La reciente irrupción de la Inteligencia Artificial (IA) en el mercado ha dejado de ser solo un tema de innovación tecnológica para convertirse en un desafío financiero significativo, especialmente para el sector del software. En un contexto de presión en el mercado bursátil, se han comenzado a sentir las repercusiones en el ámbito financiero, donde la deuda y la financiación están bajo escrutinio estricto. Esto se debe principalmente a que los acreedores y bancos han elevado sus exigencias, ya que ahora requieren más que promesas de crecimiento; necesitan evidencia tangible de la capacidad de las empresas para resistir la ola de cambios que trae consigo la IA.
El impacto inicial de esta disrupción se observó en la bolsa. El índice S&P 500 Software & Services, por ejemplo, ha experimentado una significativa caída de aproximadamente 2 billones de dólares desde su pico en octubre, según datos de Reuters. Esta caída no se debe únicamente a factores macroeconómicos, sino también a las crecientes preocupaciones sobre la resistencia del software frente a funcionalidades cada vez más automatizables y menos costosas debido a la IA.
La segunda fase de este fenómeno se refleja en el mercado del crédito. Las condiciones de financiación se han endurecido notablemente, con un incremento en las demandas de rentabilidad, garantías más estrictas, y un enfoque mayor en la visibilidad de la liquidez. Esta situación afecta especialmente a los préstamos apalancados, un segmento donde el sector tecnológico, y más específicamente el software, posee una gran representación. En este ámbito, cualquier amenaza estructural puede tener consecuencias severas debido al alto nivel de deuda y la necesidad constante de refinanciación.
Según UBS, el riesgo de disrupción por IA podría empezar a materializarse notablemente entre 2026 y 2027, con un aumento potencial de los impagos hacia un rango del 3% al 5%, superando las expectativas actuales del mercado. Esto indica que los inversores empiezan a reevaluar estas empresas, viéndolas más bien como negocios en transición, alejándose de la percepción de ser generadoras de ingresos garantizados.
El epicentro del problema radica en la «reemplazabilidad» del software. Si se percibe que el software puede ser fácilmente sustituido por otras herramientas, su capacidad de fijar precios disminuye, afectando los márgenes y, en consecuencia, elevando el costo del capital debido a la disminución del colchón para cubrir deudas. Esta situación es bastante evidente en empresas con calificaciones crediticias bajas, donde la desconfianza del mercado puede dificultar el acceso a una refinanciación favorable.
En la práctica, esta desconfianza en el mercado se traduce en una ralentización de las operaciones crediticias, con ejemplos de préstamos apalancados que han sido puestos en pausa ante la incertidumbre en los precios del crédito. Casos destacados incluyen la financiación para la compra de Qualtrics, y en Europa, empresas como Team.blue también han tenido que posponer cambios financieros debido al deterioro del mercado.
Finalmente, uno de los efectos secundarios más notables es el incremento en el uso de descuentos y paquetes de valor añadido para sostener los ingresos en un entorno donde financiarse es cada vez más caro. El sector está entrando en un ciclo donde, para defender el volumen, pueden erosionar márgenes, lo que complica aún más su situación crediticia.
En resumen, el impacto de la IA no solo está redibujando el paisaje tecnológico, sino que está reformulando las condiciones financieras para el software, haciendo que el crédito se convierta en una nueva arena de batalla donde la diferencia entre el éxito o el fracaso financiero podría depender de la adaptación efectiva al cambio tecnológico.
