Bloomberg Línea — La corrección en el sector de software ha alterado el eje del debate sobre la inteligencia artificial en los mercados financieros. La discusión dejó de centrarse en la viabilidad de la tecnología y pasó a evaluar su impacto directo en los modelos de negocio y en la asignación de capital.
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Un informe del BlackRock (BLK) Investment Institute sitúa este giro como un punto de inflexión en la narrativa de mercado, con implicaciones tanto microeconómicas como macroeconómicas. La volatilidad reciente en tecnología refleja esa transición.
Natalie Gill, Portfolio Strategist del BlackRock Investment Institute, sostiene que “la reciente venta masiva de software marca un cambio dramático en la percepción del mercado en torno a la narrativa de la IA. El debate ya no es si la IA es real; ahora, los mercados están cada vez más incorporando en precios su potencial para interrumpir modelos de negocio completos”.
Esa reinterpretación ha coincidido con una divergencia clara dentro del sector tecnológico, donde las empresas vinculadas a semiconductores y hardware avanzaron, mientras los proveedores de software registraron un desempeño inferior en los últimos seis meses, en un entorno en el que los inversionistas buscan identificar exposición directa al riesgo de disrupción.
Cambio en la narrativa y divergencia sectorial
El documento indica que el foco se trasladó hacia la identificación de compañías expuestas a la disrupción derivada de la adopción de inteligencia artificial. El software se convirtió en el punto de mayor escrutinio, ante la posibilidad de que nuevos agentes de IA asuman tareas tradicionalmente asociadas a plataformas empresariales consolidadas.
En ese contexto, Gill señala que “la clasificación de ganadores y perdedores que vemos hoy refuerza la enorme expansión de la IA y el apalancamiento necesario para financiarla que ha difuminado la línea entre lo micro y lo macro”. La afirmación vincula la selección sectorial con la dinámica de financiamiento corporativo.
El mercado mantiene, según el informe, una diferenciación insuficiente entre modelos de negocio. La venta en bloque de compañías de software no distingue entre firmas con datos propios, flujos de trabajo críticos o relaciones consolidadas con clientes y aquellas con menor capacidad de adaptación. Esa falta de discriminación explica parte de la magnitud del ajuste en valoraciones.
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Al mismo tiempo, las compañías de gran capitalización incrementaron su gasto en chips, centros de datos e infraestructura eléctrica. Ese proceso sostiene la tesis de inversión en infraestructura y en segmentos vinculados a la construcción física del ecosistema de inteligencia artificial, mientras la atención del mercado se concentra en la monetización futura.
Financiamiento, tasas y condiciones macro
El informe sostiene que la economía aún se encuentra en la fase de expansión de capacidad asociada a la inteligencia artificial. Gill afirma que cree que todavía se está “firmemente en la fase de expansión de la IA”. El énfasis se ubica en el gasto de capital actual y en la expectativa de ingresos posteriores.
La estrategia de financiamiento adquiere relevancia en ese marco. El documento recoge que Alphabet recurrió al mercado de grado de inversión en Estados Unidos por US$20.000 millones y evalúa una emisión a 100 años en libras esterlinas.
Sobre esto, Gill indica que “a medida que el proceso de clasificación se afianza, los constructores de IA están asegurando financiamiento a largo plazo para financiar planes de gasto de capital, como los planes de Alphabet de ofrecer un bono en libras esterlinas a 100 años. Pero todo este endeudamiento corporativo agrega oferta a los mercados de bonos que están luchando con grandes déficits públicos”.
El incremento del apalancamiento corporativo incide en la dinámica de tasas. El informe advierte que mayores niveles de deuda pueden intensificar presiones alcistas en un entorno en el que el mercado laboral de Estados Unidos mostró crecimiento salarial consistente con una inflación por encima del 2% objetivo de la Reserva Federal.
Gill plantea que “esta presión podría enfriarse si las ganancias de productividad lideradas por la IA ayudan a Estados Unidos a salir de su tendencia de crecimiento de largo plazo del 2%. Vemos un camino creíble para que esto ocurra algún día, pero los datos recientes de empleo en Estados Unidos aún no muestran que los sectores expuestos a la IA estén recortando contrataciones”.
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Estrategia de inversión
Esa evaluación sustenta la infraponderación en Tesoros de largo plazo y una aproximación selectiva al crédito. El informe señala preferencia por high yield y bonos europeos, dado que los emisores vinculados a la construcción de infraestructura de inteligencia artificial acudieron de forma predominante al mercado estadounidense de grado de inversión.
Además, las proyecciones tácticas y estratégicas recogidas refuerzan esa asignación al mostrar una sobreponderación en renta variable de Estados Unidos y Japón, una posición neutral en Europa, Reino Unido, China y mercados emergentes, así como una preferencia por activos vinculados a la disrupción digital dentro del marco de las cinco mega fuerzas: la disrupción digital, la fragmentación geopolítica, la transición hacia bajas emisiones de carbono, el cambio demográfico y el futuro de las finanzas
En renta fija, la combinación de déficits públicos elevados y mayor emisión corporativa asociada al despliegue de inteligencia artificial sustenta la cautela frente a duración larga en deuda soberana estadounidense, mientras que la exposición selectiva a crédito y a segmentos beneficiados por el gasto en infraestructura tecnológica se presenta como el canal más alineado con la fase actual del ciclo de inversión.
La conclusión del documento sintetiza el posicionamiento estratégico. Gill afirma que siguen “en la fase de expansión del tema de la IA, aunque los mercados ahora están enfocados en identificar posibles perdedores. Favorecemos las acciones estadounidenses, pero pensamos que la selectividad es crucial. También preferimos oportunidades selectas de crédito frente a los Tesoros estadounidenses de larga duración”.
El ajuste en software no representa una reversión del tema estructural de la inteligencia artificial, sino una fase de discriminación en la asignación de capital. La magnitud del gasto corporativo y su financiamiento condicionan la evolución de tasas y mercados de crédito, en un entorno en el que la disrupción tecnológica redefine valoraciones relativas dentro de la renta variable estadounidense.
