¿Se avecina una tormenta en Wall Street? La advertencia sobre caídas del 30% por la IA
La revolución de la inteligencia artificial (IA) promete más productividad, más beneficios empresariales y un nuevo salto tecnológico. Sin embargo, una advertencia cada vez más repetida en los parqués empieza a tomar forma inquietante: el próximo batacazo en Wall Street podría rondar el 30%.
Quien lanza esta alerta es David Fernández, socio director en CML Bolsa, que vincula directamente la euforia bursátil actual con un fenómeno mucho menos visible: la destrucción silenciosa de empleo y el miedo creciente de los consumidores.
La paradoja es clara: el PIB puede seguir mostrando un crecimiento aceptable mientras las familias sienten que el suelo se mueve bajo sus pies.
El diagnóstico enlaza con las grandes crisis de comienzos de siglo y reabre un debate incómodo sobre la pasividad de la Reserva Federal ante un cambio tecnológico que ya está alterando el mercado laboral.
La nueva amenaza: un 30% de caída en Wall Street
Fernández sitúa el posible ajuste en una magnitud que evoca los grandes sustos bursátiles de las últimas décadas: en torno a un 30% de caída en los principales índices de Wall Street. No se trata de una simple corrección técnica tras años de subidas, sino de un movimiento ligado a un cambio estructural en la economía real. La tesis es contundente: la IA está generando empresas más eficientes y márgenes más altos, pero al mismo tiempo está destruyendo una parte significativa de los puestos de trabajo que sostenían el consumo masivo.
En un escenario de este tipo, podrían coexistir beneficios empresariales que crecen un 5% o 6% anual con un consumo privado que se contrae un 3% o 4% en términos reales. La estadística agregada seguiría ofreciendo un PIB relativamente estable, pero la base social que sostiene la demanda interna se iría erosionando. Lo que hoy parece una simple “rotación sectorial” en bolsa podría convertirse, de golpe, en una reevaluación radical del valor de los activos.
La consecuencia, advierte el experto, es clara: cuando el mercado descuente que el consumidor se ha quedado sin gasolina, el ajuste será brusco y no meramente gradual.
La paradoja de la IA: PIB estable, consumo en retirada
La llamada “paradoja de la inteligencia artificial” que describe Fernández se resume en una imagen nítida: las cuentas nacionales siguen mostrando estabilidad, pero la economía de la calle se enfría. La automatización, los algoritmos y los modelos generativos permiten a las compañías hacer más con menos, reducir plantillas un 10% o 15% en determinados segmentos y externalizar tareas a sistemas que no cotizan, no compran vivienda ni llenan el carrito de la compra.
El resultado es una economía dual. Por un lado, empresas que pueden presentar a los mercados incrementos de productividad, mejoras de margen de 1 o 2 puntos porcentuales y una sensación de éxito tecnológico. Por otro, trabajadores que viven con la incertidumbre permanente de ser sustituidos por una máquina, un software o un modelo de IA más barato y eficiente. Ese clima de inseguridad lleva a retrasar decisiones de consumo, reducir gasto discrecional y aumentar el ahorro precautorio.
Este hecho revela una brecha creciente entre la narrativa oficial —innovación, competitividad, futuro digital— y la percepción cotidiana de muchas familias. Si esa brecha se amplía, la euforia bursátil puede convertirse en una burbuja desconectada de la economía real.
El miedo como “enfermedad más contagiosa del mundo”
En el análisis de Fernández aparece un protagonista silencioso: el miedo. Lo define como “la enfermedad más contagiosa del mundo”, capaz de propagarse más rápido que cualquier titular positivo o dato macro favorable. No es una metáfora gratuita. En los mercados, la confianza se construye lentamente pero se derrumba en cuestión de días cuando los inversores perciben que algo esencial ha cambiado.
