Bloomberg Línea — Goldman Sachs (GS) considera que la expansión de la inteligencia artificial y de los agentes autónomos está acelerando una transformación corporativa que podría ampliar la distancia entre las compañías líderes y el resto del mercado, a medida que las empresas incrementan el gasto en software, datos, reorganización laboral y estructura operativa para integrar esta tecnología.
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Joseph Briggs y Sarah Dong, analistas del banco, sostienen que “las compañías que desplieguen agentes de IA de forma más efectiva probablemente se distanciarán de sus pares de industria y emergerán como las próximas firmas ‘superstar’”.
El informe plantea que el mercado ha concentrado la atención en el gasto en infraestructura física y centros de datos, mientras el componente menos visible del ciclo de inversión en IA comienza a crecer con fuerza.
Goldman Sachs estima que las inversiones no vinculadas a hardware podrían superar US$1 billón a nivel global en los próximos años, impulsadas por desembolsos en datos, software, reorganización corporativa y adaptación de las plantillas laborales.
Ese proceso ya empieza a reflejarse en las cifras corporativas. El banco calcula que los costos laborales asociados a la transición hacia IA alcanzan un ritmo anualizado de US$150.000 millones en Estados Unidos, mientras que las inversiones ligadas a reorganización empresarial rondan US$40.000 millones anuales.
La tesis del informe no se limita al crecimiento tecnológico. Goldman Sachs considera que el despliegue de IA está modificando la estructura económica de las compañías y la forma en que se genera productividad, especialmente porque gran parte de esa inversión ocurre dentro de las empresas y no aparece reflejada completamente en las métricas tradicionales de PIB o productividad.
El gasto en IA cambia la estructura de las empresas
El informe sostiene que los agentes de IA representan un cambio tecnológico distinto a ciclos anteriores de automatización, debido a que estas herramientas ya pueden “planificar, razonar y ejecutar autónomamente a través de distintos dominios”.
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Según Briggs y Dong, la adopción de estos sistemas obligará a las compañías a rediseñar funciones internas, redefinir tareas laborales y reorganizar procesos de producción. Los analistas afirman que “las organizaciones necesitarán resolver problemas relacionados con seguridad de datos y supervisión humana antes de que los agentes de IA puedan desplegarse de forma completamente autónoma”.
Ese cambio organizacional explica por qué Goldman Sachs cree que la transición hacia IA no depende únicamente de semiconductores o capacidad de cómputo. El informe destaca que los ingresos de compañías vinculadas a gestión de datos e infraestructura, como Snowflake (SNOW), Databricks y Palantir (PLTR), se triplicaron desde la aparición de ChatGPT en 2022.
El banco también señala que los ingresos por servicios en la nube de Amazon AWS (AMZN), Microsoft (MSFT), Alphabet (GOOGL) y Oracle (ORCL) superaron los US$500.000 millones desde 2022 y podrían exceder US$1 billón hacia el final de la década.
Para Goldman Sachs, ese aumento refleja que las empresas están acelerando la migración de operaciones y datos hacia plataformas compatibles con IA. La entidad estima que sólo la reasignación de trabajadores tecnológicos internos para desarrollar herramientas de inteligencia artificial implica actualmente una inversión anualizada de US$153.000 millones.
La reorganización corporativa también implica costos directos sobre empleo y estructura operativa. El informe calcula que el costo promedio de restructuración asciende a US$84.000 por trabajador afectado y proyecta que la reorganización de la fuerza laboral podría representar desembolsos acumulados cercanos a US$900.000 millones durante el ciclo de adopción de IA en Estados Unidos.
Ese gasto responde a la necesidad de adaptar compañías completas a un modelo donde parte de las tareas operativas pasan a ser ejecutadas por agentes autónomos y donde el trabajo humano se concentra más en supervisión, coordinación y toma de decisiones.
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La IA impulsa el auge del capital intangible
Goldman Sachs considera que la expansión de la IA está fortaleciendo un fenómeno que ya venía creciendo en las economías desarrolladas: el aumento del capital intangible frente a la inversión física tradicional.
El informe define ese capital intangible como software, propiedad intelectual, bases de datos, investigación, entrenamiento y conocimiento organizacional utilizados para aumentar la producción. Briggs y Dong sostienen que “la inversión intangible ahora representa más de la mitad de toda la inversión en Estados Unidos y Reino Unido”.
La entidad argumenta que esta transición altera la forma en que se mide la productividad. Parte relevante del gasto en IA ocurre dentro de las compañías y no siempre aparece contabilizado como inversión en las estadísticas nacionales, aun cuando esas inversiones terminan elevando la eficiencia futura.
Goldman Sachs afirma que “el PIB real y, por extensión, el reciente crecimiento de productividad, probablemente exceden las estadísticas oficiales”.
El informe retoma además la teoría de la “curva J” de productividad, según la cual las grandes transformaciones tecnológicas generan inicialmente costos elevados y una aparente subestimación de productividad, antes de que las ganancias de eficiencia aparezcan plenamente en la economía.
Ese fenómeno ayuda a explicar por qué Goldman Sachs considera que gran parte del impacto económico de la IA todavía no se refleja por completo en los indicadores macroeconómicos, pese al fuerte aumento de inversiones corporativas observado desde 2023.
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La batalla por las próximas “superstar firms”
El núcleo del informe se concentra en cómo la IA podría acelerar la concentración empresarial y ampliar la ventaja competitiva de las compañías que logren integrar mejor estos activos intangibles.
Goldman Sachs sostiene que los activos vinculados a software, datos y organización interna tienen características distintas a las inversiones físicas tradicionales porque pueden escalar rápidamente, tienen bajos costos marginales y generan ventajas competitivas difíciles de replicar.
Briggs y Dong afirman que “las firmas líderes que invierten más intensamente en intangibles capturan una mayor participación de ingresos”.
El informe muestra que el aumento del capital intangible ha coincidido, durante las últimas décadas, con una mayor concentración de ingresos en las compañías dominantes y con una reducción de la participación laboral dentro del valor agregado corporativo.
Goldman Sachs estima que cada incremento de un punto porcentual en la participación del capital intangible reduce entre 0,2 y 0,3 puntos porcentuales la participación laboral en los siguientes años.
Para el banco, la combinación entre automatización, reducción de costos laborales y escalabilidad tecnológica favorece a las empresas capaces de absorber rápidamente estas inversiones. El informe sostiene que “las compañías que puedan invertir y desplegar IA y agentes de IA de manera más efectiva probablemente capturarán una mayor participación de ingresos, reducirán costos laborales y emergerán como la próxima generación de firmas superstar”.
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Goldman Sachs evita definir qué segmento específico dominará el ciclo de IA. El banco señala que aún existe incertidumbre sobre si el mayor poder económico quedará en fabricantes de chips, desarrolladores de modelos fundacionales o compañías usuarias capaces de transformar su estructura operativa más rápido que sus competidores.
La entidad sí considera que las empresas vinculadas a organización de datos y despliegue de IA seguirán beneficiándose del aumento de inversión corporativa, mientras el mercado evalúa qué compañías consiguen convertir el gasto actual en ventajas sostenibles de productividad, márgenes y escala.
