Análisis de Pictet: IA, dolor a corto plazo y ganancia a largo plazo
25 MAR, 2026
Por Shaniel Ramjeee de Pictet AM
La experiencia de los inversores es similar en cada revolución tecnológica: dolor a corto plazo y ganancia a largo plazo. Efectivamente, costos y beneficios siguen una curva en “J”. Se da una fuerte inversión inicial. Le suele seguir un descenso temporal de la productividad y la rentabilidad. Luego llega un periodo turbulento de ajuste social, con destrucción de empleo y creación de nuevo. Solo después comienzan a materializarse una mayor producción, ingresos y empleo. Es el caso de la electrificación de finales del siglo XIX. Las empresas gastaron mucho en reconfigurar sus fábricas, interrumpiendo los procesos existentes. Solo tras reorganizarse completamente llegó una mayor producción por trabajador y menores costes, seguido de recompensas para los inversores.
Actualmente es el caso de la Inteligencia Artificial (IA). Está en las primeras fases de su desarrollo, aunque ya se ven efectos en el sector de salud -se está reduciendo la carga de trabajo de los radiólogos y aumentan las tasas de detección y reducción de cánceres agresivos; distribución -se ha incrementado la velocidad de selección de los productos-; centros de llamadas -con chatbots que gestionan las consultas de clientes, liberan personal para tareas complejas y reducen costes o en agricultura -donde las herramientas de monitoreo por IA aumentan los rendimientos con menor uso de agua y fertilizantes-. Pero empresas hiper escaladoras como Meta, NVIDIA o Microsoft van a invertir más de 600.000 millones de dólares este año en centros de datos de IA y de momento no hay mejora significativa en sus resultados. Una explicación es que los procesos se están rediseñando más rápido de lo que los trabajadores pueden adaptarse.
El costo económico y social de la IA
De manera que también asistimos a una curva en “J” de la IA. Pero, a diferencias de otras revoluciones tecnológicas, es posible que su fase negativa sea más profunda y duradera, lo que mercados financieros, en particular la deuda soberana, no descuenta adecuadamente.
Efectivamente, la IA está empezando a desplazar empleo de baja cualificación o nivel inicial en sectores de servicios, derecho, banca, desarrollo de software, publicidad y contabilidad. Según el Fondo Monetario Internacional el empleo inicial en las industrias vulnerables ya es 3,6% inferior al de sectores de baja demanda de IA. Incluso las empresas en el epicentro de la IA están sustituyendo trabajadores. Microsoft ha recortado 7% su plantilla desde enero de 2025 y Amazon 30.000 empleos en tres meses hasta enero de 2026. Las cuatro grandes consultoras han anunciado miles de despidos, principalmente en puestos junior.
Así que la IA puede enfrentarse a una considerable resistencia social
Hay que tener en cuenta que una adopción suave y ordenada de una nueva tecnología facilita que la economía experimente auge de productividad y, con expectativas de inflación ancladas, mayor rentabilidad real de la deuda. Pero en una transición desordenada, con apoyo insuficiente o nulo de los Gobiernos a los trabajadores y anticipación de desempleo masivo, se incentiva a los hogares a ahorrar, lo que reduce el crecimiento económico y conduce a una menor rentabilidad real de la inversión en deuda. De manera que los Gobiernos pueden verse presionados para actuar. Las opciones incluyen subvenciones más generosas dirigidas a reconversión y mejora de competencias y/o medidas para frenar recortes de empleo, incluso empleo obligatorio o un impuesto a los hiperescaladores. Puede ser costoso para las finanzas públicas, pero no actuar puede desincentivar a toda una generación para trabajar. De manera que el aumento del gasto público se sumará a los ya elevados niveles de deuda, obligando a los bancos centrales a mantener los tipos de interés artificialmente bajos para priorizar la estabilidad fiscal. Ello incentivará a los Gobiernos a pedir prestado a los inversores nacionales más que extranjeros para obtener una financiación estable y menor vulnerabilidad.
Hay señales de que está ocurriendo en EE.UU. Las Letras del Tesoro a corto plazo -principalmente en manos de inversores nacionales- han llegado a suponer 21% del total, ligeramente por encima de 15% a 20% recomendado por el Comité Asesor de Endeudamiento del Tesoro. Con ello aumenta el riesgo de la renovación de esta deuda a tipos de interés mayores y la tentación de "represión financiera", manteniéndolos artificialmente limitados o bajos. Por su parte Europa, que puede beneficiarse del auge de la inversión en IA dada su sólida base industrial, puede ralentizar su adopción mediante regulación, con compromisos de gasto social adicional, aumentado la deuda/PIB, limitando el espacio fiscal y animando a los inversores a exigir mayor prima por la deuda del Estado. El resultado, un suministro neto persistentemente mayor de deuda, puede acabar en su monetización, lo que suele ser negativo para las monedas y favorable para activos reales, como el oro. Por su parte las economías emergentes pueden soportar mejor el dolor, pues sus compromisos de bienestar social son menores y su deuda soberana de 70% sobre PIB, frente a 120% de las desarrolladas.
En todo caso, la prima de riesgo de la renta variable puede ser más atractiva en las economías dispuestas a mitigar los costes sociales de la adopción de la IA, si pueden permitírselo sin endeudarse más ni monetizar la deuda. En cambio, los activos financieros de países que carecen de recursos financieros para una transición fluida parecen expuestos a una mayor prima de riesgo y en el peor de los casos tener que limitar el acceso a la IA, frenando más su crecimiento a largo plazo.
Inversiones en la cadena de suministro de IA: ganadores y perdedores
Con todo, para los inversores es difícil evaluar los beneficios de la IA. Un reciente estudio estima que 95% de las organizaciones que han probado herramientas de IA generativa como ChatGPT o Copilot han obtenido de momento un retorno nulo de la inversión. También hay que tener en cuenta que adopción de IA genera riesgos y oportunidades en la cadena de suministros, habiendo modelos de negocio que pueden quedar obsoletos.
En concreto, en lugar de proveedores de software y aplicaciones, conviene centrarse en los cuellos de botella de la infraestructura: semiconductores, memoria y hardware, que son necesarios para la ampliación de la capacidad. Además, las industrias pesadas, energía, materiales y maquinaria, están bien situadas para aprovechar mejoras en eficiencia y aumento de rentabilidad con la IA. En todo caso, los inversores deben ver la IA a largo plazo, más que un inminente cambio. El gasto global en IA aumenta rápidamente -se prevé que 44% interanual hasta 2,5 billones de dólares este año-, pero es modesto en relación con el tamaño de la economía, en EE.UU. alrededor de 1% de su PIB, menos que en otros auges de inversión, como el petróleo de esquisto de mediados de la década de 2010 o la burbuja punto com en los 90.
En la medida en que la IA haga que recursos o tareas mucho más eficientes, su precio debe bajar y las personas y empresas aprovecharla más. Es la paradoja de Jevons -el aumento de la eficiencia tecnológica en el uso de un recurso suele llevar a mayor consumo de este-. Si finalmente la IA, como como otras revoluciones tecnológicas, más que desplazar permanentemente a las personas, acaba ampliando el rango y volumen de tareas, apoya nuevas formas de trabajo, industrias y modelos de negocio, para un nivel de vida más alto, traerá un futuro por el que habrá valido la pena pasar por la fase dolorosa.
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