone un obstáculo adicional para el euro. Sin embargo, los diferenciales de tipos de interés vuelven a ser el principal motor del tipo de cambio EUR/USD y apenas han variado, lo que explica la relativa resiliencia de la moneda única.
• USD: Los datos del IPC de junio en EEUU fueron significativamente inferiores a lo esperado tanto en el índice general como en el subyacente. El informe de precios al productor también sorprendió a la baja. Aun así, los responsables de la Reserva Federal insisten en que la inflación sigue siendo su principal prioridad y que no reaccionarán de forma exagerada ante un único dato, lo que implica que los mercados están posponiendo, pero no descartando, sus expectativas de subidas de tipos. La combinación de desinflación y recuperación del mercado laboral está impulsando tanto la renta variable como la renta fija, contrarrestando los temores generados por una nueva guerra en Oriente Medio. El impacto sobre el dólar resulta menos claro: como activo refugio debería apreciarse ante la renovada incertidumbre geopolítica, pero las expectativas de una reducción delos diferenciales de tipos están ejerciendo el efecto contrario. Aun así, el dólar sigue cotizando con relativa fortaleza frente a la mayoría de las divisas del G-10.
• GBP: Los mercados respiraron aliviados al conocer que Andy Burnham ha elegido a Shabana Mahmood como nueva ministra de Hacienda. Mahmood se incorpora hoy a Downing Street. Es percibida como una centrista pragmática y los inversores la consideran una figura más responsable en materia fiscal y más favorable a las empresas que Ed Miliband, la opción más radical. La libra sigue superando al resto de divisas europeas y la reciente escalada de tensión en el estrecho de Ormuz le proporciona un impulso adicional. No obstante, la falta de detalles sobre las políticas del nuevo primer ministro introduce un elemento de incertidumbre en los activos británicos a partir de hoy, cuando Burnham asuma oficialmente el cargo. Seguimos considerando que el avance de la libra esterlina ha ido demasiado lejos recientemente.

UBS: potencial alcista del 10% para las acciones globales

Las Bolsas europeas sufrieron presión la semana pasada, ya que los valores tecnológicos se debilitaron y la reactivación de las hostilidades en Oriente Medio impulsó al alza los precios de la energía. Sin embargo, los últimos datos de inflación sugieren que el BCE no tendrá prisa por subir los tipos esta semana, mientras que las perspectivas de beneficios de la región mejoran tras años de estancamiento. "Hemos elevado la calificación de la renta variable europea y de la Eurozona a Atractiva, y seguimos apostando por los bonos de calidad como fuente de ingresos y de resiliencia para la cartera", explican en UBS.

Mark Haefele, Director de Inversiones (CIO) de UBS Global Wealth Management, afirma: "Creemos que los inversores deberían mirar más allá de la reciente debilidad de las acciones europeas. La mejora de los beneficios, unas valoraciones razonables y una combinación más favorable de inversión cíclica y estructural respaldan nuestra visión Atractiva sobre Europa y la eurozona. No creemos que una subida adicional de tipos por parte del BCE vaya a contrarrestar estos apoyos, y apostamos especialmente por la banca europea, el consumo discrecional, las industriales, la sanidad y Alemania. Por otro lado, la renta fija de calidad ofrece una oportunidad complementaria. Los inversores pueden aprovechar los rendimientos actuales para construir exposición a bonos de calidad de vencimiento corto y medio, asegurando ingresos y manteniendo al mismo tiempo el potencial de ganancias de capital a medida que los rendimientos disminuyan".

"En general, vemos un potencial alcista de en torno al 10% para las acciones globales (MSCI All Country World Index) hasta mediados de 2027, y creemos que los inversores deberían ampliar su exposición a distintas regiones para captar un abanico más amplio de oportunidades y motores de crecimiento, así como para gestionar los riesgos de valores individuales. Elevamos la calificación de la renta variable europea a Atractiva y seguimos apostando por las acciones estadounidenses y asiáticas. Prevemos un crecimiento de los beneficios globales del 21% en 2026, seguido de otro año sólido en 2027", explica.

"Después de que los beneficiarios del capex en IA aportaran la mayor parte de las rentabilidades bursátiles del primer semestre, el crecimiento de los beneficios y el comportamiento del mercado están empezando a rotar y a ampliarse hacia un abanico más amplio de temáticas, sectores y regiones. Desde el comienzo del segundo semestre, los rezagados del año —incluidos el Sudeste Asiático, China e India— y los valores cíclicos domésticos han superado con claridad a los mercados del norte de Asia, muy centrados en tecnología", aporta Min Lan Tan, responsable del Chief Investment Office APAC.

