Por revistaeyn.com
La Inteligencia Artificial (IA) ya no es el motor del rally tecnológico: es el nuevo juez de las valuaciones. En Wall Street, la pregunta dejó de ser quién crecerá más y pasó a ser quién es defendible ante los agentes. Goldman Sachs acaba de trazar la primera línea divisoria.
El punto es que la IA se ha convertido en un nuevo filtro de mercado: comprime múltiplos en modelos percibidos como sustituibles y amplifica la prima de quienes controlan infraestructura crítica, datos, ciberseguridad o plataformas con fuerte lock-in (capacidad de bloqueo).
Para traducir esa narrativa en estrategia, Goldman lanzó una cesta táctica de pares dentro del universo tecnológico. La premisa es tan simple como incómoda: no todo el software reaccionará igual ante la IA.
En el lado largo, el banco apuesta por compañías relativamente protegidas —o incluso beneficiadas— por la expansión de la IA: infraestructura y ciberseguridad como Cloudflare, CrowdStrike, Palo Alto Networks, Oracle y Microsoft.
En el lado corto, identifica modelos cuya propuesta de valor podría erosionarse con mayor rapidez por automatización o reconstrucción interna de procesos mediante agentes: Monday.com, Salesforce, DocuSign, Accenture y Duolingo.
Detrás de esta estrategia hay una lectura que hoy domina las mesas de trading: la IA no necesariamente destruye empresas de inmediato, pero sí redefine quién captura el valor y qué múltiplo merece cada flujo de caja.
El foco dejó de estar en el próximo trimestre y pasó a concentrarse en algo más profundo: poder de precio, barreras de entrada y duración del modelo de negocio.
La guerra de múltiplos
Cuando una capa del software empieza a percibirse como “comoditizable” —porque un agente puede replicar tareas o porque el cliente puede rehacer procesos in-house— el ajuste en precio puede anticiparse al deterioro contable.
Por eso muchos movimientos recientes responden más a un recálculo de expectativas que a un problema de solvencia. Es una revisión de la “duration” del negocio, no necesariamente de su supervivencia inmediata.
El giro psicológico ya tiene etiqueta en Wall Street. Algunos traders hablan de “SaaSpocalypse” para describir la pérdida de apetito por el software de servicios ante cada avance en IA aplicada a marketing, ventas, legales o back-office.
Los ETFs del sector reflejan esa dispersión creciente: el debate dejó de ser “tecnología sí o no” y pasó a ser qué tecnología tiene defensibilidad estructural.
Impacto en la economía real
Lo más relevante es que el fenómeno ya no se limita al software. El llamado “AI scare trade” (negocio del miedo de la IA) se expande hacia sectores percibidos como dependientes del empleo administrativo o del trabajo de conocimiento.
Un ejemplo fue el castigo a empresas vinculadas al real estate comercial y servicios de oficinas, donde parte de las ventas fue interpretada como una reacción desproporcionada frente a los fundamentales.
El razonamiento es lineal: si la IA reduce gradualmente empleo de cuello blanco, se ajustan expectativas sobre consumo, demanda de oficinas, intermediación y comisiones.
Así, la Inteligencia Artificial empieza a filtrarse en la macro por una vía indirecta: empleo → consumo → crecimiento → tasas → dólar.
Si predomina la narrativa de productividad, el mercado puede sostener expectativas de crecimiento potencial y tasas reales firmes. Si gana peso la idea de shock laboral o compresión de márgenes, el apetito por riesgo se reduce y reaparece el debate sobre recortes.
Antes de que los datos duros lo confirmen, esa disputa ya se refleja en precios.
En definitiva, lo que Goldman está poniendo sobre la mesa no es una lista definitiva de ganadores y perdedores. Es la pregunta que hoy guía la asignación de capital: qué modelos de negocio son defendibles en la era de los Agentes de IA y quién se queda con la renta tecnológica.
En esta nueva fase, sobrevivir no significa existir. Significa defender márgenes, poder de precio y múltiplo en un mercado que ya empezó a separar a los verdaderos ganadores de la IA del resto.
Análisis de E&N, con información de Goldman Sachs Research, Bloomberg, Financial Times, The Wall Street Journal y Deutsche Bank.
