El auge de la inteligencia artificial ha generado una disparidad sin precedentes en el sector tecnológico, desplazando la creación de valor hacia la infraestructura física que da soporte a los modelos de IA y presionando a las empresas de software —incluidas las de SaaS— a replantearse sus modelos de negocio. Esta brecha se refleja en el rendimiento bursátil de las empresas tecnológicas que operan en estos dos ámbitos.

Según una encuesta de Morningstar , plataforma online de datos e inversiones, las acciones de las principales empresas proveedoras de componentes para infraestructuras —principalmente semiconductores y memorias— han experimentado un aumento promedio del 90% este año. Mientras tanto, las empresas de software , cuyos modelos de negocio y ventajas competitivas se ven amenazados por la IA, registran pérdidas de hasta el 40%.

«En esencia, la tesis del mercado es que la inteligencia artificial tiende a revolucionar significativamente el modelo de negocio del software», afirma Dave Sekera, estratega jefe de mercado para EE. UU. en Morningstar. «De hecho, muchos temen que la inteligencia artificial acabe sustituyendo por completo a muchas plataformas de software», añade, aunque considera que el pesimismo actual es exagerado.

Antes de la era de la IA generativa, el software dominaba la inversión en tecnología, ya que las empresas dependían de productos basados en suscripción para gestionar todo, desde las ventas y los recursos humanos hasta la previsión y la informática.

Estos proveedores de software generaron ingresos recurrentes y altos beneficios, lo que convirtió al software como servicio (SaaS, un modelo de distribución en el que las aplicaciones basadas en suscripción se ponen a disposición a través de Internet) en uno de los modelos de negocio más valorados en Wall Street.

El avance de la inteligencia artificial está transformando esta jerarquía, una tendencia que Morningstar ha detectado. Al 13 de mayo, la diferencia entre el 10% superior y el 10% inferior en rentabilidad tecnológica alcanzó los 133 puntos porcentuales, la mayor dispersión en años.

En lo más alto del ranking se encuentran casi exclusivamente empresas de hardware . Sandisk ha acumulado un aumento de valor del 511,4% este año, seguida de Intel, con más del 225%. En promedio, las acciones de hardware subieron un 92,5%, mientras que las de semiconductores avanzaron un 76,6%.

Mientras tanto, el 10% con peor desempeño en el sector tecnológico cayó un promedio del 39,3%, registrando su peor rendimiento desde 2022. De las 10 acciones tecnológicas con peor desempeño en 2026, ocho pertenecen al sector del software. Entre ellas se encuentra HubSpot, una empresa de marketing y ventas de software, con una caída de aproximadamente el 50% en sus rendimientos desde principios de 2026.

Cuello de botella estructural

Según los expertos, este fenómeno refleja un cuello de botella estructural: la IA generativa requiere enormes cantidades de potencia de procesamiento, memoria y almacenamiento, y la oferta de estos recursos crece más lentamente que la demanda.

Por lo tanto, la generación de valor se ha desplazado hacia la base de la pirámide tecnológica (chips, servidores, módulos de memoria) y no hacia las capas de software que históricamente han liderado el sector.

Para el gestor de fondos británico James Anderson , famoso por identificar el potencial de los gigantes de la tecnología y la innovación mucho antes que Wall Street, y por liderar las primeras inversiones en empresas como Amazon, Tesla, Alibaba, ASML, Spotify y Nvidia, el ciclo actual marca el final de la era en la que el software y las plataformas de internet dominaban el mercado.

Según él, las inversiones de billones de dólares en IA realizadas por gigantes como Google, Meta, Amazon y Microsoft están "implosionando" sus flujos de caja y transfiriendo un valor duradero a un pequeño grupo de proveedores de hardware.

“La casi certeza del dominio de las plataformas exponenciales durante 20 años ha terminado”, escribió Anderson en una carta anual a los inversores de Lingotto Innovation Strategy, advirtiendo que ya no existe “un camino obvio de regreso a una baja inversión inicial y un alto flujo de caja”.

Los analistas de Morgan Stanley estiman que los propietarios de centros de datos invertirán alrededor de 2 billones de dólares entre 2024 y 2027 para expandir su infraestructura centrada en la IA, un volumen que probablemente beneficiará a empresas como Nvidia, TSMC y ASML, todas ellas citadas por Anderson como ganadoras estructurales en el nuevo ciclo.

Es en este contexto donde el software pierde terreno. La corrección no solo proviene de un temor irracional, sino de tres presiones simultáneas. La primera es la compresión de la ventaja competitiva: los modelos de IA reducen las barreras de entrada en categorías enteras de software, reemplazando los diferenciadores que antes se basaban en la automatización, el análisis o la experiencia del usuario con soluciones de IA nativas integradas directamente en sistemas operativos y plataformas en la nube.

El segundo factor es la presión sobre el modelo SaaS. A medida que la IA traslada el valor a la infraestructura, los clientes corporativos han comenzado a cuestionarse por qué mantener múltiples suscripciones si los modelos generativos pueden realizar tareas que antes se distribuían entre diversos programas de software. El tercero es el costo de la adaptación: la incorporación de la IA requiere grandes inversiones en computación e ingeniería, lo que ejerce presión sobre los márgenes, que históricamente fueron altos en el sector.

A pesar de esto, hay indicios de que el mercado podría haber sido demasiado estricto con las penalizaciones. Microsoft, incluso con una caída interanual del 15,5 %, superó las expectativas de ingresos impulsadas por la IA, lo que indica que las empresas de software capaces de integrar de forma nativa modelos generativos pueden mantener —e incluso ampliar— su relevancia.

Según los analistas, el sector no está siendo reemplazado, sino que está experimentando una transición que requiere un reposicionamiento estratégico y nuevos modelos de monetización.

La opinión generalizada entre expertos e inversores como Anderson es que los inversores deberán ser más selectivos que en ciclos anteriores. El reto ahora consiste en identificar qué empresas de software serán capaces de reinventarse antes de que se consolide la nueva lógica del mercado.