Los mercados de renta variable se acercan a 2026 impulsados por el extraordinario auge de unos pocos actores en inteligencia artificial. Este año, el crecimiento económico global se ha sincronizado con la evolución de la innovación en IA. Sin el beneficio de las perspectivas históricas, resulta difícil determinar si los mercados están en una burbuja.
Sin embargo, lo que sí está claro es que esta concentración creciente ha dejado a los inversores más expuestos a oscilaciones abruptas y dramáticas. Un giro en la narrativa de la IA podría desencadenar una corrección significativa en los mercados de renta variable, erosionar la confianza del consumidor y potencialmente llevar a la economía global a una recesión.
Este entorno frágil exige un enfoque basado en la humildad y el equilibrio: uno que busque participar en el potencial a largo plazo de la inteligencia artificial, pero que también evite la sobreexposición a un grupo reducido de ganadores impredecibles.
ENCONTRAR UN CRECIMIENTO PREDECIBLE Y SOSTENIBLE EN LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Si bien los consumidores han mostrado un entusiasmo considerable por adoptar productos de inteligencia artificial, como se observó en el lanzamiento inicial de ChatGPT, las empresas hasta ahora han tenido menos éxito.
Un estudio realizado por el MIT este verano reveló que el 95% de los proyectos relacionados con la inteligencia artificial no lograron generar ahorros de costes significativos ni mejoras en la rentabilidad.
Actualmente, los casos de uso empresarial de la IA siguen centrados en la eficiencia operativa interna, con especial énfasis en la mejora de áreas como la gestión del conocimiento, el desarrollo de software y la automatización del help desk. Esto pone de manifiesto los retos que supone integrar la IA en los flujos de trabajo existentes y el potencial de que los plazos de implantación se prolonguen.
refleja la incertidumbre sobre la magnitud de las ganancias de productividad que la IA puede llegar a aportar
Ante el riesgo de una reducción en el gasto en IA, los inversores deberían optar por un enfoque más predecible, identificando empresas cuyo éxito no dependa exclusivamente de la IA. Se están detectando oportunidades potenciales en tres áreas clave:
1. GIGANTES DE LA NUBE
Las tres grandes compañías de nube pública (Amazon, Microsoft y Alphabet) se están beneficiando del aumento en la demanda computacional impulsada por las cargas de trabajo de IA generativa, como reflejan sus resultados trimestrales recientes. Estos negocios son más atractivos que el grupo emergente de “neoclouds”.
Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y Google Cloud Platform (GCP) pertenecen a empresas altamente rentables con otros motores de crecimiento, lo que les otorga una mayor capacidad para absorber el posible impacto de una reducción en el gasto en IA. Además, están mejor posicionadas para reasignar la infraestructura computacional de IA hacia casos de uso internos, lo que les permite gestionar el exceso de capacidad potencial.
Por otro lado, Alphabet se está beneficiando de algunos de los casos de uso de IA más relevantes, como la recomendación de contenido, la generación de contenido y la mejora en la monetización publicitaria.
2. INFRAESTRUCTURA ESENCIAL
En el sector de semiconductores, adopta el mismo enfoque selectivo y de bajo riesgo. En lugar de intentar identificar qué diseñador de chips de IA será el ganador, nos hay que centrarse en los «picks and shovels» imprescindibles que abastecen a toda la industria. TSMC encaja en este perfil, ya que es fundamental para la funcionalidad y el escalado de los sistemas de IA, opera con altas barreras de entrada y mantiene fuentes de ingresos diversificadas que mitigan el riesgo de una desaceleración en el gasto en IA.
Como fundición líder en nodos avanzados, TSMC desempeña un papel fundamental para los principales diseñadores de chips de IA, incluidos Nvidia, AMD, Apple y los hyperscalers que desarrollan cada vez más ASIC (circuito integrado de aplicación específica) personalizados.
Esta amplia exposición a mercados finales, combinada con un liderazgo tecnológico prácticamente monopolístico y compromisos de capacidad a varios años por parte de los clientes, otorga a TSMC una previsibilidad mucho mayor en comparación con los diseñadores sin fábrica.
3. SOFTWARE CON ALTAS BARRERAS DE ENTRADA
En el ámbito del software y la analítica de datos, las compañías con sólidas barreras de entrada y propietarios de datos difíciles de replicar están especialmente bien posicionadas. El discurso emergente sobre el «vibe coding» como factor disruptivo en las empresas de software está muy exagerado, especialmente cuando se trata de necesidades empresariales complejas.
