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El mercado de valores se ha apresurado a castigar a las empresas de software y a otros supuestos perdedores del auge de la inteligencia artificial en las últimas semanas, pero los mercados de crédito pueden ser el próximo lugar donde aparezca el riesgo de disrupción de la IA. USB Analista Matthew Mish.
Se espera que decenas de miles de millones de dólares en préstamos corporativos incumplan el próximo año a medida que las empresas, en particular 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 el miércoles.
«Estamos valorando algo de lo que llamamos un escenario de disrupción rápida y agresiva», dijo Mish, jefe de estrategia crediticia de UBS, en una entrevista con CNBC.
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 tardó en reaccionar porque en realidad no esperaba que sucediera tan rápido», dijo Mish. «La gente necesita recalibrar la forma en que evalúan el crédito a la luz de este riesgo de perturbación porque no es un problema de 27 o 28».
Las preocupaciones de los inversores sobre la IA llegaron a un punto crítico este mes cuando el mercado pasó de ver la tecnología como una historia emergente para las empresas tecnológicas a una dinámica más en la que el ganador se lo lleva todo, con Anthropic, OpenAI y otros amenazando a los titulares. Las empresas de software fueron las primeras y más afectadas, pero una serie de ventas masivas afectaron a sectores tan diversos 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 préstamos personales enfrentarán entre 75.000 y 120.000 millones de dólares en nuevos impagos para finales de este año.
CNBC calculó estas cifras basándose en las estimaciones de Mish de aumentos de hasta un 2,5% y hasta un 4% en los impagos de préstamos apalancados y préstamos personales, respectivamente, para finales de 2026, mercados que estima en 1,5 billones de dólares y 2 billones de dólares, respectivamente.
¿“Crisis crediticia”?
Pero Mish también señaló la posibilidad de una transición a la IA más repentina y dolorosa, una en la que las fallas aumentarían al doble de sus estimaciones iniciales y muchas empresas perderían financiamiento, dijo. El escenario es lo que se conoce en la jerga de Wall Street como “riesgo de cola”.
«El efecto en cadena será que habrá una crisis crediticia en los mercados crediticios», dijo. «Veremos una importante revaloración de los créditos apalancados y veremos un shock crediticio en el sistema».
Si bien los riesgos están aumentando, estarán impulsados por el momento en que las grandes empresas 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 este escenario de riesgo extremo, pero estamos avanzando en esa dirección», afirmó.
Los préstamos apalancados y los préstamos personales son generalmente una de las áreas más riesgosas de los préstamos corporativos porque a menudo financian empresas con calificaciones inferiores al grado de inversión. Muchos de ellos están respaldados por capital privado y tienen mayores niveles de deuda.
Cuando se trata del comercio de IA, Mish dice que las empresas se dividen en tres categorías amplias: la primera son los creadores de grandes modelos de lenguaje fundamentales 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 calificaciones de grado de inversión como: fuerza de ventas Y Adobe que tienen balances sólidos y pueden utilizar la IA para defenderse de los rivales.
La última categoría es la cohorte de empresas de servicios de datos y software propiedad de firmas de capital privado con niveles de deuda relativamente altos.
«Los ganadores de toda esta transformación, si es que realmente se vuelve, como creemos cada vez más, rápida y muy disruptiva o grave». [change] “Es menos probable que los ganadores provengan de esa tercera canasta”, dijo Mish.
