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El mercado de valores se ha apresurado a castigar a las empresas de software y a otros perdedores percibidos por el auge de la inteligencia artificial en las últimas semanas, pero es probable que los mercados de crédito sean el próximo lugar donde aparezca el riesgo de interrupción de la IA, según USB analista Mateo Mish.
Es probable que decenas de miles de millones de dólares en préstamos corporativos caigan en impago durante el próximo año a medida que las empresas, especialmente las de software y servicios de datos propiedad de capital privado, se vean presionadas por la amenaza de la IA, dijo Mish en una nota de investigación del miércoles.
“Estamos valorando parte de lo que llamamos un escenario de disrupción rápida y agresiva”, dijo a CNBC Mish, jefe de estrategia crediticia de UBS, en una entrevista.
El analista de la UBS dijo que él y sus colegas se apresuraron a actualizar sus pronósticos para este año y los siguientes porque los últimos modelos de Anthropic y OpenAI han acelerado las expectativas sobre la llegada de la disrupción de la IA.
“El mercado ha tardado en reaccionar porque realmente no pensaban que iba a suceder tan rápido”, dijo Mish. “La gente está teniendo que recalibrar toda la forma en que evalúan el crédito para este riesgo de disrupción, porque no es una cuestión del 27 o 28”.
Las preocupaciones de los inversores en torno a la IA se desbordaron este mes a medida que el mercado pasó de ver la tecnología como una marea creciente para las empresas de tecnología a una dinámica en la que el ganador se lo lleva todo, en la que Anthropic, OpenAI y otros amenazan a los titulares. Las empresas de software fueron las primeras y más afectadas, pero una serie continua de liquidaciones afectaron a sectores tan dispares como las finanzas, el sector inmobiliario y el transporte por carretera.
En su nota, Mish y otros analistas de la UBS exponen un escenario base en el que los prestatarios de préstamos apalancados y crédito privado verán entre 75.000 y 120.000 millones de dólares en nuevos impagos para finales de este año.
CNBC calculó esas cifras utilizando las estimaciones de Mish para aumentos de hasta un 2,5% y hasta un 4% en los impagos de préstamos apalancados y crédito privado, respectivamente, para finales de 2026. Esos son mercados que él estima en un tamaño de 1,5 billones de dólares y 2 billones de dólares.
¿’Crisis crediticia’?
Pero Mish también destacó la posibilidad de una transición de IA más repentina y dolorosa en la que los impagos aumenten el doble de las estimaciones de su supuesto base, cortando la financiación para muchas empresas, dijo. El escenario es lo que en la jerga de Wall Street se conoce como “riesgo de cola”.
“El efecto en cadena será que habrá una crisis crediticia en los mercados de préstamos”, dijo. “Se producirá una amplia revaloración del crédito apalancado y se producirá un shock para el sistema procedente del crédito”.
Si bien los riesgos aumentan, estarán regidos por el momento en que las grandes corporaciones adopten la IA, el ritmo de las mejoras en los modelos de IA y otros factores inciertos, según el analista de la UBS.
“Aún no estamos proponiendo ese escenario de riesgo extremo, pero estamos avanzando en esa dirección”, afirmó.
Los préstamos apalancados y el crédito privado generalmente se consideran entre los rincones más riesgosos del crédito corporativo, ya que a menudo financian empresas con un grado de inversión inferior, muchas de ellas respaldadas por capital privado y con mayores niveles de deuda.
Cuando se trata del comercio de IA, las empresas pueden clasificarse en tres categorías amplias, según Mish: las primeras son los creadores de grandes modelos de lenguaje fundacionales como Anthropic y OpenAI, que son nuevas empresas pero que pronto podrían convertirse en grandes empresas que cotizan en bolsa.
El segundo son las empresas de software con grado de inversión como fuerza de ventas y Adobe que tienen balances sólidos y pueden implementar IA para defenderse de los rivales.
La última categoría es la cohorte de empresas de servicios de datos y software de propiedad de capital privado con niveles de deuda relativamente altos.
“Los ganadores de toda esta transformación -si realmente se convierte, como creemos cada vez más, en un (cambio) rápido y muy disruptivo o severo-, es menos probable que los ganadores provengan de ese tercer grupo”, dijo Mish.
