Probablemente usted no lo notó, pero un día de esta semana el mercado de valores tuvo algo parecido a un ataque de pánico. No fue el tipo de caída dramática que aparece en los noticiarios con imágenes de operadores gritando en Wall Street, sino algo más silencioso y por eso mismo más preocupante: cientos de empresas cayendo simultáneamente , algunas perdiendo más del veinte por ciento de su valor en cuestión de horas, sin que hubiera una crisis económica evidente, sin que quebrara ningún banco, sin que pasara nada que justificara semejante estampida.
Gartner, una consultora que asesora sobre tecnología, cayó veintiuno por ciento. S&P Global, que califica la solidez financiera de las empresas, cayó once por ciento. Moody's, que hace lo mismo con los países, cayó nueve por ciento. Equifax, que evalúa el riesgo crediticio de millones de personas, cayó más de diez por ciento. Las tres grandes agencias de publicidad del mundo, Publicis, WPP y Omnicom, cayeron entre nueve y doce por ciento cada una. Empresas de software contable, de análisis financiero, de gestión legal, todas cayendo en bloque, arrastrando consigo al índice que agrupa a las compañías de software, que perdió catorce por ciento en seis días, su peor racha desde la crisis financiera de 2008.
Cuando muchas empresas caen a la vez en sectores aparentemente inconexos, no es ruido del mercado. Es señal. Los inversores vieron algo, y ese algo los hizo correr hacia la salida. Piense en un edificio donde de repente todo el mundo empieza a moverse hacia las escaleras. Usted todavía no ha visto el fuego, no sabe exactamente dónde está ni qué tan grave es, pero el movimiento de la gente le está diciendo que algo pasó y que es mejor no quedarse a averiguar los detalles. Eso fue lo que ocurrió en el mercado: una estampida coordinada que reveló que los inversores detectaron una amenaza lo suficientemente seria como para abandonar posiciones que hasta el día anterior consideraban seguras.
La pregunta obvia es: ¿qué vieron?
El origen de todo fue una herramienta de inteligencia artificial. Anthropic, una empresa que compite directamente con OpenAI por el liderazgo en IA generativa, lanzó algo llamado Cowork, una especie de plugin que automatiza tareas legales. No es una herramienta para que los abogados trabajen más rápido, es una herramienta que hace el trabajo que hasta ahora hacían los abogados: revisar contratos de cien páginas buscando cláusulas problemáticas, redactar informes legales complejos, analizar documentación para identificar riesgos, todo eso que requería años de formación y experiencia profesional, ahora ejecutado por una inteligencia artificial en segundos y a una fracción del costo.
Hasta ahora, si usted necesitaba gestionar temas legales complejos en su empresa, tenía que pagar por tres cosas diferentes. Primero, contratar abogados con experiencia, lo cual es caro. Segundo, suscribirse a bases de datos especializadas como las que ofrecen Thomson Reuters o LegalZoom, que cobran miles de dólares al mes por acceso a jurisprudencia, formularios, herramientas de análisis. Tercero, adquirir software de gestión documental que le permita organizar contratos, hacer seguimiento de plazos, generar reportes. Empresas enteras se construyeron alrededor de vender esas suscripciones costosas, y el modelo funcionó durante décadas porque no había alternativa: si querías hacer las cosas bien, tenías que pagar.
Anthropic Cowork cambia esa ecuación de forma radical. Es como si durante años usted hubiera necesitado contratar a un arquitecto, comprar planos especializados y adquirir software de diseño para reformar su casa, y de repente apareciera una aplicación que por veinte dólares al mes le hace todo eso automáticamente, con un nivel de precisión comparable o superior al del profesional humano. La pregunta que surge inmediatamente es: ¿para qué seguir pagando la suscripción cara si una herramienta de IA puede hacer el mismo trabajo casi gratis?
Y esa pregunta, multiplicada por miles de bufetes y departamentos legales en todo el mundo, es lo que hizo caer el valor de empresas como Thomson Reuters o LegalZoom. Si ya nadie va a pagar la suscripción costosa porque existe una alternativa radicalmente más barata y eficiente, el beneficio futuro de esas compañías se evapora. No se trata de que vayan a ganar un poco menos o de que tengan que bajar precios para seguir compitiendo. Se trata de que el producto mismo que venden puede dejar de tener sentido en el mercado.
