La caída en bolsa de IBM reabre la mayor duda sobre la inteligencia artificial

Los mercados corrigen los resultados todos los días. Lo menos frecuente es que una sola caída vuelva a poner en duda el crecimiento de toda una industria. Copyright: 2026 Fortune Media IP Limited [paywall tag=""][/paywall] Steve Hanke no quiso atribuir la histórica caída de IBM a un problema específico de la empresa. Cuando hablé con él la tarde del 14 de julio, apenas unos días después de que advirtiera sobre la formación de lo que denomina una «doble burbuja» en torno a la inteligencia artificial y apenas un día después de que IBM registrara la peor caída bursátil de sus 115 años de historia, el economista prefirió situar el episodio dentro de un fenómeno mucho más amplio. Hanke, profesor de Economía Aplicada en la Universidad Johns Hopkins, asesor de gobiernos —incluidos el Departamento del Tesoro y la Casa Blanca— y colaborador habitual de Fortune, evitó pronunciarse sobre el comportamiento específico de la acción de IBM. En cambio, respondió con otra pregunta. «¿Viste los resultados de los bancos?», preguntó con evidente sorpresa. Sí, los había visto. JPMorgan Chase acababa de anunciar un beneficio neto de 21.200 millones de dólares, el mayor resultado trimestral registrado por un banco en la historia de Estados Unidos. Al mismo tiempo, Goldman Sachs informó que las ganancias atribuibles a sus accionistas aumentaron un 84 %, hasta 6.400 millones de dólares, mientras que sus ingresos alcanzaron 20.340 millones de dólares, un crecimiento del 39 %. Todo ocurrió el mismo día en que IBM perdió el 25 % de su valor en bolsa, lo que eliminó alrededor de 40.000 millones de dólares de capitalización bursátil tras reportar ingresos ligeramente por debajo de las previsiones del mercado, una diferencia que, en otras circunstancias, difícilmente habría provocado una reacción semejante. La pregunta que IBM volvió a poner sobre la mesa Ese contraste —bancos registrando beneficios récord mientras IBM sufría la peor caída bursátil de su historia por un desvío de apenas 3,7 % en sus ingresos— resume la pregunta que, según Hanke, el mercado podría estar formulando de manera equivocada sobre el auge de la inteligencia artificial. Durante los últimos dos años, el debate se ha centrado en una cuestión: ¿están demasiado caras las acciones vinculadas a la inteligencia artificial? Para Hanke, esa no es la pregunta correcta. «En realidad tenemos dos burbujas en los mercados», afirmó. La primera responde al patrón clásico de una burbuja de valoración, en la que el precio de las acciones crece mucho más rápido que las ganancias de las empresas, como refleja el conocido índice CAPE de Shiller. La segunda, sostiene, es menos evidente y potencialmente más peligrosa. No estaría en las valoraciones. Estaría en las propias ganancias empresariales. Es decir, el verdadero problema podría no ser cuánto están pagando los inversionistas por las empresas de inteligencia artificial, sino si los beneficios que hoy justifican esas valoraciones son realmente sostenibles. Cuando una pequeña decepción provoca una caída histórica Las cifras preliminares del segundo trimestre de IBM no fueron especialmente negativas. La compañía reportó ingresos por 17.200 millones de dólares, por debajo de los 17.900 millones que esperaba el consenso de los analistas, una diferencia cercana al 3,7 %. El beneficio ajustado por acción (EPS) alcanzó 2,93 dólares, ligeramente inferior a los 3,02 dólares previstos por el mercado. Aun así, IBM seguía creciendo. La actualización preliminar mostró que sus ingresos aumentaron un 1 % respecto al mismo período del año anterior. El problema fue que los inversionistas esperaban un crecimiento cercano al 5 %. La reacción fue inmediata. Las acciones de IBM se desplomaron un 25 % en una sola jornada, una caída más pronunciada que la registrada por Enron el día en que la Comisión de Bolsa y Valores de Estados Unidos (SEC) inició la investigación contable que precedió al colapso de la empresa. El director ejecutivo de IBM, Arvind Krishna, sabía que los resultados provocarían una fuerte reacción. En una carta inusualmente directa, reconoció que la compañía había quedado por debajo de las expectativas. «Las condiciones del mercado exigían que nuestros equipos ejecutaran a la perfección. Este trimestre no lo conseguimos», escribió. Krishna insistió en que sus explicaciones no pretendían ser