Los actores consolidados del software también se benefician de ventajas tradicionales, como carteras de productos más amplias (que facilitan la venta cruzada y mejoran la retención de clientes comerciales), relaciones ya establecidas con clientes comerciales y elevados costes de cambio.
Además, estos actores están bien posicionados para impulsar la monetización incremental de la inteligencia artificial gracias a sus datos y a su profundo conocimiento de los contextos y procesos de negocio.
EL CICLO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
El ecosistema de la inteligencia artificial está profundamente interconectado, con compañías como Nvidia, OpenAI, Microsoft, Oracle, AMD y CoreWeave estableciendo relaciones financieras y operativas complejas. Estas alianzas incluyen inversiones de capital, acuerdos de reparto de ingresos y respaldo de capacidad no vendida.
estos acuerdos dependen en gran medida del entusiasmo sostenido de los inversores y de la expectativa de rendimientos futuros
Si las empresas de inteligencia artificial no logran generar flujos de caja sólidos o si los inversores pierden la paciencia ante elevados gastos de capital y una limitada visibilidad de la rentabilidad, el ecosistema podría enfrentar desafíos significativos. Al igual que en la era de las puntocom, la dinámica circular de financiación dentro de la IA puede crear un círculo virtuoso en épocas de crecimiento, pero corre el riesgo de convertirse en un círculo vicioso durante las recesiones, lo que pone de manifiesto la vulnerabilidad de este tipo de estructuras.
Por ejemplo, OpenAI habría comprometido cerca de 1,4 billones de dólares en gastos para centros de datos durante los próximos ocho años, frente a una tasa de ingresos esperados de más de 20.000 millones de dólares para finales de 2025. La compañía depende en gran medida de financiación externa y, según informes de prensa, sus proyecciones internas anticipan que la quema de flujo de caja libre aumente durante los próximos tres años, alcanzando un máximo de casi 50.000 millones de dólares en 2028 antes de acercarse al punto de equilibrio en 2029.
Si bien OpenAI atraviesa actualmente un momento envidiable, su futura dependencia de la financiación externa podría verse afectada por factores como una desaceleración en el crecimiento del compromiso o una estabilización en el ritmo de mejoras de los nuevos modelos de IA.
¿LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL REFORZARÁ O EROSIONARÁ EL EFECTO RIQUEZA?
La combinación de un mercado laboral débil y una inflación que se mantiene por encima de los niveles previos a la pandemia comienza a afectar al consumidor estadounidense. Es importante destacar que el impacto es sumamente desigual. Aproximadamente la mitad del gasto de los consumidores en EE. UU. está impulsado por el 10% con mayores ingresos, hogares que también poseen la gran mayoría de los activos financieros.
Según la Reserva Federal, el quintil superior de ingresos posee el 87% de las acciones y fondos de inversión, y entre el primer trimestre de 2020 y el segundo trimestre de 2025, los estadounidenses acumularon más de 63 billones de dólares en riqueza adicional.
Esta divergencia ha reforzado la economía en forma de «K» en 2025
Los hogares de altos ingresos, impulsados por el aumento de los valores de los activos, siguen gastando libremente en viajes, servicios y bienes de lujo. Mientras tanto, los consumidores de ingresos medios y bajos afrontan una presión financiera persistente, ya que el crecimiento salarial no logra igualar el ritmo de la inflación.
Las implicaciones políticas de estas presiones se hicieron evidentes en las corrientes populistas que marcaron el ciclo electoral de 2025, unificando tanto los discursos de derecha como de izquierda en torno a la idea de que amplios sectores de la población están quedando rezagados por los efectos de riqueza derivados del alza en los mercados.
PREGUNTA CLAVE PARA 2026:¿CUÁLES SON LAS IMPLICACIONES DE UNA CORRECCIÓN?
Hasta ahora, la inversión en inteligencia artificial se ha financiado principalmente mediante flujos de caja corporativos y capital riesgo. Sin embargo, a medida que los hyperscalers buscan mantener un crecimiento exponencial en el tamaño de los modelos, la construcción de centros de datos y el suministro de chips, la financiación mediante deuda ha comenzado a ganar protagonismo nuevamente.
