{"id":6577,"date":"2026-01-21T15:48:53","date_gmt":"2026-01-21T15:48:53","guid":{"rendered":"https:\/\/www.borealcm.com\/?p=6577"},"modified":"2026-01-21T15:48:53","modified_gmt":"2026-01-21T15:48:53","slug":"por-razones-obvias","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.borealcm.com\/es\/por-razones-obvias\/","title":{"rendered":"Por razones obvias"},"content":{"rendered":"

Cuando el optimismo es realismo
\nFERNANDO DE FRUTOS, CFA, PhD | ENERO 2026<\/p>\n

\u2022\tEl crecimiento global se consolida: Un repunte de la inversi\u00f3n y de la productividad sostiene el ciclo global. En ese contexto, el mejor comportamiento relativo de EE. UU., y una probable reducci\u00f3n marginal de los desequilibrios fiscal y comercial, ser\u00eda favorable al d\u00f3lar y restar\u00eda argumentos a las narrativas de depreciaci\u00f3n.
\n\u2022\tLa IA ya est\u00e1 impulsando el crecimiento; no es solo una promesa: El impacto es medible en la inversi\u00f3n en capex en centros de datos, semiconductores, redes y software, y tambi\u00e9n de forma indirecta en el \u201cPIB en la sombra\u201d, a medida que los LLM proporcionan servicios a un coste marginal cercano a cero.
\n\u2022\tLa captura de valor de la IA se concentrar\u00e1 all\u00ed donde la inferencia sea medible e integrada: A medida que la inferencia se convierte en un insumo cr\u00edtico de la producci\u00f3n, las principales plataformas de LLM est\u00e1n mejor posicionadas para transformar el uso en ingresos recurrentes mediante suscripciones, licencias empresariales e integraci\u00f3n en flujos de trabajo.<\/p>\n

Al comenzar un nuevo a\u00f1o, la tentaci\u00f3n es construir una narrativa diferente, a menudo aderezada de incertidumbres; especialmente tras tres ejercicios consecutivos de rentabilidades superiores a la media. La \u201cfalacia del jugador\u201d resulta especialmente atractiva: asumir que una correcci\u00f3n es inminente. No lo es. Cada a\u00f1o, cada mes y cada d\u00eda parten de su propia distribuci\u00f3n de riesgos y retornos. En ausencia de un shock concreto en el horizonte, el punto de partida razonable no es el miedo, sino la persistencia del entorno actual, que sigue siendo constructivo.<\/p>\n

MACRO: El ciclo sigue intacto
\nTres cifras resumen el panorama macro. En primer lugar, el crecimiento: la econom\u00eda estadounidense contin\u00faa expandi\u00e9ndose a un ritmo superior al esperado, con un PIB del tercer trimestre creciendo un 4,3 % en tasa anualizada. En segundo lugar, la productividad, que aument\u00f3 un 4,9 % anualizado en el tercer trimestre. En tercer lugar, la inflaci\u00f3n, que se moder\u00f3 hasta el 2,6 % en diciembre. En conjunto, estos datos describen una prolongaci\u00f3n del ciclo.<\/p>\n

El mercado laboral encaja con esa lectura benigna. Contin\u00faa enfri\u00e1ndose, pero sin destruir empleo. Con una tasa de paro en torno al 4,4 %, existe holgura suficiente para aliviar la presi\u00f3n salarial, pero no debilidad como para desencadenar un shock de la demanda. Este r\u00e9gimen se asemeja cada vez m\u00e1s a un escenario funcional de \u201cGoldilocks\u201d: crecimiento aceptable, inflaci\u00f3n que contin\u00faa moder\u00e1ndose y una trayectoria m\u00e1s clara hacia una pol\u00edtica monetaria menos restrictiva.<\/p>\n

