Afrontar la IA con una mente abierta

La inteligencia artificial es hoy una de las fuerzas que más están influyendo en la economía y los mercados. Las opiniones sobre la IA son muy diversas. Algunos la ven como una potencial fuente de ingresos extraordinarios para sus beneficiarios; otros, como una burbuja de inversión cargada de riesgos. Más allá de la postura de cada uno, lo cierto es que el ritmo de transformación es vertiginoso.

Desde el punto de vista de la inversión, la IA acabará afectando a la mayoría de sectores económicos y empresas. La incógnita es cómo y en qué medida. En Wellington, mantenemos un debate interno muy activo que abarca distintos sectores, clases de activos y horizontes temporales. Creemos que quienes logren conectar los distintos elementos de este debate estarán mejor posicionados para aprovechar tanto los efectos positivos como los negativos de esta tecnología en rápida evolución.

A continuación, exponemos las perspectivas sobre la IA de cuatro de nuestros expertos y sus implicaciones para la inversión. Aunque cada uno aporta una perspectiva distinta, todos coincidimos en que la flexibilidad, mentalidad abierta y colaboración serán clave para abordar esta gran oportunidad de inversión en plena transformación.

¿Qué tienen que ver los centauros y el ajedrez con la IA?

La evolución actual de la IA recuerda mucho a la del ajedrez. A principios de los años noventa, las personas superaban a las máquinas. En 1997, eso cambió: el ordenador Deep Blue derrotó al gran maestro Kasparov. Entre 1998 y 2012, los mejores jugadores fueron combinaciones humano-máquina, los llamados «centauros» (en referencia a las criaturas mitológicas mitad hombre, mitad caballo). Todo apuntaba a que el razonamiento humano, sumado a la capacidad de cálculo de las máquinas, era superior a cualquiera de los dos por separado. Pero fue algo temporal.

Entre 2013 y 2016, los sistemas de IA pura empezaron a imponerse a los centauros. La intervención humana pasó de aportar valor a restarlo. Desde 2017, los sistemas de aprendizaje automático no solo han igualado el nivel de juego humano, sino que lo han superado, descubriendo estrategias más allá de la teoría tradicional. La lección principal es que la colaboración puede ser una fase, no el final.

Hoy en día, muchos asumen que se alcanzará un equilibrio «centauro», en el que personas e IA trabajarán juntos en todos los sectores. El ajedrez sugiere lo contrario: una vez la IA supera cierto umbral, la sustitución es rápida.

Eso sí, hay un matiz importante. El ajedrez es un sistema cerrado; el mundo real no lo es. Las estructuras económicas y sociales son mucho más complejas, lo que probablemente ralentice la transición. Aun así, la IA está mejorando su capacidad para desenvolverse en entornos cada vez más ambiguos. La conclusión general es clara: este enfoque es relevante para los mercados.

Implicaciones para la inversión
Los modelos actuales de IA son muy potentes, pero su uso todavía está por detrás de sus capacidades. Por ello, es probable que se produzcan cambios profundos en múltiples sectores en un futuro cercano. Tecnología, internet, servicios financieros o marketing, entre otros, se verán afectados. Los mercados han empezado a reaccionar con ventas masivas en empresas de software, servicios de internet y tecnologías de la información.

¿Hay oportunidades entre las compañías que hoy se perciben como perdedoras? Creo que una de las mayores fuentes potenciales de alfa está en esas empresas que hoy se ven perjudicadas por la IA, pero que podrían utilizarla para impulsar sus negocios en el futuro. Por ejemplo, compañías que incorporen funciones de IA para mejorar sus productos, la utilicen para optimizar costes y aumentar la eficiencia, o ayuden a otras empresas tradicionales a adaptarse a esta tecnología. Todas ellas podrían ser ganadoras. En estos casos, la IA no es una amenaza, sino un acelerador.

También es importante tener en cuenta los efectos de segundo orden. Si la IA desplaza determinados segmentos del mercado laboral, el tiempo y la atención se redistribuirán. Por eso, cada vez soy más prudente respecto al empleo, pero más optimista sobre cómo las personas utilizarán su tiempo libre: consumo de contenidos multimedia, videojuegos o redes sociales.

