Transformaciones en el S&P 500
En el contexto del S&P 500, uno de los índices más relevantes a nivel mundial y un indicador clave de la economía de Estados Unidos, se manifiestan dinámicas que, aunque no son fácilmente visibles, revelan la obsolescencia de algunas empresas en medio del avance de la inteligencia artificial (IA). A pesar de mantenerse prácticamente estable en los últimos tres meses, este índice ha ocultado una realidad preocupante.
Durante el último trimestre, se ha evidenciado un notable retroceso en algunas de las principales tecnológicas, mientras que otras han logrado mantener su lugar. Por ejemplo, Microsoft vio caer sus acciones en un 23%, su peor desempeño trimestral desde 2008; Nvidia sufrió una baja similar del 20%, mientras que Meta descendió cerca de un 10%. Además, un índice que recopila software empresarial, el cual incluye a gigantes como Atlassian, Salesforce y Adobe, perdió más de dos billones de dólares en capitalización entre enero y febrero.
Un análisis profundo de la situación actual
Por otro lado, Alphabet, la matriz de Google, reportó resultados positivos. Otros fabricantes de chips, como TSMC y Broadcom, también han sostenido sus valuaciones, al igual que las generadoras eléctricas asociadas a centros de datos. Según Sergio Pernice, director de Ingeniería en Inteligencia Artificial de UCEMA, esta situación es reveladora: «Las grandes tecnológicas han dejado de moverse al unísono; hoy hay claros ganadores y perdedores».
Factores que provocan la caída
En una conversación sobre el mercado, Pernice explica que la caída de algunas de estas grandes compañías se debe a diferentes causas. Primero, se debe considerar el contexto macroeconómico: tensiones geopolíticas, incertidumbre en aranceles, fluctuaciones en el precio del petróleo y la postura más restrictiva de la Reserva Federal.
Además, menciona el fenómeno observado en los llamados “hyperscalers”, empresas tech como Microsoft, Amazon, Meta, y Alphabet. «El mercado comienza a cuestionar: si van a invertir más de 600 mil millones de dólares en infraestructura, ¿cuándo verán los retornos?» La historia indica que el valor generado suele ir hacia quienes utilizan la infraestructura, no quienes la construyen.
La revolución de la inteligencia artificial
Un factor adicional que Pernice considera intrigante y no cíclico tiene que ver con el funcionamiento de los agentes de inteligencia artificial. Desde hace seis meses, estos sistemas han comenzado a operar de manera efectiva, lo cual ha impuesto a las empresas una reevaluación incómoda: si un agente puede realizar tareas que antes demandaban múltiples licencias, ¿qué pasa con el modelo de negocio basado en cada usuario?
Hoy, los modelos de IA no solo generan outputs, sino que también ejecutan operaciones sin intervención humana, lo que reconfigura la estructura de trabajo. Este avance trae consigo tres consecuencias principales:
- Cambio en el sustituto laboral: la IA remplaza flujos completos de trabajo, no solo tareas individuales.
- Transformación en la interacción usuario-aplicación: las aplicaciones pasan a ser invisibles, utilizadas por agentes de IA en lugar de ser directamente percibidas por los usuarios.
- Alteración en la economía del software: el costo y tiempo de desarrollo de aplicaciones internas se reduce, favoreciendo la construcción personalizada sobre las suscripciones genéricas.
¿Cómo resistir a la obsolescencia?
Pernice también identifica a las empresas más susceptibles a quedar atrás, señalando, por ejemplo, a los softwares de automatización de procesos, que pueden ser fácilmente replicados por los agentes de IA, como Atlassian y Salesforce, que han visto caídas significativas en su valor.
Las industrias que brindan interfaces atractivas pero carecen de robustez tecnológica son igualmente vulnerables. En cuanto a la ciberseguridad, sistemas que solo detectan patrones están en riesgo ante la aparición de agentes más competentes. Por ejemplo, la firma JFrog cayó un 24% en un día debido a las competencias emergentes.
Fortalezas en un panorama cambiante
Lo que más resiste a la IA son áreas que no se pueden replicar con facilidad, como: sistemas de registro con datos propietarios; software vertical especializado que cumpla regulaciones estrictas; infraestructura de energía, chips especializados y data centers.
Pernice concluye que en cada ciclo tecnológico se crean capas estratégicamente escasas, donde el valor se concentra. A diferencia de la era SaaS, donde Microsoft sobresalía, ahora es en los chips especializados y los modelos punteros donde se detona la competividad.
Finalmente, destaca que las empresas que quieran perdurar deben contar con alguna ventaja difícil de replicar, como datos únicos, amplia distribución o un diseño adecuado para interactuar con los agentes de IA. «La regla informal es: si un agente puede usar tu API, eres infraestructura; si puede reemplazarla, ya eres obsoleto», resume Pernice.
Consecuencias del desarrollo de IA
Un reciente incidente con Anthropic, que suspendió el lanzamiento de su modelo de IA Claude Mythos, revela la capacidad actual de estas tecnologías de superar las medidas de seguridad establecidas y detectar vulnerabilidades en sistemas de software, lo que podría tener serias implicaciones.
Esto es crucial porque la probabilidad de que muchos sistemas de software sean vulnerables es alta, y para los responsables de la infraestructura de software, el plazo para asegurarlos es breve. Asimismo, el avance eventual de estos modelos redistribuirá el valor de maneras impredecibles.
En resumen, la situación actual puede parecer caótica, pero representa el reordenamiento necesario de una industria que avanza hacia nuevas capas tecnológicas todavía desconocidas.