AllianceBernstein: ¿Por qué es probable que los altos rendimientos de los bonos estadounidenses se mantengan?

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Los factores clave que mantienen elevados los rendimientos de los bonos del Tesoro no parecen que vayan a disminuir en un futuro próximo. La Reserva Federal elevó las tasas de interés en 25 puntos básicos en su reunión de septiembre, lo que brindó cierto alivio al mercado de bonos. Sin embargo, los rendimientos a largo plazo siguen siendo considerablemente más altos que en los últimos meses, lo que ha acaparado la atención de los responsables políticos y los inversores. Algunos factores que impulsan al alza los rendimientos de los bonos del Tesoro podrían estar sobreestimados, pero otros parecen tener probabilidades de perdurar. Los inversores deberían prever que los rendimientos se mantendrán elevados en los próximos meses.

Puede parecer contradictorio que una subida de tipos de la Reserva Federal provoque una bajada de los rendimientos, pero creemos que en este caso tiene sentido, ya que refuerza la credibilidad del banco central. Si el mercado duda de la capacidad y la voluntad de la Reserva Federal para controlar la inflación, los rendimientos a largo plazo deberían subir. La subida de tipos puso de manifiesto la determinación del banco central de combatir la inflación, reduciendo así una de las presiones sobre los bonos. Esta credibilidad es una buena noticia desde una perspectiva económica y de política monetaria: las expectativas de inflación estables sugieren una menor preocupación por la aceleración de las presiones inflacionarias. 

Si las expectativas de inflación y la credibilidad de la Reserva Federal no explican el aumento de los rendimientos de los bonos del Tesoro ( véase el gráfico ), ¿qué lo hace? Explicar los movimientos de los rendimientos siempre es complejo. Hay muchos factores en juego y es imposible precisar su contribución. Sin embargo, observamos cuatro explicaciones principales. 

Las expectativas de crecimiento económico en Estados Unidos son más altas

La buena noticia es que las crecientes expectativas de crecimiento parecen ser una de las razones del aumento de los rendimientos de los bonos a largo plazo. El auge de la inversión en inteligencia artificial ha impulsado el crecimiento a corto plazo, y la previsión de que la productividad aumentará en el futuro implica una trayectoria de crecimiento más rápida. Esto significa que los tipos de interés también deberían ser algo más altos con el tiempo. Es demasiado pronto para estar seguros de que la IA impulsará el crecimiento a largo plazo, pero en general compartimos el optimismo del mercado al respecto, aunque pueda tardar algún tiempo en materializarse. 

La carga de la deuda estadounidense está aumentando, y también los pagos de intereses 

Sin embargo, no todas las noticias son buenas. La deuda federal bruta de EE. UU. superó recientemente los 40 billones de dólares, lo que representa más del 120 % del PIB ( véase el gráfico). No existe un punto de inflexión mágico a partir del cual la carga de la deuda se vuelva inestable, pero las cifras siguen siendo alarmantes. La trayectoria es aún más importante. El déficit presupuestario sigue estando muy por encima de los niveles prepandémicos y no se vislumbra una solución a corto plazo. Un déficit mayor y más persistente exige más deuda para financiarlo. 

Los mayores rendimientos empeoran la situación de la deuda, encareciendo la nueva deuda pública y exigiendo más dinero solo para pagar los intereses. Hemos visto cómo estos pagos se disparan como porcentaje tanto del PIB como del presupuesto federal ( véase el gráfico). Parece improbable que se produzcan aumentos de impuestos o recortes en los programas de prestaciones sociales, por lo que es probable que los déficits, la deuda y los costes del servicio de la deuda persistan. No necesariamente se avecina una crisis de deuda, pero una mayor emisión de deuda implica un precio más bajo, y en los mercados de bonos ese precio más bajo se traduce en mayores rendimientos.

La volatilidad en la formulación de políticas implica menor claridad para los mercados

Otro factor que apunta a mayores rendimientos es la volatilidad inducida por la política monetaria. Más allá de la credibilidad de la Reserva Federal, la estrategia de comunicación del presidente Kevin Warsh representa una clara ruptura con la práctica anterior. Habitualmente, la Reserva Federal ha compartido su perspectiva sobre las perspectivas económicas y cómo debería responder la política monetaria. Warsh se ha negado a hacerlo. Considera que es más importante que la Reserva Federal reciba señales de los precios de los activos que no estén influenciadas por las directrices de la Reserva Federal. 

No creemos que la Reserva Federal deba comprometerse explícitamente con la trayectoria de las tasas de interés, pero sí debería explicar su mecanismo de reacción. En otras palabras, ¿qué la motivaría a modificar las tasas con el tiempo? Warsh se ha negado incluso a hacerlo, lo que ha avivado la volatilidad en los mercados de bonos. Si el mercado no obtiene una respuesta más clara a esta pregunta, la volatilidad persistirá. Esto significa que la prima por plazo, la compensación adicional que los inversores exigen por mantener bonos, también se mantendrá elevada, lo que a su vez mantendrá los rendimientos altos. 

El Departamento del Tesoro también ha introducido volatilidad en su política monetaria, aumentando su actividad en los mercados a medida que los rendimientos han subido. Intervino en los mercados de divisas, comprando yenes y vendiendo dólares para ayudar a Japón a fortalecer su moneda. El Tesoro también se desvió de su programa habitual de emisión y recompra de bonos, triplicando la cantidad de bonos a largo plazo que pretende recomprar. El aumento de las compras de bonos hizo que los rendimientos bajaran brevemente, pero creemos que una intervención más frecuente a lo largo del tiempo probablemente los elevará. Después de todo, la compra irregular e impredecible de bonos podría convertirse fácilmente en venta de bonos. Esto justifica una prima de riesgo más alta en los rendimientos de los bonos del Tesoro.

La emisión de deuda impulsada por IA ha intensificado la competencia en el mercado de bonos

Las empresas de IA han incrementado drásticamente la emisión de deuda corporativa, especialmente las denominadas «hiperescaladoras», grandes compañías de computación en la nube con enormes redes de centros de datos. La magnitud y la velocidad de esta emisión de bonos parecen ser factores clave detrás del aumento de los rendimientos de los bonos del Tesoro. El auge en la emisión de deuda de IA genera mayor competencia por los bonos del Tesoro, ampliando las opciones para los inversores. Para que los bonos del Tesoro sigan siendo una inversión atractiva, su rendimiento debe ser superior al que tendrían de otro modo. 

Tasas de interés más altas durante un tiempo, con crecientes desafíos fiscales

La mayoría de los factores que han impulsado al alza los rendimientos de los bonos recientemente parecen mantenerse, por lo que prevemos que los rendimientos se mantengan elevados en comparación con su historial reciente. No necesariamente seguirán subiendo tan rápido como en las últimas semanas, pero tampoco esperamos que vuelvan a los niveles anteriores a corto plazo, a menos que se produzca una innovación significativa en las políticas monetarias. 

Por lo general, los rendimientos más altos frenan el crecimiento económico, pero creemos que la economía estadounidense es lo suficientemente sólida como para soportar tasas de interés más elevadas durante los próximos trimestres. Es probable que la inversión en inteligencia artificial sea inusualmente insensible a un mayor costo del capital, lo que le permitirá seguir impulsando la economía.

Consideramos que la política fiscal es el punto de fricción más probable. El aumento de los costos de financiación afectará cada vez más al presupuesto federal con el tiempo, y vemos pocas razones para esperar que Washington tome medidas al respecto, incluso después de las elecciones de mitad de mandato en Estados Unidos. Estados Unidos puede seguir posponiendo la solución al problema fiscal, pero estas postergaciones resultarán cada vez más costosas.

 

Tribuna de Eric Winograd, Director de Investigación Económica de Mercados Desarrollados de AllianceBernstein

Patrick Vosskamp (Allianz GI): “La concentración no es mala en sí misma. No existe una conexión fuerte entre la concentración y los retornos negativos”

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Foto cedidaPatrick Vosskamp, co director de la gestión de la gama Best Styles (Allianz Global)

El tenista Roger Federer consiguió sumar 20 Grand Slams y 103 títulos, convirtiéndose en el segundo tenista más laureado de la historia. Lo más notorio es que lo consiguió habiendo ganado, de media, solo el 54% de los puntos. Patrick Vosskamp, co director de la gestión de la gama Best Styles, la franquicia de fondos de renta variable sistemática de Allianz Global Investors, establece una analogia entre el método de juego de Federer y los resultados de Best Styles: “Puede que no acertemos con el 90 % de las acciones, pero nuestra clave consiste en tomar muchas pequeñas posiciones de forma independiente, y con ellas obtener una pequeña ventaja”.

Best Styles es una gama de renta variable de gestión activa concebida para ocupar un lugar ‘core’ en las carteras. Ofrece exposición por factores – valor, calidad y tendencia- con un fuerte énfasis en la gestión de las fuentes del riesgo, tratando de neutralizar posibles sesgos de la cartera – ya sea por sectores o países- a los riesgos que van dictando el rumbo del mercado en cada momento. “Ponemos mucho énfasis en medir la sensibilidad de todos los valores de nuestro universo —por ejemplo, en la estrategia de renta variable global son 5.000 acciones— y, a continuación, nos aseguramos de que la cartera y el índice de referencia reaccionen de la misma manera”.

