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El mercado de valores ha reaccionado rápidamente castigando a las empresas de software y a otras compañías consideradas perdedoras en el auge de la inteligencia artificial en las últimas semanas. Sin embargo, los mercados de crédito podrían ser el próximo escenario donde se manifiesten los riesgos de la disrupción causada por la IA, según el analista de UBS, Matthew Mish.
Decenas de miles de millones de dólares en préstamos corporativos podrían entrar en mora durante el próximo año, a medida que las empresas, especialmente las de software y servicios de datos propiedad de capital privado, se vean presionadas por la amenaza de la IA, señaló Mish en una nota de investigación del miércoles.
“Estamos incorporando en nuestros modelos parte de lo que llamamos un escenario de disrupción rápida y agresiva”, afirmó Mish, jefe de estrategia de crédito de UBS, en una entrevista con CNBC.
El analista de UBS explicó que él y sus colegas se han apresurado a actualizar sus previsiones para este año y los siguientes, debido a que los últimos modelos de Anthropic y OpenAI han acelerado las expectativas sobre la llegada de la disrupción de la IA.
“El mercado ha sido lento en reaccionar porque realmente no creía que fuera a suceder tan rápido”, dijo Mish. “La gente se ve obligada a recalibrar por completo la forma en que evalúa el crédito para este riesgo de disrupción, porque no es un problema de 2027 o 2028”.
La preocupación de los inversores en torno a la IA se intensificó este mes, ya que el mercado pasó de considerar la tecnología como una oportunidad para todas las empresas tecnológicas a una dinámica de “el ganador se lo lleva todo”, donde Anthropic, OpenAI y otras compañías amenazan a las empresas establecidas. Las empresas de software fueron las primeras y las más afectadas, pero una serie de ventas se extendió a sectores tan diversos como las finanzas, el sector inmobiliario y el transporte por carretera.
En su nota, Mish y otros analistas de UBS presentan un escenario base en el que los prestatarios de préstamos apalancados y crédito privado experimentarían un total de 75.000 millones a 120.000 millones de dólares en nuevas moras para finales de este año.
CNBC calculó estas cifras utilizando las estimaciones de Mish sobre aumentos de hasta el 2,5% y hasta el 4% en las moras de préstamos apalancados y crédito privado, respectivamente, a finales de 2026. Estos son mercados que, según sus estimaciones, tienen un tamaño de 1,5 billones y 2 billones de dólares, respectivamente.
¿Una ‘crisis de crédito’?
Sin embargo, Mish también destacó la posibilidad de una transición de la IA más repentina y dolorosa, en la que las moras se duplicarían con respecto a sus estimaciones base, lo que interrumpiría la financiación de muchas empresas, según dijo. Este escenario es lo que se conoce en la jerga de Wall Street como un “riesgo de cola”.
“El efecto dominó será que se producirá una crisis de crédito en los mercados de préstamos”, afirmó. “Habrá una amplia revalorización del crédito apalancado y se producirá una sacudida al sistema procedente del crédito”.
Si bien los riesgos están aumentando, estarán gobernados por el momento de la adopción de la IA por parte de las grandes corporaciones, el ritmo de las mejoras en los modelos de IA y otros factores inciertos, según el analista de UBS.
“Todavía no estamos prediciendo ese escenario de riesgo de cola, pero nos estamos moviendo en esa dirección”, dijo.
Los préstamos apalancados y el crédito privado se consideran generalmente entre los segmentos más riesgosos del crédito corporativo, ya que a menudo financian a empresas por debajo del grado de inversión, muchas de ellas respaldadas por capital privado y con niveles de deuda más altos.
En lo que respecta al comercio de la IA, las empresas pueden clasificarse en tres categorías amplias, según Mish: la primera son los creadores de los modelos de lenguaje grandes fundamentales, como Anthropic y OpenAI, que son empresas emergentes pero que pronto podrían ser grandes empresas que cotizan en bolsa.
La segunda son las empresas de software de grado de inversión, como Salesforce y Adobe, que tienen balances sólidos y pueden implementar la IA para defenderse de los competidores.
La última categoría es el grupo de empresas de software y servicios de datos de propiedad de capital privado con niveles de deuda relativamente altos.
“Los ganadores de esta transformación, si realmente se convierte, como cada vez creemos más, en un cambio rápido y disruptivo o severo, es menos probable que provengan de ese tercer grupo”, afirmó Mish.
