La disrupción de la IA podría provocar un “shock al sistema” en los mercados crediticios, afirma un analista de UBS
- Los mercados de préstamos apalancados de 3,5 billones de dólares y de crédito privado podrían ser los siguientes en verse afectados por la disrupción causada por el auge de la IA, según el analista de UBS Matthew Mish.
- Mish dijo a CNBC que la transformación de la inteligencia artificial está sucediendo más rápido de lo que él y sus colegas habían anticipado anteriormente.
- Mish espera que se produzcan entre 75.000 y 120.000 millones de dólares en nuevos impagos en los dos mercados para finales de este año.
El mercado de valores se ha apresurado a castigar a las empresas de software y otros perdedores percibidos por el auge de la inteligencia artificial en las últimas semanas, pero es probable que los mercados de crédito sean el próximo lugar donde aparezca el riesgo de disrupción de la IA, según UBS.El analista Matthew Mish .
Es probable que decenas de miles de millones de dólares en préstamos corporativos entren en impago durante el próximo año a medida que las empresas, especialmente las de software y servicios de datos propiedad de capital privado, se vean presionadas por la amenaza de la IA, dijo Mish en una nota de investigación del miércoles.
“Estamos incorporando en los precios parte de lo que llamamos un escenario de disrupción rápida y agresiva”, dijo Mish, jefe de estrategia crediticia de UBS, a CNBC en una entrevista.
El analista de UBS dijo que él y sus colegas se apresuraron a actualizar sus pronósticos para este año y más allá porque los últimos modelos de Anthropic y OpenAI han acelerado las expectativas de la llegada de la disrupción de la IA.
“El mercado ha reaccionado con lentitud porque realmente no creían que fuera a suceder tan rápido”, dijo Mish. “La gente está teniendo que recalibrar por completo su forma de evaluar el crédito ante este riesgo de disrupción, porque no es un problema del 27 ni del 28”.
La preocupación de los inversores en torno a la IA se desbordó este mes, ya que el mercado pasó de considerarla 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 las 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 describen un escenario base en el que los prestatarios de préstamos apalancados y crédito privado verán un total combinado de 75.000 millones a 120.000 millones de dólares en nuevos impagos para finales de este año.
CNBC calculó esas cifras utilizando las estimaciones de Mish de aumentos de hasta un 2,5% y hasta un 4% en los incumplimientos de préstamos apalancados y crédito privado, respectivamente, para finales de 2026. Se trata de mercados que, según sus estimaciones, tienen un tamaño de 1,5 billones y 2 billones de dólares.
¿‘Crisis crediticia’?
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 la financiación 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 crediticio para el sistema”.
Si bien los riesgos están aumentando, estarán determinados por el momento de adopción de la IA por parte de las grandes corporaciones, el ritmo de las mejoras del modelo de IA y otros factores inciertos, según el analista de UBS.
“Aún no estamos pronosticando ese escenario de riesgo extremo, pero nos estamos moviendo en esa dirección”, dijo.
Los préstamos apalancados y el crédito privado generalmente se consideran entre los sectores más riesgosos del crédito corporativo, ya que a menudo financian empresas de grado inferior a la inversión, muchas de ellas respaldadas por capital privado y con niveles más elevados de deuda.
Cuando se trata del comercio de IA, las empresas pueden clasificarse en tres grandes categorías, según Mish: las primeras son los creadores de los grandes modelos de lenguaje fundamentales, como Anthropic y OpenAI, que son empresas emergentes pero que pronto podrían convertirse en grandes empresas que coticen en bolsa.
Las segundas son empresas de software de grado de inversión como Salesforce.yAdobeque tengan balances sólidos y puedan implementar IA para defenderse de los rivales.
La última categoría es la cohorte de empresas de software y servicios de datos propiedad de capital privado con niveles relativamente altos de deuda.
“Los ganadores de toda esta transformación —si realmente se convierte, como cada vez creemos más, en un cambio rápido y muy disruptivo o severo— es menos probable que sean los de ese tercer grupo”, dijo Mish.
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