Las Claves #The Trader

Miguel Ángel Valero

Durante décadas nos dijeron que estudiar una carrera universitaria era el camino más seguro hacia un buen empleo. Que cuanto menos físico fuera el trabajo y más intelectual pareciera, mayores serían las oportunidades. La inteligencia artificial (IA) está empezando a poner en duda esa idea. Hoy ya existen sistemas capaces de redactar informes, programar, traducir idiomas, diseñar campañas publicitarias o analizar contratos legales en cuestión de segundos. Muchas tareas cognitivas que hasta hace poco parecían reservadas exclusivamente a profesionales cualificados empiezan a ser automatizables.

Sin embargo, ocurre justo lo contrario con muchos trabajos manuales. Un electricista, un fontanero, un soldador o un carpintero siguen teniendo que desplazarse hasta el lugar donde está el problema, analizar una situación distinta cada día y resolverla físicamente. Automatizar ese proceso resulta mucho más complejo y costoso que automatizar una tarea realizada frente a una pantalla.

Ese cambio de percepción ya empieza a reflejarse en los datos. El gráfico que aporta un análisis de The Trader muestra cómo las búsquedas en Google relacionadas con las escuelas de formación profesional (FP) y los empleos manuales se han disparado en los últimos dos años. No parece una moda pasajera. Cada vez más jóvenes empiezan a entender que, mientras la IA amenaza parte del trabajo cognitivo más rutinario, los oficios especializados ganan atractivo por su escasez, sus salarios y su mayor resistencia a la automatización.

No es casualidad que en Estados Unidos esté creciendo con fuerza la matriculación en centros de formación profesional. Tampoco que empresas de construcción, fabricantes e incluso directivos tecnológicos como Jensen Huang, CEO de Nvidia, adviertan de que fontaneros, electricistas y constructores podrían experimentar importantes subidas salariales en los próximos años.

Pero hay otro fenómeno igual de interesante. Mientras la IA amenaza una parte del trabajo intelectual tradicional, también está revalorizando algo profundamente humano: la credibilidad. Por eso están proliferando los llamados “influencers” de los oficios. Soldadores, camioneros, electricistas o carpinteros que muestran su trabajo diario en las redes sociales y han conseguido atraer a cientos de miles de seguidores. No solo obtienen ingresos con su profesión, sino también con el contenido, la formación y las comunidades que crean alrededor de ella.

Estos creadores están ayudando a cambiar la imagen de unos trabajos que durante años fueron considerados poco atractivos o de segunda categoría. Al mostrar cuánto ganan, cómo trabajan y qué oportunidades existen, están consiguiendo que muchos jóvenes vuelvan a contemplarlos como una alternativa profesional real.

La paradoja es que utilizan precisamente la tecnología para defender trabajos que la tecnología tiene muchas dificultades para sustituir. Además, los propios “influencers” también están construyendo una defensa frente a la IA. Ésta puede generar textos, imágenes y vídeos cada vez mejores, pero no puede fabricar de la noche a la mañana una relación de confianza con miles de personas.

Las personas no siguen únicamente información. Siguen a quien consideran creíble. Por eso, el verdadero valor de un creador de contenido no consiste solo en producir vídeos o publicaciones. Consiste en haber construido una comunidad que confía en su experiencia, en su criterio y en la persona que hay detrás de cada mensaje.

Durante años se nos dijo que el futuro pertenecía a quienes trabajaban únicamente con la cabeza. La IA nos está enseñando que el verdadero valor no depende de si el trabajo es físico o intelectual, sino de lo fácil o difícil que resulte sustituirlo.Algunos oficios manuales recuperarán protagonismo porque requieren presencia, experiencia y capacidad para resolver problemas reales sobre el terreno. Y quienes sean capaces de construir credibilidad también estarán mejor protegidos, porque la confianza no se automatiza.

"Quizá el trabajo del futuro no se divida entre empleos manuales y cognitivos, sino entre quienes se limitan a ejecutar tareas y quienes aportan algo que una máquina todavía no puede copiar: experiencia, criterio y confianza", sugiere el analista Pablo Gil.

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

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 última encuesta de Reuters sitúa al S&P 500 cerrando 2026 un 3% por encima de los niveles actuales, apoyado en el optimismo de beneficios y en una distensión con Irán. Consenso alcista, pero con poco margen: si los beneficios fallan, ese 3% se evapora.

Además, la rentabilidad por dividendo del S&P 500 cae al 1,04%, la más baja jamás registrada. Comprar Bolsa hoy renta menos que nunca vía dividendo: casi todo el retorno se juega a que la cotización suba.

Mientras, en EEUU la inflación se muestra persistente. El deflactor del consumo personal (PCE) avanzó un 0,2% mensual, una décima por encima de lo previsto, lo que mantuvo el ritmo de crecimiento interanual en el +3,7%. Tendencia similar para la tasa subyacente, que repitió niveles de +3,3% interanual y se mantiene por encima de los objetivos de la Fed. Sin embargo, la lectura de los componentes muestra que este repunte mensual en gran medida estuvo afectado por un evento aislado que podría revertirse en los próximos meses: la subida de las comisiones de gestión de carteras (un componente específico dentro de la partida de Servicios Financieros), el cual aumentó un 5,6% mensual frente al +0,7% previo y por sí sola aportó +0,11 puntos a la inflación explicando gran parte de este inesperado aumento mensual. 

En cualquier caso, el dato confirma la persistencia de la inflación, pero también que el ritmo de aumento de los precios se está moderando: tras alcanzar un máximo del +4,1% en mayo, el deflactor del consumo personal se ha moderado hasta el +3,7%, reflejando una gradual pérdida de impulso en las presiones sobre los precios. 

Esta dinámica resulta todavía más evidente al analizar la inflación en términos semestrales anualizados. Bajo esta métrica, el ritmo de crecimiento de los precios se ha desacelerado hasta el +3,5%, alejándose sensiblemente del +5,4% registrado en mayo, un periodo que coincidió con los máximos anuales en los precios de la gasolina.

En cuanto al gasto de los hogares, el dato fue menos halagüeño, dado que se desaceleró una décima hasta el +0,2%, lo que significa que en términos reales el consumo se estancó en julio. Frente a ello, los ingresos mejoraron y en términos reales crecieron un +0,4%. 

En este contexto, tras meses de descenso del ahorro, los hogares estadounidenses revirtieron esta tendencia y en julio la tasa de ahorro repuntó hasta el 3% desde el 2,6% previo. Una cifra que mirando con perspectiva sigue en niveles históricamente bajos (el promedio de los últimos 30 años es del 5,7%) y que por tanto refleja una elevada disposición a consumir. 

TACO de Trump con la carne

En este contexto, Trump ha firmado una orden para ampliar temporalmente las importaciones de carne de vacuno magra con el objetivo de contener el precio de la carne picada para los consumidores estadounidenses. La medida estará vigente durante 90 días, coincidiendo prácticamente con la recta final hacia las elecciones de mitad de mandato. Durante ese periodo, las primeras 100.000 toneladas mensuales podrán acogerse a un régimen arancelario más favorable, mientras que las importaciones que superen ese volumen seguirán sujetas a los aranceles ordinarios que correspondan.

Según la Casa Blanca, esta actuación permitirá incrementar la oferta de carne de vacuno en torno a un 10% respecto a las previsiones actuales. La combinación de varios años de sequías, incendios forestales y las restricciones a las importaciones de ganado procedente de México debido al gusano barrenador ha reducido significativamente la disponibilidad de carne vacuna. De hecho, a comienzos de 2026 el censo de ganado bovino se situaba en 86,2 millones de cabezas, el nivel más bajo en más de siete décadas. Como consecuencia de esta escasez, el precio de la carne picada ha alcanzado los 6,9 $/libra, lo que supone un aumento cercano al 10% interanual y de alrededor del 40% en los últimos tres años.

Con esta iniciativa, la Administración Trump busca reforzar su mensaje de asequibilidad económica a escasas semanas de las elecciones. En los últimos meses, el presidente también ha impulsado otras medidas orientadas a aliviar el coste de la vida, como la flexibilización de determinados aranceles sobre otros alimentos importados y programas dirigidos a reducir el precio de los medicamentos. 

Sin embargo, estos esfuerzos se enfrentan a un contexto menos favorable para el consumidor, marcado por la persistencia de presiones inflacionistas y el encarecimiento de algunos componentes clave del gasto de los hogares, como la energía y los combustibles.

No se trata solo de los aranceles a la carne importada. Trump trata de mimar al voto rural y anuncia que revisará las regulaciones que afectan a las plantas que se encargan del despiece de carne de vacuno. El problema es que solo cuatro empresas acaparan el 85% de ese mercado: Cargill, Tyson Foods, JBS USA, y National Beef. . Y que Justicia ya investiga si inflaron los precios. 

Si bajan los aranceles entra ternera de fuera más barata y el consumidor paga menos, pero el ganadero de casa cobra menos. Por eso el lobby agrario le pide marcha atrás a esa decisión. Menos aranceles abaratan la carne y alivian la inflación de alimentos, pero aprietan los márgenes de procesadoras como las cuatro empresas mencionadas, que suman mucho empleo en zonas rurales. 

The Trader: EEUU quiere decidir quién y dónde se fabrica

Durante décadas nos acostumbramos a pensar que la globalización consistía en fabricar allí donde era más barato y vender en cualquier parte del mundo. Las empresas decidían dónde invertir en función de los costes, los consumidores se beneficiaban de precios más bajos y los gobiernos trataban, al menos en teoría, de intervenir lo menos posible en el comercio internacional. Ese modelo está cambiando a gran velocidad. Cuando se habla de la guerra comercial entre EEUU y China, la atención suele centrarse en los aranceles. Sin embargo, los acontecimientos muestran que estamos entrando en una fase mucho más profunda. Ya no se trata únicamente de gravar las importaciones, sino de decidir quién puede fabricar, dónde puede hacerlo y bajo qué condiciones.

EEUU ha endurecido las restricciones a productos procedentes de regiones sospechosas de utilizar trabajo forzoso, mientras presiona a países como México para que adopten barreras similares frente al acero chino. Al mismo tiempo, Alemania estudia imponer condiciones a inversiones extranjeras en sectores considerados estratégicos, e India aprovecha las nuevas negociaciones comerciales para ganar cuota de mercado en EEUU.

A primera vista parecen decisiones independientes. En realidad, todas responden a una misma lógica. Los gobiernos han dejado de considerar el comercio internacional como una cuestión exclusivamente económica y han empezado a utilizarlo como una herramienta de política industrial, seguridad nacional e influencia geopolítica. Durante años se asumió que la eficiencia era el principal objetivo de las cadenas de suministro. Hoy pesan cada vez más otros factores: la resiliencia, la autonomía estratégica o la seguridad del abastecimiento. Fabricar en el lugar más barato ha dejado de ser la única prioridad si eso implica depender de un país que, en un momento de tensión política, pueda interrumpir el suministro de componentes esenciales.

Por eso resulta engañoso interpretar lo que está ocurriendo como un simple regreso al proteccionismo. El comercio internacional no está desapareciendo. Lo que está haciendo es reorganizarse alrededor de bloques de confianza. Las empresas seguirán produciendo en distintos países, pero cada vez tendrán más en cuenta las afinidades políticas, la estabilidad institucional o el acceso preferente a determinados mercados. Estamos pasando de un mundo en el que las cadenas de producción eran globales a otro en el que serán, probablemente, más regionales y estratégicas.