Vosskamp habla de la gama Best Styles como una estrategia con un active share en torno al 60 %, con un tracking error que no se separa demasiado del índice y con una rotación de cartera del 20 % al trimestre (equivalente al 80 % al año) que busca generar una rentabilidad algo superior a la del mercado de forma predecible, estable y consistente: “No batimos al índice un 20 % en un año, pero tampoco lo hacemos peor en un 25 % al año siguiente”, ejemplifica el experto. Las asignaciones en cartera se distribuyen, por norma general, en un 40 % en value, un 40 % en tendencia y un 20 % en calidad. “Puede parecer un enfoque poco emocionante, pero cuando se invierte dinero, quizá no sea mala idea que la estrategia resulte aburrida”, concluye Vosskamp.

El proceso sistemático está basado en la sólida experiencia del equipo de inversiones cuantitativas de Allianz GI – que lleva aplicando inteligencia artificial y machine learning desde 2007 en su investigación-, pero se combina con una evaluación cualitativa. El equipo está compuesto por 24 profesionales, de los cuales la mitad cuentan con tesis doctorales en Física y otras disciplinas. “Necesitamos personas muy cualificadas y con gran experiencia cuando se procesan tantos datos como nosotros. No basta con utilizar ChatGPT y escribir una instrucción, sino que se necesita a alguien que realmente sepa aplicar, comprender y mejorar los algoritmos que se utilizan”, comenta Vosskamp.

A continuación, el experto detalla en esta entrevista los entresijos de la gama Best Styles, que actualmente engloba seis fondos y gestiona un patrimonio de 100.000 millones de euros en activos bajo gestión.

¿Qué tipo de datos utilizáis para construir vuestros modelos? 

Nuestro enfoque se basa en la selección bottom up, por lo que la información sobre las empresas es fundamental. Tenemos acceso a datos tradicionales (fundamentales, balances y otros indicadores financieros), pero nos resulta especialmente interesante la información no estructurada, como las transcripciones de las presentaciones de resultados.

Cuando las empresas presentan resultados, celebran una conferencia telefónica con analistas. Recibimos directamente la transcripción a través de un proveedor de datos, que se incorpora a nuestra infraestructura en la nube. A partir de ahí, se activa automáticamente un algoritmo de procesamiento del lenguaje natural que analiza el sentimiento y nos permite evaluar el tono de la conversación. Esta información tiene cada vez más importancia.

También utilizamos conjuntos de datos más sofisticados. Por ejemplo, analizamos el posicionamiento de los hedge funds en distintas compañías, prestando especial atención a las posiciones cortas, que permiten expresar una visión negativa sobre un valor. Así obtenemos una perspectiva más amplia que la que ofrecen únicamente los datos contables y financieros tradicionales.

Los datos de sostenibilidad también han adquirido una gran relevancia. En materia ESG, contamos con información de los principales proveedores y disponemos de una plataforma propia, Sustainability Insights Engine, que reúne en un panel por empresa los datos de distintos proveedores, nuestra evaluación interna y la información específica sobre sostenibilidad.

La compañía cuenta con un amplio equipo de sostenibilidad, formado por unos 40 profesionales, y desarrolla metodologías propias para abordar, por ejemplo, las calificaciones ESG. Combinamos todas estas fuentes de información para elaborar nuestra visión interna y nuestras perspectivas de mercado.

¿Cómo conseguís integrar estos datos de forma coherente?

Nuestra estrategia Best Styles es una estrategia de renta variable multifactorial. La idea consiste en analizar qué ha impulsado históricamente los mercados financieros, identificar qué características comparten las empresas que han obtenido buenos resultados y determinar si existen razones sólidas para pensar que esas características seguirán siendo relevantes en el futuro.

Hemos identificado tres factores especialmente importantes: valor, calidad y tendencia.

En el factor valor analizamos distintas métricas de valoración, como el PER, el valor en libros o precio y flujo de caja, entre otras. También es importante comparar empresas similares, teniendo en cuenta su región, sector y grupo de comparables. Las compañías value suelen comportarse especialmente bien cuando la economía entra en una fase expansiva, mejora el sentimiento de los inversores y aumenta la actividad económica.

El segundo es el factor calidad, que suele funcionar bien en periodos de búsqueda de seguridad. En este caso, buscamos empresas con balances sólidos, un bajo nivel de deuda neta y ventajas competitivas sostenibles.

El tercer factor, tendencia, es especialmente interesante desde el punto de vista del análisis de datos. Se apoya en tres elementos: revisiones de beneficios, momento y crecimiento. En cuanto a las revisiones de beneficios: cuando los analistas de las entidades de inversión revisan significativamente al alza sus estimaciones, suele ser una señal positiva para la renta variable y se asocia habitualmente con una rentabilidad futura superior. Para analizarlo, utilizamos bases de datos con las estimaciones de estos analistas.

Aquí también entran en juego las transcripciones de las presentaciones de resultados. Nos interesa especialmente la sección de preguntas y respuestas, en la que los analistas que elaboran esas estimaciones plantean sus preguntas. Analizamos el lenguaje que utilizan porque, en ocasiones, refleja sus expectativas y percepciones. El análisis del sentimiento de estas transcripciones puede ayudarnos incluso a anticipar cambios en sus estimaciones. Se trata de procesar las noticias con mayor rapidez.

Para analizar el momento, estudiamos la evolución histórica de las compañías, pero también aplicamos métodos novedosos y técnicas de inteligencia artificial. Por ejemplo, utilizamos redes neuronales para comprender mejor lo que sucede en el mercado. Los métodos estadísticos tradicionales tienen dificultades para captar los efectos de interacción entre variables. 

El momento refleja la tendencia de los activos que han funcionado bien a seguir comportándose favorablemente, pero este efecto puede intensificarse cuando se combina con otros factores, como la volatilidad de las acciones o la liquidez de negociación. Por ejemplo, tiende a funcionar mejor en valores de baja volatilidad. Las redes neuronales permiten identificar estas interacciones y mejorar las señales que utilizamos.

Por último, el factor tendencia también incorpora el crecimiento observado. Analizamos, principalmente, la evolución de los beneficios y los dividendos. Asimismo, recurrimos a la IA para obtener información más prospectiva. Estas herramientas pueden ayudarnos a identificar las perspectivas de crecimiento de las empresas teniendo en cuenta tanto sus propios datos como el entorno actual del mercado.

También hemos mejorado el análisis del factor calidad mediante técnicas de inteligencia artificial y procesamiento del lenguaje natural. Analizamos documentos regulatorios, como los informes 10-K de Estados Unidos, en los que las empresas deben describir los principales riesgos a los que se enfrentan y asumen responsabilidades si omiten información relevante. Mediante el procesamiento del lenguaje natural, comparamos las nuevas publicaciones con las anteriores para detectar cambios. Una modificación significativa en la descripción de los riesgos puede indicar un deterioro de la calidad de la empresa y un posible empeoramiento de su rentabilidad.

¿Cómo abordáis los riesgos de concentración con vuestro enfoque?

Cuestionaría que la concentración sea necesariamente un problema importante. Si analizamos los datos históricos, no observamos una relación sólida entre concentración y riesgo o rentabilidades negativas. La concentración no es mala por sí misma. Las valoraciones elevadas sí apuntan a un comportamiento futuro más débil, pero no ocurre lo mismo con la concentración. Pensemos en mercados bursátiles regionales como los de Suiza o Taiwán. Sus índices están muy concentrados, pero eso no ha impedido que obtengan buenos resultados.

En segundo lugar, es cierto que las diez mayores posiciones del S&P 500 tienen actualmente un peso muy elevado. Pero ¿qué cambiaría si dividiéramos cada una de esas empresas en diez compañías más pequeñas? Nada. La situación actual refleja lo que está ocurriendo en la economía: la revolución de la inteligencia artificial está afectando a todo el mercado y a prácticamente todos sus ámbitos. 

No es excepcional que determinadas empresas o temáticas impulsen los mercados. La concentración de los índices es mayor que en el pasado, pero históricamente un número reducido de compañías ha explicado buena parte de la evolución bursátil.

Por eso, si un inversor quiere tener exposición a la renta variable y su tolerancia al riesgo se lo permite, alejarse demasiado de las principales compañías puede resultar peligroso. Lo hemos visto en los últimos años. Llevamos cuatro años debatiendo si Nvidia está sobrevalorada, pero quien no haya invertido en ella durante ese periodo se ha perdido una parte importante de su revalorización. Para nosotros, este aspecto es fundamental. 

Entonces, ¿cómo os diferenciáis del índice con vuestro enfoque sistemático?

Aceptamos que un índice representa el mercado y refleja la realidad de cada momento. Creemos que podemos hacerlo mejor, pero no queremos alejarnos demasiado del índice de referencia. Por eso, limitamos la desviación de cada valor individual a un máximo del 1 % respecto al índice.

La diversificación también es esencial. Un enfoque sistemático constituye, en buena medida, una forma de gestionar el riesgo mediante la diversificación. Sin embargo, es importante entender qué significa realmente diversificar y qué no.