Al mismo tiempo, es poco probable que la IA sustituya experiencias intrínsecamente humanas. Es posible que dediquemos más tiempo a practicar y ver deportes, asistir a eventos en directo, viajar o realizar actividades de ocio con otras personas. Las oportunidades de inversión ligadas a estas dinámicas podrían beneficiarse de la IA. Al fin y al cabo, que una bicicleta pueda superar a Usain Bolt no ha hecho que dejemos de emocionarnos con los 100 metros lisos. Y aunque la IA pueda vencer a grandes maestros de ajedrez, este deporte disfruta hoy de una popularidad sin precedentes.

La IA no es nada sin infraestructura

Aunque los modelos de IA son una nueva forma de software, requieren una enorme capacidad de computación para su funcionamiento. Muchos inversores intentan capturar el valor de la IA a través del software. Sin embargo, la democratización de la inteligencia podría desplazar gran parte de ese valor hacia la infraestructura, responsable de proporcionar la escala computacional necesaria.

Esta infraestructura incluye los semiconductores, sus cadenas de suministro y el ecosistema de la nube. Las perspectivas para los proveedores de infraestructura de IA siguen siendo excepcionalmente favorables. Todo apunta a que la inversión en capex de los hiperescaladores —es decir, los grandes proveedores de servicios en la nube— rondará los 667.000 millones de dólares en 2026, lo que supone un incremento interanual del 60%^1.

Pese al fuerte aumento del gasto de capital en el ecosistema, persisten restricciones de oferta generalizadas en el ámbito de la infraestructura. Los grandes proveedores de servicios en la nube han señalado recientemente que aumentarían la inversión si la cadena de suministro pudiera soportar un crecimiento más rápido². Los aceleradores, como las GPU³ —fundamentales para los cálculos en los que se basan los sistemas de IA actuales y probablemente futuros— siguen en niveles de oferta excepcionalmente ajustados. También existe escasez de CPUs⁴, equipos de red, componentes ópticos y memoria. Es probable que estas limitaciones persistan a medida que la capacidad global de los centros de datos se amplíe en respuesta al aumento de la demanda de IA.

Implicaciones para la inversión
En lo que respecta a la IA, las mayores oportunidades de crecimiento estructural se encuentran en la infraestructura. Dado que la adopción de la IA crece más rápido de lo que la cadena de suministro puede absorber, cabe esperar que la demanda siga superando a la oferta durante algún tiempo. Las empresas posicionadas en el ecosistema de infraestructura de IA serán probablemente las principales beneficiarias de este ciclo de inversión. También observamos desajustes en compañías que el mercado ha clasificado como «rezagadas» en el ámbito de la IA, como ciertas empresas de software, que probablemente generarán innovaciones clave y se beneficiarán de su crecimiento.

No creo que sea exagerado afirmar que la tecnología atraviesa actualmente su mayor ritmo de innovación, cambio menos lineal y periodo más disruptivo de la historia —y los periodos de disrupción conllevan tanto volatilidad como oportunidades—. Los mercados suelen tener dificultades para valorar los cambios estructurales a largo plazo y tienden a excederse en ambas direcciones. Para los inversores activos, estas distorsiones pueden generar oportunidades atractivas cuando los fundamentales sólidos divergen de las narrativas dominantes del mercado.

El rápido crecimiento de la IA complica las perspectivas del software

Las perspectivas del software son las más complejas en décadas. La demanda prácticamente insaciable de capacidad de IA —que no ha hecho más que acelerarse con la explosión de la programación basada en IA— está impulsando revisiones al alza de beneficios y desviando flujos de capital hacia otros sectores tecnológicos, como los semiconductores. Por su parte, los inversores en software debaten el riesgo de valor terminal del sector ante el crecimiento extraordinario de las empresas de modelos de IA y el ritmo acelerado de lanzamiento de productos. También crecen las dudas sobre la remuneración en acciones y la asignación de capital, a medida que las valoraciones caen a mínimos de varios años.