Muchos inversores siguen interpretando estas noticias como si fueran episodios aislados: un nuevo arancel, una restricción comercial o una negociación más entre gobiernos. Sin embargo, cuando se observan en conjunto aparece una tendencia mucho más profunda. Durante décadas, las empresas competían casi exclusivamente por producir más barato. En los próximos años tendrán que competir también por producir de forma más segura, más cercana y menos dependiente de países considerados estratégicamente sensibles. Y eso tiene consecuencias muy concretas.

Es probable que la inflación estructural sea algo más elevada que en las décadas anteriores, porque fabricar con mayor redundancia y menor dependencia tiene un coste. También veremos más inversión en industria, logística, defensa, energía e infraestructuras dentro de los propios bloques económicos, mientras sectores muy dependientes del comercio global podrían enfrentarse a mayores costes y menores márgenes.

"La gran diferencia es que antes la geografía seguía a la economía. Hoy empieza a ser la geopolítica la que decide dónde se invierte, dónde se produce y, probablemente, dónde estarán las mejores oportunidades de inversión durante la próxima década", advierte el analista Pablo Gil en The Trader.

Miguel Ángel Valero

El dato llama la atención y suscita preocupación. Los salarios en EEUU han caído hasta el 43% de la renta nacional, el nivel más bajo desde la Gran Depresión iniciada por el crack de Wall Street en 1929. Está claro que la mayor parte de la renta nacional es cada vez más para el capital y menos para el trabajo. Eso es muy malo para el consumo y, además, supone otra vuelta de tuerca a la desigualdad.

The Trader: EEUU ya no crea empleo, lo destruye

Imagina que cada mes tomas una decisión de inversión basándote en un dato que, unos meses después, descubrimos que estaba equivocado. Y que, además, casi siempre estaba equivocado en la misma dirección.Pues eso es exactamente lo que lleva ocurriendo desde hace tiempo con uno de los indicadores económicos más importantes del mundo: las nóminas no agrícolas de Estados Unidos (Non-Farm Payrolls).Cada primer viernes de mes, millones de inversores esperan ese dato que mueve las bolsas, los bonos, el dólar y las expectativas sobre los próximos movimientos de la Reserva Federal.Pero hay un detalle del que casi nadie habla: Los primeros datos casi siempre acaban siendo demasiado optimistas.

Durante meses, la tasa de paro ha transmitido la imagen de un mercado laboral estadounidense sorprendentemente resistente. La economía podía desacelerarse, la inflación seguía presionando y los tipos permanecían elevados, pero el empleo parecía aguantar. El informe de julio pone seriamente en duda esa narrativa. La economía estadounidense destruyó 23.000 puestos de trabajo, cuando el mercado esperaba que se crearan 80.000. Además, las cifras de mayo y junio fueron revisadas a la baja en otros 103.000 empleos: mayo quedó en 63.000 y junio en apenas 20.000.

El gráfico que aporta The Trader es suficientemente expresivo. Tras las fuertes contrataciones posteriores a la pandemia, la creación de empleo ha ido perdiendo intensidad hasta prácticamente desaparecer. En los últimos tres meses, EEUU solo ha creado una media de 20.000 puestos de trabajo mensuales. Es una cifra especialmente débil para una economía cuya población continúa creciendo y que, por tanto, necesita generar nuevos puestos de trabajo simplemente para absorber a quienes se incorporan al mercado laboral.

Sin embargo, la tasa de paro bajó del 4,2% al 4,1%. A primera vista podría parecer una buena noticia, pero ocurrió por el motivo equivocado: 264.000 personas abandonaron la población activa. El paro no cayó porque aumentara el empleo, sino porque muchas personas dejaron de trabajar o de buscar trabajo y, por tanto, dejaron de computar como desempleadas.

La composición del empleo tampoco ofrece una imagen favorable. En julio, el número de trabajadores a tiempo completo descendió en 106.000, mientras que el de trabajadores a tiempo parcial aumentó en 138.000. Además, el empleo a jornada completa ha caído en seis de los últimos siete meses. Aunque no todo el trabajo parcial es involuntario, la tendencia muestra las dificultades que tiene la economía para generar empleo estable.

El resultado es un mercado laboral prácticamente congelado. Las empresas todavía no están acometiendo grandes despidos, pero tampoco están contratando con suficiente intensidad. Quien conserva su puesto puede sentirse relativamente protegido, pero quien lo pierde, termina sus estudios o intenta reincorporarse encuentra cada vez menos oportunidades. Es lo que algunos miembros de la Reserva Federal describen como un mercado de "baja contratación y bajos despidos".

La gran pregunta es qué hará ahora la Reserva Federal. En su última reunión mantuvo los tipos porque la inflación continúa siendo demasiado elevada. Sin embargo, este informe cuestiona seriamente su diagnóstico de que el mercado laboral permanece estable. Estas cifras aumentan la presión para que la Fed recorte los tipos durante los próximos meses, aunque la persistencia de la inflación podría impedirle actuar de inmediato.

El mayor riesgo es que la Fed interprete la caída de la tasa de paro como una señal de fortaleza y se reaccione demasiado tarde. EEUU todavía no está sufriendo una oleada generalizada de despidos, pero prácticamente ha dejado de crear empleo. "Y cuando un mercado laboral aparentemente estable pierde ese frágil equilibrio, el deterioro puede producirse mucho más deprisa de lo que sugiere una tasa de paro del 4,1%", avisa el analista Pablo Gil.

El impacto de las revisiones de las nóminas no agrícolas

Este experto señala otro de los problemas del empleo en EEUU, la constante revisión a la baja en las estadísticas: "Imagina que cada mes tomas una decisión de inversión basándote en un dato que, unos meses después, descubrimos que estaba equivocado. Y que, además, casi siempre estaba equivocado en la misma dirección. Pues eso es exactamente lo que lleva ocurriendo desde hace tiempo con uno de los indicadores económicos más importantes del mundo: las nóminas no agrícolas de Estados Unidos (Non-Farm Payrolls)".

Cada primer viernes de mes, millones de inversores esperan ese dato que mueve las bolsas, los bonos, el dólar y las expectativas sobre los próximos movimientos de la Reserva Federal. Pero hay un detalle del que casi nadie habla: Los primeros datos casi siempre acaban siendo demasiado optimistas.

Desde enero de 2025, las cifras de creación de empleo se han revisado a la baja en quince de los últimos 17 meses. En conjunto, las revisiones ya restan cerca de 780.000 empleos respecto a lo que inicialmente creyó el mercado.Y si ampliamos la perspectiva, desde comienzos de 2023 más de tres cuartas partes de las revisiones también han sido negativas.

La pregunta es inevitable: ¿Por qué ocurre siempre en la misma dirección? No significa necesariamente que las cifras estén manipuladas. El Bureau of Labor Statistics publica una primera estimación con información todavía incompleta y la revisa a medida que recibe datos de más empresas. Las revisiones son normales en casi todas las estadísticas económicas. Lo excepcional es que, desde hace casi dos años, prácticamente siempre hayan reducido el número de empleos inicialmente publicado. 

Eso sugiere que los modelos estadísticos utilizados para estimar el empleo podrían estar teniendo dificultades para captar un mercado laboral que ha cambiado profundamente desde la pandemia. Sin embargo, aquí aparece una aparente contradicción. Si realmente se está creando menos empleo del que inicialmente se publica… ¿por qué la tasa de desempleo continúa alrededor del 4,3%?

La respuesta está en que ambos indicadores no miden exactamente lo mismo. Las nóminas no agrícolas proceden de una encuesta realizada a cientos de miles de empresas. La tasa de desempleo, en cambio, se obtiene entrevistando directamente a los hogares. Son dos fotografías diferentes del mismo mercado laboral y, durante un tiempo, pueden ofrecer mensajes distintos.

Además, muchas empresas, tras la escasez de mano de obra posterior a la pandemia, prefieren conservar sus plantillas aunque hayan reducido significativamente las nuevas contrataciones. Por eso el empleo apenas cae, aunque el mercado laboral haya perdido buena parte del dinamismo que tenía hace apenas dos años.

Quizá la lectura más importante no sea que el mercado laboral estadounidense esté mucho peor de lo que indican los titulares, ni tan sólido como sugieren los datos iniciales. "La verdadera enseñanza es otra: los mercados, la Reserva Federal y los inversores toman decisiones basándose en una primera estimación que, desde hace casi dos años, sistemáticamente termina siendo demasiado optimista. En economía, la primera fotografía rara vez es la definitiva. Pero cuando las revisiones apuntan una y otra vez en la misma dirección, dejan de ser un simple ajuste estadístico para convertirse en una señal de que algo está cambiando bajo la superficie", subraya Pablo Gil.

Miguel Ángel Valero

China prepara nuevas medidas de apoyo fiscal para la segunda mitad del año. El viceministro de Finanzas, Liao Min, anunció una ampliación de las subvenciones a los préstamos dirigidos a empresas privadas y consumidores. El programa cubrirá un punto del tipo de interés de los créditos elegibles durante un periodo máximo de dos años.

Esta iniciativa forma parte de la estrategia de Pekín para reforzar la demanda interna y sostener el crecimiento económico. La medida llega después de que el PIB creciera un 4,3% interanual en el segundo trimestre, por debajo del objetivo anual del Gobierno, situado entre el +4,5%-5%, aunque el incremento acumulado en lo que va de año se mantiene en el +4,7%.

Por otro lado, el viceministro reiteró la intención de las autoridades de combatir la denominada “deuda oculta” de los gobiernos locales, el endeudamiento asumido fuera de los balances oficiales a través de vehículos de financiación y empresas públicas locales. Además, Pekín quiere reforzar el control sobre los incentivos concedidos por las administraciones locales. En este sentido, ya se ha elaborado una lista de subvenciones y exenciones fiscales que dejarán de estar permitidas, con el objetivo de fortalecer la disciplina fiscal.

China tiene otro problema: los préstamos de sus bancos sufren su mayor caída mensual en al menos 6 años. Cuando el motor del crédito se gripa en la segunda economía del mundo, tiembla la demanda global de todo lo que China compra. Y eso afecta, por ejemplo, a las empresas mineras y a las dedicadas al lujo de todo el mundo, entre otras.

Natixis: China ya tiene su Ruta de la Seda Ártica

Un análisis de Alicia García Herrero, de Natixis CIB, subraya que la Ruta de la Seda Ártica de China es ahora una realidad, y EEUU no puede hacer mucho al respecto. China comenzó a operar una nueva ruta comercial hacia Europa a través del Ártico. La naviera china Sea Legend lanzó el primer servicio regular de contenedores programado a lo largo de la Ruta Marítima del Norte de Rusia, navegando desde Ningbo hasta Felixstowe y Rotterdam en unos veinte días, aproximadamente la mitad del tiempo de la ruta habitual a través del Canal de Suez. 