MICRO: La IA ya puede verse en los datos
\nEl ciclo est\u00e1 intacto, y la IA es la raz\u00f3n m\u00e1s clara por la que el techo de la productividad podr\u00eda estar elev\u00e1ndose. Su impacto sigue infrarrepresentado porque buena parte de lo que los usuarios obtienen de los grandes modelos de lenguaje es a un coste marginal casi nulo. El PIB registra transacciones; no captura bien los servicios \u201cgratuitos\u201d. Sin embargo, una parte significativa de lo que producen los LLM es comparable a trabajo remunerado: redacci\u00f3n, an\u00e1lisis, programaci\u00f3n, traducci\u00f3n, resoluci\u00f3n de problemas e informes legales y m\u00e9dicos. Si el valor de estos servicios se imputara plenamente, la IA probablemente ya aparecer\u00eda como un contribuyente materialmente mayor a la econom\u00eda de lo que sugieren las estad\u00edsticas oficiales (v\u00e9ase el recuadro sobre el PIB en la sombra de la IA).<\/p>\n

Esto conduce lleva al nexo clave. Los LLM ya est\u00e1n generando valor econ\u00f3mico real que se manifiesta como una especie de \u201cPIB en la sombra\u201d. Los mercados, por su parte, est\u00e1n descontando que una mayor parte de ese valor pasar\u00e1 a ser de pago. En ambos casos, la econom\u00eda se beneficia de un viento de cola. La diferencia es si aparece dentro de las cuentas nacionales o fuera de ellas.<\/p>\n

La IA tambi\u00e9n est\u00e1 sosteniendo el crecimiento de la forma m\u00e1s medible posible: la inversi\u00f3n. Incluso si el PIB no recoge plenamente el valor del servicio, s\u00ed captura aquello por lo que se paga: centros de datos, semiconductores, redes y el software que convierte los modelos en infraestructura escalable. La IA no es solo una historia de productividad para ma\u00f1ana; es una historia de capex hoy.<\/p>\n

POSICIONAMIENTO: Obvio no significa popular
\nLa primera implicaci\u00f3n es que las narrativas de una devaluaci\u00f3n monetaria deber\u00edan perder fuerza. El argumento a favor de la huida hacia activos \u201crefugio\u201d sin flujos de caja no encaja con la combinaci\u00f3n actual de crecimiento s\u00f3lido, productividad al alza e inflaci\u00f3n a la baja. EE. UU. sigue mostrando el mejor desempe\u00f1o relativo. Un crecimiento nominal firme facilita la sostenibilidad de los d\u00e9ficits y la nueva pol\u00edtica arancelaria puede mejorar el saldo externo en el margen. El d\u00f3lar no necesita un entorno perfecto; necesita mejor comportamiento relativo, y EE. UU. a\u00fan lo tiene.<\/p>\n

La segunda implicaci\u00f3n es c\u00f3mo invertir en la IA. En la mayor\u00eda de las nuevas tecnolog\u00edas, la creaci\u00f3n de valor es evidente mucho antes que su monetizaci\u00f3n. Internet fue un protocolo abierto que gener\u00f3 un enorme valor, pero donde los ganadores tardaron a\u00f1os en emerger. La IA es distinta. El activo central es un producto con elevadas barreras de entrada. Construir y operar los modelos exige escala en computaci\u00f3n, datos, ingenier\u00eda, distribuci\u00f3n y seguridad. Por ello, la captura de valor deber\u00eda concentrarse m\u00e1s, y m\u00e1s r\u00e1pido, comparando con otras oleadas tecnol\u00f3gicas.<\/p>\n

El corolario es no sobrecomplicar el an\u00e1lisis: centrarse en las plataformas l\u00edderes, capaces de ofrecer inferencia fiable y a escala. Se formar\u00e1n ecosistemas a su alrededor, pero el poder de fijaci\u00f3n de precios se concentrar\u00e1 en el reducido grupo que siga empujando la frontera tecnol\u00f3gica. Los semiconductores y los centros de datos son esenciales, pero constituyen la infraestructura que rodea al producto, no el producto en s\u00ed. La estructura de precios de ChatGPT ya anticipa la trayectoria: una escalera de 0 a 20 y a 200 d\u00f3lares mensuales que, a medida que la inferencia se integre en procesos profesionales y corporativos, probablemente seguir\u00e1 a\u00f1adiendo ceros.<\/p>\n