Implicaciones para la inversión
No existe una única respuesta sobre cómo incorporar el software en una cartera. El enfoque adecuado depende en gran medida de la construcción de la cartera y del marco de inversión. El sector ofrece una amplia variedad de exposiciones a mercados finales, modelos de precios y economías unitarias. Existen factores favorables y adversos relacionados con la IA que varían según la compañía. Además, los equipos directivos muestran distintos niveles de intensidad en el uso de esta tecnología para acelerar sus planes de desarrollo de productos, mejorar márgenes y reforzar la disciplina financiera. Los inversores buscan mejores perfiles de crecimiento y margen, ventajas competitivas duraderas y resistentes a la IA, y mayores ingresos vinculados a la innovación en este ámbito.

Adopción de la IA y ajustes en el mercado laboral

El debate sobre la IA y la productividad está estrechamente ligado al futuro del mercado laboral. Para evaluar los riesgos de la IA sobre el empleo —una preocupación legítima e importante— es fundamental distinguir entre la percepción pública, que a menudo va por detrás del avance real en la adopción de la tecnología, y los riesgos más sistémicos que pueden provocar respuestas políticas y laborales contundentes.

En la práctica, la curva de adopción de la IA basada en agentes debería seguir los patrones de oleadas tecnológicas anteriores, incluida la GenAI más reciente. La mayoría de las empresas siguen aún en fase de desarrollo de capacidades básicas de IA y gobernanza de datos. Sus principales preocupaciones están relacionadas con el cumplimiento interno y los marcos regulatorios específicos de cada sector. Los agentes de IA introducen la posibilidad de transformar flujos de trabajo completos. Hay empresas que están revisando su gasto en TI, los presupuestos generales y las estructuras organizativas mientras integran esta tecnología en distintos roles y funciones.

Estas restricciones condicionan de forma significativa el ritmo de adopción, aunque no frenan su sólido avance. Esto, a su vez, puede moderar la sustitución de empleo, lo que deja cierto margen para la recolocación y la creación de nuevos puestos de trabajo.

Paralelamente, la preocupación social por una posible destrucción masiva de empleo es un factor real en el debate sobre el rumbo de la IA, con numerosas cuestiones aún sin resolver entre trabajadores y responsables políticos. En el extremo más radical del abanico de posibles escenarios, algunos defensores de la IA sugieren que podría llegar a sustituir la práctica totalidad del trabajo humano en el futuro. Existen numerosas incógnitas sobre cómo esta posibilidad podría alterar los supuestos económicos fundamentales, así como sobre qué respuesta política sería capaz de contrarrestar una destrucción de empleo superior al ritmo de creación de nuevos puestos impulsados por la IA. Se trata de una situación que podría generar reacciones inusualmente intensas en la esfera pública.

Implicaciones para la inversión
Si la percepción social sobre el empleo se vuelve más negativa, las consecuencias en el desarrollo de la IA y en la inversión podrían ser diversas. Por ejemplo, ya se han registrado casos de oposición local a la construcción de nuevos centros de datos vinculados al aumento de la demanda de IA. Cualquier impacto significativo de la IA en el empleo podría reducir de forma notable el apoyo a la expansión de los centros de datos. El deterioro de la percepción social también podría impulsar una mayor sindicalización de los trabajadores cualificados, una tendencia ya observada en algunos grupos profesionales. Este fenómeno ralentizaría la adopción por parte de las empresas, especialmente en aquellas que priorizan la reducción de la plantilla frente a una mejora más amplia de la productividad asociada a la IA.

La inquietud por el empleo y los efectos económicos sistémicos también podría influir en los responsables políticos preocupados por los riesgos derivados de este ritmo de innovación en ámbitos como la ciberseguridad, la veracidad de la información, los usos de alto riesgo y la seguridad de los futuros desarrollos de IA. Todos estos factores podrían limitar la adopción y la expansión de la IA.

¹ FactSet, Goldman Sachs Investment Research. The Broadening and Narrowing of the AI Trade. 24 de febrero de 2026. | ² Stripe y YouTube, «The history and future of AI at Google, with Sundar Pichai», 7 de abril de 2026. | ³ Unidades de procesamiento gráfico. | ⁴ Unidades centrales de procesamiento.