Lo novedoso no es que un buque chino haya llegado al Ártico (Cosco realizaba travesías ocasionales hace años), sino que el servicio ahora opera con un horario semanal fijo, lo que convierte un experimento en una ruta comercial. Los volúmenes siguen siendo pequeños: siete buques portacontenedores de tamaño modesto en una ruta abierta solo unos cuatro meses al año, insignificante comparado con el Canal de Suez, que todavía transporta cerca de una octava parte del comercio mundial. Pero el tonelaje no es lo importante. Un corredor que se puede programar, presupuestar y repetir se puede integrar en las cadenas de suministro, y su atractivo crece a medida que las alternativas se deterioran: el transporte marítimo a través del Mar Rojo y el Estrecho de Ormuz se ha vuelto más arriesgado y más caro. 

La ruta ártica debe entenderse no como un avance comercial, sino como una estrategia de contención: modesta hoy, pero un indicador de las aspiraciones de China en el futuro. Es importante precisar qué constituye este corredor, ya que la «libertad de navegación» no se aplica a él. La Ruta Marítima del Norte no es una vía marítima internacional abierta. Rusia la controla de principio a fin, emitiendo los permisos y recaudando las tasas a través de su empresa nuclear estatal, Rosatom. 

Washington ha argumentado durante décadas que la extensa reivindicación rusa sobre estas aguas es incompatible con el Derecho del Mar y que deberían ser tratadas como estrechos internacionales. China, al pagar a Rosatom y navegar bajo las condiciones rusas, hace lo contrario: acepta y, por lo tanto, legitima el control ruso. No se trata de navegación por derecho, sino con permiso ruso, que es la clave del asunto. China no es un Estado ártico; en el Consejo Ártico solo ostenta la condición de observador, sin costa ni reivindicación territorial. Su acceso depende enteramente de Rusia y se ha obtenido deliberadamente. 

Al mantener a flote la economía rusa bajo las sanciones occidentales —comprando su crudo, suministrando sus importaciones y ayudando a sostener su guerra en Ucrania— Pekín ha convertido a Moscú en un socio dependiente y ha obtenido el acceso al Ártico como parte del precio. Aislada de los mercados europeos y dependiendo de China como su comprador de último recurso, Rusia ha abierto su vía marítima más estratégica a cambio de derechos de tránsito, construcción naval conjunta, formación de tripulaciones y alineación política. En la relación más amplia, China es el socio principal; en el Ártico, Rusia aún controla la geografía, pero la está vendiendo bajo presión. El acceso de China no fue concedido; fue orquestado. 

EEUU lo ha previsto desde hace tiempo y ha examinado dos maneras de asegurar su propia ruta ártica. Una es el Paso del Noroeste a través del Ártico canadiense, obstaculizado por aguas poco profundas e impredecibles y por una disputa no resuelta en la que Washington trata el paso como un estrecho internacional y Ottawa lo trata como aguas internas. La otra opción, más ambiciosa, es la Ruta Marítima Transpolar, que atraviesa el Ártico central a través de alta mar más allá de la jurisdicción de cualquier país, lo que no requeriría permiso de nadie. El obstáculo, sin embargo, no es el permiso sino la capacidad. Ambas rutas requieren rompehielos pesados, y aquí EEUU está muy rezagado. Rusia opera alrededor de 45, varios de ellos de propulsión nuclear; China ha construido los suyos y está agregando un buque nuclear; EEUU, hasta el verano pasado, tenía un rompehielos pesado operativo y uno mediano. Su respuesta es reveladora: ha firmado un contrato de 6.100 millones$ para que Finlandia construya rompehielos, y varios de los once patrulleros de seguridad ártica planeados se construirán en el extranjero, porque los astilleros estadounidenses no pueden entregarlos a tiempo. 

Éste es el punto más importante, y el Ártico simplemente lo ilustra. El avance de China no es principalmente militar o diplomático. Es una empresa industrial. Su liderazgo en la construcción naval —y en drones, baterías y muchos otros productos que se pueden fabricar a gran escala— es el verdadero terreno de la competencia, y en el que EEUU ha estado perdiendo terreno. La escasez de rompehielos es un síntoma; el problema subyacente es una base industrial que ya no puede construir lo que la estrategia requiere. Washington no puede fabricar ni la dependencia de Rusia respecto a China ni, por el momento, sus propios rompehielos.

The Trader: China usa robots para adelantarse a la falta de trabajadores

China tiene un problema gigantesco que probablemente marcará buena parte de su futuro económico: se está quedando sin trabajadores. Durante décadas, una de las grandes ventajas competitivas del país fue disponer de una enorme población en edad de trabajar. Esa abundancia de mano de obra permitió convertir a China en la fábrica del mundo y fue uno de los motores de su espectacular crecimiento económico.

Pero ese modelo tiene fecha de caducidad. La población china en edad de trabajar llegó a rozar los 1.000 millones de personas y, según las proyecciones de Naciones Unidas, antes de terminar este siglo podría reducirse hasta apenas 300 millones. De confirmarse esas estimaciones, supondrá la desaparición potencial de unos 700 millones de trabajadores. 

Y Pekín parece haber decidido que una parte de la solución tendrá piernas, brazos y aspecto humano. China está construyendo una enorme infraestructura destinada a entrenar robots humanoides para trabajar en fábricas, almacenes, hospitales, comercios e incluso hogares. En Shijingshan, un antiguo distrito industrial de Pekín, funciona ya la que se presenta como la mayor escuela de entrenamiento de robots humanoides del mundo. Allí, cientos de máquinas repiten una y otra vez los movimientos realizados por instructores humanos equipados con sensores y gafas de realidad virtual. Aprenden a coger objetos, doblar ropa, clasificar paquetes, transportar cajas o manipular piezas industriales. Se equivocan, repiten y cada error genera nuevos datos.

Esos millones de datos alimentan posteriormente los modelos de inteligencia artificial (IA) que controlan las máquinas. Es lo que se conoce como “inteligencia encarnada”: unir el cerebro proporcionado por la IA con un cuerpo capaz de actuar físicamente sobre el mundo real. Hasta ahora hemos vivido fundamentalmente la revolución de una IA encerrada dentro de nuestros ordenadores, capaz de escribir, programar, analizar imágenes o mantener conversaciones. Pero cuando esa inteligencia adquiere brazos, piernas, cámaras y sensores, puede empezar a realizar también trabajo físico.

Y esto ya está saliendo de los laboratorios. Algunos de esos robots trabajan en las complejos del fabricante automovilístico FAW Hongqi transportando cajas, clasificando piezas y realizando tareas repetitivas. Según Leju Robotics, alcanzan aproximadamente el 70% de la productividad de un trabajador experimentado. Todavía no pueden sustituir muchos trabajos especializados, pero lo verdaderamente relevante es la velocidad a la que están aprendiendo.

China está creando centros similares en Pekín, Shanghái y Shenzhen y pretende desarrollar incluso una infraestructura común que permita que robots fabricados por distintas compañías compartan datos y aprendan unos de otros. Y aquí aparece un patrón que ya hemos visto anteriormente: la combinación de planificación industrial, financiación pública, subsidios, economías de escala y un enorme mercado doméstico que permitió a China convertirse en una potencia mundial en paneles solares, baterías y vehículos eléctricos. Ahora Pekín intenta repetir la fórmula con los robots humanoides.

Y parte con ventaja. Los fabricantes chinos representaron alrededor del 85% del mercado mundial de robots humanoides en 2025. Morgan Stanley estima que las ventas en China podrían superar las 28.000 unidades este año y que los envíos anuales de robots avanzados chinos podrían superar el millón de unidades en 2030. Además, Pekín ha anunciado un fondo de un billón de yuanes —unos 120.000 millones€— para impulsar durante las próximas dos décadas sectores estratégicos como IA, computación cuántica, biotecnología y robótica.

Pero detrás de toda esta inversión existe una razón mucho más profunda que ganar otra carrera tecnológica. China necesita los robots. La política del hijo único, la caída de la natalidad y el rápido envejecimiento están provocando una transformación demográfica difícil de revertir. Cada vez habrá menos trabajadores sosteniendo una población más envejecida, lo que implica mayor presión sobre el sistema de pensiones y sanitario y, potencialmente, un menor crecimiento económico. La robotización puede convertirse en una de las pocas herramientas capaces de compensar parcialmente ese deterioro.

Aquí aparece una paradoja especialmente interesante. En Occidente solemos analizar la IA y la robótica preguntándonos cuántos empleos destruirán, mientras China empieza a plantearse exactamente la pregunta contraria: ¿qué ocurrirá si dentro de unas décadas no tenemos suficientes trabajadores? El fundador de JD.com, Richard Qiangdong Liu (Liu Qiangdong), ya ha pronosticado que, tarde o temprano, los robots podrían sustituir a sus más de 700.000 repartidores.

Por supuesto, la transición no será sencilla. China también tiene hoy millones de personas que necesitan empleo y una automatización demasiado rápida podría generar importantes tensiones sociales. Pero el problema estructural apunta en la dirección contraria: a largo plazo, China no necesita únicamente robots porque puedan ser más baratos o productivos, sino porque cada vez tendrá menos seres humanos disponibles para trabajar.

Durante décadas, el enorme dividendo demográfico chino ayudó a convertir al país en la fábrica del mundo. Ahora ese dividendo está desapareciendo y Pekín está intentando sustituirlo por algo completamente diferente: un dividendo tecnológico. Si además consigue dominar la fabricación mundial de robots, como anteriormente hizo con los paneles solares, las baterías o los vehículos eléctricos, habrá convertido la solución a uno de sus mayores problemas estructurales en otra gran industria de exportación.

Estamos cometiendo un error al analizar la revolución de la IA y la robótica exclusivamente desde el miedo a la destrucción de empleo. Ese riesgo existe. Habrá profesiones que desaparecerán, otras que cambiarán radicalmente y millones de trabajadores tendrán que adaptarse a una realidad completamente distinta. Pero existe otra cara del problema de la que hablamos mucho menos.

China, Japón, Corea del Sur y buena parte de Europa están entrando en sociedades cada vez más envejecidas, con menor natalidad y una población activa que tenderá a reducirse. Mantener nuestro nivel de vida con menos trabajadores exigirá necesariamente producir mucho más con cada persona empleada. Ahí es donde la IA y la robótica pueden dejar de ser únicamente una amenaza para convertirse en una necesidad.

China parece haberlo entendido antes que muchos otros países. Si consigue desarrollar robots suficientemente útiles, fiables y baratos como para incorporarlos masivamente a la economía real, habrá logrado algo extraordinario: convertir su deterioro demográfico en un dividendo tecnológico y, al mismo tiempo, construir alrededor de él otra industria estratégica de alcance mundial.

"Tal vez dentro de unos años dejemos de preguntarnos cuántos puestos de trabajo van a destruir los robots y empecemos a hacernos una pregunta muy distinta: ¿cómo mantendríamos nuestro nivel de vida sin ellos?", vaticina el analista Pablo Gil en The Trader.

China quiere poner las reglas en la IA

Cuando pensamos en la carrera por la IA solemos imaginar una competición entre empresas como OpenAI, Google, Nvidia o Alibaba. Hablamos de quién desarrolla el modelo más potente, quién construye más centros de datos o quién fabrica los chips más avanzados. Sin embargo, un discurso de Xi Jinping en Shanghái apunta en una dirección mucho más profunda. China ya no parece conformarse con ser una de las grandes potencias en IA. Su objetivo es mucho más ambicioso: quiere convertirse en el país que lidere las reglas bajo las que funcionará esta tecnología durante las próximas décadas. Y esa diferencia es enorme.

