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La euforia por la inteligencia artificial ya golpeó a varias acciones tecnológicas. Pero ahora el foco podría trasladarse al mercado de crédito. Según un análisis reciente de UBS, el riesgo de disrupción acelerada por IA amenaza con provocar una ola de impagos en préstamos corporativos durante los próximos meses.

Matthew Mish, jefe de estrategia de crédito del banco, advirtió en entrevista con CNBC que el mercado aún no ha terminado de calibrar la velocidad con la que avanzan los modelos de IA desarrollados por compañías como OpenAI y Anthropic.

US$ 75.000-120.000 millones en nuevos defaults

En su escenario base, UBS proyecta que los mercados de leveraged loans (estimados en US$ 1,5 billones) y private credit (cerca de US$ 2 billones) podrían registrar entre US$ 75.000 y US$ 120.000 millones en nuevos incumplimientos hacia finales de este año.

La estimación surge de un aumento previsto de hasta 2,5% en tasas de default para préstamos apalancados y hasta 4% en crédito privado hacia finales de 2026.

El problema central, según Mish, es que muchos modelos financieros asumían que la disrupción por IA sería un fenómeno gradual hacia 2027 o 2028. Sin embargo, la aceleración tecnológica obligó a los analistas a revisar sus previsiones. «El mercado fue lento en reaccionar porque no pensaba que ocurriría tan rápido», sostuvo.

Riesgo de «credit crunch» si el escenario empeora

UBS también contempla un escenario más severo -lo que en Wall Street se conoce como «tail risk»- donde los defaults podrían duplicar las estimaciones base. En ese caso, se produciría una contracción abrupta del crédito.

El efecto dominó incluiría:

  • Revalorización masiva del crédito apalancado.
  • Cierre de financiamiento para compañías altamente endeudadas.
  • Shock sistémico proveniente del mercado crediticio.

Los segmentos más vulnerables son las empresas de software y servicios de datos respaldadas por private equity, muchas con altos niveles de deuda y menor flexibilidad financiera.

Tres grupos frente a la transformación IA

Mish clasifica a las empresas en tres categorías dentro de esta transición:

  1. Creadores de modelos fundacionales como OpenAI y Anthropic, potenciales ganadores estructurales.
  2. Empresas investment grade como Salesforce y Adobe, con balances sólidos y capacidad de adaptación.
  3. Compañías de software propiedad de private equity con alta deuda, consideradas las más expuestas.

Si la transformación resulta tan rápida como anticipa UBS, los ganadores difícilmente surgirán del tercer grupo.

En resumen

La advertencia es clara: la disrupción de la IA no solo reconfigura mercados bursátiles, sino que podría tensionar uno de los pilares menos visibles del sistema financiero: el crédito corporativo.

La pregunta ahora es si el ajuste será gradual o si estamos ante el inicio de una verdadera contracción crediticia impulsada por la inteligencia artificial.

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