Bloomberg Línea — La inteligencia artificial ha dejado de ser un catalizador sectorial para convertirse en un factor que reconfigura la valoración estructural del mercado estadounidense. El debate ya no se limita a quién lidera la innovación, sino a cuánto valdrán las compañías dentro de una década.
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En las últimas semanas, el foco de los inversionistas se desplazó desde los datos macroeconómicos hacia el impacto potencial de la disrupción tecnológica sobre los modelos de negocio. El movimiento no se refleja con claridad en los grandes índices, pero sí en la rotación interna del mercado.
Jason Draho, Head of Asset Allocation y CIO Americas de UBS Financial Services, describe el cambio de eje e insiste en que “la verdadera fuerza que movió el mercado fue la creciente preocupación de que la IA propiciará una disrupción de un número creciente de industrias, con seguros, corredores y logística de transporte uniéndose al software en el punto de mira”.
Ese giro explica el aumento de la volatilidad bajo la superficie del S&P 500. Scott Chronert, estratega de renta variable estadounidense de Citi, advierte que “la innovación en IA y su disrupción están poniendo en cuestión los múltiplos terminales en varios rincones del mercado, lo que está llevando a los inversionistas a centrarse en riesgos específicos, en lugar de cambios más amplios de exposición”.
Los múltiplos terminales son supuestos de valoración que estiman a qué múltiplo (por ejemplo, Precio/Utilidad o EV/EBITDA) cotizará una empresa al final del período proyectado en un modelo financiero.
El resultado del escenario actual es un mercado que oscila entre la expectativa de ganancias de productividad y el temor a una erosión estructural de márgenes. La discusión ya no gira sólo en torno al crecimiento de beneficios a corto plazo, sino al valor presente de flujos de caja lejanos en el tiempo.
El dilema de los múltiplos terminales
El punto de partida del mercado condiciona la magnitud del ajuste. Chronert advierte que “contra el telón de fondo de mercados plenamente valorados, cambios en los supuestos de rentabilidad o crecimiento a largo plazo tienen implicaciones más severas en el valor presente”.
La dificultad es que la amenaza no se centra en el ciclo inmediato. Citi sostiene que “el problema es una preocupación de múltiplo terminal o de salida a más largo plazo basada en una mayor competencia y el impacto resultante en el crecimiento o la rentabilidad futuros, más que un problema fundamental a corto o incluso potencialmente a medio plazo”.
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En términos prácticos, esto implica que el mercado no está reaccionando a un deterioro visible en utilidades actuales, sino a un ajuste en las expectativas estructurales que sustentan las valoraciones de las acciones.
UBS coincide en que la incertidumbre radica en el horizonte final de valoración. Draho reconoce que “los movimientos tuvieron un aire de vender primero y responder preguntas después, ya que los inversionistas luchan por evaluar cuánto valdrán estas compañías a largo plazo, es decir, sus valores terminales”.
La tensión aumenta porque el mercado castiga tanto el riesgo de obsolescencia como el aumento del gasto en capital vinculado a la IA. Draho recuerda que a los inversionistas les preocupa los retornos de inversión insuficientes.
Este doble ajuste revela una contradicción. El mismo proceso que promete eficiencia puede reducir el poder de fijación de precios y elevar la competencia. Chronert afirma que “la promesa de productividad termina manifestándose en presiones sobre los precios de venta a medida que los ahorros de costos se trasladan”.
La consecuencia es una fragmentación interna del mercado. El S&P 500 se mantiene en un rango entre 6.800 y 7.000 puntos, mientras la volatilidad implícita de acciones individuales aumenta con mayor intensidad que la del índice. La correlación entre títulos se sitúa cerca de mínimos de dos décadas, lo que confirma que el ajuste ocurre caso por caso y no como una salida generalizada del riesgo.
La paradoja entre economía y mercado
El debate en la bolsa se entrelaza con implicaciones en la economía. Draho plantea que “como tecnología de propósito general, la IA equivale a un shock positivo de oferta agregada que debería conducir a un mayor crecimiento de la productividad”.
Las estimaciones sobre el impacto potencial varían entre menos de 50 puntos básicos y más de 3 puntos porcentuales adicionales de crecimiento anual. En un contexto donde la Reserva Federal sitúa la productividad tendencial en torno a 1,5% y el crecimiento de la fuerza laboral podría caer por debajo de 50 puntos básicos durante el resto de la década, el efecto acumulado adquiere dimensión estructural.
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Draho sostiene que “un aumento de productividad impulsado por la IA podría elevar el crecimiento tendencial por encima de 3%” y añade que “el PIB total de Estados Unidos en una década podría ser más de US$5 billones superior a lo que sería sin el impulso de la IA”.
Esa expansión potencial del producto contrasta con el riesgo de destrucción de valor corporativo. Draho resume la paradoja al señalar que “mientras los inversionistas están preocupados de que el valor terminal de algunas compañías en 10 años se acerque a cero, esa misma disrupción de la IA probablemente agregará billones de dólares a la actividad económica en ese mismo momento”.
El efecto sobre la política monetaria introduce otra capa de complejidad. La productividad adicional puede ser desinflacionaria y abrir espacio para recortes de tasas, pero un mayor crecimiento tendencial implicaría una tasa neutral más alta. La función de reacción de la Reserva Federal se convierte así en un elemento central para el mercado de renta variable.
En este contexto, la cuestión clave no es si la IA ampliará el tamaño de la economía, sino cómo se distribuirá ese incremento entre capital y trabajo. Draho concluye que “incluso si la IA no termina siendo particularmente disruptiva para los mercados laborales, el capital, es decir, los inversionistas, todavía es probable que obtenga muchos de los beneficios”.
La redefinición de los valores terminales se ha convertido en el eje del análisis estratégico en Wall Street. Mientras los resultados corporativos mantienen un tono sólido y las revisiones de beneficios no muestran deterioro generalizado, la valoración de largo plazo se somete a una prueba que trasciende el ciclo. La inteligencia artificial obliga a recalcular no solo flujos de caja, sino el marco completo con el que se descuenta el futuro.