Diversificar no consiste en tener un número determinado de acciones ni implica necesariamente incorporar distintas clases de activos. Se pueden añadir inversiones alternativas, pero si estas son centros de datos y las materias primas están vinculadas a la IA, no estamos diversificando realmente. De poco sirve poner los huevos en distintas cestas si todas las cestas van en la misma bicicleta y circulas por un camino lleno de baches, puedes tener problemas. Lo importante es diversificar las fuentes de riesgo y evitar depender exclusivamente de una temática o de un entorno macroeconómico concreto.

Eso es precisamente lo que hacemos en renta variable mediante los factores. Cada uno representa una fuente diferente de riesgo y rentabilidad: el factor value está expuesto a riesgos muy distintos de los asociados al momentum o a la calidad. Esa combinación es la que aporta diversificación.

La gran encrucijada del sector financiero: la IA agéntica despega en la banca global pero solo el 5% logra llevarla a escala

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El sector de los servicios financieros ha entrado en una fase decisiva de su transformación tecnológica: según el World Cloud Report for Financial Services 2027 de Capgemini, basado en una macroencuesta a 1.100 directivos en 14 mercados internacionales, lo que comenzó como proyectos puntuales de automatización está evolucionando con rapidez hacia ecosistemas de agentes de IA interconectados capaces de coordinar flujos de trabajo, tomar decisiones y ejecutar acciones autónomas en el negocio. No obstante, el informe advierte de que la distancia entre la ambición y la ejecución real es profunda: la proliferación de iniciativas fragmentadas, los modelos operativos heredados y una gobernanza en silos mantienen a la inmensa mayoría de las instituciones atrapadas en fases piloto.

El salto de los pilotos aislados a la orquestación multiagente

La trayectoria reciente muestra un ritmo de adopción vertiginoso pero desigual. Mientras que en 2025 el 80% de las entidades comenzó ideando o probando agentes individuales para tareas específicas de eficiencia, actualmente el 59% afirma estar probando o desplegando sistemas multiagente en producción dentro de funciones acotadas. Sin embargo, únicamente el 10% de las firmas ha alcanzado una orquestación multiagente a escala de toda la empresa capaz de sostener una ejecución de negocio plenamente autónoma.

Esta transición va mucho más allá de obtener ganancias marginales de productividad. Los ecosistemas de agentes están empezando a remodelar flujos operativos de alto volumen en banca y seguros, tales como atención al cliente, suscripción de pólizas, gestión de siniestros y operaciones de cumplimiento (compliance). Al mismo tiempo, la interacción con el usuario se encamina hacia un modelo intermediado: el 76% de los altos ejecutivos anticipa que los agentes de IA se convertirán en un componente clave del relacionamiento con los clientes en un plazo de tres años. Pese a este impulso, la evaluación de Capgemini a través de su índice de madurez —que mide dimensiones como despliegue, confianza, autoridad en la nube, seguridad y disciplina operativa— constata que solo un exclusivo 5% de las entidades del sector financiero cuenta hoy con una madurez empresarial integral.

Tres prioridades estratégicas para liderar la era agéntica

El estudio elaborado por el Capgemini Research Institute y presentado por Kartik Ramakrishnan, consejero delegado de la Unidad de Negocio Estratégica de Servicios Financieros de la firma, subraya que los líderes del mercado no se definirán por cuántos bots despliegan, sino por cómo orquestan su ejecución autónoma, la gobiernan a escala y la convierten en resultados tangibles. Para cerrar la brecha operativa, el informe identifica tres prioridades clave:

Es de vital importancia superar los casos de uso aislados e integrar agentes que abarquen las operaciones, la infraestructura tecnológica y las rutas del cliente. En este sentido, el 44% de los directivos encuestados ya prioriza la creación de «mallas agénticas» (agentic meshes) para enlazar los pilotos dispersos con la ejecución corporativa. Asimismo, las firmas están recalibrando su estrategia de aprovisionamiento: desarrollar internamente lo que genera diferenciación estratégica, comprar soluciones estándar para necesidades genéricas y asociarse en ecosistemas donde los datos compartidos aportan valor diferencial.

La nube está mutando de simple proveedor de capacidad informática a convertirse en la autoridad de ejecución para los sistemas autónomos, actuando como columna vertebral de datos (data spine), plano de control (control plane) y tejido de gobernanza (governance fabric). A la hora de seleccionar proveedores cloud, las exigencias regulatorias, la residencia de datos y las certificaciones de cumplimiento lideran las prioridades de los directivos (50%), seguidas por la seguridad y gestión de identidades (47%) y la auditabilidad o trazabilidad a escala (39%). Además, la soberanía trasciende la mera ubicación del dato: abarca el control directo sobre quién autoriza y ejecuta las decisiones de los agentes, un aspecto crítico dado que el 62% de las firmas reconoce que su infraestructura de gestión de identidades y accesos (IAM) carece de la resiliencia requerida para operar de forma continua en entornos autónomos.

A medida que los flujos agénticos se expanden, arrecia la presión por justificar las inversiones con retornos cuantificables de negocio. El informe revela una severa carencia de disciplina financiera: el 48% de las compañías no puede demostrar de manera consistente el retorno de inversión (ROI) de sus iniciativas de IA agéntica, mientras que el 51% carece de filtros de valoración maduros (value gates) para autorizar la financiación continuada de proyectos. Frente a esto, las organizaciones más avanzadas están vinculando directamente el gasto en IA y el consumo de tokens con metas operativas concretas, instaurando una gobernanza económica estricta y responsabilidades cruzadas en la cuenta de resultados.

Del rebote poselectoral al desplome: un ajuste forzado, no una tesis rota

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El S&P 500 se situaba, en la semana de las elecciones legislativas, en el soporte inferior de la banda de consolidación que ha contenido sus avances desde agosto. Como ya sucedió en 2025 —tras el lanzamiento comercial de DeepSeek a principios de año, el Día de la Liberación o los temores a la financiación circular en noviembre—, las dudas en torno a la inteligencia artificial volvían a aflorar, y con ellas, el miedo a un pinchazo inminente de la burbuja. La primera lectura del resultado electoral fue positiva: el miércoles, la bolsa estadounidense registró su mejor sesión desde el verano, y las hiperescaladoras rebotaron con fuerza, desmarcándose de los semiconductores y de los subsectores industriales ligados a la construcción de centros de datos, que se vieron más penalizados por la contundencia de la victoria demócrata.

 

 

 

 

La euforia duró un día. El jueves, el mercado centró su atención en lo que la mayoría demócrata puede suponer para el ritmo y el coste del despliegue de infraestructura de IA. El S&P 500 cedió un 4,4% —su peor sesión desde abril de 2025—, mientras que el Nasdaq Composite perdió un 5,5% y entró en corrección. El índice de semiconductores de Filadelfia se desplomó un 12%, el VIX subió cerca de un 70%, hasta los 28 puntos, y los once sectores del S&P 500 cerraron en negativo. Al temor regulatorio se sumaron algunos resultados débiles en el sector de semiconductores. El catalizador más visible fue Texas, uno de los grandes polos de centros de datos del país: la gobernadora electa, Gina Hinojosa, se ha comprometido a congelar todas las nuevas aprobaciones hasta que el legislativo apruebe una regulación específica en 2027, prolongando la pausa que Abbott ya había decretado en agosto.

A nuestro juicio, el movimiento tiene más de liquidación forzada que de ruptura de la tesis. Los hedge funds venían recortando su exposición bruta desde junio —más de un 8%, el mayor desapalancamiento desde, al menos, 2017, según Morgan Stanley— y, cuando se retira el apalancamiento, se vende lo que se puede, no lo que se quiere. Que muchos beneficiarios de la IA acumulen ya caídas superiores al 20% desde máximos nos parece desproporcionado frente a unos fundamentales que, por ahora, siguen mejorando. Tampoco anticipamos un frenazo del desarrollo de la IA ni una moratoria nacional sobre los centros de datos, que pondría en riesgo la carrera tecnológica con China y el crecimiento de la productividad. El flujo de noticias puede empeorar antes de mejorar, y los episodios de desapalancamiento rara vez se resuelven en una sola sesión. Pero la historia juega a favor: desde 1950, el S&P 500 ha cotizado al alza doce meses después de cada elección de medio mandato. Como explicamos a continuación, ni la tesis de burbuja ni el impacto regulatorio sobre la oferta de computación justifican, a nuestro juicio, la magnitud del ajuste.

¿Burbuja? La adopción de la IA tiene aún mucho recorrido

Aunque el ciclo de inversión en IA está avanzando (el flujo de caja libre de los hiperescaladores ya se encuentra en terreno negativo en la mayoría de los casos) y, a diferencia de lo que sucedía en 2025, la Fed está inmersa en un miniciclo de subidas, los tipos han presionado los múltiplos, que son mucho más razonables que en 1999. Además, la corrección reciente ha transmitido escepticismo y precaución ante una tecnología disruptiva —no optimismo—, lo que desmonta, al menos de momento, la hipótesis de burbuja.

