Después del mercado de valores, le toca al mercado de bonos: UBS afirma que la "lista de asesinatos" de IA se actualiza, y préstamos corporativos por 1200 mil millones de dólares enfrentan riesgo de incumplimiento
Mientras Wall Street aún se estremecía por la caída abrupta de las acciones de software, UBS lanzó una nueva advertencia: el mercado de crédito podría ser el “barril de pólvora invisible” aún no completamente valorado en la ola de disrupción de la IA. A medida que la velocidad de la avance de la tecnología de inteligencia artificial supera ampliamente las expectativas, las empresas de software y servicios de datos altamente endeudadas —especialmente aquellas respaldadas por capital privado— están al borde del incumplimiento.
El jefe de estrategia de crédito de UBS, Matthew Mish, afirmó en un informe de investigación publicado el miércoles (12 de abril) que el mercado está revalorando una “disrupción rápida y agresiva”. Estima que, para fines del próximo año, solo en préstamos apalancados y crédito privado podrían añadirse entre 75 mil millones y 120 mil millones de dólares en incumplimientos. Esta estimación se basa en el escenario base de UBS: una tasa de incumplimiento en préstamos apalancados que aumentará en 2.5 puntos porcentuales, alcanzando aproximadamente 1.5 billones de dólares; y una tasa de incumplimiento en crédito privado que subirá en 4 puntos porcentuales, llegando a unos 2 billones de dólares.
“La reacción del mercado ha sido lenta porque realmente no esperaban que esto sucediera tan rápido”, dijo Mish en una entrevista con CNBC. Señaló que, con empresas como Anthropic y OpenAI lanzando los modelos más recientes, las expectativas del mercado sobre el calendario de disrupción de la IA se han comprimido drásticamente. “La gente tiene que reajustar toda su forma de evaluar el riesgo de interrupción en el crédito, porque esto no es un problema para 2027 o 2028.”
De “historia de crecimiento” a “ritmo de vida o muerte”
Desde principios de este mes, la narrativa de los inversores sobre la IA ha cambiado fundamentalmente: el mercado ya no ve esta tecnología como un beneficio general para todas las empresas tecnológicas, sino como una reñida partida en la que solo los ganadores se llevan todo. Aunque las acciones de software han sido las primeras en sufrir ventas masivas, el pánico se ha extendido rápidamente a sectores como finanzas, bienes raíces, transporte de camiones y otros que parecen no tener relación.
Mish enfatizó que, bajo el impacto de la IA, las empresas pueden dividirse claramente en tres niveles:
· Primer nivel: creadores de grandes modelos básicos como Anthropic y OpenAI. Aunque aún son startups, tienen un potencial muy alto para convertirse rápidamente en las próximas grandes empresas cotizadas.
· Segundo nivel: empresas de software de grado de inversión como Salesforce y Adobe. Cuentan con balances sólidos y flujo de caja suficiente para resistir los desafíos mediante una rápida adopción de IA.
· Tercer nivel: empresas de software y servicios de datos respaldadas por capital privado. Estas empresas generalmente tienen altos niveles de deuda y dependen en gran medida de modelos de negocio tradicionales, siendo las más vulnerables ante la disrupción de la IA.
Riesgo de cola: ¿qué pasa si el mercado de crédito “se congela”?
Además del escenario base, UBS esboza un escenario de “riesgo de cola” aún más doloroso. En este escenario, la tasa de incumplimiento alcanzaría el doble de la estimación base, cortando los canales de financiamiento de muchas empresas.
“La reacción en cadena sería un endurecimiento del crédito en el mercado de préstamos”, describió Mish. “Habría una reevaluación generalizada de los préstamos apalancados, y el crédito impactaría al sistema en su conjunto.” Este escenario es similar a la oleada de ventas de bonos basura de empresas energéticas hace diez años, o al congelamiento del crédito durante la burbuja de internet hace más de veinte años.
Los analistas de UBS señalaron que, aunque el riesgo se está acumulando, la evolución real dependerá de varias variables clave: el ritmo de adopción de IA por parte de grandes empresas, la velocidad de mejora de los modelos de IA en sí, y la demanda de refinanciamiento del mercado. Actualmente, aproximadamente el 20% de los préstamos apalancados y créditos privados enfrentan presión de refinanciamiento en 2028, lo que implica que el riesgo seguirá acumulándose en los próximos dos años.
“Aún no estamos llamando a un escenario de riesgo de cola, pero estamos encaminados hacia él”, admitió Mish.
¿Quién está pagando por la revolución de la IA?
Cabe destacar que, en esta advertencia, los préstamos apalancados y el crédito privado —los segmentos con mayor riesgo en el mercado de crédito empresarial— son los principales focos. Normalmente financian empresas por debajo del grado de inversión, muchas de las cuales están respaldadas por capital privado y llevan altos niveles de apalancamiento.
A medida que las herramientas de IA comienzan a erosionar el modelo de negocio del software como servicio (SaaS), los flujos de caja de estas empresas altamente endeudadas enfrentan una presión sin precedentes. El mercado teme que, si estas empresas no logran adaptarse rápidamente durante la iteración tecnológica, serán las primeras en caer en esta revolución tecnológica, y quienes terminarán pagando serán los mercados de crédito que sostienen esas enormes deudas.