Hasta ahora, EEUU ha centrado buena parte de su estrategia en mantener su ventaja tecnológica. Las restricciones a la exportación de semiconductores avanzados y los controles sobre determinadas tecnologías responden a una lógica muy clara: impedir que un rival estratégico alcance el mismo nivel de desarrollo. Xi Jinping, en cambio, proyectó una imagen completamente distinta. Defendió la cooperación internacional, el código abierto, el intercambio de conocimiento y la necesidad de que la inteligencia artificial beneficie a todos los países, especialmente a las economías emergentes. También insistió en que no debe utilizarse la seguridad nacional como excusa para restringir el acceso a esta tecnología.

Sobre el papel, el mensaje resulta difícil de rechazar. ¿Quién podría estar en contra de que la IA sea más accesible, más colaborativa y beneficie al conjunto de la humanidad? Sin embargo, detrás de ese discurso existe una estrategia geopolítica mucho más amplia. China entiende que la IA no será únicamente una revolución tecnológica. Será también una revolución institucional. Y quien consiga definir los estándares, las normas y los organismos internacionales que regulen su desarrollo tendrá una influencia enorme sobre la economía mundial.

En ese contexto debe entenderse la creación en Shanghái de la Organización Mundial para la Cooperación en Inteligencia Artificial (Waico). No se trata simplemente de una nueva institución, sino del intento de construir un espacio internacional desde el que China lidere la cooperación tecnológica con decenas de países, especialmente del denominado Sur Global. La iniciativa viene acompañada de compromisos concretos. Pekín ofrecerá miles de programas de formación en IA para países en desarrollo, impulsará centros internacionales de cooperación y compartirá aplicaciones prácticas de IA en ámbitos como la meteorología. 

La estrategia recuerda a lo que China lleva años haciendo con la Nueva Ruta de la Seda. Primero fueron las infraestructuras. Después la financiación. Más tarde el comercio. Ahora le toca el turno a la IA. Ya no se trata solo de vender tecnología, sino de crear dependencia tecnológica y convertirse en el socio preferente de buena parte del mundo emergente. 

Mientras tanto, EEUU sigue apostando por una estrategia más defensiva para proteger su ventaja competitiva. Y eso plantea una cuestión muy interesante. Porque quizá la carrera de la IAal ya no consista únicamente en quién desarrolla el mejor modelo, sino en quién consigue que el resto del mundo adopte su forma de entenderla. Porque están surgiendo dos modelos distintos. Uno prioriza el control de las tecnologías estratégicas por motivos de seguridad nacional. El otro busca construir una red internacional de cooperación bajo el liderazgo chino utilizando la apertura tecnológica como herramienta de influencia. Ambos persiguen el mismo objetivo: aumentar su poder. Simplemente utilizan caminos diferentes para conseguirlo.

"Muchos inversores siguen analizando la IA únicamente desde el punto de vista empresarial: quién venderá más chips o quién desarrollará el mejor modelo. Pero la historia demuestra que las grandes transformaciones tecnológicas no dependen solo de la innovación. También dependen de quién establece los estándares, las instituciones y las reglas que terminan utilizando los demás. Y esa es precisamente la batalla que Xi Jinping acaba de dejar entrever. Puede que la mayor ventaja competitiva del futuro no sea tener la mejor IA, sino conseguir que el resto del mundo juegue con tus reglas", advierte Pablo Gil.

Miguel Ángel Valero

Merck y Moderna han anunciado que su ensayo de fase 3 INTerpath-001 cumplió sus dos objetivos: supervivencia libre de recurrencia y supervivencia libre de metástasis a distancia. El ensayo reclutó 1.137 pacientes con melanoma cutáneo en estadio IIB-IV completamente resecado, aleatorizados 2:1, y compara la combinación de intismeran autogene con KEYTRUDA frente a KEYTRUDA sola. Es el primer resultado positivo en fase 3 de una inmunoterapia de ARN mensajero individualizada contra el cáncer. Y la parte que interesa aquí es cómo se fabrica cada dosis.

Intismeran autogene se produce paciente a paciente. Se secuencia el tumor, se secuencia también sangre del mismo paciente, se comparan las mutaciones, y de ahí salen los neoantígenos: fragmentos que solo existen en las células tumorales de esa persona y que el sistema inmune podría reconocer como extraños. De todos los candidatos posibles hay que elegir unos pocos. Hasta 34, según el comunicado. Y esa selección es la parte algorítmica. Moderna lo describe en su propio blog: "una serie de algoritmos de IA totalmente integrados toma datos de secuenciación de nueva generación de muestras de tumor y sangre, revisa sus mutaciones genéticas" y "predice hasta 34 de esos neoantígenos con más probabilidad de provocar una respuesta inmune". La compañía añade que el algoritmo "tiene el potencial de aprender con el tiempo, emparejando datos clínicos y de inmunogenicidad".

Llevamos dos años leyendo que la IA va a acelerar el descubrimiento de fármacos. Casi todo lo que se ha publicado son resultados preclínicos: moléculas que funcionan en una placa, estructuras predichas, candidatos que entran en fase 1 y desaparecen. Un ensayo de fase 3 con 1.137 personas que cumple sus objetivos es otra cuestión. Es el punto donde el sistema regulatorio empieza a tomarse algo en serio.

Pero no es un fármaco que se fabrica una vez y se distribuye. Es una cadena de producción individual: secuenciar, calcular, sintetizar, entregar, para cada paciente, dentro de una ventana clínica. Moderna dice que también usa algoritmos para encajar el calendario de fabricación de cada lote con la fecha de dosis de cada paciente. Ahí el cuello de botella no es la biología, es la logística.

El programa INTerpath tiene nueve ensayos en marcha entre fase 2 y fase 3: melanoma adyuvante, cáncer de pulmón no microcítico, vejiga, renal, páncreas y gástrico. Si el patrón se repite fuera del melanoma, lo que hoy es un resultado se convierte en una plataforma.

Robeco: está en marcha una recuperación duradera

En este contexto, un análisis de Robeco se pregunta: "¿Por qué se fortalece el argumento de inversión en el sector sanitario?". El sector sanitario ha pasado gran parte de los últimos cinco años a la sombra de las grandes tecnológicas. Pero se está produciendo una recuperación duradera gracias a las OPV de biotecnología, las adquisiciones farmacéuticas, la I+D, la IA y el aumento de la longevidad, que inyectan un nuevo impulso al sector.

Durante los últimos tres años, la atención del mercado y los flujos se han centrado principalmente en la IA, dejando al sector sanitario, uno de los más grandes (cuarto en el MSCI World) y más duraderos en crecimiento, en gran medida olvidado. Parte de este desinterés es justificado, ya que una combinación de inquietudes en torno a las reformas de precios de los medicamentos, presiones en reembolsos, recortes en la afiliación a Medicaid y la incertidumbre política más amplia en EEUU afectaron negativamente el sentimiento de los inversores, provocando salidas de capital mientras perseguían la tendencia de la IA.

"Creemos que esta dinámica está empezando a revertirse a medida que las regulaciones y presiones políticas se alivian, lo que se refleja en una mejora de los fundamentales y un aumento de las valoraciones. Paralelamente, la actividad de fusiones y adquisiciones, los acuerdos de licencias y las OPV de biotecnología se están acelerando, lo que sugiere confianza en las perspectivas del sector. Con valoraciones atractivas y un crecimiento de las ganancias que se espera se acelere hasta 2027, el sector parece estar preparado para una recuperación duradera", subrayan los expertos de Robeco.

El sector sanitario también es un beneficiario poco valorado de la implementación de la IA. No solo mejora la eficiencia en costos, sino que también acelera el crecimiento de ingresos mediante una mayor innovación, procedimientos más rápidos y una mayor implicación de los pacientes. Aunque los datos sugieren que los flujos están regresando, los pesos en los índices sectoriales y la propiedad entre un grupo más amplio de inversores siguen próximos a mínimos cíclicos, lo que indica que el sector sanitario es una oportunidad infravalorada y poco explotada, especialmente a medida que los inversores buscan proteger sus carteras ante un posible retroceso de la tendencia de la IA.

La financiación en biofarma ha repuntado mientras las compañías farmacéuticas destinan capital a biotecnológicas innovadoras para reponer sus pipelines ante las próximas expiraciones de patentes. Las fusiones y adquisiciones en biofarma alcanzaron los 130.000 millones$ en la primera mitad de 2026, casi igualando el valor total registrado en todo 2025. El apetito del mercado público también se ha reactivado, con las OPV de biotecnología que recaudaron 5.000 millones, superando ya el total anual logrado en cualquier año desde 2022. Mientras tanto, la actividad de licencias de I+D continúa excepcionalmente fuerte, con valores de acuerdos anunciados que alcanzan los 167.000 millones, más de la mitad del nivel récord de 2025.

Este resurgimiento importa mucho más allá de las compañías farmacéuticas que ejecutan las operaciones. Las fusiones y adquisiciones, acuerdos de licencias y la nueva financiación en acciones se traducen, en última instancia, en un mayor gasto en el descubrimiento de fármacos, desarrollo clínico y fabricación. Entre los beneficiarios se encuentran los proveedores de herramientas para las ciencias de la vida, empresas de equipos de laboratorio y firmas de servicios especializados como las Organizaciones de Investigación por Contrato (CRO) y las Organizaciones de Desarrollo y Fabricación por Contrato (CDMO).

De manera crucial, el capital está fluyendo hacia algunos de los segmentos más innovadores y de mayor crecimiento del sector sanitario. La oncología representó el 41 % del valor de las operaciones en el primer semestre de 2026, seguida por la inmunología y la neurología. Muchas transacciones se centran en plataformas de próxima generación, incluyendo conjugados anticuerpo-fármaco, terapias celulares y génicas, y anticuerpos multi-específicos, lo que subraya el continuo apetito de la industria por la innovación y la próxima ola de medicamentos blockbuster.

El sector sanitario está emergiendo como una de las historias más atractivas de monetización de la IA en el mercado. A lo largo de toda la cadena de valor, la IA está acelerando el descubrimiento de fármacos, permitiendo diagnósticos más rápidos y precisos, aumentando la productividad clínica y automatizando los flujos administrativos, proporcionando la rara combinación de innovación, generación de ingresos y eficiencia en costes.

A finales de 2025, la FDA había aprobado más de 1.400 dispositivos médicos habilitados con IA y aprendizaje automático, con la radiología liderando la adopción, ya que la IA acorta los tiempos de examen y mejora la precisión diagnóstica. En la atención gestionada, el asistente de IA de UnitedHealthcare llegará a más de 20 millones de afiliados para finales de 2026, simplificando la gestión de cobertura, reclamaciones y costes médicos. Por su parte, HCA Healthcare está desplegando aprendizaje automático en su red para automatizar la documentación, agilizar los flujos administrativos y optimizar la gestión del ciclo de ingresos, ayudando a aliviar la escasez aguda de personal sanitario.