La inversión como porcentaje del PIB puede asustar por su magnitud (ya ha superado el pico alcanzado en la era de internet), pero la adopción de la tecnología tiene aún mucho recorrido por delante. Para confirmarlo, nos fijamos en los datos de Ramp AI (que solo contabiliza a quienes utilizan servicios de pago, pero se concentra en un universo de solo 85.000 empresas y cuya muestra está sesgada hacia compañías tecnológicas y en crecimiento) y del Censo de EE. UU. (BTOS), una encuesta mucho más amplia que incorpora hasta 1,2 millones de empresas, pero que solo pregunta por el uso, que puede incluir servicios gratuitos. Ramp nos sirve para analizar el ritmo de crecimiento y qué laboratorios ganan o pierden cuota. El BTOS es la mejor medida de hasta dónde ha penetrado el uso de herramientas de IA en el tejido empresarial, aunque se publica con retraso y está sesgado hacia las pymes.

No obstante, la conclusión coincide en ambos casos: en septiembre, el índice de Ramp muestra una penetración del 55,9%, mientras que la encuesta BTOS oscila entre el 17% y el 20% (entre las empresas de más de 250 empleados alcanza el 37%). Fuera del ámbito de las encuestas, que siempre presentan sesgos, el S-1 de Anthropic al que hacíamos referencia la semana pasada mostraba que las empresas de Fortune 500 dedican a Claude menos de un 0,1% de sus gastos totales. 

Desde 2025, y también según los datos de Ramp, el gasto por empleado en aplicaciones de IA se ha multiplicado por seis, aunque solo ha empezado a acelerarse de verdad en los últimos diez meses. El efecto de estas herramientas sobre la productividad, así como su reflejo en los beneficios de los grandes hiperescaladores, queda de manifiesto en esta gráfica.

 

 

La demanda de computación sigue superando a la oferta

Como explicábamos la semana pasada, hay muestras evidentes de que la demanda de computación sigue reforzándose y, de momento, supera a la oferta. El precio del alquiler por hora de los H100 de Nvidia (generación Hopper), con contratos a un año, ha subido un 60% en el último año, y el de las Blackwell también se ha encarecido.

Si un servidor con aceleradores carísimos deja rápidamente de ser rentable para entrenar modelos frontera o para ofrecer precios de inferencia realmente competitivos, se compromete el ROIC de esa inversión. Además, la cadencia de lanzamiento de chips cada vez más potentes ha aumentado. La otra cara de la moneda es que, para mantenerse en el liderazgo de esta carrera y ganar cuota con precios más competitivos en servicios de IA sin sacrificar margen, hay que invertir en tecnología de vanguardia. Un rack GB300 NVL72 de Nvidia procesa unos 6.000 tokens por segundo en cada una de las 72 GPU que incorpora, frente a unos 90 con la generación anterior (Hopper); es decir, unas 65 veces más. El nuevo Vera Rubin, que comenzará a enviarse en volumen en breve, multiplica la capacidad del GB300 por entre 2,5 y 3,5 veces (unos 15.000 tokens por segundo), aunque, ajustado por consumo por vatio, la mejora se quedaría en 1,3-1,6 veces.

Además, el uso de tokens crece más allá de la demanda que proporcionan los grandes laboratorios de IA (Anthropic y OpenAI). Datos recientes nos muestran que la demanda de agentes de IA ya ha superado la de los usuarios tradicionales y crece 14 veces desde febrero. En la misma línea, el uso de modelos de mezcla de expertos (MoE) también incrementa la carga de tokens, y los modelos abiertos, más baratos, se utilizan cada vez más. El abaratamiento de los tokens estimula un uso más intensivo de los modelos y dispara la demanda de computación.

 

 

Es factible que, a medida que se vayan aclarando los cuellos de botella en el abastecimiento, el precio de alquiler de las GPU descienda más en línea con su tasa de depreciación y con el lanzamiento de unidades más potentes. Pero aún no estamos ahí. Mientras tanto, hay capacidad de computación contratada a precios spot por MW que tendrán que ser revisados al alza en 2027-2028 (los contratos de AWS, Google o Azure con Anthropic no publican condiciones de precio, pero el 10-K de CoreWeave establece que la duración media ponderada de los suyos es de unos 5 años).

La “Ola Azul” y los centros de datos

La celebración de las elecciones legislativas en EE.UU. deja una incógnita menos por despejar de cara al cierre de 2026, y la fortaleza de la “Ola Azul” superó las expectativas de especialistas y casas de apuestas. La velocidad a la que Trump ha consumido su capital político en su segundo mandato es sorprendente y tiene mucho que ver con no haber atendido a la principal preocupación de quienes le votaron en 2024: la inflación y la economía doméstica. Por el contrario, Trump se embarcó en una guerra caprichosa y mal explicada y en la imposición de elevados aranceles incluso a naciones aliadas y alineadas con los intereses comerciales estadounidenses. Es una derrota casi sin precedentes, en la que Trump ha perdido el control sobre “estados fortaleza” republicanos, como Carolina del Norte (la primera vez desde 2008 que elige a un demócrata para el Senado), Texas o Florida (donde los republicanos han perdido escaños a pesar de redibujar los distritos electorales a su conveniencia). Este resultado, a priori, y por lo que implica de cara a las elecciones presidenciales de 2028 (con nuevos gobernadores demócratas en estados como Ohio o Iowa, históricos “estados bisagra” que habían pasado al control republicano), disminuye el riesgo de un nuevo ataque contra Irán y desvía el foco de la geopolítica hacia la Fed y a la sostenibilidad en el ciclo de crecimiento de los beneficios por acción.

 

 

Con unos resultados aún provisionales (en el momento de escribir estas líneas quedaban por conocerse los resultados en Arizona, Oregón, Michigan o Minnesota), y como vemos en la gráfica de arriba, el vuelco electoral pondrá también el foco sobre la evolución de centros de datos en desarrollo y en fase de planificación, así como sobre los posibles retrasos que afecten a la oferta de computación. El rechazo a la construcción de centros de datos se daba tanto en estados rojos como azules, con republicanos como Abbott, que ya había paralizado en agosto las nuevas aprobaciones en Texas. No obstante, la barrida demócrata agudiza la situación.

Texas (D, Hinojosa), Georgia (D, Bottoms), Ohio (D, Acton) e Iowa (D, Sand), además de Virginia (que pasó a manos demócratas en 2025) y Pensilvania, concentran el grueso de los GW planificados y en construcción: 189,5 GW de los cerca de 346 GW proyectados.

En Pensilvania (Shapiro), el promotor debe construir, traer o comprar su propia generación eléctrica. En Ohio (Acton), la moratoria sería condicional: solo se aprobarían los centros que paguen su energía y su agua y demuestren que no encarecen la factura de los vecinos. En Virginia (Spanberger) se ha introducido un impuesto de 0,011 dólares por kWh —unos 77 millones de dólares al año por GW, con un factor de carga del 80%—, manteniendo la exención del impuesto sobre ventas para los equipos. Georgia (Bottoms) es el caso más duro: pide una pausa estatal y la revisión de los 2.500 millones de dólares en incentivos fiscales.

No obstante, el impacto en 2026-2027 será muy bajo: en los cuatro estados principales hay 25,9 GW ya en construcción que no se verían afectados por un cambio regulatorio, y Trump ya ha prometido convertirse en “Mr. Veto”, por lo que posiblemente bloquee cualquier intento demócrata a nivel federal de aumentar la presión fiscal o endurecer la regulación sobre la construcción de centros de datos.

Si en 2028 la Casa Blanca pasa a manos demócratas, la incógnita afectará a los 108,9 GW planificados en esos estados. En un escenario base, con probabilidades subjetivas por cada uno de ellos, podrían retrasarse unos 10-15 GW. El efecto no sería muy relevante: los ajustes en la legislación estatal supondrían obstáculos (sindicatos, requisitos medioambientales y restricciones al consumo eléctrico), pero no prohibiciones a la construcción.

La idea final: el desenlace electoral incrementa el valor de la capacidad de computación ya instalada y también debería sostener el coste de alquiler/ por hora de los GPU y los aceleradores. Adicionalmente, podría ser la excusa perfecta para reducir el ritmo de las inversiones. Los hiperescaladores son claros beneficiarios.

 

La trampa dorada del capital privado: la IA dispara valoraciones récord mientras la sequía de liquidez asfixia a los inversores

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El último informe de referencia MSCI Private Capital Benchmarks para el segundo trimestre de 2026 expone una creciente y peligrosa desconexión en los mercados privados internacionales: mientras el auge de la inteligencia artificial impulsa las valoraciones contables del venture capital a su mejor registro en cinco años (12,7%), la falta crónica de desinversiones y liquidez continúa asfixiando las previsiones de caja de los limited partners (LPs) globales.

El segundo trimestre de 2026 tuvo un vencedor indiscutible: el venture capital se desmarcó con una revalorización trimestral del 12,7%, sellando su trimestre más expansivo en el último lustro y consolidando una Tasa Interna de Retorno (TIR) acumulada del 14% en los primeros seis meses de 2026. Esta cifra contrasta frontalmente con la atonía del buyout, cuya TIR semestral se situó en un modesto 1% tras haber encajado un tropiezo negativo en el primer trimestre (1,1%).