Con los principales índices de renta variable estadounidenses cada vez más concentrados en líderes de IA, una corrección significativa podría propagarse por la economía no a través de despidos o proyectos fallidos de IA, sino por el efecto negativo de riqueza derivado de la caída de los precios de los activos.
Esta dinámica sería similar a la que siguió a la burbuja puntocom en el año 2000, cuando el descenso en el valor de la renta variable afectó de manera desproporcionada a los hogares de mayores ingresos y, en consecuencia, al gasto total de los consumidores.
Existe ya un segundo canal de transmisión consolidado: el gasto de capital en IA como motor principal del producto interior bruto (PIB) estadounidense. Para finales de 2025, se estima que el gasto de capital (capex) relacionado con tecnología representará más de la mitad del crecimiento trimestral del producto interior bruto (PIB).
Esto implica que la misma fuerza que ha impulsado los mercados al alza podría convertirse en un lastre si las expectativas de inversión se ajustan. De este modo, la IA se ha transformado tanto en un viento de cola como en una posible vulnerabilidad para las perspectivas macroeconómicas de 2026.
IDENTIFICAR CRECIMIENTO Y RESILIENCIA DESVINCULADOS DE LA IA
Dada la incertidumbre que rodea a la inteligencia artificial y su papel entrelazado en los mercados de renta variable globales y en la economía en general, es esencial identificar oportunidades que sean, en gran medida, independientes de la evolución de la IA. Los inversores deberían centrarse en dos categorías clave:
- Crecimiento sólido de doble dígito capaz de rivalizar con el crecimiento impulsado por la IA
- Crecimiento moderado, con características defensivas destacadas
Esta estrategia dual permite que las carteras generen un crecimiento atractivo si la narrativa de la IA se mantiene, al tiempo que mitiga el riesgo evitando una sobreexposición a un grupo reducido de ganadores impredecibles. Las inversiones de crecimiento moderado ofrecen protección ante caídas en caso de que la historia de la IA se desmorone, lo que podría provocar una corrección brusca en los mercados de renta variable, erosionar la confianza del consumidor y, potencialmente, llevar a la economía global a una recesión.
Comenzamos identificando oportunidades cuyo crecimiento rivaliza con el de los hiper escaladores y las empresas de hardware, manteniéndose resilientes independientemente del ritmo y la dirección de la evolución de la inteligencia artificial. Por ejemplo, Ferrari ha generado históricamente una rentabilidad total del 18%.
Si bien la inteligencia artificial puede modificar ciertas características de los automóviles, es poco probable que altere el valor de la sólida marca de lujo de Ferrari, que constituye en última instancia su foso defensivo, ventaja competitiva y verdadero valor del negocio. El Ferrari de 2040 puede ser muy diferente, pero el atractivo y el valor premium de la marca «Ferrari» difícilmente se verán reducidos
lo que la convierte en una oportunidad de crecimiento estable y no correlacionada
En Estados Unidos, Netflix es otro ejemplo destacado. La compañía ha ofrecido históricamente una rentabilidad total del 31% y se beneficia de un modelo de ingresos estable basado en suscripciones. Si bien la inteligencia artificial puede influir en ciertas funcionalidades de la plataforma de Netflix, como la personalización de cuentas o las recomendaciones de contenido, es probable que la cuota de mercado de la empresa en el streaming siga siendo sólida.
Además de estos actores de fuerte crecimiento, es relevante mantener exposición a compañías de crecimiento más defensivo que permanecen desvinculadas de la temática de la inteligencia artificial. Un ejemplo claro es Waste Management, líder en el sector de la gestión de residuos. Aunque su rentabilidad histórica total del 12% es inferior al de los favoritos de la IA. Aunque la IA podría impulsar su crecimiento futuro, el servicio principal de recolección de residuos seguirá siendo indispensable.
OPORTUNIDADES FUERA DE LA IA EN EUROPA
A pesar de la intensa atención sobre la inteligencia artificial, resulta especialmente llamativo que las acciones de valor fuera de Estados Unidos hayan igualado el rendimiento del Nasdaq 100, considerado a menudo como el referente de las empresas tecnológicas de alto crecimiento.
