¿Burbuja de la IA o no? Lo que el estallido de la burbuja puntocom de 2000 interpreta mal (y en qué deberían fijarse los inversores en su lugar)

Cada semana nos sentamos contigo para analizar qué mueve a los mercados financieros, basándonos en nuestro enfoque de inversión. A veces nos centramos en acciones individuales, a veces en sectores y, en otras ocasiones, en el panorama macroeconómico más amplio.

Esta semana no pudimos evitar la pregunta que aparece por todas partes:

¿Es la IA una burbuja… o no?

Es un debate razonable, especialmente cuando los mercados se sienten inestables y los inversores empiezan a buscar “señales” de sobrecalentamiento. Y sí, la comparación surge siempre: “Esto se parece a la burbuja de internet del año 2000”.

Vamos a desglosarlo de una forma que sea realmente útil desde la perspectiva del inversor.

La IA no va a desaparecer (y eso por sí solo no es una burbuja)

Una burbuja suele definirse como “algo que desaparece y no deja nada detrás”.

La IA no encaja en esa definición. La tecnología ya se está implementando en múltiples industrias y su adopción sigue aumentando. En ese sentido, es similar a internet: internet no fue una burbuja; lo que fue una burbuja fueron los precios y la especulación en torno a determinadas empresas de internet.

Así que la mejor pregunta es:

¿Hacia dónde fluye el dinero y qué supuestos están pagando los inversores?

Nuestro marco: 3 formas en que los inversores pueden exponerse a la IA

Esta estructura refleja nuestro marco de inversión temática, centrándose en dónde el valor se compone a lo largo del tiempo en lugar de perseguir la euforia. Para mantenerlo práctico, dividimos el “universo de inversión en IA” en tres categorías:

1) Las empresas de “picos y palas” (la capa de infraestructura)

Piensa en la fiebre del oro: quienes a menudo obtuvieron mejores resultados no fueron los que buscaban oro, sino los que vendían las herramientas.

En la IA, esto incluye a las empresas que permiten la IA a gran escala: chips (CPU/GPU y hardware relacionado), centros de datos, redes, energía e infraestructura eléctrica, conectividad y capacidad de telecomunicaciones (un paralelismo moderno con la adopción temprana de internet).

Esta capa se ha beneficiado enormemente, ya que se espera que la demanda de computación para IA siga aumentando, al tiempo que también respalda la diversificación entre sectores. El verdadero debate no es si crece, sino hasta dónde y con qué rapidez.

2) Empresas que ya usan IA para mejorar la rentabilidad (la capa de adopción)

Aquí es donde se vuelve interesante, porque estas empresas pueden beneficiarse de la IA sin necesidad de que la “narrativa de la IA” se cumpla a la perfección.

Estas compañías utilizan la IA para reducir costes, mejorar la productividad, aumentar los ingresos por empleado y automatizar procesos y la toma de decisiones.

En los ejemplos mencionados, grandes empresas utilizan sistemas impulsados por IA para detectar problemas automáticamente (piensa en inspecciones instantáneas, controles de calidad automatizados y eficiencia operativa). La idea es sencilla:

Si Nvidia cae un 3 % mañana, estas empresas aún pueden estar mejorando márgenes silenciosamente en segundo plano.

3) Las empresas que desarrollan aplicaciones de IA (la capa de producto)

Esto incluye a las compañías que crean herramientas, plataformas y aplicaciones de IA para el usuario final (la sanidad es un ejemplo mencionado).

Esta capa puede ser muy potente, pero también es donde las expectativas pueden adelantarse a la realidad, porque el mercado potencial es enorme y eso tienta a los inversores a descontar una “ejecución perfecta”.

Nvidia como barómetro: grandes resultados… y aun así volatilidad

Nvidia sigue siendo un barómetro del sentimiento del mercado respecto a la IA. La reacción del mercado es un ejemplo perfecto de lo frágil que puede ser el posicionamiento: cifras sólidas (ingresos y beneficios por encima de lo esperado), un rally inicial, y luego el movimiento se revierte y la acción cierra a la baja.