Nada de esto es una llamada a la complacencia. Pensar en escenarios sigue siendo esencial. Los riesgos son reales: geopol\u00edtica, shocks de pol\u00edtica econ\u00f3mica y la inc\u00f3gnita de si el mercado laboral contin\u00faa enfri\u00e1ndose de forma ordenada, especialmente si la sustituci\u00f3n de tareas impulsada por la IA se acelera. En el \u00e1mbito de la IA, las incertidumbres cr\u00edticas son: la velocidad a la que la adopci\u00f3n se convierte en monetizaci\u00f3n duradera; c\u00f3mo evoluciona la competencia y comprime los precios; y c\u00f3mo la regulaci\u00f3n define los l\u00edmites y la econom\u00eda de las plataformas.<\/p>\n

Los mercados siempre pueden corregir. Pero la asimetr\u00eda es dif\u00edcil de ignorar. El potencial impacto en la productividad, combinado con un entorno macro que se normaliza en lugar de deteriorarse, parece significativamente mayor que el riesgo bajista de una correcci\u00f3n rutinaria. Por razones evidentes, este no parece un a\u00f1o para posicionarse de forma temerosa, sino un a\u00f1o en el que el mayor riesgo puede ser perderse la capitalizaci\u00f3n compuesta.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

1. Linaje conceptual y \u00e1mbito de aplicaci\u00f3n
\nEsta estimaci\u00f3n por coste de reposici\u00f3n est\u00e1 conceptualmente relacionada con la literatura sobre la valoraci\u00f3n de bienes digitales gratuitos y el PIB ajustado por bienestar (por ejemplo, el trabajo experimental del BEA sobre servicios digitales \u201cgratuitos\u201d y el marco de PIB-B de Brynjolfsson et al.). Difiere en el m\u00e9todo al valorar los servicios prestados a partir de interacciones observadas con LLM y del tiempo de producci\u00f3n equivalente al humano, en lugar de encuestas de disposici\u00f3n a pagar o de excedente del consumidor. Se trata de una estimaci\u00f3n de orden de magnitud basada en costes de reposici\u00f3n, no de una estad\u00edstica oficial de PIB. El PIB medido solo aumenta en la medida en que estos servicios se fijan en precios y se registran como ingresos, salarios o inversi\u00f3n; de ah\u00ed la distinci\u00f3n entre valor creado (PIB en la sombra) y valor capturado.
\n2. Supuestos de uso
\nFuentes de los supuestos de uso: informes de OpenAI a Axios, citados por los principales medios, sit\u00faan a ChatGPT en ~2,5 mil millones de prompts diarios a nivel global y ~330 millones diarios en EE. UU.; The Verge. La cuota de mercado de chatbots de IA en EE. UU. de StatCounter (dic. 2025) proporciona una base transparente para escalar Gemini y Claude en relaci\u00f3n con ChatGPT; StatCounter Global Stats.
\n3. Supuesto de minutos equivalentes al humano
\nLos \u201cminutos equivalentes al humano por interacci\u00f3n\u201d reflejan el tiempo que un profesional competente necesitar\u00eda habitualmente para investigar, redactar y dar formato a un primer output comparable (por ejemplo, resumir informaci\u00f3n, redactar texto, esquematizar un an\u00e1lisis o producir un fragmento de c\u00f3digo). Incluso tareas modestas suelen requerir entre 1 y 6 minutos de tiempo humano cualificado \u2014normalmente m\u00e1s que el tiempo de respuesta del LLM\u2014, lo que hace de este un rango razonable para una valoraci\u00f3n por coste de reposici\u00f3n.
\n4. Ingresos actuales
\nReuters (tasa de ingresos anualizada de OpenAI de aproximadamente 10.000 millones de d\u00f3lares a junio de 2025).<\/p>\n

\u2003<\/p>\n

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