Hasta aquí, la lógica es clara: una herramienta de IA amenaza directamente a las empresas de software legal, y por eso sus acciones caen. Es comprensible, es directo, es lo que uno esperaría. Pero eso solo explica una pequeña fracción de lo que ocurrió ese día, porque también cayeron empresas de publicidad, consultoras financieras, compañías de análisis de riesgo crediticio, desarrolladores de software contable, firmas de gestión de inversiones. Sectores completos que aparentemente no tienen nada que ver con el mundo legal, todos cayendo al mismo tiempo, todos arrastrados por el anuncio de una herramienta que en teoría solo afecta a los abogados.
¿Por qué?
La respuesta está en reconocer un patrón que atraviesa industrias aparentemente distintas. Piense en qué hace exactamente un abogado cuando revisa un contrato: lee un documento complejo, identifica patrones y riesgos basándose en conocimiento acumulado, y produce un análisis escrito con recomendaciones. Ahora piense en qué hace un analista de Moody's cuando evalúa el riesgo crediticio de una empresa: lee estados financieros y documentación corporativa, identifica patrones de solidez o debilidad basándose en conocimiento acumulado, y produce un análisis escrito con una calificación. Piense en qué hace un consultor de una agencia de publicidad cuando diseña una campaña: lee informes de mercado y datos de consumidores, identifica patrones de comportamiento basándose en conocimiento acumulado, y produce una estrategia escrita con recomendaciones.
En el fondo, estas tres profesiones hacen lo mismo: reciben información, la procesan usando experiencia y criterio, y generan un output analítico . Las diferencias están en el contenido específico, en el tipo de documentos que leen, en el vocabulario técnico que usan, pero la estructura del trabajo es idéntica. Y esa estructura, precisamente, es lo que la inteligencia artificial hace extraordinariamente bien. No importa si el documento es un contrato legal, un balance financiero o un estudio de mercado. La tarea central sigue siendo la misma: leer, encontrar patrones, sintetizar, redactar.
Cuando los inversores vieron que Anthropic había lanzado una herramienta capaz de automatizar el trabajo legal, no pensaron solo en abogados. Pensaron en contables, en analistas financieros, en consultores de riesgo, en redactores de informes empresariales, en todas las profesiones que consisten básicamente en hacer lo que la IA ahora puede hacer mejor, más rápido y más barato. La caída de Gartner, de S&P Global, de Moody's, de Equifax, de las agencias de publicidad, no fue una reacción exagerada. Fue una extrapolación lógica.
Es el mismo patrón que se activó cuando cayó Blockbuster por culpa de Netflix. En ese momento, los inversores no se limitaron a vender acciones de otras cadenas de alquiler de películas. Empezaron a preguntarse: ¿quién más vende cosas que la gente puede conseguir por streaming? Y así cayeron tiendas de música, distribuidoras de video, cualquier negocio cuyo modelo dependiera de ser intermediario físico entre contenido y consumidor. La pregunta que el mercado se hizo con Anthropic Cowork fue similar: ¿quién más vende capacidad de análisis humano que la IA puede replicar?
Y la respuesta abarca mucho más que el sector legal. Una agencia de publicidad cobra decenas de miles de dólares por hacer una campaña porque supuestamente aporta experiencia, criterio, capacidad de análisis que justifica ese precio. Pero si una herramienta de inteligencia artificial puede hacer el trabajo de investigación de mercado, generar los materiales creativos, planificar la distribución de medios, ejecutar la campaña y analizar los resultados, todo eso de forma automática, ¿para qué contratar a la agencia? No se trata de que la agencia vaya a tener que bajar sus honorarios. Se trata de que el servicio mismo que ofrece puede volverse innecesario.
Esa es la clave: la inteligencia artificial no compite sector por sector, no entra en un mercado específico y se queda ahí. Ataca patrones de trabajo que son comunes a múltiples industrias. Si su empresa vende análisis, no importa si es análisis legal, análisis financiero, análisis de mercado o análisis de riesgo. La IA puede hacerlo, y probablemente lo hará mejor que usted. Esa generalización del riesgo no es paranoia de los inversores. Es lógica pura aplicada a un cambio tecnológico que no respeta fronteras sectoriales.