Gran parte de este resurgimiento global del value se explica por la revalorización de los sectores cíclicos, en especial banca. Los inversores están incorporando en los precios un mayor potencial de beneficios, políticas de retorno de capital mejoradas y unas perspectivas fiscales y monetarias más favorables.
Los bancos europeos, en particular, han sido beneficiarios destacados. Por primera vez desde la crisis financiera global, sus ratios precio/valor en libros han superado el nivel de 1 vez, un cambio simbólico y relevante en el sentimiento de los inversores.
Si bien existen razones para ello, observamos que desde 2024 las acciones de valor europeas han incrementado sus múltiplos, mientras que las compañías europeas de crecimiento y calidad no lo han hecho. Por ello, ahora existen oportunidades significativas en Europa entre empresas de crecimiento de alta calidad, especialmente aquellas con sólidos fundamentales y modelos de negocio resilientes.
Galderma, una de las principales compañías de dermatología, destaca como un caso especialmente relevante. Galderma opera en mercados únicos y resilientes, como la salud de la piel y la estética inyectable, que en gran medida son independientes de las tendencias macroeconómicas generales.
El compromiso de Galderma con la innovación le ha permitido registrar un crecimiento superior al del mercado. Al igual que Ferrari, el negocio de Galderma no está vinculado a la inteligencia artificial, lo que garantiza que su trayectoria de crecimiento permanezca diferenciada de las tendencias generales del mercado.
L’Oréal es otro ejemplo de una empresa europea con un crecimiento estructural independiente de la inteligencia artificial. La compañía se beneficia de una diversificación tanto geográfica como de categorías, ofreciendo productos en un amplio espectro de precios y aprovechando la expansión sostenida del mercado de la belleza. La capacidad de L’Oréal para innovar y detectar marcas emergentes para incorporarlas a su portafolio refuerza aún más su posición como líder global en este sector.
MÁS ALLÁ DE LA IA EN MERCADOS EMERGENTES
Los mercados emergentes han tenido un destacado repunte este año, pero los rendimientos también se han concentrado notablemente en acciones vinculadas a la IA. Taiwán y Corea del Sur, en particular, se han consolidado como beneficiarios clave del auge global de centros de datos de IA, ya que albergan numerosas empresas de hardware tecnológico fundamentales para la cadena de suministro de IA.
Las compañías relacionadas con la IA han aportado aproximadamente el 40% del retorno acumulado del índice MSCI Emerging Market en lo que va de año. Por lo tanto, es igualmente relevante identificar empresas capaces de aumentar sus beneficios, independientemente de cómo evolucione la IA.
Se han encontrado empresas con un crecimiento atractivo y previsible a largo plazo en diversos sectores de China, India y Brasil
Nongfu Spring, el mayor productor de agua embotellada de China, es un claro ejemplo. La empresa se beneficia de un considerable poder de fijación de precios, fortaleza de marca, escala y ventajas en distribución, lo que se refleja en su creciente cuota de mercado y en sus impresionantes retornos sobre el capital.
En los últimos años, Nongfu Spring ha diversificado con éxito su portafolio, logrando posiciones de liderazgo en categorías de rápido crecimiento como té sin azúcar, zumos y bebidas funcionales, que actualmente representan más del 60% de las ganancias.
Bharti Airtel, uno de los principales proveedores de telecomunicaciones de la India, es otro caso destacado de crecimiento estructural. Tras varios años de consolidación en el sector, Bharti opera ahora en un mercado duopolístico junto a Reliance Jio.
En Brasil, la empresa de gestión de agua y residuos Sabesp presenta una trayectoria de crecimiento igualmente sólida, impulsada por su proceso de privatización, iniciativas de eficiencia y esfuerzos para mejorar el saneamiento hídrico en el estado de São Paulo.
2026 EXIGE UN ENFOQUE MESURADO Y DIVERSIFICADO
Aunque el potencial de la inteligencia artificial sigue siendo convincente, su dominio en el mercado y la dependencia de financiación externa generan vulnerabilidades que no pueden pasarse por alto. Buscando oportunidades en áreas de crecimiento previsible y resiliencia (tanto dentro como fuera del ecosistema de IA) los inversores pueden navegar mejor las incertidumbres de esta era transformadora.
Como en cualquier periodo de innovación acelerada, un enfoque mesurado y diversificado será clave para soportar la volatilidad potencial y aprovechar las oportunidades a largo plazo.