Sin embargo, el informe elaborado por el equipo de análisis de MSCI —basado en el seguimiento directo de más de 15.500 fondos cerrados y 13 billones de dólares en capitalización— desvela que este rally no responde a una recuperación homogénea, sino a una concentración extrema en un selecto grupo de compañías de gran tamaño vinculadas al despliegue masivo de la inteligencia artificial. Al analizar las tripas de las carteras subyacentes (holdings level), la brecha sectorial resulta reveladora. Los sectores directos de servicios de comunicación y tecnologías de la información dentro del capital riesgo experimentaron rentabilidades semestrales del 35% y del 16%, respectivamente. Por el contrario, en el segmento de buyout, el sector tecnológico arrojó un rendimiento negativo del 4% en el mismo periodo. Según el informe, «este contraste evidencia que, mientras las firmas nativas de IA y modelos agénticos atraen primas exponenciales, las carteras de software corporativo maduro adquiridas en ciclos pasados enfrentan una incertidumbre creciente en sus valoraciones contables».

Fuente: MSCI en su informe: «Private Capital Benchmarks Summary»

El laberinto de las salidas y la trampa de las OPV

Para los asset allocators, la principal fuente de fricción actual no reside en los precios a los que se cierran las ventas, sino en la usencia de transacciones. Según destaca Luke Flemmer, responsable de Activos Privados de MSCI, los periodos medios de permanencia de las compañías en cartera se han dilatado hasta niveles críticos. «Gran parte de las añadas levantadas entre 2015 y el ajuste de tipos de 2022-2023 continúan atrapadas en los balances de los fondos a múltiplos que no reflejan un precio de equilibrio realista», señala.

Aun así, cuando se logra cerrar una desinversión, el mercado paga primas excepcionales por la calidad. Las desinversiones del cuartil superior en el segmento de buyout alcanzaron un múltiplo de salida récord de 18,2 veces EBITDA en la primera mitad del ejercicio, la cota más alta de toda la serie histórica que se remonta a 2016. La mediana de salida se mantuvo firme en 12,5 veces, mientras que los múltiplos de entrada de las nuevas inversiones se estabilizaron en torno a 11,3 veces. El diferencial resultante de 1,2 veces entre entrada y salida configura un marco teóricamente muy favorable para la rentabilidad, pero su impacto real queda neutralizado por el atasco en los volúmenes transaccionales.

Fuente: MSCI en su informe: «Private Capital Benchmarks Summary»

Frente a esta parálisis, muchas miradas institucionales se han depositado en los estrenos bursátiles de gigantes tecnológicos como SpaceX, OpenAI o Anthropic como tabla de salvación para reactivar las distribuciones. No obstante, el estudio de MSCI advierte contra el optimismo ingenuo: la fecha de salida a bolsa dista mucho de ser el día del cobro para los inversores. De una muestra histórica de 2.617 OPV analizadas por la entidad, una de cada cuatro posiciones no generó prácticamente ninguna distribución para los partícipes durante los dos años posteriores al toque de campana. El debut bursátil marca el inicio del calendario de desinversión, pero no resuelve las restricciones contractuales ni las ventanas de liquidez a corto plazo.

La sequía de liquidez asfixia las carteras institucionales

El informe de MSCI corrobora que la tensión de tesorería sigue condicionando las decisiones de los inversores institucionales. La tasa de distribución para el conjunto del private equity se desplomó al 9% durante el primer semestre de 2026, una cifra que representa aproximadamente un tercio de su media histórica habitual (en torno al 20%-25%). Esta caída prolonga un drenaje que no se ha visto aliviado por la mejora de las valoraciones teóricas.

En términos monetarios, los fondos de capital riesgo registraron un flujo de caja neto negativo de 16.500 millones de dólares para los LPs en el semestre, al absorber 109.000 millones de dólares en aportaciones (contributions) frente a tan solo 92.500 millones devueltos en desinversiones. Aunque el segundo trimestre aportó un respiro marginalmente positivo (+4.700 millones de dólares y un ratio de distribución frente a aportación de 1,04), el balance global del año continúa exigiendo que los inversores aporten más dinero del que reciben.

Fuente: MSCI en su informe: «Private Capital Benchmarks Summary»

Si se observa el universo consolidado de capital privado (incluyendo deuda privada y activos reales), el flujo neto semestral fue positivo en 22.900 millones de dólares, dando continuidad a la tímida recuperación de 2025 (+12.000 millones) tras el severo déficit de 101.100 millones anotado en 2024. Sin embargo, los analistas de MSCI matizan que la ratio agregada de distribución-aportación de 1,1 veces obedece fundamentalmente a una contención en las llamadas de capital por parte de las gestoras (capital calls), y no a un renacimiento genuino de la liquidez distribuida a los partícipes.

El crédito privado demuestra su carácter defensivo

Frente a las turbulencias de liquidez del capital riesgo, el crédito privado volvió a reafirmarse como un pilar de estabilidad para las carteras institucionales. Las estrategias de crédito cerraron el segundo trimestre con un avance del 1,7%, encabezadas por el crédito oportunista (opportunistic lending), que generó un retorno del 2,4%, situándose en la parte alta del rango observado en los últimos cuatro trimestres. El préstamo corporativo directo (direct lending) y la deuda inmobiliaria aportaron un 1,0% cada uno en el trimestre.

La consistencia de las estrategias de generación periódica de rentas queda patente al analizar la evolución acumulada en el horizonte de cinco años. En este periodo de tipos elevados e inflación persistente, el crédito corporativo y el crédito respaldado por activos (asset-backed lending) superaron con holgura las rentabilidades acumuladas del inmobiliario privado e incluso del venture capital, cuya fuerte caída entre 2022 y 2023 aún no ha sido completamente subsanada (ganancia acumulada a cinco años del 25%, frente al 49% del índice bursátil MSCI World Small Cap).

Asimismo, MSCI constata una transformación estructural en la deuda privada: las métricas convencionales de pólvora seca (dry powder) tienden a subestimar el capital disponible real en esta clase de activo, debido a una migración masiva hacia vehículos semi-líquidos, estructuras continuas (evergreen) y fondos sin fecha de vencimiento fija que compiten de lleno con los tradicionales fondos cerrados.

Infraestructuras y recursos brillan frente al colapso inmobiliario

El universo de los activos reales cerró el segundo trimestre divido en dos realidades contrapuestas. Por un lado, las infraestructuras privadas avanzaron un 2,5% —superando el retroceso del 2,2% vivido por sus homólogos cotizados— y los recursos naturales crecieron un 3,6%. Ambas estrategias continúan capitalizando vientos de cola estructurales: el precio de las materias primas, la transición energética y la colosal demanda de capacidad eléctrica derivada del despliegue de infraestructuras para IA y centros de datos.

En el polo opuesto, el segmento inmobiliario privado (private real estate) cerró un semestre prácticamente plano (0,2% en el trimestre y 0% de TIR semestral), viéndose incapaz de sumarse a la recuperación que ya reflejan las SOCIMIs y vehículos cotizados (+5,9% en el trimestre para el MSCI ACWI Real Estate Index). La divergencia a largo plazo es abrumadora: en los últimos cinco años, los recursos naturales (+60%) y las infraestructuras (+56%) se coronan como las estrategias más rentables de todos los mercados privados alternativos, mientras el inmobiliario privado permanece rezagado con un raquítico avance acumulado del 4%.

Estabilización del capital pendiente de despliegue

Por último, el estudio documenta una pausa técnica en la contracción de la pólvora seca. El volumen de capital comprometido pero no invertido registró su primer aumento trimestral desde 2024, alcanzando niveles en torno a los 2,1 billones de dólares. Con todo, este repunte cuantitativo refleja más el crecimiento intrínseco del valor de los mercados privados que una paralización en el despliegue inversor.

Medido de forma relativa, el dry powder se situó en el 17,0% sobre la capitalización total del mercado al cierre del segundo trimestre de 2026, consolidando una trayectoria de paulatina contracción desde el pico del 22,2% alcanzado en 2020 y el 20,3% de 2023. Los gestores cuentan con menor liquidez disponible en proporción al tamaño de sus carteras, en un entorno de mercado donde los mandatos de continuación (continuation vehicles) y las soluciones secundarias cobran cada vez más peso para desbloquear el capital atrapado en las añadas previas.

SpainNAB y GSG LATAM proponen crear un fondo de fondos iberoamericano para desbloquear el capital de impacto en la región

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Foto cedidaSpainNAB

SpainNAB y GSG LATAM han propuesto la creación un fondo de fondos iberoamericano que facilite la llegada de capital privado a proyectos de impacto, combinando rentabilidad financiera y resultados sociales y medioambientales medibles. La propuesta forma parte del documento de posición “Hacer la América”: ideas y compromisos para desbloquear capital de impacto para impulsar el desarrollo iberoamericano, presentado con motivo de la XXX Cumbre Iberoamericana, que se celebra en Madrid los días 4 y 5 de noviembre.

La principal reflexión del estudio es que América Latina es una región con ventajas estructurales, pero donde el capital disponible no es reinvertido en la región. Las Afores mexicanas (Administradoras de Fondos para el Retiro) gestionan más de 340.000 millones de dólares y las administradoras de Colombia, Chile y Perú invierten cerca de la mitad de sus carteras fuera de la región (52%, 48% y 46%, respectivamente, a cierre de 2024). 