Pero reconocer que muchas empresas están en riesgo no es suficiente para entender la magnitud de lo que pasó, porque el mercado no solo ajustó valuaciones a la baja de forma gradual, como haría si detectara mayor competencia en un sector. El mercado huyó. Y esa diferencia, entre ajustar y huir, revela que los inversores no están pensando en términos de competencia. Están pensando en términos de obsolescencia.
Existe una diferencia fundamental entre tener un competidor más fuerte y volverse innecesario. Coca-Cola y Pepsi compiten entre sí, y esa competencia obliga a ambas a mejorar productos, optimizar costos, innovar en marketing. Pero al final del día, las dos pueden coexistir porque los consumidores siguen queriendo bebidas gaseosas. Kodak y las cámaras digitales no es una historia de competencia, es una historia de extinción. Kodak no perdió porque Fuji hiciera mejores películas fotográficas. Perdió porque la fotografía digital eliminó la necesidad de películas. No importaba cuánto mejorara Kodak la calidad de sus rollos, cuánto optimizara sus procesos de revelado, cuánto invirtiera en investigación y desarrollo. El producto mismo dejó de tener sentido.
Esa es la diferencia entre competencia y obsolescencia. En la competencia, si usted mejora lo suficiente, puede recuperar cuota de mercado, puede ganar. En la obsolescencia, mejorar no sirve de nada porque el problema no es que su producto sea peor que el de la competencia, sino que el producto mismo ya no se necesita . Nokia no perdió el mercado de telefonía móvil porque Motorola hiciera mejores teléfonos. Perdió porque los smartphones de Apple y Android convirtieron a los teléfonos móviles tradicionales en algo irrelevante. Podías tener el mejor Nokia del mundo, con la batería más duradera, el diseño más robusto, la señal más clara, y seguía siendo infinitamente peor que el peor iPhone, porque el iPhone no era solo un teléfono, era una computadora en tu bolsillo. Nokia estaba compitiendo en una categoría que dejó de importar.
La pregunta que los inversores se hicieron cuando vieron caer el software legal fue exactamente esa: ¿estamos ante competencia o ante obsolescencia? ¿Thomson Reuters tiene ahora un competidor más duro que lo obligará a mejorar, o Thomson Reuters se está convirtiendo en el Kodak de la era de la inteligencia artificial, una empresa que vende algo que está dejando de tener sentido comprar?
Porque si es lo primero, Thomson Reuters puede reaccionar. Puede bajar precios, mejorar su plataforma, integrar inteligencia artificial en sus propios productos, adaptarse. Pero si es lo segundo, si el modelo mismo de vender suscripciones costosas para acceder a análisis legal está siendo reemplazado por herramientas de IA que hacen lo mismo gratis, entonces no hay adaptación posible. No hay estrategia que pueda salvar a una empresa cuyo producto central se volvió obsoleto. Kodak intentó todo: cámaras digitales propias, servicios de impresión online, diversificación hacia otros mercados. Nada funcionó porque el negocio fundamental, vender película fotográfica, había desaparecido, y ese negocio representaba el noventa por ciento de sus ingresos.
La pregunta Kodak es brutal porque no tiene respuesta tranquilizadora. O estás en el lado correcto de la disrupción o estás en el lado equivocado, y si estás en el lado equivocado, no hay mucho que puedas hacer excepto desaparecer. Los inversores miraron a Gartner, a S&P Global, a Moody's, a Equifax, a las agencias de publicidad, y se preguntaron: ¿quién de estas empresas está vendiendo algo que la IA va a hacer innecesario? Y la única respuesta honesta es: no lo sabemos con certeza, pero el riesgo es real, y es suficientemente grande como para no querer estar ahí cuando suceda.
Esa incertidumbre es lo que explica la velocidad de las caídas. Si el mercado pensara que estas empresas simplemente van a ganar menos dinero porque tienen competencia más dura, las valuaciones bajarían gradualmente, de forma ordenada, reflejando menores proyecciones de beneficio futuro. Pero cuando el mercado piensa que una empresa puede volverse irrelevante, la venta es inmediata, porque nadie quiere ser el último en salir. Es la misma lógica que hace que la gente corra hacia la salida de un edificio en llamas: no es que sepas exactamente cuándo va a colapsar el techo, pero sabes que no quieres estar adentro cuando eso pase.
