Una ola de pérdidas en los mercados de renta variable ligada a lanzamientos de inteligencia artificial está redefiniendo cómo los inversores valoran sectores completos, mientras los operadores descuentan rápidamente el riesgo de que la IA comprima los márgenes en knowledge-based industries.
Aproximadamente 800.000 millones de dólares en capitalización bursátil se han esfumado en las recientes ventas vinculadas a nuevos lanzamientos de productos de IA, según análisis de mercado, con algunas de las caídas diarias más pronunciadas produciéndose en cuestión de horas tras los anuncios de nuevas capacidades.
La velocidad y la magnitud de esta reevaluación sugieren que los mercados públicos están tratando a la IA principalmente como un destructor de demanda para los modelos de negocio incumbentes.
Un número creciente de estrategas, sin embargo, sostiene que esta reacción puede estar pasando por alto un efecto de segundo orden: una expansión de la productividad que, en última instancia, podría ampliar la actividad económica en lugar de contraerla.
Los lanzamientos de capacidades de IA disparan la reevaluación inmediata de sectores
Los patrones recientes de negociación muestran una correlación directa entre los lanzamientos de productos de IA y fuertes caídas en las industrias más expuestas.
IBM registró su peor sesión desde octubre de 2000 después de que nuevas herramientas demostraran la capacidad de automatizar grandes partes de los flujos de trabajo relacionados con COBOL.
Las empresas de ciberseguridad sufrieron ventas masivas en cuestión de minutos tras el anuncio de un producto automatizado de detección de vulnerabilidades de código, con CrowdStrike perdiendo por sí sola unos 20.000 millones de dólares en valor de mercado en dos días de negociación.
Adobe también ha afrontado una presión sostenida este año, ya que las herramientas de IA generativa comprimen la economía de la producción creativa.
Estos movimientos reflejan una respuesta de mercado racional de primer orden.
Cuando el software replica tareas humanas de alto coste, el poder de fijación de precios se desplaza hacia los clientes y las previsiones de ingresos futuros se revisan a la baja.
Pero esta reevaluación se basa en gran medida en la compresión de márgenes a nivel de empresa, no en cómo la reducción de costes podría afectar al tamaño de la economía en su conjunto.
De la disrupción laboral a la deflación de precios en servicios
La narrativa bajista dominante asume un bucle de retroalimentación negativo en el que la automatización conduce a despidos, menor consumo y más automatización.
Ese marco depende de un supuesto crítico: que la demanda permanece fija.
Históricamente, los períodos de fuertes caídas de costes han producido el resultado contrario. Cuando la computación, la distribución y la infraestructura se abarataron, el uso total se expandió y surgieron nuevas industrias.
La IA está apuntando ahora al componente más grande de las economías desarrolladas, el sector servicios, que representa cerca del 80% del producto interior bruto de Estados Unidos, al reducir el coste marginal del trabajo cognitivo en funciones como cumplimiento normativo, marketing, atención al cliente, documentación legal y desarrollo básico de software.
Si esos costes caen, el impacto inmediato es presión sobre los márgenes de las empresas incumbentes.
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El efecto más amplio es una menor inflación en servicios y un mayor poder adquisitivo real para hogares y pequeñas empresas.
En ese escenario, las ganancias de productividad se transmiten a través de la caída de precios más que mediante aumentos salariales, una dinámica que algunos analistas describen como un cambio del “PIB fantasma” al “PIB de abundancia”, donde la producción económica crece mientras el coste de vida disminuye.
SaaS y el trabajo del conocimiento enfrentan una reevaluación estructural
La reevaluación es especialmente visible en el software.
Los equipos de compras están renegociando contratos, las herramientas de larga cola se enfrentan a riesgos de sustitución y los modelos tradicionales de precios por usuario están bajo presión.
Sin embargo, la disrupción se ve cada vez más como una transición en la forma en que el software entrega valor, más que como un colapso del gasto digital.
Las empresas construidas sobre flujos de trabajo estáticos son las más expuestas, mientras que aquellas que controlan datos, cómputo, distribución y capas de confianza pueden capturar la siguiente fase del mercado.
Al mismo tiempo, la reducción de los costes operativos está bajando la barrera de entrada para nuevas empresas.
Cuando un solo operador puede automatizar contabilidad, soporte, desarrollo y marketing, la creación de negocios se vuelve menos intensiva en capital, un cambio que podría compensar parcialmente la pérdida de empleos en grandes organizaciones.
La productividad se convierte en la variable macro central
El resultado de mercado a más largo plazo depende de si las ganancias de eficiencia impulsadas por la IA se traducen en un crecimiento de productividad sostenido en sectores como administración sanitaria, logística, manufactura y energía.
Incluso un modesto aumento anual de productividad del 1% al 2% se compone de forma significativa a lo largo de una década y se ha asociado históricamente con mayores niveles de vida.
Datos recientes ya muestran que la productividad laboral en Estados Unidos se acelera a su ritmo más fuerte en dos años, reforzando el argumento de que el impacto económico de la IA puede ir más allá de la compresión de beneficios empresariales.
¿Los mercados descuentan un colapso o una transición?
Por ahora, los mercados de renta variable están reaccionando ante la IA como una amenaza directa para los modelos de ingresos existentes.
El debate de fondo es si la tecnología reduce el tamaño de la “tarta” económica o la amplía al abaratar los servicios, aumentar los volúmenes de transacciones y habilitar nuevas formas de emprendimiento.
Si la ola actual de ventas refleja un enfoque en la presión de márgenes a corto plazo, el canal de productividad y el potencial de una menor inflación estructural siguen estando infravalorados.
El resultado dependerá menos del ritmo del progreso tecnológico que de la rapidez con que instituciones, empresas y mercados laborales se adapten a este cambio.
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