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Inteligencia artificial Cuatro escenarios para el futuro de la inteligencia artificial

La inteligencia artificial sigue evolucionando a gran velocidad. Los modelos están mejorando, los costes de computación se reducen y las compañías comienzan a registrar mejoras tangibles de eficiencia.

 

Al mismo tiempo, el ciclo de inversión en inteligencia artificial está adquiriendo un carácter más estructural. Los gastos de capital de los hiperescaladores, la expansión de los centros de datos y la financiación de los proyectos de alto consumo eléctrico recurren cada vez más a los mercados de deuda. Se está registrando un notable aumento del volumen de emisión en los mercados de deuda corporativa este año, y una parte muy importante está relacionada con la inversión tecnológica a gran escala. La creciente inversión empresarial, el aumento de la emisión de deuda y la reducción del coste de la capacidad de procesamiento (los recursos de hardware que se necesitan para que la inteligencia artificial funcione) parecen indicar que no nos encontramos ante un repunte temporal, sino al inicio de un ciclo de intensificación del capital.

 

Las decisiones políticas están configurando esta transición. La flexibilización fiscal que se está llevando a cabo en ciertos países de Europa, las medidas de orientación expansiva en Japón y la previsión de ajustes en los tipos de interés estadounidenses ofrecen margen para que la inversión continúe. La normativa se está endureciendo, pero el entorno político en general, especialmente en un contexto de competencia estratégica entre los distintos países, sigue ofreciendo un impulso, más que un freno, a la adopción de las nuevas tecnologías.

Comienzan a registrarse ganancias de productividad

Dos gráficos de barras muestran los resultados de la encuesta sobre el impacto de la inteligencia artificial en la productividad. El gráfico de la izquierda lleva por título «Ahorro aproximado de tiempo por empleado gracias a la IA» y muestra respuestas concentradas en los intervalos del 11% al 20% (46%) y del 5% al 10% (29%). Un porcentaje menor señaló un ahorro del 21% al 30% (6%), más del 30% (3%), menos del 5% (8%) o respondió que no lo sabe (8%). El gráfico de la derecha lleva por título «Ahorro de costes de la compañía gracias a la implantación de la IA» y muestra que el mayor porcentaje indicó un ahorro del 6% al 10% (32%), seguido del 1% al 5% (28%), no lo sabe (18%), del 11% al 20% (11%), ninguno (8%) y más del 20% (3%).

Fuente: encuesta sobre el impacto de la inteligencia artificial en el mercado laboral (encuesta propia realizada por Capital Strategy Research, Capital Group), a octubre 2025. Se encuestó a un total de 65 participantes.

El resultado apunta a un impulso notable de la nueva tecnología, que viene acompañado, no obstante, de cierta incertidumbre. La adopción de la inteligencia artificial se está generalizando, pero su aplicación en la economía real sigue despertando cierto recelo. La inversión es sólida, aunque su rentabilidad dependerá de la rapidez con la que estas herramientas se adopten de forma generalizada en el conjunto de la economía.

 

Cuando hay mucha incertidumbre, las previsiones que se reducen a un único escenario pueden quedarse cortas. El equipo multidisciplinar conocido como Night Watch está formado por economistas, analistas políticos y gestores de Capital Group que analizan los episodios de inestabilidad de los mercados con el fin de tomar mejores decisiones de inversión. En lugar de predecir un único desenlace, el equipo ofrece una serie de posibles escenarios futuros, y analiza la interacción de los distintos factores tecnológicos, económicos y políticos, así como las consecuencias que tienen las distintas trayectorias posibles en las carteras de inversión.

 

En el caso de la inteligencia artificial, estos ejes pueden expresarse en función del grado de adopción de la nueva tecnología en el conjunto de la economía y de la orientación de la política y las condiciones financieras. Al cruzar ambos ejes surgen cuatro posibles escenarios, que ofrecemos a continuación para describir cómo podría desarrollarse la transición de la inteligencia artificial.