excusas. Las definió como «realidades» que habían condicionado el desempeño de la empresa. La magnitud de la reacción llamó la atención mucho más allá de IBM. DealBook, el boletín financiero de The New York Times, planteó si los resultados de la empresa podían convertirse en «el canario en la mina de carbón» del sector tecnológico. Al mismo tiempo, Richard Waters, editor de la costa oeste del Financial Times, interpretó la advertencia de IBM como una posible señal de alerta para toda la industria tecnológica. En su opinión, los resultados podían constituir la primera evidencia tangible de un cambio estructural que los mercados llevaban meses anticipando: la inteligencia artificial comenzaba a desplazar parte del negocio tradicional del software. La burbuja que no aparece en las valoraciones La mayoría de las burbujas financieras comparten un patrón común. Los precios de las acciones crecen mucho más rápido que las ganancias de las empresas, lo que provoca múltiplos de valoración difíciles de justificar, como ocurrió durante la burbuja tecnológica de comienzos de la década de 2000. Una burbuja de ganancias, en cambio, funciona de manera distinta. En ese escenario, el problema no radica en el precio de las acciones. Reside en que los beneficios empresariales pueden estar inflados o resultar insostenibles. Eso hace que las valoraciones parezcan razonables, aun cuando el mercado esté asignando un precio equivocado al verdadero potencial de las compañías. Para muchos inversionistas, la caída de IBM abrió precisamente esa posibilidad. No como el estallido de una burbuja de valoración, sino como el posible inicio del ajuste de unas expectativas de ganancias que el mercado había dado por sentadas. Una burbuja difícil de detectar Peter Berezin, estratega de BCA Research, sostiene desde hace meses que el auge de la inteligencia artificial responde más a una burbuja de ganancias que a una de valoración. En su opinión, este tipo de fenómenos suele concentrarse en sectores caracterizados por ciclos de expansión y contracción muy pronunciados. Así ocurrió con los bancos antes de la crisis financiera de 2008, con las empresas favorecidas por el auge del trabajo remoto durante la pandemia y con industrias cíclicas como las de recursos naturales, las aerolíneas y los fabricantes de semiconductores. Este último grupo ocupa hoy un lugar central en el aumento del gasto empresarial asociado a la inteligencia artificial. La diferencia es importante. Las burbujas de ganancias presentan un problema que las de valoración no suelen tener: resultan mucho más difíciles de identificar antes de que comiencen a desinflarse. Los analistas suelen revisar a la baja sus previsiones de beneficios solo después de que las acciones ya han caído. Eso reduce la capacidad del mercado para anticipar el cambio de tendencia. Cuando estas burbujas terminan, además, no solo desaparecen miles de millones de dólares en valor bursátil. También dejan capacidad instalada que puede resultar excesiva: centros de datos, fábricas de semiconductores, servidores e infraestructura construida para responder a una demanda que finalmente podría no materializarse. Berezin advirtió a finales de mayo que Wall Street suele tardar en identificar el final de una burbuja de ganancias. En su experiencia, los precios de las acciones comienzan a caer antes de que los analistas ajusten sus estimaciones de beneficios. IBM puso a prueba esa teoría La reacción posterior a los resultados de IBM pareció confirmar ese desfase. Bank of America (BofA) y UBS redujeron sus proyecciones solo después de que las acciones ya habían perdido una cuarta parte de su valor. BofA rebajó su precio objetivo de 330 a 280 dólares por acción. UBS mantuvo su objetivo en 236 dólares, aunque también redujo sus previsiones de ganancias por acción para 2026. Ambas decisiones fueron una respuesta a lo ocurrido en el mercado. No hay anticipación de ese movimiento. Sin embargo, incluso después del desplome, los analistas seguían divididos sobre el significado de la caída. Bank of America mantuvo su recomendación de compra, al considerar que IBM sigue bien posicionada una vez que resuelva sus problemas de ejecución. En cambio, HSBC rebajó su recomendación a Reducir, mientras que Goldman Sachs advirtió que los resultados podrían confirmar el escenario más pesimista para el negocio tradicional del software. Lo que Steve Hanke vio en los bancos Para