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Provocaría IA 'shock sistémico' en mercado crediticio: UBS
13 de Febrero 2026 | Agencia Reforma
El mercado bursátil se ha apresurado a castigar a las empresas de software y a otras empresas percibidas como perdedoras del auge de la inteligencia artificial en las últimas semanas, pero es probable que los mercados de crédito sean el próximo escenario donde se manifieste el riesgo de disrupción por IA, según el analista de UBS Matthew Mish.
Es probable que decenas de miles de millones de dólares en préstamos corporativos entren en impago durante el próximo año, ya que las empresas, especialmente las de software y servicios de datos propiedad de capital privado, se ven presionadas por la amenaza de la IA, declaró Mish en una nota de investigación.
"Estamos incorporando en los precios parte de lo que llamamos un escenario de disrupción rápida y agresiva", declaró Mish, director de estrategia crediticia de UBS, a la CNBC en una entrevista.
El analista de UBS afirmó que él y sus colegas se han apresurado a actualizar sus pronósticos para este año y los siguientes, ya que los últimos modelos de Anthropic y OpenAI han acelerado las expectativas sobre la llegada de la disrupción por IA.
"El mercado ha tardado en reaccionar porque realmente no creían que fuera a ocurrir tan rápido", concluyó Mish. "La gente está teniendo que recalibrar por completo su forma de evaluar el crédito para este riesgo de disrupción, porque no es un problema del 27 o 28".
La preocupación de los inversionistas en torno a la IA se desbordó este mes, ya que el mercado pasó de considerar la tecnología como una tendencia alcista para las empresas tecnológicas a una dinámica donde el ganador se lo lleva todo, donde Anthropic, OpenAI y otras empresas amenazan a las empresas establecidas. Las empresas de software fueron las primeras y más afectadas, pero una serie de ventas masivas afectó a sectores tan dispares como el financiero, el inmobiliario y el transporte por carretera.
En su nota, Mish y otros analistas de UBS presentan un escenario base en el que los prestatarios de préstamos apalancados y crédito privado verán un total combinado de 75 mil millones de dólares en nuevos impagos para finales de este año.
La CNBC calculó estas cifras utilizando las estimaciones de Mish de aumentos de hasta el 2.5% y 4% en impagos para préstamos apalancados y crédito privado, respectivamente, para finales de 2026. Se trata de mercados que, según él, tienen un tamaño de 1.5 billones y 2 billones de dólares.
Pero Mish también destacó la posibilidad de una transición a la IA más repentina y dolorosa, en la que los impagos se dispararían al doble de lo estimado en su hipótesis base, lo que cortaría el financiamiento a muchas empresas, afirmó. Este escenario es lo que en la jerga de Wall Street se conoce como "riesgo de cola".
"La consecuencia será una crisis crediticia en los mercados de préstamos", afirmó. "Se producirá una amplia revalorización del crédito apalancado y un shock en el sistema proveniente del crédito".
Si bien los riesgos están aumentando, dependerán del momento de la adopción de la IA por parte de las grandes corporaciones, el ritmo de las mejoras en los modelos de IA y otros factores inciertos, según el analista de UBS.
Los préstamos apalancados y el crédito privado generalmente se consideran entre los sectores más riesgosos del crédito corporativo, ya que a menudo financian empresas con calificación inferior a la de inversión, muchas de ellas respaldadas por capital privado y con mayores niveles de deuda.
En lo que respecta al sector de la IA, las empresas pueden clasificarse en tres grandes categorías, según Mish: las primeras son las creadoras de los grandes modelos lingüísticos fundamentales, como Anthropic y OpenAI, que son startups pero que pronto podrían convertirse en grandes empresas que coticen en bolsa.
La segunda categoría la constituyen las empresas de software con grado de inversión como Salesforce y Adobe, que cuentan con balances sólidos y pueden implementar IA para defenderse de la competencia.
La última categoría la constituyen las empresas de software y servicios de datos propiedad de capital privado con niveles de deuda relativamente altos.
