El boom de los agentes de inteligencia artificial ha marcado el inicio de 2026. Las bolsas mundiales han registrado fuertes movimientos en sectores que hasta hace poco se consideraban refugios seguros de la economía digital. El software, ese gran motor del crecimiento bursátil de la última década, se ha convertido en el ojo del huracán.

El avance acelerado del desarrollo de la IA ha elevado el riesgo de disrupción de una multitud de modelos de negocio, acortando dramáticamente la vida útil esperada de muchos de ellos. La respuesta de los mercados ha sido rápida y, en muchos casos, indiscriminada: caídas abruptas en las cotizaciones de compañías tecnológicas que hasta hace poco se situaban en múltiplos de valoración envidiables.

Paradójicamente, quien mira los índices bursátiles europeos —y en especial el español— tiene la tentación de concluir que aquí no ha pasado nada relevante. Y en cierta medida así es: en el Ibex 35 o en otros índices continentales, las compañías con fuerte componente tecnológico no tienen un peso significativo. Pero esta calma aparente no debe confundirse con inmunidad. A nivel de empresas medianas y pequeñas, muchas compañías españolas están expuestas exactamente al mismo riesgo de disrupción que sus homólogas cotizadas en Wall Street o en Frankfurt.

Ante la incertidumbre, una parte relevante del capital institucional ha optado por lo más intuitivo: huir. Huir de la tecnología y refugiarse en modelos de negocio cuya existencia se remonta a décadas anteriores a la aparición de Internet. Las utilities, las empresas de distribución, los conglomerados industriales tradicionales han recibido flujos de inversión que en otro momento habrían parecido contra tendencia.

Esta estrategia tiene una lógica comprensible a corto plazo. Si no entiendes bien qué parte de tu cartera sobrevivirá a la disrupción de los agentes de IA, vender y esperar en terreno conocido parece razonable. El problema es que la IA avanza sin respetar fronteras sectoriales y alcanza a cada vez más industrias. Huir indefinidamente de ella puede resultar, a largo plazo, más costoso que aprender a distinguir dónde representa una amenaza y dónde, al contrario, una oportunidad extraordinaria para las empresas que sepan aprovecharla.

Ante una disrupción de esta magnitud, las cuentas anuales de ejercicios anteriores —o incluso las del presente ejercicio— son de escasa utilidad para el inversor. No importa cuánto dinero gane hoy una empresa: lo verdaderamente relevante es estimar si seguirá ganándolo dentro de cinco o diez años. En este contexto, el análisis del modelo de negocio se convierte en la herramienta más poderosa, muy por encima del análisis de la cuenta de resultados.

Y aquí emerge la diferencia crucial que el mercado a veces pasa por alto: no todas las empresas tecnológicas están igual de expuestas. Dentro de la industria del software, existen compañías con ventajas competitivas que los agentes de IA tienen serias dificultades para atravesar. Una empresa como Craneware, cuyo software ayuda a los hospitales estadounidenses a gestionar sus operaciones y facturar correctamente, opera sobre tres pilares que la protegen de forma estructural: datos propietarios que ningún competidor puede replicar, una regulación sanitaria (HIPAA, FDA) que impide que cualquier sistema no validado por las autoridades sea apto para su uso, y un software integrado en el propio flujo de facturación del hospital. Cambiar ese software no es que sea inconveniente, es potencialmente ruinoso para el cliente.

Block, con su plataforma Square para pequeños comercios y su billetera digital Cash App, comparte una lógica similar. Sus datos de comportamiento transaccional de millones de negocios son únicos e irreplicables. Su software no está junto a la transacción, es la transacción. Un agente de IA puede sentarse encima de Square, pero no puede sustituir los rieles por los que fluye el dinero. Por estos motivos, tanto Craneware como Block tienen mucho más tiempo que otras compañías para incorporar la IA en su modelo de negocio antes de que otros puedan amenazarlo. Y cuando lo hagan desde una posición de fortaleza, la tecnología que hoy inquieta a los mercados puede convertirse en el catalizador de una nueva ventaja competitiva.

En el lado opuesto del espectro encontramos a HubSpot. Su propuesta de valor descansa sobre tres pilares que resultan ser exactamente los más amenazados por la IA: la interfaz aprendida —los equipos de ventas llevan años memorizando flujos de trabajo—, las automatizaciones personalizadas —secuencias de email, pipelines, CRM— y el modelo de paquetización en el que marketing, ventas, servicio y gestión de contenidos se venden juntos. Los agentes de IA convierten en lenguaje cotidiano lo que antes requería años de aprendizaje, eliminan los flujos de trabajo que tanto costó programar y rompen la lógica de vender todo en un único paquete. HubSpot lo sabe y trata de reaccionar, pero su posición de partida es notablemente más vulnerable.

Los agentes de IA convierten en lenguaje cotidiano lo que antes requería años de aprendizaje

Identificar las empresas mejor posicionadas estructuralmente es solo la mitad del trabajo. La otra mitad consiste en evaluar si los equipos directivos tienen los incentivos adecuados para actuar en consecuencia, aunque eso implique sacrificar resultados en los próximos dos o tres ejercicios. Las disrupciones tecnológicas son simultáneamente fuentes de amenazas y de oportunidades. Una empresa con un modelo de negocio sólido y un equipo directivo cuya riqueza personal está profundamente ligada al valor a largo plazo de la compañía tiene mucho más motivo para tomar decisiones dolorosas en el corto plazo que una dirección que gestiona por objetivos anuales. Esta alineación debería ser un criterio prioritario en cualquier proceso de selección de inversiones en este entorno.

Esta condición, sin embargo, no exime al inversor de hacer un seguimiento continuo. Que hoy la estrategia sea la correcta no garantiza que siga siéndolo mañana. La velocidad de la disrupción exige vigilancia activa sobre la evolución del modelo de negocio, no una confianza ciega depositada una sola vez.

Ante este panorama, el inversor tiene esencialmente dos caminos: El primero es seguir huyendo de la IA, buscar refugio en los modelos de negocio más tradicionales y aceptar que, al menos a corto plazo, esta estrategia probablemente genere resultados más predecibles y tranquilos. El segundo es más exigente pero potencialmente más rentable a largo plazo: remangarse, mirar hacia adelante y buscar activamente oportunidades en compañías de todo tipo, incluidas aquellas de las que huyen muchos inversores por miedo a la IA. Esto requiere distinguir entre el software que la IA amenaza y el que sale reforzado gracias a ella, entre los equipos directivos bien posicionados para adaptarse y los que no, y entre los modelos de negocio cuyas ventajas competitivas crecen con la disrupción y los que las ven erosionarse.

La IA seguirá avanzando. La pregunta no es qué sectores transformará, sino quién habrá sabido prepararse —y sacar partido— cuando lo haga.

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