Corrección o no, los ganadores y perdedores de la IA serán más claros en 2026
Durante gran parte de 2025, la gran pregunta para los inversionistas en tecnología era cuánto más comprar. Ahora estamos entrando en una fase de evaluación intensa del ROI, lo que lleva a una mayor dispersión entre ganadores y perdedores de la IA. La selección activa de acciones probablemente será clave.
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El temor generalizado a una burbuja de IA hace que los inversionistas estén cada vez más cuestionando los retornos de inversión (ROI) de las empresas en relación con la IA. Esto se intensificará en los próximos meses, generando volatilidad y divergencia. Ambos ofrecen oportunidades.
Los mercados ya se están volviendo más exigentes. Están recompensando a las empresas con una monetización visible (por ejemplo, el negocio de la nube de Google) mientras cuestionan a aquellas cuyos rendimientos son menos claros 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 sola categoría. En la práctica, las empresas se enfrentan a presiones competitivas, modelos de negocio y necesidades de financiación muy diferentes como hemos explorado con más detalle aquí. Un tropiezo importante de un modelo de lenguaje grande (LLM) como ChatGPT o Anthropic - ya sea por competencia o por limitaciones de financiación - sin duda afectaría al sentimiento sectorial y haría que las valuaciones cayeran en general. Pero los ingresos de la IA no se acumulan todos en el mismo lugar, y la monetización puede dispersarse y ocultarse. Esa complejidad hace que la atribución errónea tanto del riesgo como del valor sea inusualmente probable.
La creciente divergencia entre empresas individuales, incluso donde operan en partes aparentemente similares del espectro de la IA, es una tendencia que esperamos que continúe. Hay varias razones para esto.
1. Los ingresos no siempre surgen donde se espera
La IA se utiliza de muchas maneras con implicaciones de ingresos muy diferentes. Algunos usuarios pagan por la IA directamente mediante suscripciones o licencias, mientras que otros acceden a herramientas mejoradas con IA sin pagar directamente por el componente de IA. Muchas empresas están desplegando IA de forma interna para proteger su cuota de mercado, impulsar la conversión o mejorar la economía de negocio. En estos casos, la monetización se oculta en ingresos más generales.
Cualquier análisis de la monetización de la IA requiere un examen de toda la cadena de valor, cubriendo las aplicaciones con las que interactúan los usuarios; los LLMs que los alimentaban; y la infraestructura informática subyacnente. El valor fluye a lo largo de esta cadena: los costos de acceso al modelo y la capacidad de cómputo se traducen en ingresos para los proveedores de LLM y los hyperscalers, independientemente de cómo paguen los usuarios.
2. A veces los ingresos son claramente visibles, como ocurre con los LLMs y los proveedores de nube...
La evidencia más clara proviene de las propias empresas de LLM, donde el uso por parte de desarrolladores, las licencias empresariales y las suscripciones de consumidores ya generan ingresos sustanciales. Se espera que los ingresos combinados alcancen decenas de miles de millones de dólares en pocos años, al nivel de las empresas de software consolidadas.
De manera similar, los proveedores de nube a hiperescala informan de un crecimiento acelerado impulsado por cargas de trabajo de IA. Los equipos directivos de AWS, Azure y Google Cloud describen de forma constante la demanda superada la capacidad. Estos indicadores sugieren que la monetización de la IA está consolidándose.
3. … Pero a veces los ingresos están ocultos, aunque impulsan una mejor economía
Una segunda capa de monetización es mucho más difusa. Plataformas digitales como Meta y Google utilizan la IA no como un producto para vender, sino como una herramienta para mejorar el rendimiento y la interacción publicitaria.
El aumento es real pero no se denomina "ingresos por IA". Lo mismo ocurre con las empresas que operan en muchos sectores donde la IA se despliega para mejorar la conversión y la rentabilidad. Esta monetización oculta ya es grande y a menudo poco valorada.
El equipo de Economía de Schroders ha desarrollado escenarios de modelos gemelos explorando cómo podría desarrollarse un "Auge de la IA" o un "Colapso de la IA". Ambos escenarios presentan dificultades potenciales para inversionistas y economías. En el escenario del "Colapso de la IA", por ejemplo, modelado según el colapso del mercado tras el estallido de la burbuja tecnológica de 1999-2000, una caída del capital podría desencadenar una recesión leve y dos años de estancamiento.
Ese trabajo explora algunas de las incógnitas más amplias y a largo plazo asociadas a esta tecnología transformadora. Por ahora, dado el sólido trasfondo económico (especialmente en EE. UU.), los mercados podrían continuar su ascenso.
La angustia en torno al ROI de la IA es real y, sin duda, conducirá a más volatilidad en los mercados en 2026. Como en ciclos de innovación anteriores, varias empresas relacionadas con la IA, tanto grandes como pequeñas, podrían fracasar. Pero los ingresos están surgiendo. Harán falta más que una decepción para socavar el potencial a largo plazo de la IA.
Cualquier referencia a sectores/acciones/valores es solo para fines ilustrativos y no constituye recomendaciones para comprar o vender. El rendimiento pasado no es una guía para el futuro y puede que no se repita.
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