Además, la IA está reformulando rápidamente la economía del desarrollo de medicamentos. Las compañías farmacéuticas están incorporando el aprendizaje automático en todo el proceso de I+D para llevar más fármacos al mercado más rápido y a un coste menor. AstraZeneca ya usa IA para acelerar la selección de candidatos prometedores. En toda la industria, las inversiones en descubrimiento de fármacos basado en IA continúan aumentando conforme las empresas biofarmacéuticas buscan mejorar el retorno de la innovación. En la vanguardia, la compañía china Insilico Medicine afirma haber reducido el descubrimiento precoz de fármacos de aproximadamente 4,5 años a solo 12 meses combinando IA generativa con laboratorios robóticos automatizados.

El sector sanitario ofrece a los inversores una forma diferenciada de acceder a la temática de la IA, yendo más allá de la charla tecnológica hacia los beneficios directos de la adopción en el mundo real. Por eso, "creemos que el sector sanitario sigue siendo una de las oportunidades más atractivas e infravaloradas en la próxima fase de adopción de la IA", insisten en Robeco. 

La demografía sigue siendo el motor definitivo de crecimiento. Aunque la mejora de los fundamentales, los renovados flujos de entrada al mercado y la aparición de la productividad habilitada por la IA proporcionan importantes vientos a favor cíclicos para el sector sanitario, el argumento de inversión más sólido del sector sigue siendo estructural. El envejecimiento de la población, el aumento de la esperanza de vida y la continua expansión de la clase media global están impulsando un aumento sostenido en la demanda de productos y servicios de salud.

Este cambio ya es visible en los patrones de gasto de los consumidores. En EEUU, la proporción del gasto personal destinada a la sanidad ha aumentado del 5% en los años 50 a alrededor del 17% en la actualidad, mientras que el gasto en alimentos y bebidas ha bajado del 21% al 7%. Parte de este aumento puede explicarse porque los consumidores asignan consistentemente una mayor parte del gasto incremental a la salud y el bienestar a medida que sus ingresos crecen y se satisfacen las necesidades básicas, convirtiendo a la sanidad, posiblemente, en uno de los beneficiarios más claros de la prosperidad a largo plazo.

Se espera que la demografía refuerce esta tendencia durante las próximas décadas. La utilización de servicios sanitarios aumenta considerablemente con la edad, y las mayores expectativas de vida incrementan de forma constante la demanda de atención médica, tratamientos y servicios relacionados con la salud. Aunque los estadounidenses mayores de 65 años representan solo el 18% de la población, constituyen el 38 % del gasto total en sanidad y visitan a los médicos en promedio siete veces al año, en comparación con solo dos veces las personas menores de 45 años. El efecto se vuelve aún más pronunciado entre la población de más de 85 años, un grupo relativamente pequeño hoy, pero que crecerá rápidamente en las próximas décadas.

La demanda también se está ampliando más allá de las poblaciones mayores. Las líneas entre la sanidad y el consumidor se están volviendo cada vez más difusas a medida que la sanidad se vuelve más personalizada, preventiva y orientada al consumidor. Los pacientes, especialmente en los grupos de mayores ingresos, están tomando un mayor control sobre su salud, impulsando la demanda de soluciones para el bienestar, diagnóstico, control del peso y longevidad, un gasto que va mucho más allá de la atención médica tradicional.

En un mundo de vidas más largas y tasas de natalidad más bajas, la salud individual es cada vez más percibida como un activo con un alto retorno de inversión. La estrategia de Vida Saludable va mucho más allá de la atención sanitaria tradicional, invirtiendo en nutrición, bienestar físico, prevención e innovación en salud. Reconociendo que las personas necesitan ambientes limpios y seguridad financiera para prosperar, la estrategia también invierte en empresas que promueven la seguridad ambiental, la productividad laboral y la resiliencia financiera a lo largo de la vida. En conjunto, estas tendencias están impulsando el crecimiento de la ‘riqueza preventiva’, donde los consumidores de todas las edades buscan activamente mantener una buena salud física y financiera a lo largo de sus vidas.

The Trader: vencen las patentes de los medicamentos más rentables

Por otra parte, las grandes farmacéuticas se enfrentan a uno de los mayores desafíos de la próxima década: el llamado 'patent cliff'. Entre 2026 y 2030 perderán la exclusividad de algunos de sus medicamentos más rentables. Cuando una patente expira, entran los genéricos y los ingresos pueden caer entre un 70% y un 90% en muy poco tiempo. 

Eso explica que las empresas del sector compren innovación. Solo en lo que llevamos de 2026 se han anunciado 37 adquisiciones de compañías biotecnológicas valoradas en más de 1.000 millones$, un récord histórico. El valor agregado de estas operaciones supera ya los 216.000 millones, prácticamente el doble que hace un año.

Pero las adquisiciones son solo una parte de la historia. Las salidas a Bolsa de empresas biotecnológicas están siendo uno de los segmentos más rentables del mercado este año. Después de varios años de 'invierno biotech', el capital vuelve a financiar compañías con ensayos clínicos avanzados y tecnologías diferenciales, dejando atrás el exceso especulativo de 2021.

Además, la revolución tecnológica también está transformando este sector. La IA ya no solo genera texto o imágenes: está acelerando el descubrimiento de nuevos fármacos, reduciendo tiempos de investigación y aumentando la probabilidad de éxito en determinadas fases del desarrollo clínico. Cada vez más farmacéuticas combinan adquisiciones con plataformas de IA para construir sus futuras carteras de medicamentos.

"¿Qué podemos aprender como inversores? Que los grandes ciclos de inversión suelen comenzar cuando convergen varios factores estructurales: Necesidad industrial real (reponer medicamentos que pierden patente); Mucha liquidez disponible en las grandes compañías farmacéuticas; Innovación tecnológica capaz de cambiar las reglas del juego, Y un mercado que todavía presta mucha más atención a otros sectores. No significa que cualquier empresa biotecnológica vaya a ser una buena inversión. Es probablemente uno de los sectores con mayor incertidumbre y volatilidad del mercado. Pero sí es un recordatorio de algo que nunca cambia: Las grandes tendencias no nacen cuando aparecen en los titulares. Nacen cuando el capital inteligente empieza a posicionarse antes que el resto", subraya el analista Pablo Gil en The Trader.

Miguel Ángel Valero

El 10 de agosto, Dinero Seguro publicaba este análisis, con el siguiente titular: "EEUU teme un susto con su monumental deuda". Diez días más tarde, y de forma inesperada, el Tesoro estadounidense ponía en marcha medidas para mejorar la liquidez del mercado de deuda pública y tratar de frenar la subida de los costes de financiación de ésta a largo plazo. La reacción inicial del mercado de deuda fue positiva y tras alcanzar máximos desde 2007, las rentabilidades exigidas a los bonos a 10 años y a 30 años de EEUU, se redujo entre seis y nueve puntos básicos (pb), hasta niveles de 4,65% y del 5,19%, respectivamente. El dólar pagó la factura de esas medidas.

Apenas dos semanas después de publicar su habitual calendario trimestral de recompras, el Tesoro confirmó que durante los próximos meses duplicará el límite de estas operaciones sobre la deuda soberana a largo plazo (vencimientos de entre 10 a 30 años). Con este ajuste, el tope máximo por intervención se elevará de los 2.000 millones$ anteriores a un mínimo de 4.000 millones. Este cambio entrará en vigor el 9 de septiembre de 2026 y se mantendrá vigente hasta el 4 de noviembre.

Estas operaciones de recompra son habituales y se concentran en los bonos más antiguos en el mercado, que son notablemente menos líquidos (conocidos como 'off-the-run') y que atascan la capacidad de los balances de los intermediarios financieros. Con estas recompras, el Tesoro norteamericano tratará de liberar espacio para que estas entidades financieras negocien las nuevas emisiones de referencia ('on-the-run') tratando así de reducir la prima de liquidez del sistema.

El incremento de la capacidad y la concentración de las operaciones en los tramos más largos de las curvas es una muestra de la estrategia del Tesoro para tratar de devolver la calma a los mercados de deuda pública. Pero esta medida parece más bien simbólica, ya que el poder de impacto real de estas recompras sobre el total del mercado de deuda pública es muy limitado, cuando el total de la deuda de EEUU ya supera los 40 billones.

La estrategia anunciada por el secretario del Tesoro, Scott Bessent, muestra un papel más activo en los mercados financieros y recuerda medidas ya adoptadas en el pasado, como fue el caso de Janet Yellen en 2023 (fue la primera mujer en ocupar ese cargo, desde el 26 de enero de 2021 hasta el 20 de enero de 2025 bajo la presidencia de Joe Biden; antes fue nominada por el presidente Barack Obama para suceder a Ben Bernanke al frente de la Reserva Federal de 2014 a 2018, pero no fue renovada por Donald Trump en su primera etapa en la Casa Blanca).

Pero la Fed quiere reducir su balance

Estas operaciones previsiblemente elevarán las emisiones de Letras del Tesoro que se utilizarán para recomprar deuda a largo plazo. Sin embargo, no deben confundirse con una expansión cuantitativa (QE), que es responsabilidad de la Reserva Federal. De hecho, este anuncio ocurrió el mismo día en el cual se publicaron las actas de la última reunión de la Fed, y que muestran la creciente división sobre la evolución futura de los tipos oficiales (3 miembros se mostraron favorables a elevarlos en julio). Además, su nuevo responsable, Kevin Warsh, ha defendido públicamente la necesidad de reducir el balance de la Fed y, por tanto, sus intervenciones directas en los mercados de bonos.

Precisamente, las actas de la Fed correspondientes a la reunión de julio presentan un aumento de las preocupaciones por la inflación. Las actas de la reunión, que no modificó los tipos de interés, recoge que "muchos" miembros del FOMC consideraron que sería necesario elevar el precio oficial del dinero si la inflación no remite. 

La posterior moderación de la inflación y el deterioro inesperado del empleo en julio han hecho que los mercados han reducido del 60% al 30% la probabilidad de un incremento de tipos en septiembre.

Por otro lado, el presidente de la Fed, Kevin Warsh, planteó al Comité la posibilidad de reducir el número de reuniones anuales de política monetaria de ocho a seis, con el objetivo de disponer de dos meses completos de información económica entre cada encuentro. Según recogen las actas, no se adoptó ninguna decisión al respecto.

The Trader: si no funciona, ¿qué hará el Tesoro entonces?

El mercado de bonos estadounidense acaba de recibir un mensaje bastante más importante de lo que podría parecer. Después de varias semanas de fuertes ventas de deuda pública, la rentabilidad del bono estadounidense a 30 años alcanzó el 5,34%, su nivel más alto desde 2007. La reacción ha sido inmediata: Scott Bessent, secretario del Tesoro, ha anunciado que duplicará, como mínimo, las recompras de bonos con vencimientos entre 10 y 30 años, elevando el máximo por operación desde 2.000 hasta al menos 4.000 millones.

"La pregunta surge casi automáticamente: ¿está haciendo el Tesoro estadounidense una especie de QE sin llamarlo QE?", subraya el analista Pablo Gil en The Trader. El Quantitative Easing (QE) o expansión cuantitativa consiste en que la Reserva Federal crea dinero y lo utiliza para comprar grandes cantidades de bonos. Porque cuando aparece un gran comprador de bonos, su precio tiende a subir y su rentabilidad a bajar. De esta forma, la Fed intenta reducir los tipos de interés a largo plazo y abaratar el coste de financiación de la economía de EEUU. Eso puede terminar traduciéndose en hipotecas más baratas, mejores condiciones de financiación para las empresas y, generalmente, mayor apoyo para los mercados financieros. Fue una de las grandes herramientas utilizadas después de la crisis financiera de 2008 y durante la pandemia.

