Goldman Sachs analiza los reportes trimestrales del mercado estadounidense: la infraestructura de IA gana a lo grande, pero las aplicaciones aún parecen promesas vacías

Según la APP de noticias financieras Zhihui, el estratega de Goldman Sachs, Ben Snider, señaló que las empresas están aumentando sus inversiones en inteligencia artificial (AI) a un ritmo sin precedentes; sin embargo, para la mayoría de las compañías, esta tecnología aún no se ha traducido en una mejora sustancial de las ganancias.

Goldman Sachs indicó en un informe publicado el 14 de agosto que, durante la temporada de resultados del segundo trimestre de este año, solo el 2% de las empresas del S&P 500 cuantificaron el impacto específico de la AI en sus ganancias; el 11% manifestó haber observado mejoras medibles en la productividad en áreas específicas como programación de software y atención al cliente.

No obstante, las empresas que lograron mejoras en eficiencia no mostraron un crecimiento de utilidades significativamente superior al nivel general del mercado. Los datos muestran que la variación interanual mediana de sus ganancias fue del 17%, frente al 14% de aquellas empresas que no cuantificaron la contribución de la eficiencia de la AI. Goldman Sachs señaló que esta brecha no tiene significancia estadística.

Para los inversores, este hallazgo ayuda a explicar la configuración actual del mercado: por un lado, las acciones beneficiadas de la infraestructura AI, como los fabricantes de semiconductores y proveedores de servicios de cloud computing, siguen siendo preferidas; por otro, las empresas que prometen mejoras de eficiencia a futuro son tratadas con cautela general. El gasto en infraestructura ya ha traído un crecimiento inmediato en ingresos y utilidades, mientras que los retornos potenciales de las empresas por la adopción de AI aún son difíciles de medir y pueden necesitar varios trimestres para hacerse evidentes gradualmente.

La infraestructura AI impulsa el crecimiento de utilidades

En términos generales, la temporada de resultados del segundo trimestre fue excepcionalmente fuerte. Goldman Sachs reportó que, ajustando los beneficios no recurrentes asociados a ciertas inversiones de capital privado, las ganancias por acción del S&P 500 crecieron un 31% interanual.

Entre las empresas a gran escala y otros beneficiarios del gasto de capital en AI, el incremento de utilidades alcanzó el 54%, contribuyendo aproximadamente la mitad del crecimiento total de ganancias del índice.

Aun así, el impulso de crecimiento no se limita solo a las grandes tecnológicas. El crecimiento mediano de utilidades entre las empresas del S&P 500 fue del 14%; excluyendo a las firmas energéticas que se beneficiaron del alza del precio del petróleo, el aumento en otras compañías no relacionadas con infraestructura AI también fue del 14%.

Esta mejora más generalizada podría ayudar a aliviar la preocupación del mercado sobre una excesiva dependencia de pocas tecnológicas para el crecimiento de utilidades. Sin embargo, la brecha de desempeño entre los proveedores de infraestructura y las empresas dedicadas a aplicaciones de AI sigue siendo notoria.

Goldman Sachs subrayó que los inversores prefieren las acciones de infraestructura porque sus ganancias son inmediatas y relativamente fáciles de rastrear. En cambio, el grupo de empresas que frecuentemente mencionan planes de productividad con la AI ha mostrado un desempeño global apenas equiparable al promedio del S&P 500 en los últimos años.

El gasto empresarial expande su ritmo

Diversos signos indican que el impacto de la AI podría volverse más evidente en los informes financieros empresariales de los próximos trimestres.

Goldman Sachs cita el índice Ramp AI, que muestra que el gasto mensual per cápita en AI por parte de las empresas pasó de 5 dólares a principios de año a 12 dólares en julio; el 10% superior de las compañías disparó este gasto de 240 dólares a 650 dólares.

En las llamadas de resultados del segundo trimestre, aproximadamente el 7% de las empresas del S&P 500 discutieron los costos de implementación de la AI. La mayoría indicó que los gastos asociados aún son reducidos, o enfatizó que invertirán con cautela, aunque algunas empresas informaron que los beneficios de la AI ya superan sus costos de implementación.

Goldman Sachs estima que, por el momento, el costo de inferencia de AI representa menos del 0,5% de los ingresos de las empresas del S&P 500. Su encuesta más reciente sobre gasto en IT revela que el 89% de los encuestados reportó que el gasto en AI representa del 1% al 5% de su presupuesto IT.