El principal destino de las carteras de los family offices latinoamericanos es Estados Unidos y Canadá, con un 64% y solo el 15% a la propia América Latina. Cada dólar concesional en estructuras de blended finance moviliza en promedio 4,1 dólares de capital comercial, con la cifra más alta del mundo en América Latina y el Caribe (4,7).

Según el documento, América Latina es el territorio más desigual del planeta y su PIB per cápita crece solo un 0,8% anual esperado, frente al 1,7% de las economías de altos ingresos. A la vez, alberga el 60% de la vida terrestre del mundo, el 30% del agua dulce disponible y un ecosistema emprendedor valorado en 100.000 millones de dólares. Con una deuda pública media del 50,2% del PIB y una ayuda oficial al desarrollo que cayó un 23,1% en 2025, su mayor contracción histórica, ni el gasto público ni la cooperación podrán financiar por sí solos el desarrollo sostenible.

El reto es compartido con España y Portugal, cuyos inversores institucionales también buscan diversificar sus carteras hacia mercados de alto impacto medible. En España, miembro de la red GSG Impact a través de SpainNAB, la oferta de capital de impacto en 5.051 millones de euros en 2025, un 51% más que en 2023, y la inversión de impacto se duplicó hasta los 3.217 millones, según datos extraídos del informe de la Oferta de Capital 2026 de SpainNAB e IE University. Para GSG Latam, la oportunidad es construir un mercado de capital de impacto iberoamericano y reforzar los lazos entre dos ecosistemas con experiencia probada.

Tres recomendaciones concretas para la Cumbre

Con estos datos sobre la mesa, GSG LATAM y SpainNAB llaman a gobiernos iberoamericanos, agencias de cooperación, instituciones financieras de desarrollo e inversores institucionales y privados, a pasar de la intención a los instrumentos a través de tres medidas concretas.

La primera es construir una coalición iberoamericana que redirija el capital institucional hacia el impacto. El objetivo es reunir en la misma mesa a bancos nacionales de desarrollo, fondos de pensiones, aseguradoras, fiduciarios y reguladores, para que diseñen el vehículo desde el inicio y no lo reciban terminado. La alianza contaría asistencia técnica para gestores locales, y establecería un marco común de medición y una definición compartida de inversión de impacto que ponga coto al impact washing.

Otra medida es crear un fondo de fondos iberoamericano de impacto, cofinanciado por gobiernos y cooperación internacional. Según explican las compañías, funcionaría como mecanismo regional de reducción de riesgo: los fondos de pensiones no pueden asumir primeras pérdidas por su deber fiduciario, pero sí invierten cuando otros las asumen. Este vehículo se estructuraría con garantías y denominación en moneda local, para que el capital previsional entre como inversor senior, con liderazgo local y apoyo de los National Partners, para construir proyectos invertibles.

Por último, la tercera medida sería asignar un rol diferenciado a cada tipo de capital. Los bancos nacionales de desarrollo emitirían garantías, deuda y mezanine, sirviendo como inversores ancla y siguiendo el precedente de COFIDE en Perú. Los family offices aportarían capital paciente y comercial en primeros cierres de gestoras emergentes. Así, la filantropía se canalizaría hacia el tramo concesional: primera pérdida, donaciones recuperables y asistencia técnica.

El estudio señala que hay evidencias de que este sistema funciona. En Ghana, la combinación de una meta regulatoria mínima del 5%, un vehículo a medida y una capa de capital catalítico permitió que el fondo Ci Gaba superara en enero de 2026 su objetivo de 30 millones de dólares, con más de dos tercios aportados por fondos de pensiones locales. En Iberoamérica, los Afores mexicanos ya invierten en CERPIs y COFIDE emitió el primer bono azul de Perú, colocando cerca del 45% entre fondos de pensiones locales.

Según GSG Latam, la Cumbre de Madrid ofrece el mandato político para una agenda común de financiación de impacto entre ambas orillas del Atlántico. La red GSG Impact, con 43 National Partners en 48 países, ofrece la capilaridad territorial para convertir esos compromisos en vehículos, proyectos invertibles y resultados medibles.

“América Latina es una tierra de oportunidades para invertir con impacto social y ambiental medible, y a su vez obteniendo retornos financieros. Desde GSG Impact y GSG LATAM, junto con nuestro aliado SpainNAB, aportamos experiencia probada en la articulación de capital y políticas públicas, conocimiento local y una red global. En este contexto, es que invitamos a inversores institucionales a trabajar con nosotros para diseñar los vehículos y mecanismos de mitigación de riesgos que permitan aprovechar ese potencial y construir un mercado iberoamericano de inversión de impacto a escala”, ha señalado Emilia Cerra, Coordinadora de GSG LATAM.

Por su parte, Mercedes Valcárcel, directora general de SpainNAB, ha comentado: “La pregunta no es si hay capital, que lo hay, sino qué hace posible que llegue a donde de otro modo no llegaría. Ahí es donde marcan la diferencia los puentes: entre gobiernos, inversores, cooperación, organizaciones de impacto, fundaciones y entre ambas orillas del Atlántico. En SpainNAB, junto con GSG LATAM, queremos facilitar esas conexiones y construir una red iberoamericana que convierta el capital disponible en impacto real. La Cumbre Iberoamericana de Madrid es el momento de fortalecer esos puentes.”

Por qué la IA se consolida como la principal prioridad estratégica para las gestoras

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La inteligencia artificial (IA), incluyendo el uso de herramientas agénticas, se ha convertido en la principal prioridad estratégica para los propietarios de activos a nivel global, tal y como señala el 67% de los encuestados para el Global Asset Owner Technology Peer Study 2026, elaborado por el Thinking Ahead Institute en colaboración con el MSCI Institute. Así, la IA se sitúa por delante de factores como la adaptación a un entorno de mayor inflación (44%), la gestión de presiones de liquidez (33%) y la respuesta al creciente protagonismo de los mercados privados (28%).

El informe, que recoge la opinión de 20 propietarios de activos globales responsables de más de 5 billones de dólares en activos combinados, sugiere que el debate estratégico en torno a la IA está en gran medida resuelto, con todos los fondos de acuerdo sobre la importancia de su papel en el futuro. Según sus conclusiones, los participantes esperan que la contribución de la tecnología a los resultados de inversión aumente desde aproximadamente el 17% actual hasta el 30% en los próximos tres a cinco años. Sin embargo, la investigación revela una brecha creciente entre las ambiciones del sector en materia de IA y sus capacidades actuales, su gobernanza y su preparación en términos de datos.

La IA, las plataformas de datos y el análisis están pasando de ser funciones de apoyo a ocupar el núcleo de la investigación de inversiones, el seguimiento de carteras y la toma de decisiones. Si bien los participantes esperan que quede profundamente integrada en los flujos de trabajo de inversión, también reconocen que sus competencias, sistemas y modelos operativos actuales no están aún preparados para este cambio. El estudio concluye que el juicio humano, la interpretación y la responsabilidad seguirán siendo esenciales, pero que la forma en que se organiza el trabajo de inversión cambiará de manera significativa.

La gobernanza también está teniendo dificultades para seguir el ritmo. Solo el 25% de los propietarios de activos participantes en el estudio ha incluido la IA como punto fijo en la agenda de sus consejos de administración o comités de inversión, mientras que el 60% la revisa únicamente de forma ocasional. La investigación sugiere que la gobernanza deberá ir más allá de la supervisión periódica hacia una titularidad estratégica y una responsabilidad claramente definidas.

Los datos siguen siendo la barrera práctica más significativa. Tres cuartas partes de los participantes señalan la calidad y estandarización de los datos como el principal obstáculo para la adopción de la IA. Los sistemas heredados, los silos organizativos y los procesos basados en hojas de cálculo ya están presionando los recursos, mientras que el uso creciente de la IA incrementa la necesidad de datos fiables, de confianza y accesibles. El estudio concluye que pocos propietarios de activos cuentan con la escala, la experiencia y la capacidad de transformación necesarias para abordar este reto de forma independiente. En este sentido, sostiene que los proveedores externos pueden ayudar a resolver algunos de estos desafíos, aunque una mayor dependencia de un número reducido de plataformas y herramientas podría también incrementar el riesgo de convergencia en el sector.

Teniendo en cuenta esta lectura y cifras sobre la situación en la industria, el estudio identifica cuatro áreas prioritarias de actuación: el liderazgo y gobernanza, atribuir a los consejos de administración y a los equipos directivos una titularidad clara sobre la estrategia, los riesgos y la responsabilidad en materia de IA; la competencias y talento, es decir, desarrollar una comprensión de la IA en toda la organización −sus fortalezas, limitaciones y riesgos− y formar a profesionales capaces de conectar la especialización en inversiones con la tecnología; el modelo operativo, el rediseño de los flujos de trabajo para que la IA facilite la toma de decisiones de inversión preservando al mismo tiempo el criterio humano y la responsabilidad; y los costes, prepararse para que la IA se convierta en una inversión significativa y continuada, respaldada por indicadores claros de valor.

