Tras analizar más de diez mil informes financieros, Morgan Stanley descubrió que: los "servicios + ciclo" que están siendo vendidos en masa tienen la tasa de adopción de IA más alta y la mayor capacidad de negociación

Durante un tiempo, Wall Street estuvo impregnada de una especie de “ansiedad por la IA”.

El mercado temía que, con el auge de la IA generativa (GenAI) y los agentes de IA (Agentic AI), muchas empresas tradicionales de “servicios + ciclo” —especialmente en software, servicios de información y mediación financiera— serían completamente revolucionadas. Esta preocupación provocó ventas masivas indiscriminadas en los sectores relacionados.

Pero esto podría ser un gran error de valoración.

El 25 de febrero, el equipo de estrategia y temas de acciones estadounidenses de Morgan Stanley publicó un informe que señalaba que la reacción del mercado de EE. UU. ante la “teoría de la disrupción por IA” había sido excesiva.

Primero, tras la caída, este grupo considerado como “disruptivo” representa solo el 13% del valor total del S&P 500. Esta proporción explica por qué los índices principales han tenido una recuperación limitada, mientras que dentro de los sectores hay una fuerte volatilidad.

En segundo lugar, la valoración y la congestión de este grupo están en niveles extremadamente bajos. Según datos de Morgan Stanley, actualmente, el sector de “servicios + ciclo” tiene una valoración relativa en el percentil 9 desde 2010, casi en el rango más barato de la historia. Además, la exposición neta de las instituciones ha caído al percentil 20, en un estado de muy baja asignación.

Morgan Stanley afirma directamente: “Parece que la visión pesimista sobre GenAI subestima la capacidad de los veteranos proveedores de software para participar en este ciclo de innovación.”

De hecho, estos grupos que han sido vendidos en masa no solo no han sido desplazados, sino que, en el análisis de mapeo de IA del equipo temático de Morgan Stanley, son los grupos con mayor adopción de IA y mayor poder de fijación de precios (entre los primeros tres deciles).

Los “víctimas” en los ojos del mercado, en realidad, son los mayores “beneficiados”. Estos grupos que han sufrido caídas severas, precisamente, tienen una alta concentración de adoptantes de IA.

Los beneficios cuantitativos ya son evidentes; no es solo una promesa, sino dinero en efectivo real

Los inversores suelen dudar: ¿puede la IA en esta etapa realmente ahorrar o ganar dinero a las empresas? Los datos dan una respuesta afirmativa.

El equipo de Morgan Stanley analizó más de 10,000 informes financieros y actas de reuniones mediante modelos de IA. Los resultados muestran que las empresas están obteniendo beneficios sustanciales de la IA, y la dinámica continúa fortaleciéndose.

En el cuarto trimestre de 2025, el 30% de las empresas consideradas como “adoptantes de IA” por los analistas mencionaron en llamadas telefónicas al menos un “impacto financiero cuantificable” derivado de la IA.

Este porcentaje fue del 24% en el tercer trimestre de 2025 y solo del 16% en el cuarto trimestre de 2024. Para un grupo más amplio del S&P 500, la proporción también subió al 21%.

Morgan Stanley afirma: “Actualmente, las menciones más frecuentes de beneficios cuantitativos se centran en ‘impactos financieros’ (incluyendo crecimiento de ingresos y reducción de costos), y estas menciones se han duplicado respecto al trimestre anterior.”

En términos fundamentales, los adoptantes de IA con fuerte poder de fijación de precios no solo no han visto una reducción en sus márgenes netos a largo plazo, sino que están acelerando su expansión.

Morgan Stanley estima que, en 2026, la adopción de IA contribuirá con 40 puntos básicos al crecimiento de la rentabilidad del índice S&P 500 en su conjunto.

Los datos confirman la expansión de beneficios de los “adoptantes de IA”

El informe muestra que, entre 2024 y 2025, la rentabilidad EBIT de los adoptantes de IA se expandió en 310 puntos básicos, el doble de la tasa del índice MSCI Global en ese período. Los analistas de Morgan Stanley prevén que, entre los beneficios de la IA, aproximadamente el 80% se reflejará en mejoras en la eficiencia de costos.

