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Los mercados bursátiles se han apresurado a castigar a las empresas de software y otros perdedores percibidos en el auge de la inteligencia artificial en las últimas semanas, pero es probable que los mercados de crédito sean el próximo lugar en el que se observen riesgos de interrupción de la IA, afirmó la revista. USB Analista Matthew Misch.
Misch dijo en una nota de investigación el miércoles que las empresas, en particular las empresas de servicios de datos y software de propiedad de capital privado, se están viendo presionadas por la amenaza de la IA, y es probable que decenas de miles de millones de dólares en préstamos corporativos incumplan durante el próximo año.
“Estamos descontando algunos de los llamados escenarios de disrupción rápida y agresiva”, dijo Misch, jefe de estrategia crediticia de UBS, en una entrevista en CNBC.
El analista de la UBS dijo que él y sus colegas se están apresurando a actualizar sus pronósticos para este año y los siguientes, a medida que los últimos modelos de Anthropic y OpenAI aceleran las expectativas sobre la llegada de la disrupción de la IA.
“El mercado tardó en reaccionar porque realmente no esperábamos que las cosas sucedieran tan rápido”, dijo Misch. “La gente necesita recalibrar toda la forma en que evalúan el crédito para este riesgo de disrupción, porque este no es un problema del 27 o 28”.
Las preocupaciones de los inversores en torno a la IA se desbordaron este mes cuando el mercado pasó de ver la tecnología como una marea creciente para las empresas tecnológicas a una imagen en la que el ganador se lo lleva todo, en la que Anthropic, OpenAI y otros amenazan a los titulares. Las empresas de software fueron las primeras en verse más afectadas, pero una serie de caídas de las acciones afectaron a sectores tan dispares como las finanzas, el sector inmobiliario y el transporte por carretera.
En una nota, Misch y otros analistas de la UBS expusieron un caso base de nuevos impagos por parte de prestatarios de préstamos apalancados y de créditos privados por un total de entre 75.000 y 120.000 millones de dólares para finales de este año.
CNBC calculó estas cifras utilizando las estimaciones de Misch de que los impagos de préstamos apalancados y créditos privados aumentarán hasta un 2,5% y hasta un 4%, respectivamente, para finales de 2026. Estima que el tamaño de estos mercados estará entre 1,5 billones de dólares y 2 billones de dólares.
¿“Crisis crediticia”?
Pero Misch también destacó la posibilidad de una transición más abrupta y dolorosa a la IA, diciendo que las tasas de incumplimiento aumentarían dos veces más que sus estimaciones de referencia y cortarían el financiamiento de muchas empresas. Este escenario se conoce en la jerga de Wall Street como “riesgo de cola”.
“El efecto dominó será una crisis crediticia en el mercado de préstamos”, afirmó. “El precio del crédito apalancado va a cambiar significativamente y el crédito va a provocar un shock en el sistema”.
Los analistas de la UBS dicen que los riesgos son elevados, pero dependerán del momento en que las grandes empresas adopten la IA, el ritmo de mejora de los modelos de IA y otros factores inciertos.
“Aún no estamos buscando un escenario de riesgo extremo, pero vamos en esa dirección”, afirmó.
Los préstamos apalancados y el crédito privado generalmente se consideran una parte más riesgosa del crédito corporativo porque a menudo otorgan préstamos a empresas con un grado de inversión inferior, muchas de las cuales están respaldadas por capital privado y tienen grandes cantidades de deuda.
Según Misch, cuando se trata de la industria de la IA, las empresas se dividen en tres grandes categorías. El primero son los creadores de modelos de lenguaje fundamentales a gran escala como Anthropic y OpenAI, que son startups pero que pronto podrían convertirse en grandes empresas públicas.
La segunda es una empresa de software de grado de inversión como: fuerza de ventas y adobe Empresas con balances sólidos y la capacidad de implementar IA para defenderse de los rivales.
La última categoría es un grupo de empresas de servicios de datos y software de propiedad de capital privado con cargas de deuda relativamente altas.
“Los ganadores de toda esta transformación, si va a ser realmente rápida y muy disruptiva o profunda (como creemos cada vez más), es menos probable que los ganadores provengan de ese tercer grupo”, dijo Misch.