Un marco para reflexionar sobre el futuro de la IA

Marco conceptual de cuatro cuadrantes que muestra los posibles escenarios futuros de la inteligencia artificial. El eje horizontal va de un grado de adopción de la IA reducido a uno elevado, y el eje vertical va de una política pública restrictiva a una de orientación expansiva. Los cuatro cuadrantes se denominan: regreso a un mundo sin ChatGPT (baja adopción de la IA, orientación expansiva de la política pública), estallido de la burbuja (baja adopción de la IA, orientación restrictiva de la política pública), trayectoria equilibrada (elevada adopción de la IA, orientación restrictiva de la política pública) y superciclo de inteligencia artificial (elevada adopción de la IA, orientación expansiva de la política pública). Cada uno de ellos describe distintos resultados en materia de crecimiento, productividad, inflación y comportamiento de los mercados.

Fuente: Capital Group. Únicamente a efectos ilustrativos. 

Escenario 1: superciclo de inteligencia artificial

 

En este escenario, la inteligencia artificial se integra en todos los sectores. Las compañías reorganizan sus flujos de trabajo, automatizan las tareas rutinarias y utilizan herramientas de inteligencia artificial para realizar labores operativas, analíticas y creativas. Los primeros indicios de aumento de la productividad y la caída del coste de capacidad computacional reducen la barrera que supone una adopción generalizada de la nueva tecnología.

 

Unas políticas favorables refuerzan la dinámica. Los gobiernos priorizan la competitividad, la productividad nacional y la importancia estratégica de los sectores vinculados a la inteligencia artificial, lo que favorece que se mantenga la inversión. La evolución de los marcos normativos permite la experimentación y el desarrollo de la tecnología, y las herramientas fiscales, ya sea en forma de incentivos, contratación pública o gasto en infraestructuras, contribuyen a eliminar los cuellos de botella y a acelerar un uso generalizado.

 

Se consolida asimismo un ciclo de inversión sostenido. La expansión de la capacidad de los centros de datos y la infraestructura relacionada impulsa la demanda de materias y equipos de elevado consumo eléctrico, mientras que la reducción del coste unitario de la capacidad de cómputo facilita que las compañías puedan hacer un uso cada vez mayor de la inteligencia artificial. La adopción generalizada viene acompañada en este caso de una orientación política expansiva y una financiación accesible, lo que hace que la interacción entre ambos ejes se refuerce mutuamente: el aumento de la productividad impulsa los beneficios empresariales, los beneficios impulsan la inversión y la inversión impulsa un mayor uso de la tecnología. El resultado es un periodo prolongado de crecimiento elevado y mejora de los márgenes.

 

Escenario 2: trayectoria equilibrada

 

En este escenario, la inteligencia artificial continúa avanzando, pero el ritmo difiere notablemente en función de la compañía y el sector. Algunas empresas aceleran su ritmo de adopción, mientras que otras avanzan con mayor prudencia ante el nivel de costes, las limitaciones energéticas, los problemas relacionados con la preparación de los datos o la incertidumbre normativa. El avance existe, pero se produce a un ritmo desigual. La trayectoria se parece más a una escalera tradicional que a una escalera mecánica.

 

Varias limitaciones prácticas contribuyen a este avance tan desigual. En algunos ámbitos, los costes de financiación se mantienen en niveles elevados o las prioridades de balance limitan la velocidad a la que las compañías pueden transformar sus procesos. En otros, las empresas siguen trabajando con sistemas obsoletos o tratan de adaptarse a la evolución de los marcos normativos, lo que retrasa la integración. El contexto político puede ser también muy diverso, y resultar favorable en algunos países o más prudente en otros. Estos factores no frenan el impulso, pero sí que dan lugar a un patrón en el que algunos sectores avanzan con rapidez, mientras que otros esperan a que la situación económica se aclare o a que el contexto político resulte más favorable.

 

Escenario 3: estallido de la burbuja

 

En este escenario, la inversión se adelanta a la rentabilidad generada, y el contexto político o las condiciones financieras resultan menos favorables. Unos costes de financiación más elevados, unos criterios más estrictos de concesión de crédito o un cambio en la percepción de riesgo hacen que resulte más complicado financiar nuevos proyectos. La situación fiscal puede volverse también más restrictiva, lo que lleva a los gobiernos a reducir su apoyo o a priorizar otros ámbitos. También puede intensificarse el control normativo, especialmente en sectores que se pueden ver afectados por problemas relacionados con la seguridad de los datos, la dinámica competitiva o el desplazamiento del empleo. El efecto de todo ello es el endurecimiento del contexto político, lo que intensifica la preocupación existente sobre la rentabilidad de la inversión.