“Los propietarios de activos se encuentran todavía en una fase temprana de la curva de adopción de la IA, pero no hay duda del papel cada vez más importante que desempeñará en el futuro. La influencia de la tecnología en los resultados de los propietarios de activos está llamada a crecer de forma sustancial, aunque esto no consiste simplemente en incorporar más herramientas. La IA está cambiando la forma en que las organizaciones de inversión estructuran el trabajo, toman decisiones y gestionan el riesgo. La IA está convirtiéndose en una historia organizativa más que tecnológica. La oportunidad es inmensa, pero también lo es el desafío. Los propietarios de activos intentan dar forma a su futuro con la IA en el mismo momento en que la IA está dando forma al suyo”, señala Alejandro Olivera, CAIA, director de Inversiones en WTW España.

Por su parte, Linda-Eling Lee, directora fundadora y responsable del MSCI Institute, apunta: “La IA ofrece a los propietarios de activos la oportunidad de repensar no solo cómo utilizan la tecnología, sino el propio proceso de inversión. Los datos serán fundamentales en esa transición, pero también lo serán el criterio humano, la gobernanza y la capacidad de conectar los equipos de inversión y tecnología. La oportunidad reside en integrar todos estos elementos para apoyar mejores decisiones de inversión y resultados más sólidos a largo plazo”.

¿Qué dispara y qué disipa las dudas en torno al ciclo de inversión en IA?

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El inicio de noviembre ha dejado marcado en rojo el pasado día 5 tras el desplome de las acciones de semiconductores e infraestructuras de inteligencia artificial (IA). Según los expertos de las firmas internacionales de inversión, la jornada bursátil estuvo marcada por una severa ola de aversión al riesgo a escala global, impulsada por la aceleración en las ventas de empresas de semiconductores tras confirmarse la victoria demócrata en ambas cámaras del Congreso de EE.UU..

Este episodio en el sector tecnológico provoca, según el último informe de Cecabank, que el sentimiento de mercado continúe deteriorándose provocado por dudas sobre la sostenibilidad del ciclo de inversión en inteligencia artificial. “El entorno se ha desplazado claramente hacia un modo risk-off, favoreciendo activos refugio y reforzando las expectativas de moderación del crecimiento global. No obstante, más que una salida masiva de capital de la renta variable, la sesión reflejó una fuerte rotación hacia sectores defensivos. El S&P 500 cayó un 4,4%, el Nasdaq Composite un 5,5% y el Nasdaq 100 un 6,4%, en su peor sesión desde marzo de 2020”, señala el informe.

“Se trata de un movimiento de aversión al riesgo muy pronunciado, liderado por los sectores de la inteligencia artificial y la tecnología. El Nasdaq cayó un 5,5% y el Índice de Semiconductores de Filadelfia, alrededor de un 12%, lo que ha revertido el repunte inicial tras las elecciones. Esto se ha trasladado directamente a Asia, donde Taiwán y Corea se han visto especialmente afectados en la apertura de los mercados asiáticos dada su gran exposición a los semiconductores, la memoria y la cadena de suministro de la IA en general. La principal preocupación para los mercados es cómo podrían afectar los resultados de las elecciones de mitad de mandato en EE.UU. al ritmo de la inversión en IA”, señala Pruksa Iamthongthong, directora de Renta Variable de Asia-Pacífico en Aberdeen Investments.

En opinión de Kristofer Barrett, responsable de renta variable global de Carmignac, la pregunta clave  si la demanda de inteligencia artificial seguirá creciendo a un ritmo explosivo. «La preocupación ya había comenzado a aumentar ante la percepción de que las cifras y valoraciones que se habían rumoreado anteriormente sobre Anthropic parecían estar infladas. El detonante de las ventas masivas fue el resultado de las elecciones de mitad de mandato en Estados Unido. Pero, la magnitud de las caídas se explica, en gran medida, por la presencia de inversores que operan con apalancamiento, entre ellos fondos de cobertura, equipos de inversión especializados (pods) e inversores minoristas, así como instituciones con mandatos de riesgo muy restrictivos. Cuando cunde el pánico, muchos participantes intentan salir del mercado al mismo tiempo», apunta Barrett.

La influencia de las elecciones de midterm

Según explica Iamthongthong, los avances de los demócratas han aumentado la preocupación en torno a un mayor escrutinio del desarrollo de los centros de datos, en un momento en el que los inversores ya se cuestionaban la financiación y la rentabilidad que sustentan la magnitud del gasto de capital en IA. “Esto explica por qué la reacción se ha concentrado en el sector tecnológico y por qué los rendimientos de los bonos del Tesoro de EE.UU. han caído, ya que los inversores descuentan una expansión de la IA potencialmente más lenta y un crecimiento más débil”, aclara.  

En opinión de Laura Torres, directora de Inversión de IMB Capital Quants, el temor del mercado a una regulación agresiva sobre la inteligencia artificial y los centros de datos desató una huida masiva del sector tecnológico, contrarrestando la solidez en los datos laborales estadounidenses, con las solicitudes de desempleo cayendo a 189.000 y la productividad subiendo un 3,6%.

“En el segmento de las grandes corporaciones de megacapitalización, la incertidumbre regulatoria y operativa generó dinámicas encontradas. Apple logró captar un impresionante interés institucional al recibir más de 31.000 millones de dólares en órdenes para su emisión de bonos de grado de inversión, buscando recaudar hasta 7.000 millones. Por su parte, Google reafirmó sus planes de infraestructura al anunciar una inversión de 17.000 millones de dólares en su primer centro de datos en Wyoming. En contraste, Microsoft incrementó la supervisión sobre sus proveedores de infraestructura en la nube (como Nebius, IREN y Nscale) ante crecientes retrasos en las obras y sobrecostos en sus centros de datos en Texas. Asimismo, los temores sobre la cadena de suministro se acentuaron por las trabas regulatorias anticipadas por Fitch sobre nuevos proyectos en Texas, Georgia u Ohio, sumadas a la revisión a la baja del precio objetivo de ARM Holdings por parte de UBS”, explica Torres. 

Desde Julius Baer coinciden en que la volatilidad del triunfo demócrata en los mercados ha puesto de manifiesto nuevas inquietudes sobre el gasto inversor de la fiebre por la IA. “El repunte posterior a las elecciones intermedias fue abrumador, lo que demostró la postura defensiva que habían adoptado los inversores ante una votación potencialmente conflictiva. A veces, un resultado claro e indiscutible basta, pero el alivio duró poco: durante la noche, el temor a que un Congreso demócrata pudiera frenar el despliegue de la inteligencia artificial (IA) provocó una debacle tecnológica a escala global. El Nasdaq cayó un 5,5 %, los mercados asiáticos de semiconductores siguieron la misma senda, y tanto los bonos como el oro registraron entradas en busca de refugio. El primer veredicto del mercado sobre las elecciones estuvo, por tanto, lejos de ser definitivo”, añade Christian Gattiker, director de análisis de Julius Baer. 

Aún queda ciclo

Desde UBS Global Wealth Management sostiene que esta caída responde a un reajuste del posicionamiento y que no indica un deterioro duradero del ciclo de inversión en IA. Es más, consideran que existe potencial alcista en los índices bursátiles amplios en los próximos 6-12 meses. Y reconocen que, dado que es posible que haya más volatilidad, los inversores deberían centrarse en gestionar los riesgos de concentración, reequilibrar una exposición excesiva a tecnología y construir una sólida cartera multiactivo core. 

“Creemos que el ciclo de inversión en IA sigue intacto, que el crecimiento de los beneficios empresariales es resiliente y que un contexto cíclico global positivo debería respaldar a la renta variable. Aunque podríamos asistir a un periodo de indigestión del mercado tras los resultados electorales, no creemos que los fundamentales justifiquen una caída prolongada”, asegura Mark Haefele, CIO de UBS Global Wealth Management.

Clémence Rusek, estratega de Inversión Senior, Multi Asset Boutique, Vontobel, coincide con esta visión y defiende que el ciclo de la IA aún no ha tocado techo. “La demanda sigue siendo sólida y los últimos resultados empresariales confirman que la capacidad de cómputo escasea. Los inversores están sopesando el ritmo de crecimiento de la IA frente al coste de financiarlo y se están volviendo más selectivos, premiando a las compañías que pueden financiar sus inversiones con sus propios beneficios”, argumenta.

Por último, Fidelity International comenta que la siguiente fase del ciclo de inversión favorecerá cada vez más a las empresas de mayor calidad con un acceso más fácil a la financiación, mientras las oportunidades se amplían hacia las empresas que adoptan la IA, y no solo hacia aquellas centradas exclusivamente en el gasto de capital. “En los últimos meses hemos reducido y ajustado la composición de nuestro posicionamiento en IA y tecnología. Mantenemos estas posiciones en niveles más reducidos, evaluamos los mercados desde una perspectiva técnica y buscamos oportunidades para aumentar la exposición a empresas de mayor calidad, teniendo en cuenta estos factores”, concluye la gestora en su último informe.

Ivan Nyssen entra en el accionariado y en el consejo de administración de Value Tree

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Foto cedidaIvan Nyssen, nuevo socio de Value Tree.

