En apenas tres años, pasamos del "momento ChatGPT" a que prácticamente todos los equipos directivos con los que interactuamos prioricen cómo integrar la inteligencia artificial (IA) en sus organizaciones.
* Se espera que las principales empresas de infraestructura de IA desplieguen cerca de US$ 2 billones de capital hasta 2027.
Elaborar una perspectiva para la Estrategia de Investigación Global suele implicar destacar los temas más relevantes que emergen de siete sectores de análisis. A menudo, estos temas son propios de una industria específica, como los avances en biotecnología. Pero para 2026 y más allá ha surgido un tema único con el potencial de transformar no solo los modelos de negocio en todos los sectores, sino también la economía global en su conjunto. Ese tema, por supuesto, es la inteligencia artificial (IA).
En apenas tres años, pasamos del "momento ChatGPT" a que prácticamente todos los equipos directivos con los que interactuamos prioricen cómo integrar la IA en sus organizaciones. Este desarrollo responde tanto a la potencia intrínseca de la tecnología como a su capacidad para liberar productividad en las funciones de front, middle y back office. Creemos que los últimos 12 meses representan un punto de inflexión, en la medida en que los equipos de gestión pasaron de hablar de la IA en términos conceptuales a ofrecer ejemplos concretos de cómo está impulsando eficiencias. Quizás aún más importante, la IA también ha aportado nuevos insights sobre sus negocios e industrias.
A pesar de estos avances, todavía estamos en una etapa temprana. La fase de habilitación de la IA ha sido en gran medida una historia de empresas de infraestructura que expanden la capacidad de cómputo y perfeccionan sus modelos. Sin embargo, los usuarios corporativos finales de estas empresas aún no han comenzado siquiera a desplegar esos modelos de una manera que pueda generar las ventajas competitivas duraderas que deberían definir a los ganadores de la IA.
A medida que se produce este traspaso, los inversores enfrentarán un entorno distinto al que impulsó a los mercados de renta variable a niveles récord.
Un anticipo del futuro de la IA
¿Se está exagerando la importancia de la IA? No. De hecho, consideramos que la IA es posiblemente la fuerza más disruptiva en la computación en al menos una generación. Y con gran parte de la economía global ya digitalizada, eso implica que prácticamente todos los sectores y funciones empresariales se verán afectados. No vemos esta tecnología como un avance incremental, sino como una transformación profunda. Es como desinstalar el software sobre el cual se basa gran parte de la economía global y reemplazarlo por algo más rápido, más colaborativo y capaz de "pensar".
Como lo demuestra el hecho de que se espera que las principales empresas de infraestructura de IA desplieguen cerca de US$ 2 billones de capital hasta 2027. Esta transición tiene un costo. La inversión en IA es comparable a la construcción de ferrocarriles en el siglo XIX, la electrificación a comienzos del siglo XX o Internet en la década de 1990.
Para financiar esta carrera hacia el despliegue de modelos cada vez más avanzados y potencialmente alcanzar la inteligencia artificial general (AGI), las principales compañías de IA han recurrido en mayor medida a los mercados de deuda, en volúmenes significativos. Esto ha inquietado a algunos inversores. Sin embargo, aunque el tamaño de estas emisiones haya generado titulares, es necesario ponerlas en contexto. Incluso con deuda adicional, la mayoría de estos emisores cuenta con balances sólidos, gracias a un bajo apalancamiento inicial y a modelos de negocio resilientes capaces de generar el flujo de caja necesario para cumplir con sus obligaciones.
La IA a nivel empresa: ¿abrazando la oportunidad?
Así como los hyperscalers compiten entre sí, lo mismo ocurre con los habilitadores de IA y los usuarios finales. Las empresas buscan acceder a los mejores datos y a los modelos que puedan ayudarlas a desarrollar aplicaciones de IA capaces de ampliar sus fosos competitivos. Avanzar a un ritmo inferior al máximo incrementa el riesgo de que los competidores lleguen primero a ese objetivo. Y si bien la velocidad y el alcance de la implementación variarán según las condiciones específicas de cada industria, los directivos pueden estar seguros de que la transformación impulsada por la IA llegará a la mayoría de los sectores.
Al igual que en fases anteriores de la digitalización, tanto para los operadores de plataformas de IA como para sus clientes corporativos, la escala es clave. Una de las razones centrales es el dato. Aquellos capaces de recolectar datos de mayor calidad y métodos más eficaces para interpretarlos podrían beneficiarse de un círculo virtuoso basado en alimentar y mejorar constantemente los modelos. Es probable que esta tendencia se vea reforzada por la inferencia en tiempo de prueba, donde cada consulta genera datos adicionales que pueden reutilizarse más adelante.
Un momento para invertir en disrupción
Los inversores no deberían esperar que un rally impulsado por la infraestructura de IA continúe indefinidamente. Si bien la etapa de inferencia de la IA requiere mucha más capacidad de cómputo chips y servidores avanzados de lo que se anticipaba inicialmente, la velocidad del despliegue de la IA, en nuestra opinión, hace que este sea el momento para identificar a los ganadores en todos los sectores que probablemente concentrarán la mayor parte del crecimiento de ganancias vinculado a la próxima fase de la IA.
La rapidez con la que la economía global está adoptando la IA y la creciente dispersión de resultados dado que muchos modelos de negocio no lograrán adaptarse crean un entorno propicio para la inversión en disrupción y el foco en el crecimiento de ganancias. El éxito en ambos frentes requiere, a nuestro entender, un conocimiento profundo y diferenciado a nivel sectorial y de compañías.
El resto de la historia: el amplio alcance de la innovación
Dedicar una perspectiva anual a un tema de varios años puede parecer una forma elegante de evitar pronósticos de corto plazo. Sin embargo, en los horizontes temporales que permiten que las tecnologías y acciones más prometedoras emerjan, creemos que pocas cosas pueden igualar la adopción de la IA.
Aun así, otras innovaciones siguen surgiendo. Dentro del sector tecnológico, el avance de los centros de datos probablemente genere eficiencias que vayan más allá de las atribuibles exclusivamente a la IA. En el sector de la salud, los científicos apuntan a necesidades médicas no cubiertas mediante terapias novedosas, incluyendo investigaciones sobre cómo los GLP-1 podrían utilizarse para abordar un abanico más amplio de patologías.
Como siempre, los desarrollos específicos de cada sector presentan oportunidades adicionales algunas relacionadas con la IA y otras no. Los cuellos de botella en la construcción de centros de datos como las limitaciones regulatorias y de obra deberían actuar como un regulador natural del crecimiento y extender el período en el que la demanda de chips y servidores supera a la oferta. Estas condiciones impactarán inevitablemente en otros sectores. El aumento de la demanda eléctrica debería favorecer a las utilities, especialmente a aquellas que operan en mercados no regulados.
En el sector industrial, la necesidad asociada de turbinas está llevando a que los plazos de entrega se midan en años. Mientras tanto, las empresas industriales también podrían beneficiarse de tasas más bajas en Estados Unidos y de una mayor claridad en torno a un marco de comercio global en evolución.
Dado el volumen de datos generado por clientes y transacciones, las compañías de servicios financieros son candidatas naturales para aprovechar las capacidades analíticas de la IA. Otros vientos de cola sectoriales incluyen el crecimiento de los pagos electrónicos y un entorno regulatorio favorable especialmente en Europa que podría derivar en múltiples beneficios, incluida una mayor consolidación.
El País, Uruguay
9 de febrero de 2026
