Ensayo: El próximo paso en la inversión de IA: ¿quién puede convertir la potencia informática en ganancias?

Morgan Stanley, tras analizar alrededor de 3.600 empresas, ha señalado un cambio digno de atención: las oportunidades de inversión en IA están pasando de “quién construye la IA” a “quién realmente la aprovecha bien”.

En los últimos años, cuando se hablaba de inversiones en IA, el mercado pensaba primero en chips, servidores y centros de datos. Esto es fácil de entender: si no se establecen primero las capacidades de cómputo, no se puede hablar de aplicaciones a gran escala.

Pero con el aumento sostenido de la inversión, una pregunta se está volviendo cada vez más relevante:¿El dinero gastado, exactamente a quién traerá ingresos y beneficios? Hoy comparto este informe de investigación con todos ustedes.

En el informe “Mapping AI's Rate of Change: From Buildout to Broadening” publicado el 24 de septiembre, Morgan Stanley denomina esta fase como la transición de la “construcción” a la “difusión”. Creo que esto es más valioso que simplemente debatir si el ciclo de la IA ha terminado.

Primero, la historia de los chips aún no ha terminado

Si la inversión en IA debe ampliarse hacia las aplicaciones, ¿significa esto que los chips y centros de datos deben quedar en un segundo plano? No creo que deba interpretarse así.

El informe concluye que la necesidad de capacidad de cómputo para la IA sigue siendo muy fuerte, pero la construcción de centros de datos está limitada por factores como la energía eléctrica, la mano de obra y los permisos. Entre estos, la clave es si se puede obtener suministro energético de manera oportuna.

Esto también explica por qué Morgan Stanley sigue centrando su atención en ciertos sectores como semiconductores, infraestructura de centros de datos, así como compañías dedicadas a equipos de generación de energía, redes eléctricas y almacenamiento de energía.

Sin embargo, “el beneficio para todo el sector” y “merecer la pena comprar cualquier empresa” no es lo mismo. A medida que avanza el ciclo de construcción, la importancia de cumplir con los pedidos, la entrega de la capacidad productiva, el crecimiento de los beneficios y cuánto ya se ha descontado en los precios de las acciones, se convierte en tema central.

En segundo lugar, el software podría comenzar a captar parte de la atención

El hardware proporciona la capacidad de cómputo, pero el software determina si las empresas pueden realmente aprovecharla.

Para que una empresa integre la IA en sus procesos de negocio, normalmente debe primero organizar sus datos, para que el modelo pueda acceder a la información interna; luego debe monitorear las operaciones, gestionar permisos y resolver cuestiones de seguridad. Solo tras completar este trabajo básico, las aplicaciones de IA pueden incorporarse realmente en los flujos cotidianos.

Por lo tanto, según Morgan Stanley, el software básico y el de seguridad pueden ver demandas antes que muchas aplicaciones empresariales. Los ámbitos clave señalados en el informe incluyen plataformas de datos, monitoreo de operaciones y ciberseguridad; empresas de software de aplicaciones y servicios más generales, pueden necesitar esperar hasta que sus clientes establezcan modelos de ingresos-gastos repetitivos.

Creo que este orden es importante. Al mercado le gusta imaginar el alcance final de las aplicaciones de IA, pero los pagos de las empresas suelen llegar paso a paso.

En tercer lugar, lo realmente valioso es observar los estados de resultados de los “usuarios de IA”

Lo que más me ha llamado la atención del informe es su estudio sobre los usuarios de IA.

Un “usuario de IA” no tiene que ser necesariamente una empresa tecnológica. Sectores como retail, finanzas, salud o industria pueden mejorar su atención al cliente, cadena de suministro, I+D o gestión interna a través de la IA. La clave está en saber si las mejoras son significativas y si se reflejan en sus cifras financieras.

Entre los usuarios de IA seleccionados en el informe, el consenso de mercado respecto a las ganancias por acción para los próximos 12 meses ha aumentado cerca del 70% en los últimos dos años. Esto esuna variación en la previsión de beneficios, y no debe confundirse con ganancias ya obtenidas, ni mucho menos interpretarse directamente como subidas en el precio de las acciones.

Al mismo tiempo, el informe muestra que la mediana del PER (relación precio-beneficio a futuro) para este grupo es de unas 18 veces, inferior al nivel de unas 22 veces de los “constructores de IA” analizados. Morgan Stanley opina que cuando las expectativas de beneficios comienzan a mejorar pero la valoración no sube al mismo ritmo, los usuarios de IA merecen mayor atención.

Pero yo agregaría una condición a esta conclusión:debemos comprobar caso por caso cuánto de la mejora de los beneficios proviene realmente de la IA.Si una empresa mejora su margen de beneficio, esto también podría deberse a subidas de precios, reducción de costes o recuperación de negocios previos. Si atribuimos toda mejora a la IA, corremos el riesgo de sobrestimar su papel.

Ya han surgido algunas pistas más concretas. Por ejemplo, entre los testimonios recopilados en el informe, Airbnb afirma que su asistente de IA puede ya gestionar más del 40% de las consultas de atención al cliente; Verizon indica que, tras optimizar su red con IA, ha registrado ahorros energéticos por más de 200 millones de dólares. Estos son casos publicados por las propias empresas, lo que muestra que la IA ya está generando un impacto operativo cuantificable, aunque aún debe observarse si este impacto será sostenible y escalable. Otro artículo público de Morgan Stanley apunta además que, hasta julio de 2026, aproximadamente una cuarta parte de las empresas del S&P 500 han mencionado al menos un efecto cuantificable de la IA en sus resultados o actas de reuniones.

¿Cómo veo yo la próxima etapa?

Después de leer este informe, no sacaría la conclusión de “vender chips y comprar solo aplicaciones”. Lo más preciso es decir:la inversión en IA está pasando de un único hilo conductor a varios hilos principales que avanzan a ritmos distintos.

Por un lado, siguen existiendo necesidades, pero también limitaciones de oferta en los chips y en la infraestructura energética; por otro, está el software, que empieza a captar pedidos empresariales; y luego están los usuarios capaces de convertir la IA en un crecimiento sostenible de los beneficios.

A partir de ahora, me centraré especialmente en tres preguntas:

Primero, cuando una empresa dice estar usando IA, ¿tiene cifras operativas concretas que lo respalden?

Segundo, ¿los ahorros de costes o los nuevos ingresos pueden seguir reflejándose de forma sostenible en los resultados?

Tercero, incluso si la dirección es correcta, ¿los precios actuales ya reflejan expectativas demasiado optimistas?

Estos días el modelo ha tomado beneficios en acciones de aplicaciones de IA, así que habrá que seguir verificando en adelante.