Y esa pregunta, "¿quién es Kodak?", cambia completamente el marco mental con el que se invierte en tecnología.
Durante más de una década, invertir en empresas de software fue considerado una de las apuestas más seguras que podías hacer en el mercado de valores. El razonamiento era simple y sólido: el mundo se estaba digitalizando, las empresas necesitaban cada vez más herramientas tecnológicas para operar, y el software tenía un modelo de negocio extraordinario. Suscripciones recurrentes que generaban ingresos predecibles mes a mes, márgenes de beneficio altísimos porque una vez que desarrollas el producto el costo de servir a un cliente adicional es casi cero, y una demanda que no paraba de crecer porque cada año más procesos se automatizaban, más datos se gestionaban digitalmente, más operaciones se movían a la nube.
El inversor típico en software no se preguntaba "¿va a crecer esta empresa?" sino "¿cuánto va a crecer?". La cuestión era elegir entre empresas que crecerían veinte por ciento anual y empresas que crecerían cuarenta por ciento anual, pero el crecimiento en sí mismo estaba garantizado. Era un sector donde podías equivocarte en la empresa específica pero difícilmente te equivocabas en la tesis general: el software come al mundo, como dijo Marc Andreessen, y todo lo que tienes que hacer es estar posicionado en las empresas que están haciendo la digestión.
Ese marco mental acaba de romperse. La pregunta ya no es cuánto va a crecer una empresa de software. La pregunta es si va a seguir existiendo. Y esa es una diferencia abismal, porque cambia completamente cómo valoras un activo. Cuando inviertes pensando en crecimiento, estás dispuesto a pagar precios altos porque proyectas beneficios futuros cada vez mayores. Cuando inviertes pensando en supervivencia, huyes de cualquier cosa que parezca vulnerable, porque un beneficio futuro muy grande no sirve de nada si la empresa no llega a ese futuro.
El índice ETF IGV, que agrupa a muchas de las principales empresas de software del mundo, cayó catorce por ciento en seis días. Ese no es un ajuste de valuación normal. Ese es el mercado recalibrando expectativas de forma dramática, pasando de "estas empresas van a crecer mucho" a "estas empresas pueden estar en problemas existenciales". Y los datos operativos refuerzan esa lectura: en el último trimestre, solo el setenta y uno por ciento de las empresas de software superó las expectativas de ingresos, cuando históricamente superarlas era la norma. El software está creciendo menos que el resto del sector tecnológico, lo cual es una señal preocupante en un momento donde se supone que la inteligencia artificial debería estar acelerando la digitalización, no frenándola.
Es como si hubieras estado invirtiendo en empresas de transporte pensando "la gente siempre necesitará moverse de un lugar a otro", y de repente descubres que el ochenta por ciento de los desplazamientos que antes requerían un vehículo ahora se pueden hacer desde casa con una videollamada. El problema no es que las empresas de transporte vayan a crecer menos. El problema es que pueden volverse innecesarias para la mayoría de las situaciones en las que antes eran imprescindibles. Y en ese escenario, no importa cuán eficiente sea tu flota de vehículos, cuán optimizadas estén tus rutas, cuán bajos sean tus costos operativos. Si la demanda se desploma porque la necesidad desapareció, tu negocio se acaba.
Eso es lo que el mercado empezó a temer con el software: que muchas de las herramientas por las que las empresas pagan miles de dólares mensuales van a ser reemplazadas por inteligencia artificial que hace lo mismo gratis o casi gratis. Y si eso ocurre, no estamos hablando de márgenes más ajustados o de crecimientos más lentos. Estamos hablando de modelos de negocio que se evaporan.
El analista Stephen Sheu, en un informe publicado justo después de las caídas, escribió algo que captura perfectamente este cambio de mentalidad: "Los inversores ya no compran tecnologías ciegas. Están huyendo de cualquier empresa que parezca que puede ser reemplazada por un plugin o por una automatización de la inteligencia artificial." Esa frase resume el nuevo criterio: antes invertías en software porque el software era el futuro; ahora solo inviertes en el software que no puede ser devorado por la IA. Y descifrar cuál es cuál es la pregunta del momento, una pregunta que nadie puede responder con certeza.
