Ensayo: El próximo paso de la inversión en IA: ¿Quién puede convertir el poder de cómputo en ganancias?

Después de investigar aproximadamente 3600 empresas, Morgan Stanley ha señalado un cambio digno de atención: las oportunidades de inversión en IA están pasando de “quién construye IA” a “quién realmente la sabe utilizar bien”.

En los últimos años, al hablar de inversiones en IA, el mercado pensaba primero en chips, servidores y centros de datos. Esto es fácil de entender: si no se construye primero la capacidad de cómputo, no se puede hablar de aplicaciones a gran escala.

Pero a medida que la inversión sigue aumentando, una pregunta cobra cada vez más importancia:¿A quién le generará ingresos y beneficios el dinero que se está gastando? Hoy les comparto este informe de investigación.

En el informe “Mapping AI's Rate of Change: From Buildout to Broadening” publicado por Morgan Stanley el 24 de septiembre, se denomina a esta etapa como la transición de la “construcción” a la “difusión”. Me parece que esto es más valioso que simplemente discutir si la tendencia de la IA ha terminado o no.

Primero, la historia de los chips aún no termina

Si la inversión en IA busca difundirse a las aplicaciones, ¿significa que los chips y los centros de datos ya deberían retirarse? Yo creo que esa no es la interpretación correcta.

El informe concluye que la demanda de capacidad de cálculo para IA sigue siendo fuerte, pero la construcción de centros de datos está limitada por factores como la electricidad, la mano de obra y la aprobación. Entre ellos, obtener electricidad de manera oportuna es un cuello de botella clave.

Esto también explica por qué Morgan Stanley sigue prestando atención a ciertas empresas de semiconductores, infraestructura de centros de datos, y compañías relacionadas con equipos de generación de energía, redes eléctricas y almacenamiento energético.

Sin embargo, “beneficio para todo el sector” y “todas las empresas son iguales de recomendables” no son la misma cosa. A medida que avanza el ciclo de construcción, será cada vez más importante verificar si los pedidos se cumplen, si se entrega la capacidad, si los beneficios los acompañan, y cuánto de esto ya está reflejado en el precio de las acciones.

Segundo, el software podría empezar a recibir parte de la atención

El hardware provee la capacidad de cálculo, mientras que el software determina si una empresa puede realmente aprovechar esa capacidad.

Para que una empresa incorpore IA en su negocio, usualmente primero debe ordenar sus datos para que los modelos puedan acceder a la información interna; luego es necesario monitorear el funcionamiento, y gestionar los permisos y la seguridad. Solo después de completar estas tareas básicas, las aplicaciones de IA pueden integrarse en los procesos cotidianos.

Por eso, Morgan Stanley considera que el software base y el software de seguridad podrían ver la demanda antes que muchos programas de aplicaciones. Los rubros señalados en el informe incluyen plataformas de datos, monitoreo de operaciones y ciberseguridad; mientras que las empresas de software y servicios más orientadas a aplicaciones tendrán que esperar hasta que los clientes establezcan modelos de costos y beneficios repetibles.

Creo que este orden es importante. Al mercado le gusta imaginar cuánto pueden crecer las aplicaciones finales de IA, pero los pagos de las empresas suelen ir paso a paso.

Tercero, lo realmente valioso es observar el estado de resultados de los “usuarios de IA”

La parte que más me atrajo del informe es su investigación sobre los usuarios de IA.

El término “usuarios de IA” no se refiere necesariamente a empresas tecnológicas. Sectores como el retail, finanzas, salud e industria pueden mejorar la atención al cliente, las cadenas de suministro, la I+D o las operaciones internas mediante la IA. Lo clave es si la mejora es lo suficientemente significativa como para reflejarse en los números financieros.

El grupo de usuarios de IA seleccionado en el informe vio crecer la estimación consensuada del mercado para su beneficio por acción de los próximos 12 meses en aproximadamente un 70% en los últimos dos años. Esto es uncambio en las previsiones de beneficio, no puede considerarse como un beneficio ya realizado y mucho menos entenderse directamente como una subida del precio de la acción.

Al mismo tiempo, el informe muestra que la mediana del PER a futuro para este grupo de empresas ronda las 18 veces, por debajo de las 22 veces de las compañías identificadas como “constructoras de IA”. Morgan Stanley considera que, cuando las expectativas de beneficio empiezan 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:cuánto de la mejora de utilidades proviene realmente de la IA debe verificarse empresa por empresa.Una empresa puede mejorar su margen de beneficio por subas de precios, reducción de costos o recuperación del negocio principal. Si se atribuye todo al efecto de la IA, es fácil sobrestimar su impacto.

Ya han surgido algunas pistas más concretas. Por ejemplo, según los testimonios recogidos en el informe, Airbnb afirma que su asistente de IA ya gestiona más del 40% de los casos de atención al cliente relacionados; Verizon dice que tras optimizar su red usando IA, ha generado más de 200 millones de dólares en ahorro energético. Estos son ejemplos divulgados por las propias compañías, lo que demuestra que la IA empieza a tener un impacto empresarial medible, aunque hay que seguir observando si el efecto es sostenible y ampliable. Otro artículo público de Morgan Stanley también señala que, hasta julio de 2026, aproximadamente una cuarta parte de las empresas del S&P 500 mencionó al menos un impacto cuantificable de la IA en sus resultados o actas de reuniones.

¿Cómo veo la próxima etapa?

Después de leer este informe, no llego a la conclusión de “vender chips y comprar solo aplicaciones”. La interpretación más precisa es:la inversión en IA está pasando de una sola línea principal a varias líneas de progreso, cada una en un estado distinto.

Por un lado, están los chips y la infraestructura eléctrica con demanda persistente, pero también restricciones de oferta; por otro, el software que empieza a recibir encargos de empresas; y más adelante, quienes logran convertir la IA en fuentes de ganancias crecientes y sostenibles.

En adelante, prestaré especial atención a tres cuestiones:

Primero, ¿las empresas que dicen usar IA pueden respaldarlo con cifras operativas concretas?

Segundo, ¿los ahorros de costos o nuevos ingresos pueden continuar reflejándose en los resultados?

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

En estos días, algunas acciones de aplicaciones de IA que tenía el modelo ya tomaron ganancias; lo siguiente será seguir validando de cerca.