Por ejemplo, Citibank señala: “Hasta ahora, en 2024, se han realizado más de un millón de revisiones de código automatizadas impulsadas por IA, lo que ha aumentado enormemente la productividad de los desarrolladores, ahorrando unas 100,000 horas por semana.”

Las empresas europeas están siendo las más agresivas. Las encuestas muestran que hasta un 35% de las empresas europeas planean reducir su fuerza laboral mediante IA, mucho más que el 10% en otras regiones. Esto apunta a un rendimiento de márgenes más fuerte en el futuro.

Espejo histórico: las lecciones de la era de los smartphones en 2007

Para entender la lógica actual del mercado, Morgan Stanley retrocede a 2007.

En ese momento, el iPhone acababa de salir, y el mercado también estaba en un estado de “pánico por la disrupción”. Se consideraba que industrias como juegos, PC, impresoras, GPS y software de escritorio estaban en riesgo de desaparecer.

Los datos muestran que, en los años posteriores al lanzamiento del iPhone, el rendimiento de estas acciones consideradas como “disruptivas” fue muy variado.

Mientras Google, que aprovechó con éxito la oportunidad de la publicidad móvil, subió un 28%, Nokia cayó un 73%.

Tras analizar varios indicadores fundamentales, Morgan Stanley concluye que, ante impactos tecnológicos de gran escala, el indicador más importante que determina el comportamiento del precio de las acciones es el “cambio en las ganancias futuras (forward earnings)”.

En otras palabras, quien pueda usar la IA para lograr crecimiento en beneficios, será quien tenga la última palabra en el mercado de capitales. Desde finales de 2023, los beneficios de los adoptantes de IA han aumentado aproximadamente el doble que los de los que han sido desplazados por la IA, y esta brecha continúa ampliándose con la acumulación de retornos.

Por ejemplo, tras el lanzamiento del iPhone, la correlación de rango de Spearman entre ganancias futuras y rendimiento de las acciones fue de 0.9 (muy fuerte).

Morgan Stanley resume: “Lo que estamos viviendo ahora es una característica típica de un ciclo de inversión importante. El capital no solo fluye hacia los líderes estructurales, sino también hacia los líderes cíclicos. La estrategia de selección de acciones desde abajo hacia arriba es especialmente importante en este momento.”

La ventaja competitiva es más profunda de lo que se piensa: cumplimiento, confianza y datos propios

Para analizar el impacto de la IA en industrias específicas, los analistas de Morgan Stanley ofrecen explicaciones detalladas, revelando qué cambios son verdaderamente disruptivos y cuáles solo son alarmismos:

Software: pánico en su punto máximo, la IA no es una “nueva categoría” sino una “nueva capacidad”

El sector del software ha experimentado una fuerte caída en la valoración. La valoración media actual (EV/Ventas aproximadamente 4.4 veces) ha vuelto a niveles bajos similares a los de 2014-2016, cuando el mercado temía mucho la computación en la nube.

Existen “tres grandes preocupaciones”: que las startups de IA compitan por cuota de mercado, que el modelo de cobro por asiento colapse, y que los GPU aumenten los costos y reduzcan los márgenes.

Pero Morgan Stanley afirma que estas preocupaciones están mal enfocadas: “La IA generativa esencialmente amplía las capacidades del software empresarial. La cuestión no es si el software podrá monetizarse en este ciclo de innovación, sino quién participará en la construcción de estas capacidades adicionales.”

Morgan Stanley considera que la IA, en esencia, amplía las capacidades del software empresarial, resolviendo el problema de datos no estructurados que el software tradicional no puede manejar. Los gigantes existentes con canales de distribución, datos propios y control de flujos de trabajo, son los mayores beneficiados.

Finanzas de consumo y pagos: la IA no puede reemplazar la confianza y la regulación

Recientemente, el mercado temía que la “IA agente” pudiera comprar por sí misma, evadiendo las redes tradicionales de pago con tarjetas de crédito.