Nadie sabe exactamente qué empresas van a sobrevivir y cuáles van a desaparecer. Esa es la verdad incómoda de este momento. Podemos identificar patrones, podemos señalar riesgos, podemos trazar analogías con disrupciones pasadas, pero al final estamos haciendo apuestas sobre un futuro que todavía no existe y que puede desarrollarse de formas que hoy no alcanzamos a imaginar. Thomson Reuters puede encontrar una manera de integrar inteligencia artificial en su plataforma de forma que mantenga el valor de su oferta. Las agencias de publicidad pueden reinventarse como curadores estratégicos de campañas generadas por IA, aportando un tipo de juicio humano que la máquina no puede replicar. Moody's puede descubrir que su verdadero activo no son los informes que produce sino la marca y la confianza acumulada durante décadas, y que eso sigue teniendo valor incluso cuando los informes los hace una inteligencia artificial.
O puede que no. Puede que estas empresas intenten todo eso y fracasen de todas formas, porque el cambio es demasiado profundo, demasiado rápido, demasiado estructural como para permitir adaptaciones cosméticas. Puede que descubramos en cinco años que la mitad de las empresas que hoy consideramos sólidas y establecidas simplemente dejaron de existir, reemplazadas por herramientas de IA que hacen su trabajo a una fracción del costo. Puede que el mercado esté sobrerreaccionando y dentro de unos meses todo esto se vea como un pánico injustificado. O puede que el mercado esté viendo con absoluta claridad lo que viene, y las caídas de ahora sean apenas el comienzo de un ajuste mucho más grande.
Esa incertidumbre, sin embargo, no significa que no esté pasando nada. Cuando ves nubes negras acumulándose en el horizonte, no sabes exactamente dónde va a caer el rayo, pero sabes que va a caer en algún lugar. Los inversores vieron la nube negra, una inteligencia artificial que puede hacer gratis lo que empresas enteras cobran caro, y empezaron a salir de las posiciones donde creen que el rayo va a impactar. Pueden estar equivocados sobre empresas específicas, pueden haber vendido acciones de compañías que terminarán adaptándose perfectamente y prosperando. Pero probablemente no están equivocados en que el rayo va a caer, en que algo fundamental acaba de cambiar, en que el modelo de valorar empresas de software como activos de crecimiento seguro y sostenido ya no funciona.
Y esas apuestas, aunque se hagan en medio de la incertidumbre, tienen consecuencias inmediatas y reales. Destruyen valor en las carteras de inversión de fondos de pensiones, de ahorristas individuales, de cualquiera que tuviera exposición a estos sectores. Cierran el acceso a capital para las empresas afectadas, porque si tus acciones caen veinte por ciento en un día, conseguir financiación para invertir en tu futuro se vuelve mucho más difícil y costoso. Y sobre todo, señalan al resto del mercado que algo se rompió, que las reglas del juego cambiaron, que la pregunta ya no es quién crece más rápido sino quién logra sobrevivir.
Porque aquí hay una diferencia crucial con disrupciones anteriores. Cuando Kodak cayó, afectó a la industria fotográfica. Cuando Nokia cayó, afectó a la industria de telefonía móvil. Eran sectores grandes, importantes, pero sectores al fin. Lo que estamos viendo ahora no es sectorial, es transversal. La inteligencia artificial no está atacando una industria específica, está atacando un tipo de trabajo que atraviesa toda la economía: el trabajo que consiste en procesar información y producir análisis . Y ese trabajo lo hacen abogados, contables, consultores, analistas financieros, publicistas, gestores de riesgo, desarrolladores de software, periodistas, investigadores, un porcentaje enorme de la fuerza laboral cualificada de las economías desarrolladas.
Lo que empezó como el lanzamiento de una herramienta de Anthropic para automatizar trabajo legal terminó siendo el día en que el mercado empezó a descifrar quién es Kodak en la era de la inteligencia artificial. Y la respuesta, según las caídas bursátiles de esa jornada, puede incluir a cientos de empresas que hasta ayer parecían sólidas, establecidas, inevitables. Puede que el mercado esté equivocado. Puede que esté viendo fantasmas donde no los hay. O puede que esté viendo con absoluta claridad lo que el resto todavía no quiere admitir: que estamos en medio de una reconfiguración brutal del valor económico, donde muy pocos crean las herramientas que reemplazan a muchos, y donde la pregunta ya no es cuánto vas a crecer sino si vas a seguir existiendo.
