La IA se ha convertido en la gran intersección para los inversores: hoy, son minoría los profesionales que se plantean realizar una inversión sin considerar el potencial de impacto de la IA sobre una compañía en cuestión y su proyección futura. Fernando de Frutos, CIO de Mora Capital Group, defiende que la IA “no es un sector, sino una cadena de valor cuyos fundamentales varían según el eslabón”, y afirma que todavía queda desarrollo para rato: “El ciclo puede prolongarse, aunque cambien el ritmo y los ganadores”.
En esta entrevista con Funds Society, el experto de Mora Capital Group – que ha desarrollado un profundo conocimiento sobre inteligencia artificial- detalla cómo su firma aborda la inversión en IA en su análisis y contextualiza esta temática dentro de un marco más general, donde siguen pesando valoraciones, trayectorias de beneficio y riesgos que van desde lo geopolítico a un posible error de política monetaria.
¿Está la IA en territorio de burbuja, o apenas estamos al inicio de una revolución cuya magnitud aún no podemos perfilar?
No vemos una burbuja generalizada. Cabría hablar incluso de una «antiburbuja»: el PER adelantado del Nasdaq-100 ronda su media de cinco años porque los beneficios han crecido más que los precios. Hay excesos puntuales, pero en muchas compañías los beneficios ordinarios justifican por sí solos gran parte del precio; la opcionalidad no es su único soporte. A diferencia de la burbuja puntocom, la exuberancia apenas se ha extendido fuera del núcleo tecnológico.
Como he explicado en la tribuna La opcionalidad entra en las valoraciones de la IA, cada acción combina flujos de caja visibles y una opción sobre beneficios futuros ligados a la tecnología. El marco conceptual de «flujos más opción» mide el componente especulativo. El riesgo aumenta cuando la valoración exige que la opción se materialice pronto; disminuye cuando compramos un negocio rentable al que la IA añade potencial.
Mientras las valoraciones permanezcan ancladas en los flujos sobre los que hay visibilidad, la distribución de resultados es asimétrica. El escenario negativo —desaceleración, compresión de múltiplos o recesión— se asemeja a una corrección convencional. El positivo, si la IA acelera la productividad y la creación de conocimiento, es mucho más difícil de acotar. Esa asimetría podría alimentar excesos si el mercado capitaliza demasiado pronto un potencial aún remoto e incierto.
A partir del análisis que realizáis en Mora Capital, ¿qué fundamentales monitorizáis para evaluar las compañías ligadas a la IA y determinar si sus precios son atractivos?
La IA no es un sector, sino una cadena de valor cuyos fundamentales varían según el eslabón. En modelos frontera y plataformas observamos capacidades, adopción, monetización y costes de inferencia.
En semiconductores e infraestructura importan la capacidad contratada, la utilización, el poder de fijación de precios y la duración de los cuellos de botella. En toda la cadena vigilamos también concentración de clientes, circularidad y retorno sobre el capital.
Siguiendo con la tesis de «flujos más opción», el valor oscila entre dos extremos: la llegada de AGI (inteligencia artificial general) o el «Muro», si el conocimiento humano disponible deja de aportar suficiente aprendizaje y cada avance exige mucho más cómputo y capital. El crecimiento puede eclipsar el múltiplo inicial, pero solo si genera valor económico, alguien logra capturarlo y la ventaja perdura.
¿En qué momento estamos dentro de este nuevo ciclo de inversión? ¿Cuáles son los siguientes puntos de inflexión que hay que monitorizar?
Seguimos en el primer acto: inversión masiva en modelos, chips, centros de datos y energía. Ya se vislumbra el segundo —adopción, monetización y productividad—, aunque apenas aflora en estadísticas y resultados.
El punto de inflexión decisivo sería la llegada de la AGI y, más allá, la mejora recursiva. Si los modelos pudieran acelerar autónomamente la investigación que los mejora, escribir código o diseñar sus propios sucesores, el progreso dejaría de ser lineal.
No podemos afirmar que hayamos cruzado ese umbral. Pero dos hitos sugieren que nos acercamos más deprisa de lo previsto: agentes que, durante evaluaciones internas, sortearon controles y comprometieron sistemas de OpenAI y Hugging Face; y una propuesta de solución al problema de Navier–Stokes. El primero amplía el mapa de riesgos; el segundo, la frontera del conocimiento. Ambos exigen incorporar al cuadro de mando —además de monetización, productividad y retorno sobre la inversión— autonomía, ciberseguridad, alineación y control.