 

Algunos centros de datos sufren retrasos y ciertos segmentos de la cadena de suministro de la energía y los semiconductores pueden registrar un exceso de capacidad a corto plazo. Las compañías reevalúan el ritmo de adopción de la inteligencia artificial y los inversores se inclinan por una mayor estabilidad. El riesgo principal no es tanto que la inteligencia artificial pierda fuerza, sino que la inversión se adelante a la realidad económica subyacente.

 

Los grandes proyectos financiados con deuda pueden desplazar a otras emisiones corporativas o generar focos de infraestructuras infrautilizadas. El mercado revisa los plazos de rentabilidad, lo que lleva a las compañías a retrasar sus planes de expansión y a centrarse más en la utilización que en el rápido desarrollo de la nueva tecnología.

 

Escenario 4: regreso a un mundo sin ChatGPT

 

En este escenario, la inteligencia artificial no llega a convertirse en el catalizador que muchos esperaban. La adopción sigue siendo marginal: se prueban las herramientas, se mejoran los cuadros de mando y se automatizan algunos flujos de trabajo, pero el cambio radical no llega a producirse. Las compañías experimentan, pero sin comprometerse del todo, ya que se ven frenadas por unos sistemas fragmentados, una infraestructura de datos desigual y una capacidad limitada para absorber el cambio. La inteligencia artificial demuestra ser útil en ciertos ámbitos, pero no llega a transformar el funcionamiento de las empresas, por lo que el aumento de la productividad es escaso y se limita a funciones aisladas, sin extenderse a la economía en su conjunto.

 

Pese al respaldo político y a unas condiciones de financiación favorables, el impulso se ralentiza. Los flujos de capital siguen estando disponibles, pero la inversión se dirige en mayor medida hacia tecnologías ya consolidadas que ofrecen una rentabilidad más clara. La liquidez impulsa los mercados, pero sirve más para alimentar el relato que la actividad real, y las valoraciones se desconectan cada vez más de las mejoras reales de eficiencia. El crecimiento sigue dependiendo de los factores de siempre y la inteligencia artificial desempeña un papel secundario, influyendo más en las expectativas que en los resultados. El resultado es un ciclo definido por el optimismo, pero sin que se produzca una verdadera transformación; un mundo en el que la inteligencia artificial importa, pero no lo suficiente como para marcar la diferencia a escala macroeconómica.

 

Consecuencias para los inversores

 

Los primeros indicios apuntan a que la expansión impulsada por la inteligencia artificial ya ha comenzado. Los datos comienzan a reflejar la mejora de la productividad, la inversión en infraestructuras relacionadas con la inteligencia artificial se mantiene en niveles elevados y el contexto político en las principales economías parece respaldar la innovación.

 

En este contexto, los datos parecen inclinarse hacia un escenario favorable, uno en el que aumenta la adopción de la inteligencia artificial, la productividad se va acumulando y se mantiene la inversión de capital en el desarrollo de la nueva tecnología. Pero no todo apunta en la misma dirección. Un escenario en el que la tecnología continúa avanzando, pero lo hace a un ritmo desigual, es perfectamente plausible, y siempre existe la posibilidad de que las expectativas superen a la rentabilidad o de que el ritmo de adopción se estabilice en una trayectoria más gradual. Cada escenario refleja un ajuste diferente de los dos ejes principales: el grado de adopción de la inteligencia artificial en el conjunto de la economía y la orientación favorable o restrictiva del contexto político y las condiciones financieras.

 

Para los inversores, el reto no está en elegir un único resultado, sino en atender a las señales que indican en qué dirección nos movemos a lo largo de ambos ejes: el ritmo de integración de la tecnología por parte de las empresas, los indicios de aumento duradero de la productividad, el ritmo de gasto de capital y la reacción de los responsables políticos a la evolución del ciclo. La inteligencia artificial avanza con rapidez; la economía se irá ajustando de manera más gradual. A medida que se vaya desarrollando el proceso de transición, resultará esencial prestar atención a los cambios que nos acercan a uno u otro escenario.

Jared Franz es economista y cuenta con 20 años de experiencia en el sector de la inversión (a 31 diciembre 2025). Es doctor en Economía por la Universidad de Illinois de Chicago y licenciado en Matemáticas por la Universidad de Northwestern.

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