Pero esto no es exactamente lo que está haciendo ahora el Tesoro estadounidense. La diferencia fundamental es muy sencilla: la Reserva Federal puede crear dinero; el Tesoro no. Si el Tesoro recompra 4.000 millones$ de bonos, necesita conseguir esos 4.000 millones de algún sitio. Y una posibilidad es hacerlo emitiendo nueva deuda, probablemente de vencimientos más cortos.

"Imaginemos que el Gobierno tiene 100$ de deuda a largo plazo en circulación. Recompra 10 y, para conseguir el dinero, emite 10$ de deuda a corto plazo. Sigue debiendo 100$, pero ahora hay menos deuda de largo plazo en manos de los inversores", explica.

"Y eso es precisamente lo interesante. Al haber menos bonos largos disponibles, el Tesoro puede ayudar a sostener su precio y contener su rentabilidad. Por eso, aunque técnicamente no sea un QE, el efecto que busca sobre los tipos de interés a largo plazo se parece en cierta medida", resalta.

Además, el momento elegido difícilmente puede considerarse irrelevante. El Tesoro ha aumentado las recompras justo después de que las rentabilidades de los bonos estadounidenses alcanzaran máximos de casi dos décadas, presionadas por el enorme déficit público, el conflicto con Irán y unas necesidades de financiación cada vez mayores tanto del Gobierno como del sector privado.

El mercado captó inmediatamente el mensaje. La rentabilidad del bono a 30 años cayó desde el 5,34% hasta aproximadamente el 5,18%, mientras la del Treasury a 10 años retrocedía hacia el 4,65%. Y esto importa mucho más allá del mercado de bonos. Cuando los tipos a largo plazo superan determinados niveles, aumentan las hipotecas, se encarece el crédito empresarial, se enfría el mercado inmobiliario y las valoraciones bursátiles empiezan a sufrir. También aumenta la factura que tiene que pagar el propio Gobierno para financiar una deuda pública que está a punto de superar los 40 billones$,

Bessent parece estar enviando una señal bastante clara: el Gobierno no quiere que los tipos de interés a largo plazo sigan subiendo sin control. Pero eso no significa que tenga capacidad para impedirlo. Las cantidades anunciadas siguen siendo pequeñas. El Tesoro podría elevar las recompras previstas entre agosto y principios de noviembre desde unos 69.000 millones$ hasta aproximadamente 83.000 millones, frente a un mercado de Treasuries superior a 32 billones. Por tanto, estas operaciones no solucionan el problema de fondo. EEUU sigue teniendo déficits enormes, una deuda creciente y una necesidad gigantesca de encontrar compradores para financiarla.

Los 14.000 millones adicionales de recompras son demasiado pequeños para cambiar por sí solos el mercado mundial de bonos. Lo importante no es el tamaño de la intervención, sino el mensaje que envía. "Hasta ahora, cuando pensábamos en alguien intentando frenar una subida excesiva de los tipos de interés, mirábamos fundamentalmente hacia la Reserva Federal. Bessent está demostrando que el Tesoro también está dispuesto a utilizar sus propias herramientas. Y esto puede tener consecuencias importantes. Porque si esta intervención no funciona y las rentabilidades vuelven a dispararse, la siguiente pregunta será inevitable: ¿qué hará el Tesoro entonces? ¿Aumentará todavía más las recompras? ¿Emitirá menos deuda a largo plazo? ¿Hasta dónde está dispuesto a llegar para contener el coste de financiación de Estados Unidos?", argumenta Pablo Gil.

"No estamos ante un QE. Al menos todavía. Pero estamos empezando a descubrir qué ocurre cuando el mayor deudor del mundo considera que el precio que le exige el mercado por prestarle dinero empieza a ser demasiado alto", concluye este experto.

UBS: señales de incomodidad en las acciones

Aunque la subida de los rendimientos de los bonos globales empieza a estabilizarse, ayudada por la inusual intervención de del Tesoro estadounidense, las acciones han seguido mostrando señales de incomodidad. A primera vista, estos movimientos combinan varios factores que históricamente han sido un desafío para los activos de riesgo: mayores rendimientos de los bonos, mayores precios del petróleo y debilidad en las acciones tecnológicas y vinculadas a la IA que han liderado gran parte del repunte bursátil. "Si bien estos riesgos merecen atención, no creemos que los movimientos recientes del mercado socaven los argumentos de fondo a favor de las acciones: Los fundamentales de la IA se mantienen intactos. El crecimiento de los beneficios sigue siendo el ancla del mercado. El relato de un shock inflacionario todavía no se refleja en los datos", apuntan en UBS.

Mark Haefele, Director de Inversiones (CIO) de UBS Global Wealth Management, afirma: "Si bien los periodos de volatilidad elevada pueden resultar incómodos, no invalidan necesariamente los argumentos de inversión de fondo. Los inversores deberían seguir centrados en los factores más determinantes para las perspectivas a medio plazo: la solidez de la inversión en IA, la amplitud del crecimiento de los beneficios y la trayectoria de la inflación. En los tres casos, nuestro escenario base sigue siendo constructivo. Seguimos considerando que las acciones son Atractivas y favorecemos un enfoque diversificado que equilibre las asignaciones específicas a oportunidades de crecimiento estructural con otros sectores que puedan beneficiarse de un ciclo de beneficios más amplio".

Miguel Ángel Valero

Wall Street lee en los últimos movimientos del secretario del Tesoro, Scott Bessent, que teme un susto en la deuda. El interés de la deuda americana a largo plazo se ha ido a máximos de 19 años, y eso enciende las alarmas. Bessent parece dispuesto a evitar que los bonos estadounidenses monten otro incendio. Tras tocar máximos, el secretario del Tesoro intervino para sostener el yen por primera vez desde 1998, reduciendo el riesgo de que Japón venda 'Treasuries' para conseguir dólares. Además, el Tesoro abrió la puerta a recortar futuras emisiones de deuda a largo plazo. 

Bessent también ha respaldado la estrategia de comunicación del presidente de la Reserva Federal, Kevin Warsh, después de que sus mensajes sobre la inflación disparasen las rentabilidades de la deuda de EEUU. El Tesoro tiene que pagar más para que los inversores compren su deuda. Éstos están cada día más preocupados por unos déficits anuales que, lejos de disminuir, crecen y ya están en volúmenes cercanos a los 2 billones$, en medio de una inflación persistente y de un petróleo encarecido por la guerra con Irán. La rentabilidad del bono a diez años ronda el 4,65%, pese a que Donald Trump quiere tipos de interés más bajos a toda costa.

The Trader: la Fed reduce su exposición a la deuda de EEUU a largo plazo

Cuando pensamos en la Reserva Federal solemos fijarnos en una única pregunta: ¿va a subir o bajar los tipos de interés? Sin embargo, hay otro movimiento mucho más discreto que está pasando prácticamente desapercibido y que puede decirnos mucho sobre cómo interpreta la Fed los riesgos a los que se enfrenta la economía estadounidense. El gráfico que acompaña este análisis de Pablo Gil en The Trader muestra que, desde finales de 2025, la Reserva Federal ha incrementado en casi 300.000 millones$ sus tenencias de letras del Tesoro, deuda con vencimientos inferiores a un año. Al mismo tiempo, ha seguido dejando vencer parte de los bonos de largo plazo que adquirió durante los programas de expansión monetaria de la última década.

A primera vista podría parecer un simple cambio técnico dentro de su balance. Sin embargo, detrás de esta decisión hay una diferencia fundamental. Los tipos de interés a corto plazo dependen casi por completo de la política monetaria de la Reserva Federal. Si decide subir o bajar el precio oficial del dinero, las rentabilidades de las letras del Tesoro suelen ajustarse de forma muy rápida. En cambio, los bonos con vencimientos a diez, veinte o treinta años obedecen a otra lógica. Ahí pesa mucho más la percepción que tienen los inversores sobre la inflación futura, el crecimiento económico y, sobre todo, la sostenibilidad de las cuentas públicas estadounidenses. Es el mercado quien termina fijando el precio del dinero a largo plazo.

Por eso este cambio en la composición del balance resulta tan interesante. Al aumentar el peso de las letras del Tesoro, la Reserva Federal concentra su cartera en el tramo de la curva donde mantiene un control mucho mayor y reduce su exposición al segmento donde las dudas sobre la credibilidad fiscal de EEUU podrían provocar movimientos mucho más difíciles de contener. No significa necesariamente que la Fed anticipe una crisis de deuda. Tampoco que esté preparando un nuevo programa de compra masiva de activos. Pero sí parece una estrategia que le proporciona mayor flexibilidad en un momento en el que el Tesoro estadounidense necesita emitir cantidades récord de deuda y el mercado exige cada vez más rentabilidad para financiar los plazos largos.

Muchas veces nos obsesionamos con el tamaño del balance de la Reserva Federal y pasamos por alto un detalle igual de importante: su composición. Quizá el verdadero mensaje no sea cuánto está comprando la Fed, sino qué tipo de deuda prefiere mantener. El nuevo presidente de la Reserva Federal, Kevin Warsh, afirmó en su primer discurso que quiere reducir al máximo el uso de las políticas monetarias no convencionales, como el Quantitative Easing (QE), porque considera que distorsionan el precio de los activos financieros. En ese contexto, dejar vencer progresivamente los bonos de largo plazo y sustituirlos por letras del Tesoro podría formar parte de esa nueva estrategia.

Hay, además, otro aspecto especialmente revelador. En los últimos meses la Reserva Federal ha reducido los tipos de interés oficiales, pero esa bajada apenas se ha trasladado a las rentabilidades de la deuda a largo plazo. Y eso es importante porque el bono estadounidense a diez años actúa como referencia para multitud de activos: desde las hipotecas hasta la financiación empresarial o las valoraciones de buena parte de los mercados financieros.

"Quizá ese sea el mensaje más interesante. La Reserva Federal sigue teniendo un enorme poder para influir sobre el dinero a corto plazo, pero el precio del dinero a largo plazo depende cada vez más de lo que decidan los inversores. Si el propio banco central está desplazando su balance hacia el tramo de la curva que mejor controla, la pregunta ya no es únicamente cuándo bajará o subirá los tipos de interés, sino hasta qué punto sigue teniendo capacidad para influir sobre el coste de financiación que realmente condiciona el conjunto de la economía", concluye este experto.

Ebury: los mercados retrasan sus expectativas de subidas de tipos en la Fed

El dólar cerró la semana a la baja frente a todas las principales divisas. Estos datos han dado más argumentos a los 'palomas' de la Reserva Federal y los mercados de tipos de interés han seguido retrasando sus expectativas de subida de tipos en EEUU. El dólar ha perdido terreno frente a todas las principales divisas del mundo, con la notable excepción del yen. Sin embargo, la moneda japonesa se ha apreciado enormemente en las últimas dos semanas debido a la agresiva intervención de Japón y EEUU, por lo que la debilidad mostrada debe ponerse en perspectiva. 

