Haya corrección o no, los ganadores y perdedores de la IA se definirán en 2026
Durante buena parte de 2025, la gran pregunta para los inversores en tecnología fue cuánto más comprar. Ahora estamos entrando en una fase de intensa evaluación del retorno de la inversión, lo que provocará una mayor dispersión entre los ganadores y los perdedores de la IA. La selección activa de valores probablemente será clave.
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El temor generalizado a una burbuja de la IA hace que los inversores cuestionen cada vez más el retorno de la inversión (ROI) de las empresas en relación con la IA. Esto se intensificará en los próximos meses, lo que provocará volatilidad y divergencias. Ambas cosas ofrecen oportunidades.
Los mercados ya se están volviendo más exigentes. Están recompensando a las empresas con una monetización visible (por ejemplo, el negocio en la nube de Google) y cuestionando a aquellas cuyas rentabilidades son menos claras o menos convincentes (como se vio tras el informe de resultados de Oracle en diciembre).
Es tentador tratar el «riesgo de la IA» como una categoría única. En la práctica, las empresas se enfrentan a presiones competitivas, modelos de negocio y necesidades de financiación muy diferentes. Un tropiezo importante de un modelo de lenguaje grande (LLM) líder, como ChatGPT o Anthropic, ya sea debido a la competencia o a las limitaciones de financiación, sin duda afectaría al sentimiento del sector y haría bajar las valoraciones en general. Pero los ingresos de la IA no se concentran todos en el mismo lugar, y la monetización puede estar dispersa y oculta. Esa complejidad hace que sea muy probable que se produzcan atribuciones erróneas tanto del riesgo como del valor.
La creciente divergencia entre las distintas empresas, incluso cuando operan en ámbitos aparentemente similares del espectro de la IA, es una tendencia que esperamos que continúe. Hay varias razones para ello.
1. Los ingresos no siempre se generan donde se espera
La IA se utiliza de muchas maneras con implicaciones muy diferentes en los ingresos. Algunos usuarios pagan por la IA directamente a través de suscripciones o licencias, mientras que otros acceden a herramientas mejoradas con IA sin pagar directamente por el componente de IA. Muchas empresas están implementando la IA entre bastidores para proteger su cuota de mercado, impulsar la conversión o mejorar la economía unitaria. En estos casos, la monetización queda oculta en ingresos más amplios.
Cualquier análisis de la monetización de la IA requiere un examen de toda la cadena, que abarca las aplicaciones con las que interactúan los usuarios, los LLM que las alimentan y la infraestructura informática subyacente. El valor fluye a lo largo de esta cadena: los costes de acceso al modelo y la capacidad informática se traducen en ingresos para los proveedores de LLM y los hiperescaladores, independientemente de cómo paguen los usuarios.
2. A veces, los ingresos son claramente visibles, como en el caso de los LLM y los proveedores de servicios en la nube...
La prueba más evidente proviene de las propias empresas de LLM (Modelo de Lenguaje Grande), donde el uso por parte de los desarrolladores, las licencias empresariales y las suscripciones de los consumidores ya están generando ingresos sustanciales. Se espera que los ingresos combinados alcancen decenas de miles de millones de dólares en pocos años, a la par con las empresas de software consolidadas.
Del mismo modo, los proveedores de nube a hiperescala están registrando un crecimiento acelerado impulsado por las cargas de trabajo de la IA. Los equipos directivos de AWS, Azure y Google Cloud describen sistemáticamente una demanda que supera la capacidad. Estos indicadores sugieren que la monetización de la IA se está afianzando.
3. …pero a veces los ingresos están ocultos, aunque llevan a mejores resultados
Una segunda capa de monetización es mucho más difusa. Las plataformas digitales como Meta y Google utilizan la IA no como un producto para vender, sino como una herramienta para mejorar el rendimiento y el compromiso publicitarios.
El aumento es real, pero no se etiqueta como «ingresos por IA». Lo mismo ocurre con las empresas que operan en muchos sectores en los que se utiliza la IA para mejorar la conversión y la rentabilidad. Esta monetización oculta ya es considerable y, con frecuencia, se subestima.
El equipo económico de Schroders ha desarrollado dos modelos que exploran cómo podría desarrollarse un «auge de la IA» o un «colapso de la IA». Ambos escenarios presentan dificultades potenciales para los inversores y las economías. En el escenario de «colapso de la IA», por ejemplo, inspirado en el colapso del mercado tras el estallido de la burbuja tecnológica de 1999-2000, una caída de la inversión en capital fijo podría desencadenar una leve recesión y dos años de estancamiento.
Ese trabajo explora algunas de las incógnitas más amplias y a largo plazo asociadas con esta tecnología transformadora. Por ahora, dada la sólida situación económica (especialmente en EE.UU.), es muy posible que los mercados continúen su marcha alcista.
La inquietud en torno al retorno de la inversión en IA es real y, sin duda, provocará una mayor volatilidad en los mercados en 2026. Al igual que en ciclos de innovación anteriores, varias empresas relacionadas con la IA, tanto grandes como pequeñas, podrían fracasar. Pero los ingresos están emergiendo. Se necesitarán más que unas pocas decepciones para socavar el potencial a largo plazo de la IA.
Cualquier referencia a sectores/acciones/valores tiene fines meramente ilustrativos y no constituye una recomendación de compra o venta. El rendimiento pasado no es una guía para el futuro y puede no repetirse.
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