La caída del sector IA apenas acaba de comenzar

Jussi Askola, CFA, sostiene que el “crash” de mercado ligado a la IA no es un episodio aislado, sino el inicio de un ajuste más profundo. La idea central es que la IA puede mejorar productividad a corto plazo, pero a la vez rompe barreras de entrada, multiplica la competencia y termina presionando el poder de fijación de precios y la rentabilidad estructural.

La IA no solo recorta costes. También democratiza capacidades que antes eran exclusivas. Y cuando eso ocurre, el foso competitivo se estrecha.

1) El software cae primero: es lo más replicable

El punto de partida es el software. Askola destaca que muchas compañías ya han sufrido caídas muy fuertes desde máximos, y lo interpreta como la primera fase de un mercado que empieza a descontar más competencia y menor poder de precios.

En este apartado, se citan como ejemplos de grandes nombres que han corregido con fuerza Salesforce (CRM), Intuit (INTU), Workday (WDAY), Roper Technologies (ROP) y Constellation Software (CNSWF). En el segmento de software más “growth”, se mencionan descensos todavía mayores en monday.com (MNDY), Hims & Hers (HIMS) y Duolingo (DUOL).

2) Efecto dominó: la disrupción se extiende a otros sectores

La tesis se amplía más allá del mundo digital. El argumento es que, a medida que la IA abarata tareas y elimina fricciones, surgen nuevos competidores en servicios profesionales, educación, sanidad, retail y entretenimiento, entre otros. El resultado, en esta visión, es una presión gradual sobre márgenes en muchos modelos de negocio.

En esa lista de sectores con potencial disrupción, se citan plataformas que podrían ver presión a medio plazo, como Uber (UBER), Tesla (TSLA), Alphabet/Google (GOOG/GOOGL) y DoorDash (DASH). También aparecen ejemplos de empresas más ligadas a economía real y consumo que, aun siendo “más difíciles de copiar”, podrían estar expuestas a cambios de comportamiento, como McDonald's (MCD).

El hilo conductor es la “comoditización”: si la IA convierte capacidades diferenciales en herramientas accesibles, mantener precios, retención y márgenes se vuelve más difícil.

3) Cómo protegerse: activos físicos y escasez real

Para preservar valor, Askola propone mirar negocios más atados al mundo físico, donde la IA no puede replicar el activo subyacente. Como ejemplos de activos difíciles de sustituir, se señalan infraestructuras esenciales y compañías con control de localizaciones o redes.

En ese enfoque aparecen referencias a infraestructuras energéticas como Enterprise Products Partners (EPD), por su red de oleoductos y activos logísticos. La idea es que la demanda de energía y transporte de materias primas no desaparece por la IA, aunque los costes de extracción podrían bajar a largo plazo.

4) El “anti-IA” por excelencia: REITs y activos inmobiliarios

El núcleo del argumento se concentra en los REITs: activos “reales” con oferta limitada por ubicación, permisos y costes de construcción. Vivienda, logística, self-storage, centros de datos, torres de comunicaciones o activos sanitarios son ejemplos de propiedades que no se replican digitalmente.

Como vehículos y nombres concretos, se mencionan el ETF sectorial Vanguard Real Estate ETF (VNQ) y REITs como Kimco Realty (KIM), Healthcare Realty (HR) y BSR REIT (BSRTF) (también citado como HOM.U en Canadá). La tesis añade que el sector estaría descontado por percepciones erróneas (exceso de foco en oficinas/malls) y que, si el miedo a la disrupción se extiende, podría producirse una rotación hacia estas “clases de activo anti-IA”.

La conclusión es que la IA cambia el terreno de juego: más competencia, menos “moats” y más presión sobre la rentabilidad. En ese mapa, la escasez física y los activos reales vuelven a ganar atractivo como refugio.

En resumen, el planteamiento no es que la IA destruya el valor de todo de forma inmediata, sino que obliga a replantear qué modelos de negocio tienen defensas duraderas. Y en esa selección, Askola prioriza activos reales, infraestructuras y REITs frente a negocios puramente digitales con barreras cada vez más fáciles de saltar.