Las finanzas de la IA

Mucho antes de poder aproximar siquiera las implicaciones que la inteligencia artificial (IA) tendrá sobre los distintos sectores de la economía, la productividad, el empleo o las relaciones sociales, lo cierto es que ya está teniendo un impacto muy significativo en los mercados financieros. Al fin y al cabo, estos constituyen el nexo de valor entre el presente y el futuro, y, con la eclosión de la IA, la incertidumbre sobre cuál será ese valor futuro ha alcanzado niveles extraordinariamente elevados, incluso superiores a los observados en grandes disrupciones históricas.

Es cierto, por otra parte, que la anticipación de los efectos de la IA por parte de los mercados ha convivido, durante el último año y medio, con un entorno geopolítico extremadamente complejo, que sin duda ha amplificado los escenarios alternativos de valoración.

Aun con estos matices, resulta llamativa la extraordinaria bifurcación que se ha producido en las valoraciones de sectores y empresas en función de si se les percibe como ganadores o perdedores de la disrupción que traerá la IA, restando representatividad a la evolución de los índices agregados.

Sirva como ejemplo el S&P 500, el índice más representativo del mercado bursátil estadounidense. En el último año y medio acumula una revalorización del 15%, aunque con caídas cercanas al 20% en los episodios más críticos —aranceles y tensiones geopolíticas con Irán—, seguidas de posteriores recuperaciones. Sin embargo, esta volatilidad del índice agregado queda empequeñecida frente a la dispersión entre sus componentes, siendo la exposición a la IA el principal factor explicativo. Ese 15% agregado en los últimos 18 meses se descompone en un aumento cercano al 80% en el subconjunto de compañías consideradas ganadoras de la IA y una caída próxima al 50% en las catalogadas como perdedoras, según la clasificación elaborada por UBS.

Se consideran “perdedores” aquellos sectores o empresas cuyo negocio puede verse afectado negativamente por la capacidad de sustitución de la IA, especialmente en tareas rutinarias con alto potencial de automatización, como la contabilidad o la auditoría. También destaca el castigo reciente al software tradicional, donde la IA reduce las barreras de entrada, intensifica la competencia y presiona a la baja los márgenes.

Por el contrario, entre los “ganadores” sobresalen las empresas clave para el desarrollo de la infraestructura asociada a la IA, en particular en semiconductores, memorias, energía y desarrollo de modelos, donde las barreras de entrada son considerablemente más elevadas.

Dentro de este grupo merece una mención destacada Nvidia, cuya valoración se ha multiplicado por siete en los últimos tres años, llegando a alcanzar en algunos momentos los cinco billones de dólares. Para poner esta cifra en perspectiva, la compañía cuenta con unos 50.000 empleados, lo que implica una valoración cercana a los 100 millones de dólares por trabajador, más de 10 veces superior a la de los líderes tecnológicos pre-IA y más de 50 veces la de empresas líderes en sectores tradicionales como energía, industria o bienes de consumo.

Este fenómeno evoca inevitablemente reminiscencias de la burbuja puntocom, cuando numerosas compañías llegaron a valorarse con múltiplos desproporcionados que posteriormente se corrigieron con brusquedad. Es probable que, también ahora, en algunos casos exista cierta sobrerreacción que tenderá a ajustarse, si bien es previsible que persistan divergencias muy significativas entre compañías, incluso dentro del grupo de los denominados ganadores.

Y es que, a diferencia de la disrupción tecnológica de finales del siglo pasado, aunque en línea con otras grandes transformaciones como la industrialización o el desarrollo del ferrocarril, la carrera por el liderazgo en el ámbito de la IA exige asumir volúmenes de inversión extraordinarios. La rentabilización de estas inversiones amplía notablemente el rango de posibles resultados entre ganadores y perdedores.

Esto nos conduce a una segunda consideración clave sobre el impacto de la IA en los mercados financieros: la aparición de nuevos demandantes de financiación, especialmente en los segmentos de deuda. Se trata de un giro relevante en las decisiones financieras de las grandes tecnológicas. Durante años, estas compañías no solo no acudían a los mercados en busca de financiación, sino que suministraban liquidez a los inversores, fundamentalmente a través de recompras de acciones, gracias a la generación de unos flujos de caja operativos muy superiores a sus necesidades de inversión. Esta dinámica alimentaba, a su vez, una espiral alcista en sus cotizaciones.

Sin embargo, la situación ha cambiado en el último año y medio, al confluir una moderación de los flujos de caja con la necesidad de acometer inversiones masivas —principalmente en centros de datos y capacidad de computación— que se estiman en torno a cuatro billones de dólares hasta 2030.

Hasta ahora, la mayor parte de esta financiación se ha canalizado a través de emisiones de deuda, lo que, en principio, podría parecer poco ortodoxo desde el punto de vista de la teoría financiera, que recomendaría un mayor recurso a fondos propios para financiar inversiones de alto riesgo y largo plazo. Pero es cierto que los recursos propios son más caros, especialmente en un segmento de compañías que han visto sus acciones inflarse con esas recompras y que, en caso de cambiar de signo y comenzar a emitir acciones, podrían entrar en una espiral negativa.

Esto ayuda a explicar la creciente apelación al endeudamiento, que está transformando la estructura del mercado global de deuda corporativa. La deuda emitida por compañías tecnológicas para financiar inversiones en IA representa ya más del 10% del saldo vivo, frente a niveles prácticamente marginales hace apenas dos años.

Con todo, centrar el análisis únicamente en el mercado de bonos ofrecería una visión incompleta. El fenómeno más relevante está siendo la migración parcial de estas necesidades de financiación hacia el mercado de private credit, tanto por parte de emisores tecnológicos como de proyectos vinculados a la IA. Este desplazamiento se refleja en el crecimiento de los activos bajo gestión en este segmento como en operaciones como la joint venture entre Meta y Blue Owl para financiar infraestructura de centros de datos. Este tipo de financiación permite preservar métricas de balance mediante estructuras más adecuadas para proyectos de largo plazo y elevada intensidad inversora.

Las tensiones recientes en los mercados de crédito privado se explican, en parte, por la exposición de algunos vehículos a la tecnología, aunque con especial concentración en compañías de software. En los últimos meses se han intensificado las solicitudes de reembolso en determinados fondos, obligando en algunos casos a activar mecanismos de gestión de liquidez —como gates o retrasos en salidas— en un segmento caracterizado por activos intrínsecamente ilíquidos.

Esta creciente concentración, junto con el calendario potencial de emisiones, justifica cierta cautela, no tanto por un deterioro crediticio inmediato, sino por el riesgo de ampliaciones de diferenciales en episodios de saturación del mercado. Las recientes tensiones geopolíticas han puesto de manifiesto, además, que las ventanas de emisión no están disponibles a discreción del emisor.

En definitiva, el crédito de las grandes tecnológicas ha entrado en una nueva fase: ha dejado de ser un refugio de balances excedentarios para convertirse en un pilar central del mercado global investment grade, con un peso creciente en los índices y con implicaciones macrofinancieras de gran alcance.