Cabe destacar que las estimaciones anteriores no cubren todos los costos asociados al despliegue de la AI, como el personal especializado y la construcción de la infraestructura tecnológica.

Transformación apoyada en ajustes internos al presupuesto

El estudio de Goldman Sachs reveló que cerca de dos tercios de las empresas apoyan la inversión en AI reasignando recursos de presupuestos existentes, en lugar de depender totalmente de nuevos fondos.

En términos concretos, el 35% de los encuestados señaló que el gasto en AI provino de presupuestos adicionales; el 18% recurrió a fondos de proyectos de eficiencia de costos; otro 18% redirigió recursos del presupuesto de software, el 11% lo hizo desde costos laborales, el 10% desde presupuestos de servicios cloud y el 9% desde gastos en análisis de datos.

Goldman Sachs sostiene que el ajuste estructural interno del presupuesto IT probablemente redistribuya las utilidades entre diferentes empresas, pero sin generar cambios sustanciales en el nivel global de utilidades del S&P 500. Sin embargo, si los costos laborales se reducen marcadamente, podría tener un impacto económico más amplio.

Hasta ahora, el impacto en el mercado laboral ha estado enfocado principalmente en áreas como marketing, diseño gráfico, atención al cliente y algunos puestos técnicos, mientras que el empleo generado por la construcción de data centers ha compensado en parte la reducción de empleos mencionada.

Los economistas de Goldman Sachs prevén que la AI finalmente reemplazará a parte de la fuerza laboral, pero consideran que este impacto será temporal y menor al esperado por muchos inversores.

El impacto en la industria del software aún no es evidente

Previamente existía la preocupación de que los clientes usaran AI para desarrollar sus propias aplicaciones, reduciendo así su dependencia de proveedores externos de software. No obstante, Goldman Sachs ha observado que hasta ahora no se ha producido una reestructuración significativa del sector.

En la encuesta de IT, solo el 17% de las empresas encuestadas manifestó planes de incrementar el desarrollo de software interno y disminuir la compra de software listo. Entre las empresas de software cubiertas por Goldman Sachs, la tasa mediana de crecimiento de los ingresos anuales recurrentes (ARR) subió del 18% en el cuarto trimestre de 2025 al 22% en el primer trimestre de este año, y en el segundo trimestre se aceleró aún más hasta el 23%.

Por supuesto, esto no significa que los proveedores individuales puedan relajarse. Goldman Sachs mencionó reportes de que Starbucks (SBUX.US) está desarrollando herramientas internas de AI para sustituir parte del software que actualmente proveen Microsoft (MSFT.US), IBM (IBM.US) y otros. No obstante, los datos del sector como conjunto aún no muestran un deterioro generalizado.

Goldman Sachs selecciona posibles beneficiarios

Goldman Sachs opina que las empresas con altos costos laborales y una gran proporción de puestos susceptibles de automatización serán las que más se beneficiarán de la AI a largo plazo.

Actualmente, los costos laborales representan aproximadamente el 12% del total de ingresos de las empresas del S&P 500, equivalentes a unos 2,1 billones de dólares al año. Las diferencias sectoriales son marcadas: en industrias alcanza el 21%, en tecnología de la información el 16%, mientras que en energía solo el 5%.

A partir de los componentes del índice Russell 1000, Goldman Sachs seleccionó compañías con altos costos laborales, gran potencial de sustitución por AI y cuyos directivos han mencionado mejoras de eficiencia vinculadas a la AI en sus resultados. La lista incluye: CoStar Group (CSGP.US), Dollar Tree (DLTR.US), eBay (EBAY.US), Arthur J. Gallagher (AJG.US), Axon Enterprise (AXON.US), The Trade Desk (TTD.US), Airbnb (ABNB.US), Boeing (BA.US), Lockheed Martin (LMT.US), Charles Schwab (SCHW.US) y Morgan Stanley (MS.US).

Sin embargo, Goldman Sachs también aclara que aparecer en esta lista no significa que estas compañías ya hayan realizado notables reducciones de costos o incrementos de eficiencia gracias a la AI; de hecho, los datos de utilidades de estos posibles beneficiarios aún no evidencian mejoras sustanciales.

Por el momento, la lógica de inversión en AI sigue estando claramente diferenciada: de un lado, los proveedores de infraestructura, cuyos beneficios ya son palpables; y del otro, los implementadores de tecnología, donde el retorno financiero es, de momento, solo una expectativa.