Ese patrón es importante. No porque “demuestre” que la IA sea una burbuja, sino porque muestra que el mercado está reajustando constantemente las expectativas.

El problema central de valoración no es “si Nvidia es buena o mala”.

Es este:

¿Qué crecimiento está pagando ya el mercado y necesita ese crecimiento ser impecable durante años?

Cuando los inversores descuentan una gran expansión de beneficios durante varios años, la acción se vuelve muy sensible a cualquier indicio de crecimiento más lento, cambios en los ciclos de pago, aumento de inventarios o una competencia más dura.

El riesgo del “dinero circular” que los inversores deberían entender

Uno de los riesgos mencionados es la idea de un bucle de retroalimentación en el ecosistema de la IA: los laboratorios de IA y las empresas de crecimiento captan o piden dinero prestado, lo gastan intensamente en computación y chips, los proveedores de infraestructura reportan una demanda explosiva, lo que alimenta más entusiasmo inversor y más financiación…

Eso puede funcionar en un ciclo de crecimiento genuino. Pero se vuelve arriesgado si la financiación se seca, los plazos de pago se alargan o la demanda final no madura tan rápido como se esperaba.

Aquí es donde pueden aparecer dinámicas “tipo burbuja”: no en la adopción de la IA en sí, sino en lo agresivamente que se está financiando el ecosistema.

La comparación con la burbuja puntocom: los números son muy distintos

El estallido de internet es la comparación favorita, así que abordémosla directamente.

Entonces (1999–2002)

El problema no era que la tecnología fuera falsa. El problema era que muchas empresas tenían pocos o ningún beneficio, a menudo fuertes pérdidas, las valoraciones dependían de beneficios futuros lejanos e inciertos, y los supuestos de valoración del mercado eran extremos.

Hoy

La diferencia clave es crucial:

Las grandes tecnológicas actuales están generando beneficios reales, en niveles récord, y con márgenes sólidos.

Eso no significa que los precios no puedan corregir. Pero sí significa que la estructura del mercado es diferente a una época en la que grandes partes de la “nueva economía” no ganaban dinero en absoluto.

Así que cuando la gente dice: “Esto debe caer como en el año 2000”, a menudo pasan por alto las lecciones de crisis bursátiles anteriores y se saltan la parte más importante: la calidad de las ganancias.

Entonces… ¿es la IA una burbuja?

Si definimos una burbuja como “algo que explota y no deja nada”, entonces la IA en sí no es una burbuja.

Una conclusión más realista es que la IA es una tendencia de crecimiento estructural (la tecnología permanece), que algunas valoraciones pueden seguir siendo demasiado optimistas (las acciones pueden caer con fuerza), y que los actores más frágiles serán aquellos con mucha deuda y flujos de caja débiles si las expectativas de crecimiento decepcionan o la financiación se endurece.

En otras palabras: el riesgo no es que “la IA desaparezca”. El riesgo es quién sobrevive a una desaceleración y qué expectativas eran poco realistas.

Claves para el inversor: en qué fijarse a continuación

Si estás invirtiendo en torno al tema de la IA, estas son las comprobaciones prácticas que importan:

Beneficios y márgenes: ¿son reales y sostenibles?

Flujo de caja frente a beneficio contable: ¿los números se convierten en efectivo?

Fortaleza del balance: poca deuda y mucha caja aportan resiliencia.

Concentración de clientes y ciclos de pago: ¿los clientes tardan más en pagar?

Presión competitiva: la dominancia rara vez es permanente en la tecnología de alto crecimiento.

Diversificación entre las 3 capas de la IA: no apostar todo a una sola acción “barómetro”.

Reflexión final

Internet cambió el mundo y aun así muchos inversores perdieron dinero comprando las empresas equivocadas a los precios equivocados.

Con la IA puede ocurrir lo mismo: tecnología real, ganadores reales, perdedores reales y una volatilidad muy real entre medias.

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