¿Tiene más sentido invertir en IA mediante renta variable, renta fija, activos privados o una combinación? ¿Cómo estructurar las carteras para participar en esta tendencia sin asumir una concentración excesiva?
Priorizamos la renta variable para participar en esta oportunidad de crecimiento. La renta fija actúa como amortiguador; el capital privado da acceso a compañías no cotizadas, a cambio de iliquidez en un entorno cambiante.
Cuando los beneficios están tan concentrados, diversificar en exceso puede ser un automatismo peligroso. Infraponderar a los líderes por su elevado peso en los índices no es neutral: equivale a apostar por que otros negocios ofrecerán una mejor rentabilidad ajustada al riesgo. Más allá de cierto punto, añadir exposiciones puede diluir la rentabilidad sin reducir proporcionalmente el riesgo.
La frontera eficiente se basa en datos históricos y trata el riesgo de forma simétrica, por lo que recoge mal la convexidad de una inversión cuyo potencial alcista puede superar la pérdida derivada de una corrección ordinaria. Diversificamos según escenarios futuros, no correlaciones históricas que pueden pertenecer a otro régimen.
Varios mercados cotizan cerca de máximos, pero el crecimiento de los beneficios sigue respaldando las valoraciones. ¿Dónde están las oportunidades y cuáles son los principales riesgos?
Cuestionaría que cotizar cerca de máximos implique perfección: describe el nivel de los índices, no su valoración. La geopolítica y el endurecimiento monetario pesan en los precios; sin ellos, los índices estarían más arriba. La corrección puede haberse producido frente al escenario contrafactual, no desde máximos visibles.
Las oportunidades están en plataformas que moneticen la IA, empresas que la conviertan en productividad e infraestructuras con escasez duradera. Los riesgos son una decepción tecnológica o comercial y un shock energético persistente que fuerce más endurecimiento monetario y frene la economía.
¿Hasta cuándo puede mantenerse la fortaleza de los beneficios y qué motores estructurales la sostienen?
Las tasas de crecimiento no son extrapolables, pero dos motores se suceden: la inversión en IA impulsa a sus proveedores; la adopción puede elevar productividad y márgenes en otros sectores.
Distinguimos ese impulso del apalancamiento operativo y los efectos contables. La circularidad excede las ventas recíprocas: las revalorizaciones de participaciones cruzadas elevan beneficios sin generar caja ni acreditar demanda final, y pueden revertirse. Por eso observamos beneficio operativo, conversión en caja y retorno sobre el capital, no solo el beneficio neto.
La expansión será sostenible si productividad e ingresos adicionales compensan la depreciación y el coste de financiación. El ciclo puede prolongarse, aunque cambien el ritmo y los ganadores.
Desde la pandemia han aumentado los riesgos geopolíticos y tendencias como la desglobalización, el reshoring y la multipolaridad. ¿Cómo los incorporáis al análisis y a las decisiones de inversión?
Un riesgo geopolítico puede permanecer latente durante décadas, como en la Guerra Fría, y exceder el horizonte de una inversión. Su existencia no justifica una posición defensiva permanente.
Cuando se materializa, medimos la magnitud, duración y reversibilidad de sus efectos sobre energía, inflación, márgenes y tipos, y los contrastamos con el impulso de beneficios y productividad.
Tendemos a sobreestimar la capacidad de la política para generar crecimiento. Unas instituciones estables son una precondición, pero la capacidad productiva avanza sobre todo mediante emprendimiento, ciencia, innovación e ingenio humano. Los gobiernos pueden favorecer o frenar ese impulso, y la fragmentación comercial tiene costes; aun así, la actividad creadora acaba prevaleciendo incluso en entornos políticos imperfectos.
¿Cuál es vuestro escenario macroeconómico central para crecimiento, inflación y tipos de interés?
Nuestro escenario central es una reaceleración del ciclo: aumenta la inversión y los PMIs apuntan a expansión. La productividad puede absorber presiones de costes, aunque la desinflación será irregular; una economía fuerte puede coexistir con tipos más altos.
El punto débil es la posible divergencia entre empleo y productividad en una economía en forma de K. La IA puede elevar la producción mientras desplaza empleos, antes de que la demanda los reabsorba. Eso amplía la brecha entre quienes capturan esas ganancias y quienes pierden poder adquisitivo.
El principal riesgo es un error de política monetaria: responder a una inflación de oferta con más subidas enfriaría la demanda sin poner más petróleo en circulación y golpearía especialmente a las rentas más bajas, ya castigadas por la inflación.