Más allá de los mercados de divisas, los precios de los bonos se han estabilizado y los de las acciones siguen batiendo récords, ya que, por ahora, los inversores optan por ignorar la falta de avances en las negociaciones entre EEUU e Irán, así como los precios obstinadamente altos del petróleo. Todas las miradas están puestas ahora en el informe de inflación de EEUU correspondiente a julio, que se publicará el miércoles 12 de agosto. Hasta ahora, la inflación estadounidense ha mostrado pocos indicios de efectos de segunda ronda. Este informe es uno de los dos que quedan antes de la crucial reunión de la Reserva Federal de septiembre, por lo que otro dato moderado, tal y como esperan los mercados, podría ayudar a sellar la decisión de no modificar los tipos de interés en esa ocasión. También prestaremos atención a una serie de importantes subastas de bonos del Tesoro a lo largo de la semana. El jueves 13 de agosto se publicarán los datos del PIB del Reino Unido correspondientes al segundo trimestre de2026, que también serán un indicador clave, aunque algo obsoleto.

• EUR: En una semana con pocos datos en general, los datos alemanes empiezan amostrar que la economía por fin se está beneficiando del paquete fiscal de 2025.Los indicadores de alta frecuencia de la zona del euro, como los índices PMI, también se han recuperado, lo que indica que el impulso económico experimentado en el segundo trimestre se está extendiendo al tercero. Los mercados están descontando una probabilidad del 80 % de que se produzca una segunda subida de tipos en la reunión del BCE de septiembre, lo que está contribuyendo a que el euro continúe su repunte frente al dólar.
• USD: El informe de nóminas no agrícolas publicado el viernes, que resultó más débil de lo esperado, fue una sorpresa negativa, aunque otros indicadores no reflejan un cambió significativo en el mercado laboral estadounidense. La creación de empleo sigue siendo moderada aunque suficiente para absorber la menor oferta de trabajadores. No vemos motivos para modificar nuestras previsiones sobre la economía estadounidense. En cuanto a la Reserva Federal, los últimos datos sobre empleo e inflación reafirman nuestra opinión de que mantendrá los tipos sin cambios en septiembre. La próxima prueba será el informe de inflación de julio, que se publicará el miércoles; no obstante, creemos que se necesitaría una sorpresa al alza significativa —algo poco probable—para inclinar la balanza de los votantes del FOMC hacia una subida de tipos en septiembre.
• GBP: Los bonos del Estado parecen haberse estabilizado últimamente y se están guiando por el tono ligeramente positivo de los datos económicos procedentes del Reino Unido. Por ahora, se están ignorando los rumores que sugieren que Andy Burnham podría adoptar una postura más flexible respecto a las normas fiscales del Reino Unido y la libra esterlina se suma al buen comportamiento general de los activos británicos. Se espera que las cifras trimestrales del PIB de esta semana muestren una economía impulsada principalmente por el gasto público, mientras que la inversión privada se queda rezagada. Estas no son las mejores condiciones para impulsar el crecimiento futuro, pero, por ahora, los mercados se han contentado con ello.

UBS: la Fed se mantendrá sin cambios este año

Las preocupaciones geopolíticas siguieron siendo un factor clave para el mercado, con el petróleo repuntando ante la persistencia de dudas sobre los avances hacia la resolución del conflicto entre Irán y EEUU. Los datos de empleo mixtos ofrecieron pocos indicios de una presión alcista significativa sobre la inflación, aunque los responsables de la Fed siguen dispuestos a endurecer la política monetaria si la desinflación se estanca. "Sin embargo, aunque los riesgos de un endurecimiento de la política son evidentes, nuestro escenario base es que la Fed se mantendrá sin cambios este año, lo que crea un contexto favorable para la renta fija de calidad. Los datos de empleo, aunque mixtos, no han apuntado a una presión alcista significativa sobre la inflación. La inflación subyacente ha ido evolucionando en la dirección correcta. Los responsables de la Fed están preservando la opción de endurecer la política, en lugar de comprometerse con una subida", explican en UBS.

Mark Haefele, Director de Inversiones (CIO) de UBS Global Wealth Management, afirma:"Seguimos favoreciendo asegurar rendimientos atractivos en bonos de calidad con vencimientos cortos y medios. Creemos que las expectativas actuales del mercado sobre subidas de tipos por parte de los bancos centrales siguen siendo demasiado agresivas. Los elevados rendimientos iniciales ofrecen una atractiva fuente de ingresos y un colchón considerable frente a posibles nuevas subidas de tipos antes de que se materialice una pérdida potencial. Los bonos de calidad también pueden ayudar a diversificar las carteras y tienen potencial para comportarse bien si una ralentización de la actividad económica termina llevando al mercado a reducir sus expectativas de un mayor endurecimiento monetario. La inflación, las preocupaciones fiscales y el deterioro del crédito siguen siendo riesgos importantes, lo que refuerza nuestra preferencia por la calidad y por los tramos de vencimiento corto y medio del mercado".

Eastspring: postura favorable a la exposición al riesgo, pero vigilando la geopolítica

Los analistas de la gestora de activos  Eastspring Investments proponen una asignación táctica de activos para los inversores en su informe sobre las perspectivas del tercer trimestre. El 'asset allocation' más ajustado al entorno de mercados actual se caracteriza por una postura táctica favorable a la exposición al riesgo, aunque manteniendo la cautela, y estando vigilantes de las tensiones geopolíticas.

Respecto a la renta variable global, el entorno se mantiene constructivo para esta clase de activo. Especialmente en los mercados fuera de Europa (EEUU y Asia), donde la renta variable de EEUU se ve apoyada por el gasto de los consumidores, el mercado laboral sólido y la inversión de capital en IA, entre otros; mientras que en Asia, el crecimiento del PIB sostiene las ganancias empresariales, y no hay señales de recesión en los mercados laborales, los diferenciales de crédito, y los indicadores adelantados, sino un entorno que pasa de "sin aterrizaje a aterrizaje suave", lo que favorece al riesgo.

En renta fija, los analistas de Eastspring Investments se decantan por los bonos de gobiernos europeos con una visión temporal a 3 meses, en un escenario de equilibrio entre un débil crecimiento y los riesgos de inflación por la subida de precios de energía. Los bonos High Yield de EEUU a 3 meses, apoyados en los sólidos fundamentales crediticios, bajas tasas de default y retornos atractivos (YTW del 7%), pese al ajuste en diferenciales. Los bonos corporativos emergentes denominados en dólares USD son otro activo cuya visión a 3 meses es favorable para Eastspring Investments. Porque les respalda el atractivo carry, los fundamentales sólidos y una demanda de ingresos recurrentes, factores que generan un retorno/riesgo favorable en el corto plazo.

Miguel Ángel Valero

Cada vez que se publican datos económicos aparece la misma batalla política. Unos destacan el crecimiento del PIB, otros la creación de empleo, y algunos la evolución de los salarios. No hay mejor ejemplo que una afirmación del presidente del Gobierno de España, Pedro Sánchez: “los salarios medios han aumentado un 23% entre 2018 y 2024, por encima de la inflación acumulada del periodo”. Y el dato, tomado de forma aislada, es correcto. 

Sin embargo, la pregunta realmente importante no es cuánto han subido los salarios sobre el papel. La pregunta es mucho más sencilla: ¿vivimos mejor hoy que hace seis años? Y aquí es donde la historia empieza a complicarse. Porque durante los últimos años la economía española ha mostrado un crecimiento notable. El empleo ha aumentado, el PIB avanza a ritmos superiores a muchos de nuestros vecinos europeos y los salarios brutos han registrado incrementos importantes. Sobre el papel, todo parece indicar que los ciudadanos deberían sentirse más prósperos.

Pero la percepción de buena parte de la población cuenta una historia distinta. La razón es que entre el salario que aparece en las estadísticas y el bienestar real de las familias existen varios filtros. El primero son los impuestos. El segundo, las cotizaciones sociales. El tercero, la inflación. Y el cuarto, cada vez más determinante, es el coste de la vivienda.

Cuando se tienen en cuenta todos estos factores, diversos análisis muestran que el salario neto real del trabajador medio apenas habría mejorado e incluso podría situarse ligeramente por debajo del nivel de poder adquisitivo que tenía en 2018. Dicho de otra forma: aunque las nóminas han subido, una parte importante de esa mejora se ha visto absorbida por el incremento del coste de la vida y por una mayor carga fiscal y de cotizaciones. Pero incluso aceptando que el salario real medio haya mejorado ligeramente, seguiría existiendo un problema de fondo: la vivienda.

Desde 2018 el precio de compra de una vivienda ha aumentado alrededor de un 30%-40% en muchas zonas de España. Los alquileres han seguido una trayectoria similar. Para millones de familias, especialmente jóvenes, este factor tiene un impacto mucho mayor sobre su bienestar que cualquier mejora salarial marginal. Al final, poco importa que tu sueldo haya aumentado un 2% o un 3% en términos reales si el alquiler consume cada vez una mayor parte de tus ingresos o si comprar una vivienda se ha convertido en una meta cada vez más lejana. 

Por eso se ha vuelto tan habitual una sensación aparentemente contradictoria: la economía crece, las estadísticas mejoran y, sin embargo, muchos ciudadanos sienten que no avanzan. Y probablemente ambas cosas sean ciertas al mismo tiempo. La economía puede crecer mientras la capacidad de compra de determinados bienes esenciales se deteriora. El empleo puede aumentar mientras el acceso a la vivienda empeora. Los salarios pueden subir mientras los ciudadanos perciben que cada vez les cuesta más llegar a fin de mes.

La realidad es que datos como el PIB, el empleo o los salarios son indicadores muy importantes, pero no siempre capturan completamente la experiencia cotidiana de las familias. Porque, siendo realistas, la prosperidad no se mide únicamente por cuánto crece una economía, sino por cuánto mejora realmente la vida de quienes viven dentro de ella. Al fin y al cabo, la principal misión de cualquier gobierno debería ser aumentar el bienestar de sus ciudadanos. 

Los datos estadísticos son herramientas útiles para medir tendencias y evaluar políticas, pero también pueden interpretarse de formas muy distintas según el indicador que se elija destacar. El bienestar de las personas, sin embargo, es mucho más difícil de maquillar. 

"Si una familia puede ahorrar, acceder a una vivienda, llegar a fin de mes con tranquilidad y percibir que tiene mejores oportunidades que hace unos años, probablemente las políticas estén funcionando. Si ocurre lo contrario, por muy positivas que parezcan algunas estadísticas, algo importante está fallando", advierte el analista Pablo Gil en The Trader.

Miguel Ángel Valero

Las acciones chinas rinden peor que las del resto del mundo como no se veía en un cuarto de siglo. El dinero global sigue dándole la espalda al gigante asiático, y eso que cotiza baratísimo. Cuando ni el descuento atrae compradores, es que la desconfianza es de campeonato.

Al mismo tiempo, Pekín deja muy claro que no quiere más sustos con su economía. Y avisa. El banco central chino (PBOC) promete seguir con una política monetaria acomodaticia "razonablemente laxa" y meterá más apoyo financiero para reactivar el consumo. Política laxa significa dinero barato y abundante para que la gente y las empresas gasten. El problema que quiere arreglar es un desajuste de manual: en China sobra oferta y falta demanda, fabrican muchísimo pero se compra poco. Cuando China promete estímulos, las materias primas se ponen las pilas, porque más gasto chino es más fábricas, más obra y más metal quemado.           