Hanke, el verdadero mensaje no estaba en IBM. Tampoco en los resultados récord de JPMorgan Chase. Su argumento no es que esos beneficios resulten sospechosos. Lo que considera relevante es que ayudan a explicar un mecanismo monetario que, a su juicio, muchos inversionistas siguen interpretando erróneamente. Según el economista, no es la Reserva Federal la principal responsable del dinero que alimenta las dos burbujas que observa en los mercados. Ese dinero, sostiene, proviene principalmente del crédito creado por los bancos privados. Cuando le comenté que esa idea recordaba una conocida frase del economista John Kenneth Galbraith —«El proceso mediante el cual los bancos crean dinero es tan sencillo que la mente se resiste a aceptarlo»—, Hanke respondió con una sonrisa. Recordó que solo conoció a Galbraith en una ocasión y, aunque reconoció que sus posiciones económicas eran diferentes, dijo sentir una profunda admiración por él. «Aunque mi orientación no era la misma que la de Galbraith, siempre pensé que era un gran hombre y que tenía muchas cualidades admirables», comentó. ¿El mercado está mirando la métrica equivocada? Le pregunté a Hanke si los beneficios récord de JPMorgan Chase podían interpretarse como una señal de que el crédito sigue fluyendo con fuerza por la economía, impulsando simultáneamente el precio de los activos y las ganancias empresariales que sostienen esas valoraciones… hasta que algo rompe ese equilibrio. Su respuesta fue inmediata. «Lo que estás diciendo», respondió, retomando una expresión que ha repetido en varias ocasiones, «es que los mercados están siendo asaltados por la realidad». Incluso el director ejecutivo de JPMorgan Chase, Jamie Dimon, pareció compartir parte de esa preocupación. Tras presentar unos resultados que calificó como «casi tan buenos como se puede llegar a obtener», advirtió durante una llamada con analistas que observa un exceso de «exuberancia» en los mercados. Dimon lleva meses alertando sobre ese riesgo. Hanke también. La burbuja que podría estar pasando desapercibida Si Hanke y Berezin tienen razón, el mercado podría haber pasado los últimos dos años observando el indicador equivocado. El argumento más repetido por quienes defienden el auge de la inteligencia artificial sostiene que las principales compañías del sector —como Nvidia o Alphabet— generan beneficios reales y abundante flujo de caja, a diferencia de muchas empresas tecnológicas durante la burbuja de la puntocom. Además, las valoraciones del S&P 500, cercanas a 22 veces las ganancias futuras, permanecen por debajo de los niveles superiores a 25 veces que históricamente se han asociado con las grandes burbujas bursátiles. Ese razonamiento responde a una sola pregunta: Si las acciones están demasiado caras. Pero deja otra sin responder. ¿Y si el problema no estuviera en las valoraciones, sino en las ganancias que las justifican? Según Hanke y Berezin, parte de esos beneficios podría estar siendo impulsada por factores difíciles de sostener en el tiempo, entre ellos el fuerte ciclo de inversión en inteligencia artificial, el gasto masivo en infraestructura tecnológica y la expansión del crédito otorgado por los bancos privados. IBM podría haber enviado la primera señal Para el mercado, el desplome de IBM pudo representar la primera grieta visible no en las valoraciones, sino en la historia que sustentaba el crecimiento de las ganancias. Los resultados de la empresa estuvieron lejos de ser un desastre. Sin embargo, la reacción bursátil fue propia de un escenario mucho más grave. Como si los inversionistas hubieran dejado de confiar, de forma repentina, en la narrativa de crecimiento que había impulsado al sector. Todavía es pronto para saber si se trató de un episodio aislado o del inicio de un cambio más amplio en la forma en que el mercado evalúa las decepciones en las ganancias de las compañías tecnológicas. La temporada de resultados que comienza ofrecerá las primeras respuestas. Por ahora, la pregunta más importante podría haber permanecido a la vista de todos durante todo este tiempo. No sé si las acciones vinculadas a la inteligencia artificial están demasiado caras. Sino si las ganancias que sustentan esas valoraciones eran tan sólidas como el mercado había supuesto. Al cierre de esta edición, las acciones de IBM caían alrededor de un 2 % en operaciones intradía. [cierre]

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