"Seguimos manteniendo una postura constructiva sobre la renta variable japonesa a pesar de la elevada volatilidad, respaldada por un sólido crecimiento de los beneficios y unas valoraciones cada vez más atractivas tras la reciente corrección del mercado", apuntan Chisa Kobayashi, responsable de Estrategia de Renta Variable Japón, y Daiju Aoki, director de Inversiones Japón

"Desde un punto de vista táctico, vemos valor en los vencimientos más largos en Europa en comparación con EEUU, donde seguimos favoreciendo los vencimientos más cortos. Esto viene determinado en gran medida por las distintas respuestas de los bancos centrales al repunte de los precios de la energía, la posición cíclica relativa de las respectivas economías y los riesgos fiscales y políticos persistentes", opina Frederick Mellors, responsable de Estrategias de Renta Fija.

"A pesar del aumento de la incertidumbre geopolítica y política este año, los diferenciales de crédito se han mantenido en un rango relativamente estrecho. Creemos que esto refleja un contexto de crecimiento resiliente, balances saneados en el conjunto del high yield y bajas perspectivas de impago, además de unos factores técnicos favorables", resalta Carolina Corvalan, estratega, y Frederick Mellors, responsable de Estrategias de Renta Fija.

Miguel Ángel Valero

En medio de  la guerra desatada al demandar Apple a OpenAI por robo de secretos comerciales, Meta demuestra reflejos. Al día siguiente de estrenar una herramienta permitía generar imágenes usando contenido público de cuentas de Instagram, la avalancha de críticas por privacidad, incluida la de un sindicato de Hollywood, ha dado marcha atrás. "Nuestra intención era ofrecer una herramienta creativa útil y dar control a la gente", explica la empresa de Mark Zuckerberg. 

Esta cuestión es un recordatorio de que la carrera de la inteligencia artificial (IA) choca una y otra vez con la privacidad y los derechos de imagen, que son frenos regulatorios y reputacionales para toda la Big Tech.

Al accionista de Meta y del resto de tecnológicas, les recuerda también que el riesgo no es solo técnico: es legal. Cada tropiezo de este tipo alimenta las demandas de regular la IA, que pueden encarecer y ralentizar el gran motor de crecimiento del sector.

En ese sentido, Reino Unido ya ha anunciado que supervisará a Amazon, Microsoft, Google y Oracle por su riesgo para el sistema financiero, al concentrar la infraestructura crítica de bancos y aseguradoras. Es el primer paso regulatorio serio sobre los hyperscalers (AWS/Azure/GCP) y supone una amenaza para el relato de márgenes eternos de estas empresas-

Mientras, el 10 de julio Apple presentó ante un juzgado federal del norte de California una querella, en la que acusa a dos exempleados, hoy en OpenAI, de llevarse diseños de producto y procesos de fabricación para que el grupo de Sam Altman monte su propio hardware. Argumenta que más de 400 de sus antiguos trabajadores están ya en OpenAI. Pide indemnización y que dejen de usar su información.

La querella, que acusa a OpenAI de perpetrar una campaña para sustraer información sobre nuevos productos, evidencia la guerra entre los gigantes tecnológicos por anticiparse en el desarrollo de nuevos dispositivos integrados con IA al alcance de todos los clientes que puedan competir con el iPhone, intratable durante los últimos 20 años.

Hasta ahora, Apple no ha sido capaz de desarrollar un modelo de IA avanzado para incorporarlo a sus dispositivos. En 2024 firmó un acuerdo para que su asistente virtual, Siri, pudiera integrar el chatbot de OpenAI. En junio de 2026 anunció que integraría Gemini, la herramienta de Google, en sus dispositivos.

Para Apple, “el negocio de hardware de OpenAI ahora se asienta sobre cimientos muy inestables, podrido hasta la médula por su dependencia ilegal de secretos comerciales apropiados indebidamente”. En pleno proceso de relevo de Tim Cook por John Ternus, un hombre precisamente dedicado desde hace mucho tiempo al diseño de productos, Apple está trabajando en unas gafas, un colgante y otros dispositivos para el hogar integrados con tecnología IA. OpenAI, por su parte, tiene previsto lanzar en 2027 dispositivos que integren ChatGPT.

La demanda asegura que OpenAI solicitó a exempleados de Apple, e incluso a posibles candidatos, información sobre productos aún no lanzados, incluso que que acudan a las entrevistas con “piezas reales” de los nuevos prototipos para “mostrarlas y explicarlas”. También, que instruyó a los nuevos empleados sobre cómo eludir los procedimientos de seguridad de Apple. 

OpenAI ha captado a más de 400 antiguos trabajadores a Apple, lo que ha obligado a ésta a ofrecer generosas bonificaciones de retención. Tras conocerse la demanda de Apple, asegura en un comunicado que no tiene “ningún interés en los secretos comerciales de otras empresas” y que “seguirá centrada en el desarrollo de tecnología innovadora”.

En el sector se comenta que lo que busca Apple con la querella es tratar de impedir que  OpenAI construya un dispositivo capaz de plantar cara al iPhone. De paso, frenar la fuga de talento. Además, la demanda dificulta el proceso de salida a Bolsa de OpenAI, previsto para después de las vacaciones y con el que espera captar 100.000 millones$.

Todo el sector de la IA está pendiente del desenlace de este asunto, ya que condiciona muchas estrategias de las empresas, sobre todo las proveedoras de OpenAI y de Apple.