Durante años, China fue presentada como una historia de éxito imparable. El crecimiento parecía garantizado, la vivienda subía, las empresas invertían, las familias consumían más y el país se consolidaba como una de las grandes locomotoras de la economía mundial. Hoy la imagen es muy distinta. El mercado inmobiliario sigue atrapado en una crisis que dura ya varios años. Los precios de la vivienda continúan muy por debajo de los máximos de 2021, la confianza de los compradores sigue débil y las ventas no terminan de recuperarse.

Al mismo tiempo, el consumo interno, que debía convertirse en el nuevo motor de crecimiento chino, sigue sin despegar. Las familias ahorran más, gastan menos y las empresas han reducido sus planes de inversión. 

La mayor salida de capitales de la historia

Pero quizá el dato más revelador no está ni en la vivienda ni en el consumo. Según estimaciones del Institute of International Finance, hogares, empresas e instituciones chinas sacaron del país unos 807.000 millones$ durante el último año, la cifra más elevada jamás registrada. Y cuando una cantidad tan extraordinaria de dinero intenta abandonar un país, conviene preguntarse por qué.

La respuesta de Pekín ha sido contundente. Las autoridades han puesto en marcha la mayor ofensiva en años contra la salida de capitales: más controles sobre inversiones en el extranjero, mayor vigilancia sobre cuentas offshore, presión sobre plataformas utilizadas para invertir fuera de China y más escrutinio fiscal sobre grandes patrimonios.

A primera vista parece una medida para frenar la fuga de capitales. Pero el problema es más profundo. Durante años, los gobiernos locales chinos dependieron enormemente de la venta de terrenos vinculados al desarrollo inmobiliario. Ese modelo funcionó mientras la vivienda subía. Pero la crisis del sector ha hundido esa fuente de ingresos. Entre 2021 y 2025, los ingresos asociados a esta actividad cayeron un 48%.

Pekín no solo quiere impedir que el dinero salga. También necesita localizarlo, controlarlo y gravarlo. "Pero la fuga de capitales no es la enfermedad. Es el síntoma", advierte el analista Pablo Gil en The Trader. Muchos ciudadanos chinos han visto cómo la vivienda, durante décadas el principal vehículo de ahorro familiar destruía una parte importante de su patrimonio. También han visto cómo la Bolsa china ofrecía rendimientos muy inferiores a los de Estados Unidos. Y perciben que muchas de las grandes oportunidades ligadas a la inteligencia artificial (IA), la innovación tecnológica y los mercados financieros están fuera de sus fronteras.

Por eso una parte creciente de los inversores busca diversificar su patrimonio en otras jurisdicciones. No solo buscan más rentabilidad. Buscan seguridad jurídica, estabilidad regulatoria y protección patrimonial.

Y ahí está el verdadero desafío para Pekín. Se puede dificultar la salida de capitales. Se pueden endurecer los controles. Se pueden cerrar vías de acceso a los mercados internacionales. Pero es mucho más difícil obligar a la gente a confiar.

"El capital suele comportarse como el agua: siempre busca una salida cuando percibe que las oportunidades o la seguridad están en otro lugar. Por eso, la pregunta importante no es cuánto dinero está intentando salir de China. La pregunta importante es por qué cada vez más ciudadanos consideran que su patrimonio puede estar más seguro fuera que dentro de su propio país. Y ese es un problema que ningún control de capitales puede resolver por sí solo. De hecho, puede convertirse en uno de los grandes quebraderos de cabeza para el Gobierno chino", advierte este experto.

Produce mucho más de lo que su economía es capaz de absorber

Hay una idea muy extendida sobre China que conviene revisar. Solemos pensar que exporta mucho porque fabrica barato. Pero esa explicación ya se ha quedado corta. China exporta porque necesita hacerlo. Su modelo económico ha llegado a un punto en el que produce mucho más de lo que su propia economía es capaz de absorber. Mientras el consumo privado representa apenas el 40% de su PIB, la inversión alcanza el 42%, aproximadamente el doble que en Europa o EEUU. Y cuando una economía invierte sistemáticamente más de lo que consume ocurre algo muy sencillo: fabrica más bienes de los que puede utilizar. 

Ese exceso tiene que acabar inevitablemente en algún sitio.Durante años ese modelo se apoyó en el gigantesco boom inmobiliario chino. Pero el estallido de la burbuja ha obligado a redirigir una enorme parte de esa capacidad inversora hacia la industria. El resultado es una expansión sin precedentes de la producción de sectores estratégicos como los vehículos eléctricos, las baterías o los paneles solares.No estamos hablando únicamente de productos baratos. Estamos hablando de industrias que definirán buena parte del crecimiento económico de las próximas décadas.

Y aquí aparece el verdadero problema para Europa. EEUU ha ido cerrando progresivamente su mercado mediante aranceles y restricciones comerciales. Si uno de los mayores compradores del mundo deja de absorber una parte de la producción china, ese excedente buscará inevitablemente otros destinos. Y Europa se convierte en el candidato más evidente. No es casualidad que la Comisión Europea haya abierto investigaciones sobre las ayudas públicas que reciben numerosos fabricantes chinos. La OCDE estima que las grandes industrias del país reciben un nivel de apoyo estatal muy superior al de sus competidores internacionales, lo que les permite competir con precios extraordinariamente bajos incluso en sectores de alta tecnología.

Desde el punto de vista del consumidor, la llegada de productos más baratos puede parecer una magnífica noticia. Y, en el corto plazo, en muchos casos lo es. Pero desde una perspectiva industrial la cuestión es mucho más compleja. Si las empresas europeas no pueden competir frente a compañías respaldadas masivamente por un Estado con recursos prácticamente ilimitados, el riesgo no es perder cuota de mercado durante unos años. El riesgo es perder definitivamente parte de nuestra capacidad industrial, tecnológica y de innovación.

China no produce tanto porque el mundo demande todo lo que fabrica. Produce tanto porque su propio modelo económico necesita mantener un nivel de inversión extraordinariamente elevado. Y cuando una economía genera más oferta de la que puede consumir, exportar se convierte en una necesidad estratégica. Europa, sin embargo, no debería limitarse a responder con más aranceles o más proteccionismo. La verdadera cuestión es qué obtiene a cambio de permitir que ese exceso de capacidad industrial se instale en su territorio.

China recorrió el camino exactamente en sentido contrario. Durante décadas recibió inversiones occidentales que no solo aportaban empleo, sino también tecnología, formación y procesos industriales. Aquellas fábricas fueron el vehículo con el que el país fue absorbiendo conocimiento hasta convertirse en una potencia tecnológica.

Europa debería aspirar a hacer algo parecido. Si las empresas chinas fabrican aquí, el objetivo no debería ser únicamente crear puestos de trabajo mediante plantas de ensamblaje. El verdadero éxito consistiría en conseguir una transferencia real de conocimiento: centros de investigación, desarrollo de proveedores locales, formación de ingenieros, colaboración con universidades y capacidad para dominar las tecnologías que marcarán la próxima revolución industrial. Porque la riqueza no la genera quien simplemente monta un producto. La genera quien diseña la tecnología, controla el conocimiento y es capaz de innovar sobre él. Y esa puede ser la diferencia entre que Europa conserve un tejido industrial competitivo o termine convirtiéndose únicamente en el lugar donde otros venden lo que ya saben fabricar mejor que nosotros.

China quiere imponer las reglas de la IA
Cuando pensamos en la carrera por la IA solemos imaginar una competición entre empresas como OpenAI, Google, Nvidia o Alibaba. Hablamos de quién desarrolla el modelo más potente, quién construye más centros de datos o quién fabrica los chips más avanzados. Sin embargo, un discurso de Xi Jinping en Shanghái apunta en una dirección mucho más profunda. China ya no parece conformarse con ser una de las grandes potencias en IA. Su objetivo es mucho más ambicioso: quiere convertirse en el país que lidere las reglas bajo las que funcionará esta tecnología durante las próximas décadas. Y esa diferencia es enorme. 

Hasta ahora, EEUU ha centrado buena parte de su estrategia en mantener su ventaja tecnológica. Las restricciones a la exportación de semiconductores avanzados y los controles sobre determinadas tecnologías responden a una lógica muy clara: impedir que un rival estratégico alcance el mismo nivel de desarrollo. Xi Jinping, en cambio, proyectó una imagen completamente distinta. Defendió la cooperación internacional, el código abierto, el intercambio de conocimiento y la necesidad de que la inteligencia artificial beneficie a todos los países, especialmente a las economías emergentes. También insistió en que no debe utilizarse la seguridad nacional como excusa para restringir el acceso a esta tecnología.

Sobre el papel, el mensaje resulta difícil de rechazar. ¿Quién podría estar en contra de que la inteligencia artificial sea más accesible, más colaborativa y beneficie al conjunto de la humanidad? Sin embargo, detrás de ese discurso existe una estrategia geopolítica mucho más amplia. China entiende que la IA no será únicamente una revolución tecnológica. Será también una revolución institucional. Y quien consiga definir los estándares, las normas y los organismos internacionales que regulen su desarrollo tendrá una influencia enorme sobre la economía mundial.

En ese contexto debe entenderse la creación en Shanghái de la Organización Mundial para la Cooperación en Inteligencia Artificial (Waicp). No se trata simplemente de una nueva institución, sino del intento de construir un espacio internacional desde el que China lidere la cooperación tecnológica con decenas de países, especialmente del denominado Sur Global. La iniciativa viene acompañada de compromisos concretos. Pekín ofrecerá miles de programas de formación en IA para países en desarrollo, impulsará centros internacionales de cooperación y compartirá aplicaciones prácticas de IA en ámbitos como la meteorología. 

La estrategia recuerda a lo que China lleva años haciendo con la Nueva Ruta de la Seda. Primero fueron las infraestructuras. Después la financiación. Más tarde el comercio.Ahora le toca el turno a la inteligencia artificial. Ya no se trata solo de vender tecnología, sino de crear dependencia tecnológica y convertirse en el socio preferente de buena parte del mundo emergente. 

Mientras tanto, EEUU sigue apostando por una estrategia más defensiva para proteger su ventaja competitiva. Pero quizá la carrera de la IA ya no consista únicamente en quién desarrolla el mejor modelo, sino en quién consigue que el resto del mundo adopte su forma de entenderla. Están surgiendo dos modelos distintos. Uno prioriza el control de las tecnologías estratégicas por motivos de seguridad nacional. El otro busca construir una red internacional de cooperación bajo liderazgo chino utilizando la apertura tecnológica como herramienta de influencia. Ambos persiguen el mismo objetivo: aumentar su poder. Simplemente utilizan caminos diferentes para conseguirlo.

"Muchos inversores siguen analizando la IA únicamente desde el punto de vista empresarial: quién venderá más chips o quién desarrollará el mejor modelo. Pero la historia demuestra que las grandes transformaciones tecnológicas no dependen solo de la innovación. También dependen de quién establece los estándares, las instituciones y las reglas que terminan utilizando los demás. Y esa es precisamente la batalla que Xi Jinping acaba de dejar entrever. Puede que la mayor ventaja competitiva del futuro no sea tener la mejor IA sino conseguir que el resto del mundo juegue con tus reglas", avisa Pablo Gil.