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Después del mercado de valores, le toca al mercado de bonos: UBS afirma que la "lista de asesinatos" de IA se actualiza, y préstamos corporativos por 1200 mil millones de dólares enfrentan riesgo de incumplimiento
Mientras Wall Street aún se estremecía por la caída abrupta de las acciones de software, UBS lanzó una nueva advertencia: el mercado de crédito podría ser el “barril de pólvora invisible” aún no completamente valorado en la ola de disrupción de la IA. A medida que la velocidad de la avance de la tecnología de inteligencia artificial supera ampliamente las expectativas, las empresas de software y servicios de datos altamente endeudadas —especialmente aquellas respaldadas por capital privado— están al borde del incumplimiento.
El jefe de estrategia de crédito de UBS, Matthew Mish, afirmó en un informe de investigación publicado el miércoles (12 de abril) que el mercado está revalorando una “disrupción rápida y agresiva”. Estima que, para fines del próximo año, solo en préstamos apalancados y crédito privado podrían añadirse entre 75 mil millones y 120 mil millones de dólares en incumplimientos. Esta estimación se basa en el escenario base de UBS: una tasa de incumplimiento en préstamos apalancados que aumentará en 2.5 puntos porcentuales, alcanzando aproximadamente 1.5 billones de dólares; y una tasa de incumplimiento en crédito privado que subirá en 4 puntos porcentuales, llegando a unos 2 billones de dólares.
“La reacción del mercado ha sido lenta porque realmente no esperaban que esto sucediera tan rápido”, dijo Mish en una entrevista con CNBC. Señaló que, con empresas como Anthropic y OpenAI lanzando los modelos más recientes, las expectativas del mercado sobre el calendario de disrupción de la IA se han comprimido drásticamente. “La gente tiene que reajustar toda su forma de evaluar el riesgo de interrupción en el crédito, porque esto no es un problema para 2027 o 2028.”
De “historia de crecimiento” a “ritmo de vida o muerte”
Desde principios de este mes, la narrativa de los inversores sobre la IA ha cambiado fundamentalmente: el mercado ya no ve esta tecnología como un beneficio general para todas las empresas tecnológicas, sino como una reñida partida en la que solo los ganadores se llevan todo. Aunque las acciones de software han sido las primeras en sufrir ventas masivas, el pánico se ha extendido rápidamente a sectores como finanzas, bienes raíces, transporte de camiones y otros que parecen no tener relación.
Mish enfatizó que, bajo el impacto de la IA, las empresas pueden dividirse claramente en tres niveles:
· Primer nivel: creadores de grandes modelos básicos como Anthropic y OpenAI. Aunque aún son startups, tienen un potencial muy alto para convertirse rápidamente en las próximas grandes empresas cotizadas.
· Segundo nivel: empresas de software de grado de inversión como Salesforce y Adobe. Cuentan con balances sólidos y flujo de caja suficiente para resistir los desafíos mediante una rápida adopción de IA.
· Tercer nivel: empresas de software y servicios de datos respaldadas por capital privado. Estas empresas generalmente tienen altos niveles de deuda y dependen en gran medida de modelos de negocio tradicionales, siendo las más vulnerables ante la disrupción de la IA.
Riesgo de cola: ¿qué pasa si el mercado de crédito “se congela”?
Además del escenario base, UBS esboza un escenario de “riesgo de cola” aún más doloroso. En este escenario, la tasa de incumplimiento alcanzaría el doble de la estimación base, cortando los canales de financiamiento de muchas empresas.
“La reacción en cadena sería un endurecimiento del crédito en el mercado de préstamos”, describió Mish. “Habría una reevaluación generalizada de los préstamos apalancados, y el crédito impactaría al sistema en su conjunto.” Este escenario es similar a la oleada de ventas de bonos basura de empresas energéticas hace diez años, o al congelamiento del crédito durante la burbuja de internet hace más de veinte años.
Los analistas de UBS señalaron que, aunque el riesgo se está acumulando, la evolución real dependerá de varias variables clave: el ritmo de adopción de IA por parte de grandes empresas, la velocidad de mejora de los modelos de IA en sí, y la demanda de refinanciamiento del mercado. Actualmente, aproximadamente el 20% de los préstamos apalancados y créditos privados enfrentan presión de refinanciamiento en 2028, lo que implica que el riesgo seguirá acumulándose en los próximos dos años.
“Aún no estamos llamando a un escenario de riesgo de cola, pero estamos encaminados hacia él”, admitió Mish.
¿Quién está pagando por la revolución de la IA?
Cabe destacar que, en esta advertencia, los préstamos apalancados y el crédito privado —los segmentos con mayor riesgo en el mercado de crédito empresarial— son los principales focos. Normalmente financian empresas por debajo del grado de inversión, muchas de las cuales están respaldadas por capital privado y llevan altos niveles de apalancamiento.
A medida que las herramientas de IA comienzan a erosionar el modelo de negocio del software como servicio (SaaS), los flujos de caja de estas empresas altamente endeudadas enfrentan una presión sin precedentes. El mercado teme que, si estas empresas no logran adaptarse rápidamente durante la iteración tecnológica, serán las primeras en caer en esta revolución tecnológica, y quienes terminarán pagando serán los mercados de crédito que sostienen esas enormes deudas.