Value Tree ha anunciado la incorporación de Ivan Nyssen como nuevo socio de la compañía, consolidando así su vinculación con un proyecto del que formó parte desde sus orígenes, hace 25 años. Según destacan, con su entrada en el accionariado, Nyssen se une al grupo de socios de Value Tree, integrado por Eric Ollinger, Lucas Monjardín, Santiago Antón, Ana Ollinger y Alberto Gajate, reforzando el compromiso de sus profesionales con el desarrollo y crecimiento de la firma a largo plazo.

El nombramiento se produce apenas unos meses después de su incorporación al departamento de gestión, a principios de 2026, y coincide con la celebración del 25.º aniversario de Value Tree. Según destacan, “su entrada como socio consolida una relación profesional que se remonta a 2001, cuando la entidad inició su actividad en España bajo la denominación CapitalatWork”.

Con más de 35 años de experiencia en los mercados financieros, Ivan Nyssen ha desarrollado una extensa trayectoria internacional con puestos de máxima responsabilidad en gestión de inversiones y dirección empresarial. Entre sus principales hitos profesionales destaca su etapa al frente del fondo Contrarian Equities at Work y la creación en 2012 de The Blue Global Fund, un vehículo de inversión global gestionado actualmente por Value Tree. En junio de 2026, la gama se amplió con el lanzamiento de The Blue World Equities Fund, especializado en renta variable internacional.

Su filosofía inversora se caracteriza por el análisis fundamental de compañías, la disciplina en la valoración de activos y una visión de largo plazo, principios que comparte con el modelo de gestión independiente y rigurosa de Value Tree.

“La entrada de Ivan como consejero y socio es un paso especialmente importante para Value Tree. Además de una amistad, nos une una larga trayectoria profesional y una misma forma de entender la inversión y la relación con nuestros clientes. Contar con él refuerza nuestro proyecto y nuestra apuesta por la excelencia y por seguir creciendo desde la independencia, el rigor y una visión de largo plazo”, ha señalado Eric Ollinger, presidente de Value Tree.

Por su parte, Ivan Nyssen ha destacado: “Mi relación con Value Tree se remonta a sus orígenes, por lo que este paso tiene un significado muy especial para mí. Compartimos una filosofía de inversión, unos valores y una visión de futuro. Me ilusiona seguir contribuyendo a su desarrollo desde esta nueva posición”.

La entrada de Nyssen en el capital de la compañía se enmarca en una etapa de consolidación y crecimiento para Value Tree, que durante el último año ha reforzado su equipo de profesionales y ampliado sus capacidades en gestión, análisis, fiscalidad y asesoramiento jurídico.

El futuro de la renta fija, según Janus Henderson: índices rotos y cómo la IA rediseña las carteras

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trian fund management y general catalyst compran janus hende
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El Janus Henderson Investment Summit, la cita anual de la gestora con inversores y clientes, que este año se celebró por primera vez en Roma, incluyó un panel sobre el futuro de la renta fija. Participaron Alex Veroude, Global Head of Fixed Income; Thomas Ross, Global Head of High Yield and Credit Strategy; y John Lloyd, Global Head of Multi-Sector Credit y gestor de carteras. Jessica Leoncini, Head of Fixed Income CPM Management, moderó la sesión.

Veroude abrió el debate, recordó que lleva 30 años en los mercados de renta fija y señaló que, en su opinión, este es «uno de los momentos más emocionantes». Señaló que se trata, en gran medida, de un mercado OTC (extrabursátil), como hace tres décadas, y anticipó un cambio transformador.

Sobre la tokenización, insistió en que no debe pensarse como una categoría de inversión. «No es un activo en sí mismo sobre el que haya que pensar cuánto asignar», afirmó. Según explicó, es un mecanismo habilitador aplicable a titulizados, high yield, préstamos y, con el tiempo, a renta variable y alternativos. Añadió que la renta fija será uno de los grandes mercados revolucionados justamente por seguir siendo OTC.

También sostuvo que la distinción tajante entre quien invierte en renta variable cotizada pero no en activos privados tenderá a desaparecer. Para ilustrar el potencial de reducir fricciones entre prestatarios y prestamistas, recurrió a la analogía del mercado de taxis: de la parada o la llamada telefónica a las aplicaciones que conectan oferta y demanda. Su esperanza, dijo, es que los clientes estén abiertos a ese cambio.

Índices «rotos» y carteras por objetivos

Lloyd, en tanto, afirmó que los índices tradicionales «están en gran medida rotos y son muy antiguos». Como ejemplo, señaló que el Bloomberg Aggregate es hoy casi un 50 % bonos del Tesoro y está correlacionado casi uno a uno con los tipos de interés. Además, indicó que sectores como los titulizados, mercados grandes y en crecimiento, no están representados en muchos de esos índices.

Frente a ese escenario, defendió partir del resultado buscado: el nivel de riesgo y volatilidad, y el papel de la cartera, ya sea diversificar la renta variable, generar ingresos o cubrir pasivos (LDI). Desde ahí, se trabaja hacia atrás para «poblar» la cartera con distintas clases de activos de renta fija, ajustando liquidez y vencimiento. Ante la pregunta de si los inversores institucionales deberían dejar de organizar los activos por etiquetas como renta fija, crédito privado o alternativos, respondió que el mercado se mueve en esa dirección.

Sobre los activos privados, señaló que hoy son más complicados porque forman una parte de la cartera con la que no se puede operar, por lo que exigen una prima de liquidez. En un mundo de privados tokenizados, dijo, se abriría su negociación. Aun así, prevé que seguirá existiendo un descuento por liquidez, porque hay que emparejar comprador y vendedor. Estimó que ese escenario podría materializarse dentro de cinco a diez años, «quizás incluso antes».

Ross coincidió en que activos como titulizados, CLO, infraestructura y privados ya están en el radar de los clientes. Añadió que el índice es «simplemente un conjunto de activos» y no contempla cómo se quiere superarlo. En su experiencia, los mejores information ratios suelen estar en la selección de valores, por lo que recomendó concentrarse en esas áreas.

Renta fija: ingresos y dispersión

Consultado sobre lo que los inversores pueden estar pasando por alto, Lloyd defendió el momento de la renta fija. Según explicó, el mercado tiene descontado un ciclo global de subidas de tipos, las tasas de inflación implícitas están por encima de los objetivos de la Fed y los tipos reales a tres años superan el 3%. En su opinión, esto indica un gran momento para la renta fija por la parte de ingresos, con áreas donde se obtienen ingresos de alta calidad y baja volatilidad. Su enfoque es maximizar el rendimiento por unidad de volatilidad.

Ross, por su parte, señaló la dispersión como una de las claves. Explicó que hace cinco años era menos importante debido a la asignación de activos, y que ahora conviene enfocarse en áreas de alto information ratio. Frente a una eventual corrección, subrayó la diversificación: las asignaciones estratégicas de sus estrategias multisectoriales se basan en las caídas (drawdowns) de entornos o crisis anteriores. Recordó que el riesgo debe evaluarse en relación con toda la cartera del cliente, no solo con la parte que gestiona la firma.

La IA, del análisis de factores al «swarming»

Ross explicó que el equipo analiza la renta fija en función de factores de riesgo y no solo de sectores. El reto, indicó, es medir la sensibilidad de cada valor individual a esos factores, algo que antes habría requerido «un equipo de cien personas procesando enormes cantidades de datos» y que ahora empieza a hacerse con IA. Señaló además que determinar el diferencial y el rendimiento de un bono hasta su fecha de amortización efectiva no tenía una fuente de datos, y que la IA permite crearla. Eso, dijo, no lleva a tomar decisiones distintas, sino a tomarlas de manera más sistemática.

Veroude añadió que la IA permite probar estrategias a gran velocidad, algo que él llama swarming. Antes, recordó, validar una estrategia podía llevar trimestres o años y esta se mantenía como propietaria durante mucho tiempo. Hoy, afirmó, en un fin de semana pueden idearse y probarse miles de estrategias, aunque la ventaja que generen puede durar unos tres meses antes de que los competidores la repliquen.

A una pregunta del público sobre si la inversión sistemática, tan extendida en renta variable, se observa también en renta fija, Lloyd respondió que Janus Henderson cuenta con un equipo cuantitativo con más de dieciocho años de trayectoria, cuyos modelos se usan como insumo del proceso fundamental bottom-up. Mencionó modelos de momentum basados en renta variable para anticipar la dirección de los diferenciales, un indicador de régimen macro sometido a backtesting y pruebas hacia adelante, y productos con componente cuantitativo, entre ellos uno de corta duración. Anticipó que el mercado se moverá cada vez más hacia lo cuantitativo.

Sobre los ETF de renta fija, Lloyd reconoció que es una tendencia fuerte, con menores costes, ventajas fiscales y negociación a lo largo del día. Sin embargo, lo definió como «otro envoltorio» (wrapper), con resultados similares a los de un fondo mutuo. Aun así, indicó que los clientes exigen cada vez más el formato ETF.

Al cierre, cada panelista dejó una recomendación. Veroude pidió a los inversores de renta fija, asociados a la estabilidad, que «acepten el cambio». Ross insistió en la dispersión. Lloyd destacó que la proliferación de productos vuelve el espacio más complejo para el inversor medio y planteó la relación con el cliente como una asociación para ayudarlo a llegar a la solución que busca.