Morgan Stanley refuta esta idea: “Dudamos que la IA agente pueda disrumpir significativamente las redes de intercambio de tarjetas de crédito. Esto pasa por alto la importancia de la confianza, la protección contra fraudes, la expansión crediticia y las recompensas a clientes.”

En industrias altamente dependientes de datos y con reglas claras, las licencias regulatorias y los balances son barreras naturales. La IA solo acelerará la optimización en áreas como suscripción, detección de fraudes y atención al cliente.

Morgan Stanley prevé que los bancos y las financieras de consumo mejorarán significativamente su apalancamiento operativo con IA. En 2026 y 2027, los márgenes de beneficio de los grandes bancos podrían seguir mejorando.

Internet y comercio electrónico: la próxima generación de “comercio agente” será un gran motor

Morgan Stanley predice que el “comercio agentic” que puede comparar precios y hacer pedidos automáticamente será el próximo gran desbloqueo de la IA generativa.

Esto hará que el embudo de consumidores sea más conversacional, personalizado e interactivo. Se estima que, para 2030, el comercio agentic aportará entre 50 y 115 mil millones de dólares adicionales en gastos en el mercado de comercio electrónico de EE. UU.

Las plataformas con infraestructura logística, inventarios únicos y capacidades de cumplimiento, no solo no serán desplazadas, sino que podrán ampliar su cuota en línea gracias a la IA.

Transporte: beneficios para activos pesados, riesgos para activos ligeros

El transporte es uno de los sectores más susceptibles a la influencia de la IA. Pero Morgan Stanley señala una gran diferenciación interna.

Los operadores con flotas, ferrocarriles y almacenes, los “activos pesados”, serán los principales beneficiados. La IA física (camiones autónomos, robots humanoides) reducirá estructuralmente los costos laborales y mejorará la utilización de activos.

Por otro lado, los “intermediarios de carga ligeros” que dependen de la información y la asimetría de datos enfrentan riesgos reales de disrupción. La IA generativa está haciendo que la coincidencia de cargas sea más comercializable, lo que presionará las ganancias de los intermediarios.

Bienes raíces y seguros comerciales: negocios altamente complejos y no estandarizados difícilmente serán reemplazados

Para los servicios inmobiliarios comerciales y las grandes corredurías de seguros, el mercado subestima la complejidad de sus operaciones.

Las pólizas comerciales requieren análisis contractual complejo, construcción de estructuras de riesgo y revisión regulatoria. Morgan Stanley señala: “La IA no puede reemplazar este conocimiento especializado que requiere acceso al mercado y supervisión regulatoria.”

En bienes raíces comerciales, la aplicación de la IA será más de “mejora” que de “sustitución”. Estas empresas intensivas en mano de obra reducirán costos administrativos con IA. Morgan Stanley estima que la automatización con IA en REITs públicos y servicios CRE podría generar hasta 34 mil millones de dólares en impacto financiero, el 16% de su flujo de caja operativo.

¿El mercado laboral sufrirá una gran ola de desempleo por IA?

La preocupación final y más profunda de toda la narrativa de “disrupción por IA” es que esta tecnología provoque un desempleo masivo en la clase blanca, desencadenando recesión y reducción del consumo.

Morgan Stanley, revisando los cambios tecnológicos en los últimos 150 años (electricidad, tractores, computadoras, internet), concluye que cada gran innovación tecnológica ha transformado profundamente la estructura laboral, pero “no ha reemplazado la fuerza laboral”.

Por el contrario, la tecnología crea nuevos empleos. Morgan Stanley prevé que, con la mayor adopción de IA, surgirán nuevos roles como “Director de IA”, “Gerente de producto-ingeniero híbrido”, “Predictores de cadenas de suministro de IA”, “Genetistas computacionales”, entre otros.

En resumen, la llegada de nuevas tecnologías trae dolor en el orden establecido, pero cuando el mercado castiga en exceso activos de calidad, lo mejor es volver a lo esencial: centrarse en datos exclusivos de la empresa, barreras de activos físicos y la rentabilidad futura, que son las mejores estrategias para atravesar ciclos tecnológicos.