El ‘efecto rebaño’ revive el estallido de las puntocom: «El riesgo no es la IA, es que todo el mundo la compre»

La inteligencia artificial se ha convertido en el gran imán del dinero en los mercados. Sólo en mayo, los fondos y ETF tecnológicos captaron más de 35.000 millones de dólares, una cifra que multiplica por 17 la media mensual de los últimos 15 años.

Esta fiebre por entrar en el mercado ha disparado las alertas sobre un posible efecto rebaño entre los inversores que replica los patrones que precedieron a la burbuja de las puntocom y a la caída de las Nifty Fifty en los 70.

El herding, o efecto de rebaño, es un fenómeno que se produce cuando los inversores toman decisiones basándose en el comportamiento de otros inversores más que en los fundamentales de un activo. 

En este sentido, resulta especialmente evidente cuando existe una narrativa dominante y cuando la gestión pasiva tiene un peso relevante. Según el analista Bruno Parraguez, una de sus manifestaciones más comunes es el performance chasing, en el que los inversores asumen incorrectamente que los activos con mejor desempeño reciente seguirán teniéndolo indefinidamente.

La evidencia muestra que cuando hay herding, se intensifican los movimientos de mercado debido a la sobrerreacción en masa, lo que puede desencadenar una rápida reversión a la media del precio de los activos. Bajo esta narrativa, la fiebre por la inteligencia artificial está mostrando señales que recuerdan a los máximos del mercado del pasado.

Si bien Internet fue una revolución tecnológica real, eso no evitó la crisis de las puntocom a finales de los 90. Al igual que las Nifty Fifty, que eran grandes compañías, pero en los 70 tuvieron grandes caídas porque se pagaron múltiplos excesivos por ellas a finales de los 60. 

Según Pablo Vega, la comparación con las Nifty Fifty puede resultar más útil  porque el problema no era la calidad de los negocios, sino el precio que se pagaba por esa calidad. Con la IA ocurre lo mismo: el inversor puede acertar de lleno en la tesis tecnológica y, aun así, equivocarse por completo en el punto de entrada. Una gran empresa pagada a un precio irracional se convierte en una mala inversión.

Actualmente, las diez mayores compañías del S&P 500 representan cerca del 40% de la capitalización del índice, un nivel que el analista Manuel Pinto considera muy similar al 43% registrado durante la burbuja de las puntocom y al 44% alcanzado en la época de las Nifty Fifty. 

También, según Bank of America, la brecha entre las acciones sobrevaloradas y las más baratas alcanza niveles extremos vistos sólo antes del estallido de la burbuja de las puntocom en marzo de 2000.

Un año clave de toques de campana

Al mismo tiempo, el ritmo de las nuevas salidas a bolsa coincidía con el de las subidas previas a las caídas de 2000 y 2008, según inversores como SPI Asset Management y The Global CIO Office.

Con todo ello, el mercado está asumiendo que las fuertes inversiones en inteligencia artificial se traducirán en mayores ingresos, productividad y márgenes durante los próximos años. Si esa rentabilidad tarda más de lo previsto en llegar, o si los beneficios empiezan a normalizarse, podríamos ver correcciones importantes, especialmente en los sectores que más han subido.

Aunque la mayoría de analistas no cree que estemos ante una repetición de la burbuja de las puntocom, sí consideran que estamos ante un mercado donde el margen para decepcionar es reducido.

La clave ya no será únicamente el crecimiento de la inteligencia artificial, sino comprobar que ese crecimiento sigue compensando unas valoraciones exigentes y un coste del dinero que podría mantenerse elevado durante más tiempo del esperado.

De momento está claro que a las empresas les interesa invertir en el desarrollo de la IA, pero si hay más competencia, mayores precios de componentes y los costes de financiación suben, empezará a perder su atractivo, «y es ahí donde se puede desencadenar una fuerte oleada de ventas», añade el analista.

En este contexto, si la narrativa sobre la IA se enfría, el escenario más probable para los expertos no sería una corrección generalizada del mercado, sino una rotación entre sectores. 

El analista Antonio Castelo añade que la propia industria reconoce una brecha llamativa entre la inversión y el retorno. Se han comprometido cerca de 400.000 millones de dólares en capex de infraestructura de IA en 2025, mientras que los ingresos empresariales reales derivados de la IA generativa rondan apenas los 100.000 millones.

Esa disonancia entre gasto y monetización es, hoy por hoy, la variable que más debería vigilar cualquier inversor, porque si la brecha no se cierra a un ritmo razonable, la revisión de expectativas será inevitable.

El problema no es creer o no en la IA, sino asumir que toda la cadena de valor va a capturar rentabilidades extraordinarias al mismo tiempo. Históricamente, las grandes revoluciones tecnológicas crean mucho valor, pero no siempre para todos los inversores que llegan primero.

Aumenta la rotación de activos

Pablo Vega añade que si el entusiasmo sobre la IA cesa, las compañías con beneficios reales y ventajas competitivas aguantarían el golpe, pero las empresas periféricas que suben simplemente por llevar la etiqueta de «IA» o por depender de la cadena de suministro de los gigantes tecnológicos, sufrirían ajustes severos.

De hecho, ya se observan movimientos hacia bancos, industria, materiales o defensa mientras parte del dinero salió temporalmente de las grandes tecnológicas. 

Sin embargo, Manuel Pinto señala que quedarse completamente al margen puede significar perder una de las mayores tendencias estructurales de las próximas décadas. Pero entrar después de fuertes subidas, sin tener en cuenta los riesgos, también puede generar decepciones si las expectativas no se cumplen.

Señales de burbuja

Según el analista, habrá que estar atentos a determinados indicadores para saber si el entusiasmo del mercado está convirtiéndose en euforia. El primero, la evolución de los beneficios empresariales, porque serán los que realmente justifiquen las cotizaciones.

El segundo, los flujos hacia fondos y ETFs tecnológicos, ya que entradas excesivamente concentradas suelen anticipar episodios de volatilidad. Y el tercero, un indicador del que todavía se habla poco: el gasto en tokens de inteligencia artificial. 

Los tokens reflejan el uso real de modelos como ChatGPT y empiezan a convertirse en una referencia muy interesante para medir la adopción de la IA. Si el crecimiento del uso comienza a desacelerarse mientras las valoraciones siguen aumentando, sería una señal a vigilar.

A esto, Gallardo añade la guinda del pastel; cuando aparecen salidas y entradas semanales gigantescas en el mismo sector, como ya hemos visto recientemente en tecnología, suele ser una señal de que la convicción empieza a mezclarse con nerviosismo.

Para el experto: «El mercado ha acertado con la revolución, pero todavía está negociando el precio de la factura».