"Los ganadores de toda esta transformación -si realmente se convierte, como cada vez creemos más, en un cambio rápido, muy disruptivo o severo- es menos probable que provengan de ese tercer grupo", afirmó Mish.
Es probable que decenas de miles de millones de dólares en préstamos corporativos entren en impago durante el próximo año, ya que las empresas, especialmente las de software y servicios de datos propiedad de capital privado, se ven presionadas por la amenaza de la IA, declaró Mish en una nota de investigación.
"Estamos incorporando en los precios parte de lo que llamamos un escenario de disrupción rápida y agresiva", declaró Mish, director de estrategia crediticia de UBS, a la CNBC en una entrevista.
El analista de UBS afirmó que él y sus colegas se han apresurado a actualizar sus pronósticos para este año y los siguientes, ya que los últimos modelos de Anthropic y OpenAI han acelerado las expectativas sobre la llegada de la disrupción por IA.
"El mercado ha tardado en reaccionar porque realmente no creían que fuera a ocurrir tan rápido", concluyó Mish. "La gente está teniendo que recalibrar por completo su forma de evaluar el crédito para este riesgo de disrupción, porque no es un problema del 27 o 28".
La preocupación de los inversionistas en torno a la IA se desbordó este mes, ya que el mercado pasó de considerar la tecnología como una tendencia alcista para las empresas tecnológicas a una dinámica donde el ganador se lo lleva todo, donde Anthropic, OpenAI y otras empresas amenazan a las empresas establecidas. Las empresas de software fueron las primeras y más afectadas, pero una serie de ventas masivas afectó a sectores tan dispares como el financiero, el inmobiliario y el transporte por carretera.
En su nota, Mish y otros analistas de UBS presentan un escenario base en el que los prestatarios de préstamos apalancados y crédito privado verán un total combinado de 75 mil millones de dólares en nuevos impagos para finales de este año.
La CNBC calculó estas cifras utilizando las estimaciones de Mish de aumentos de hasta el 2.5% y 4% en impagos para préstamos apalancados y crédito privado, respectivamente, para finales de 2026. Se trata de mercados que, según él, tienen un tamaño de 1.5 billones y 2 billones de dólares.
Pero Mish también destacó la posibilidad de una transición a la IA más repentina y dolorosa, en la que los impagos se dispararían al doble de lo estimado en su hipótesis base, lo que cortaría el financiamiento a muchas empresas, afirmó. Este escenario es lo que en la jerga de Wall Street se conoce como "riesgo de cola".
"La consecuencia será una crisis crediticia en los mercados de préstamos", afirmó. "Se producirá una amplia revalorización del crédito apalancado y un shock en el sistema proveniente del crédito".
Si bien los riesgos están aumentando, dependerán del momento de la adopción de la IA por parte de las grandes corporaciones, el ritmo de las mejoras en los modelos de IA y otros factores inciertos, según el analista de UBS.
Los préstamos apalancados y el crédito privado generalmente se consideran entre los sectores más riesgosos del crédito corporativo, ya que a menudo financian empresas con calificación inferior a la de inversión, muchas de ellas respaldadas por capital privado y con mayores niveles de deuda.
En lo que respecta al sector de la IA, las empresas pueden clasificarse en tres grandes categorías, según Mish: las primeras son las creadoras de los grandes modelos lingüísticos fundamentales, como Anthropic y OpenAI, que son startups pero que pronto podrían convertirse en grandes empresas que coticen en bolsa.
La segunda categoría la constituyen las empresas de software con grado de inversión como Salesforce y Adobe, que cuentan con balances sólidos y pueden implementar IA para defenderse de la competencia.
La última categoría la constituyen las empresas de software y servicios de datos propiedad de capital privado con niveles de deuda relativamente altos.
"Los ganadores de toda esta transformación -si realmente se convierte, como cada vez creemos más, en un cambio rápido, muy disruptivo o severo- es menos probable que provengan de ese tercer grupo", afirmó Mish.