El miedo al despido, a la pérdida de ingresos o a quedarse fuera de la “nueva economía” genera comportamientos defensivos en cadena. Los consumidores recortan compras importantes, las empresas frenan contrataciones, los bancos endurecen el crédito y los inversores empiezan a cuestionar los múltiplos que estaban dispuestos a pagar por los beneficios futuros. Basta con que una parte relevante del mercado decide pasar del entusiasmo al escepticismo para que el ajuste se acelere.
Lo más grave, según este planteamiento, es que el miedo no necesita grandes titulares para activarse: basta con la sensación difusa de que la IA está desplazando empleo a una velocidad superior a la capacidad del sistema para crear nuevas oportunidades.
Nokia, Motorola y los gigantes que dejaron de serlo
Para entender el riesgo que afrontan hoy los grandes nombres de la tecnología, Fernández recurre a la memoria histórica. Durante años, Nokia y Motorola fueron sinónimo de liderazgo incuestionable en telefonía móvil. Dominaban cuota de mercado, marcaban el paso de la innovación y parecían inamovibles. Sin embargo, no supieron anticipar la disrupción del smartphone tal y como lo redefinieron otros actores y, en pocos años, su presencia se diluyó hasta casi desaparecer.
Este hecho revela una lección incómoda para los gigantes actuales de la IA: ninguna posición dominante es eterna. El mercado premia hoy a quienes concentran la narrativa de la inteligencia artificial, pero podría castigarlos mañana si no logran adaptarse al siguiente salto tecnológico o si sus modelos de negocio se ven cuestionados por regulaciones, saturación o rechazo social.
El contraste con otras épocas resulta demoledor: lo que antes llevaba una década en erosionarse, ahora puede ocurrir en ciclos de tres o cuatro años. La advertencia es clara: ni Nvidia, ni AMD, ni ningún otro titán están blindados frente a la obsolescencia.
Nvidia, AMD y el espejismo de la invencibilidad
El paralelismo con Nokia y Motorola funciona como aviso a navegantes para los campeones de la IA actual. Nvidia, AMD y otras compañías ligadas al procesamiento masivo de datos se han convertido en el símbolo del nuevo ciclo tecnológico. Sus valoraciones descansen, en buena medida, en la expectativa de que el despliegue de IA seguirá creciendo a doble dígito durante años.
Sin embargo, si la promesa de la IA no se traduce en un aumento sostenido del poder adquisitivo de la población, el espejismo puede romperse. En un contexto donde los beneficios suben un 20% pero las ventas a consumidores finales apenas crecen, los mercados pueden empezar a cuestionarse la sostenibilidad de las cifras. Basta un cambio de percepción —una rebaja en las previsiones, un crecimiento menor al esperado, un giro regulatorio— para que los múltiplos se compriman de forma drástica.
El diagnóstico es inequívoco: el mercado tiende a creer que la tecnología siempre encontrará una salida, pero la historia demuestra que la complacencia se paga cara.
La Reserva Federal ante el reto tecnológico
Otra de las dianas del análisis de Fernández es la Reserva Federal estadounidense. A su juicio, el banco central ha tardado demasiado en reaccionar al impacto laboral de la IA y ha mantenido una política de tipos de interés que no tiene en cuenta la profundidad del cambio tecnológico. En su opinión, la institución debería haber reducido el coste del dinero antes para amortiguar el impacto sobre el empleo y facilitar la transición de los trabajadores hacia nuevos sectores.
La crítica va más allá de una simple discusión técnica. Plantea si los bancos centrales están preparados para gestionar una economía donde la tecnología destruye determinados puestos más rápido de lo que surgen alternativas. Una subida o mantenimiento prolongado de tipos en niveles elevados puede agravar el ajuste, encareciendo la financiación para empresas y familias justo cuando más apoyo necesitan.
Si la Reserva Federal subestima la velocidad de la disrupción, el riesgo es doble: por un lado, un mercado laboral más frágil; por otro, una bolsa extremadamente sensible a cualquier signo de desaceleración del consumo.
