La inteligencia artificial (IA) está transformando de manera supradisruptiva realidades que antes eran estables, se percibían inmodificables o tenían reglas ampliamente aceptadas en la ciencia económica y en su derivada, las finanzas.
Por un lado, el ciclo económico bajo el concepto tradicional estaría en una fase o etapa madura, y al continuar estaría sobreextendido; sin embargo, con la IA los resultados empresariales este año han replanteado o generado dudas de esa caracterización clásica. Por ejemplo, 2026 registra una aceleración de las utilidades y los ingresos corporativos más propia de lo que sería una inicial fase de recuperación económica. Una sustancial divergencia con una fase de un ciclo exhausto.
Esto es liderado por las empresas de la cadena de valor asociado a la inteligencia artificial, pero también a un efecto positivo sobre el resto de los sectores y empresas jalonados por la innovación y las fuerzas asociadas a la muy activa dinámica económica.
Similarmente, el ciclo de inversión productivo marcado sobre todo por los centros de datos, pero no circunscrito solo a estos, suponen otro aspecto con múltiples consecuencias sobre el ciclo. La vigorosa demanda de la cadena de valor de la IA está asociada con la significativa escasez de componentes o insumos como semiconductores, capacidad de memoria, disponibilidad de electricidad, de equipos de comunicaciones y de materiales raros, entre muchos otros. La criticidad por satisfacer pronto fuertes necesidades de expansión y crecimiento no coinciden con la definición tradicional del ciclo económico maduro.
Este año ha aumentado el pronóstico a corto plazo del fuerte crecimiento en los planes de inversión. Lo relevante es que hay cifras que simplemente son escalofriantes. Un pronóstico de largo plazo estima que, para 2050, la inversión en capacidad computacional, entre los cuales están los centros de datos, puede sumar un 21 por ciento más que todo el producto interno bruto de Estados Unidos al finalizar este año.
Del mismo modo, las métricas y los criterios de valoración de las empresas que están asociadas a la IA y de los mercados de valores, que suelen estar basados en múltiplos o diferentes expresiones como ventas sobre precio de las empresas o utilidades sobre dicho precio, están acentuados en niveles extremadamente altos que parecen justificados, tanto en un mayor y más fuerte crecimiento de los ingresos con altos márgenes como en resultados que superan las ya exigentes expectativas de los analistas e inversores. Sin embargo, una cantidad relevante de las empresas aún reportan pérdidas.
Todo esto genera mucho nerviosismo. Las empresas de la IA reflejan valoraciones que han anticipado mucho del crecimiento de los próximos años. Este ha sido parte del debate asociados con la IA este verano estadounidense. Para algunos analistas, varias de estas empresas y su valor hoy reflejan un mínimo margen de error en la ejecución del plan de inversiones y las estrategias comerciales que permitan justificar las enormes inversiones.
Esto trae consigo otra discusión. Un número de empresas que se cuentan con los dedos de las manos representan ya el 40 por ciento del índice de las 500 empresas más grandes de Estados Unidos, lo cual ha puesto en duda qué tan diversificado es invertir en un instrumento que replica el valor de esas 500 empresas. No muy distante a esa inquietud es que casi la mitad de algunos instrumentos de inversión en mercados emergentes están supeditados a empresas de IA de países como Taiwán, Corea del Sur y Singapur.
Por tanto, en 2026 se acentúa una alta concentración en los mercados de capitales y la tendencia continuará de manera considerable, contundente y muy rápida en apenas unos años.
Este asunto es muy interesante y, al mismo tiempo, complicado. En particular cuando se habla de la teoría de los portafolios y las formas clásicas de entender en esa teoría los beneficios de
la diversificación.
Desde 2022, los esquemas más convencionales de inversión, es decir, invertir en índices de acciones, tienen una fuerte concertación, como se indicó antes.
Este año, financiar la enorme inversión productiva y de infraestructura necesaria para la IA supone que cada vez es posible o más probable que un inversionista con exposición a acciones tecnológicas piense que está diversificando su portafolio al incluirle valores de renta fija, sin entender que estos están vinculados a la financiación de dicha inversión.
Esto no solo es cierto para los vehículos de inversión dedicados a invertir en bonos, sino también para activos no tradicionales como las inversiones alternativas, donde instrumentos de capital privado pueden estar enfocados en financiar las inversiones de la IA.
Algo similar parece pasar en las inversiones en instrumentos y valores asociados con las materias primas, sobre todo de metales industriales, que son insumos críticos en la IA y la cadena del sector. Ese es, en parte, el caso del cobre, el aluminio y el níquel.