Bloomberg Línea — La inteligencia artificial dejó de ser una hipótesis tecnológica para convertirse en un factor central en la asignación de capital. Para los inversores, la cuestión no es si tendrá impacto, sino cómo abordarlo sin caer en euforia ni en parálisis.
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Howard Marks, cofundador de Oaktree Capital Management, ha dedicado sus últimos memorandos a examinar la naturaleza económica de la IA, su velocidad de avance y las implicaciones para los mercados.
Su aproximación no parte del entusiasmo ni del escepticismo ideológico, sino de una pregunta clásica en su trayectoria: cómo distinguir entre una transformación estructural y una burbuja financiera.
Al describir su experiencia reciente con modelos avanzados, como el de Claude de Anthropic, Marks reconoce que la interacción cambió su percepción cuando comprobó que el sistema era capaz de estructurar un programa formativo adaptado a su marco intelectual.
En ese contexto, Marks decidió profundizar en los avances recientes y volvió a contactar a especialistas con los que había conversado meses antes. Durante ese proceso, uno de ellos le sugirió pedirle directamente a Claude que elaborara un tutorial que explicara la inteligencia artificial y los cambios registrados en los últimos meses.
Marks aceptó la propuesta como parte de su propio proceso de análisis y utilizó ese material como base para su reflexión posterior.
“Puedo asegurarles que el tutorial definitivamente cumplió con los objetivos que nos habíamos propuesto. Esto se debió enteramente a la calidad y especificidad de las indicaciones que mis asesores me ayudaron a preparar”, escribió el inversor.
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Ese punto de partida no conduce a una rendición intelectual ante la máquina, sino a una reflexión sobre qué es exactamente lo que hace la IA y qué implica para quienes toman decisiones de inversión.
La velocidad del cambio y la naturaleza del avance
Marks sostiene que el rasgo diferencial de la IA es la velocidad. La compara con la evolución de la informática desde el Electronic Numerical Integrator and Computer, el primer ordenador electrónico a gran escala, hasta el computador personal y concluye que ningún proceso anterior alcanzó el ritmo actual de adopción.
En menos de dos años, la IA generativa pasó a ser presentada como tecnología horizontal con impacto en el trabajo del conocimiento, y hoy ya la utilizan 400 millones de personas y entre 75% y 80% de las empresas.
El elemento cualitativo es la transición desde herramientas de asistencia hasta agentes con capacidad de ejecutar tareas completas. El salto desde sistemas que responden preguntas hasta modelos que reciben un objetivo y entregan un resultado final, modifica la ecuación económica del trabajo.
La percepción de sustitución laboral se intensifica cuando la IA no sólo ejecuta instrucciones, sino que ejecuta una tarea y corrige sin supervisión humana.
El hito más relevante, según el inversor, aparece en la documentación técnica de OpenAI sobre GPT-5.3 Codex, donde se indica que es el “primer modelo, que contribuyó decisivamente a su creación”. Marks destaca la implicación de esa frase porque revela que la IA participa en su propio proceso de mejora, lo que acelera el ciclo de retroalimentación entre generaciones sucesivas de modelos.
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Para el inversor, esta dinámica implica que las hipótesis tradicionales sobre difusión tecnológica pueden quedarse obsoletas antes de consolidarse. La infraestructura se construye mientras la demanda ya está presente y los ingresos crecen, pero la historia de otras innovaciones sugiere que la destrucción de capital puede coexistir con la expansión estructural.
¿Puede la IA pensar y qué significa para la inversión?
El debate filosófico sobre si la IA piensa resulta secundario frente a la cuestión económica. Marks plantea la duda sobre la capacidad de generar ideas nuevas más allá de la recombinación de patrones históricos, pero introduce el argumento pragmático que le ofrece el propio modelo.
“La pregunta económica no es ‘¿realmente entiende la IA?’. La pregunta económica es ‘¿realiza la IA el trabajo?’”, le planteó Claude.
La relevancia para los mercados es directa. Si el resultado analítico es equivalente al de un profesional que percibe US$200.000 anuales, el empleador evalúa coste y fiabilidad, no conciencia. Desde esa perspectiva, la IA posee ventajas estructurales en procesamiento de datos, memoria y ausencia de emociones como miedo o codicia.
Marks admite que la tecnología puede absorber más información que cualquier inversor, reconocer patrones históricos y evitar sesgos habituales. Sin embargo, identifica límites en situaciones sin precedentes.
“La cuestión de si la IA puede gestionar situaciones verdaderamente inéditas es real y aún no está resuelta”, le dijo Claude. Esa incertidumbre delimita el terreno donde la inteligencia artificial aún no desplaza por completo al criterio humano.
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La inversión no se basa sólo en datos cuantitativos disponibles. Requiere juicio sobre factores cualitativos, evaluación de gestores, valoración de innovaciones y anticipación de escenarios que no cuentan con precedentes sólidos.
Marks recuerda que cuando predominan productos o industrias nuevas, la decisión descansa en opinión o especulación, un terreno donde no está claro que la extrapolación estadística supere de forma consistente al discernimiento humano.
De ahí surge uno de sus consejos centrales: el inversor no debe delegar de forma automática el criterio, sino utilizar la IA como herramienta de contraste. Las hipótesis generadas por modelos pueden ser consistentes y bien razonadas, pero requieren evaluación sobre su razonabilidad antes de asignar capital.
¿Es la IA una burbuja y cómo posicionarse?
Marks descompone la pregunta en varias capas. La tecnología es real y tiene capacidad de transformar sectores. La demanda existe y se traduce en crecimiento de ingresos. La incógnita reside en la relación entre inversión en infraestructura, generación de beneficios y valoración de activos.
Reconoce que parte de los ingresos actuales presenta naturaleza circular dentro del ecosistema de empresas de IA y que la cadena debe culminar en usuarios finales que paguen por valor económico tangible.
También advierte que la historia de las innovaciones arrolladoras muestra que la construcción acelerada de infraestructura suele generar periodos de sobreinversión y destrucción de capital.
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En el ámbito laboral, la magnitud potencial del desplazamiento resulta explícita cuando Claude formula una comparación sobre el impacto en el trabajo estructurado.
“Si Claude Code maneja incluso entre el 30% y el 50% del trabajo estructurado basado en patrones, estamos hablando de entre US$150.000 y US$250.000 millones en valor laboral anual que migra al cómputo de IA”, le dijo Claude.
Ese traslado de renta desde salarios hacia capital tecnológico redefine márgenes empresariales y distribución sectorial de beneficios. Para el inversor, la cuestión consiste en identificar qué segmentos capturan valor y cuáles sufren compresión estructural.
Marks concluye con una recomendación que sintetiza su enfoque histórico hacia el riesgo y la oportunidad. Nadie puede afirmar con certeza si las valoraciones actuales incorporan expectativas excesivas, pero tampoco resulta razonable ignorar uno de los avances tecnológicos más relevantes.
Su posición favorece una exposición moderada, selectiva y prudente, consciente de que la innovación puede subestimarse en potencial y sobreestimarse en precio al mismo tiempo.
El mensaje final no es de euforia ni de retirada, sino de disciplina. La IA puede elevar el listón para gestores activos y desplazar a quienes no aporten valor diferencial.
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Sin embargo, también puede convertirse en aliada para quienes sepan combinar análisis cuantitativo con juicio cualitativo y control de riesgo. En un entorno donde la tecnología evoluciona con rapidez, la ventaja competitiva no residirá en acceder a información disponible para todos, sino en interpretar sus implicaciones antes que el consenso.
