Tano Santos: «En una burbuja de la IA cuesta imaginar que dejen caer a las tecnológicas»

El profesor Tano Santos, dirige el Heilbrunn Center for Graham & Dodd Investing en la Columbia Business School, donde desarrolla su actividad docente e investigadora desde el año 2003 como Catedrático Robert Heilbrunn de Asset Management and Finance. Hace unos días compartió, en la sede de la Fundación Rafael del Pino, su visión, en clave prospectiva, de la situación actual y futura de la renta variable en los mercados financieros en general, y de los Estados Unidos y España en particular, bajo el título «De las puntocom a la inteligencia artificial: 25 años de mercados bursátiles en Estados Unidos y España».

¿Qué lecciones clave cree que se han aprendido de la burbuja de las puntocom que podrían aplicarse a la adopción de la inteligencia artificial en los mercados financieros hoy en día?

Lo primero es recordar que los mercados financieros no son una persona. No aprenden, no tienen memoria ni capacidad de reflexión como la tenemos las personas. Son mecanismos de agregación: de información, de carteras, de incentivos y de voluntades individuales. Por eso es muy importante no personificarlos ni atribuirles intenciones o emociones. El proceso que estamos viendo ahora en los mercados bursátiles recuerda, en ciertos aspectos, a lo que vivimos en la burbuja puntocom, aunque con diferencias importantes. Como entonces, tenemos una nueva tecnología —en aquel momento, los modelos de negocio basados en internet; ahora, la inteligencia artificial— que genera un enorme entusiasmo porque promete transformar nuestra economía, nuestros modelos de negocio y, en general, nuestra vida.

En ambos casos hay un "sustrato real": no es humo. Internet fue una revolución auténtica y la inteligencia artificial también tiene un potencial transformador inmenso. Esa base real es la que sostiene, al menos en parte, las valoraciones tan elevadas que vemos hoy en el mercado bursátil estadounidense. Como ocurre en todas las burbujas tecnológicas, hay algo muy tangible que justifica parte del entusiasmo, aunque siempre es difícil decir de antemano si estamos o no en una burbuja.

Ahora bien, hay diferencias cruciales. La burbuja puntocom fue, sobre todo, una historia de intangibles: investigación y desarrollo, bases de datos de clientes, marcas, capital humano… Era una economía muy ligera en activos físicos. Eso implica que el capital invertido fluye por zonas muy específicas de los estados financieros y genera efectos sutiles sobre cómo medimos los activos y la rentabilidad. Además, aquella expansión se financió principalmente con capital, no con deuda. Por eso, cuando estalla la burbuja, el ajuste se produce en el valor de la renta variable: se destruye riqueza bursátil, pero no hay un problema masivo de insolvencia bancaria ni una crisis financiera global. Dentro de lo que cabe, fue una burbuja "amable": dolorosa para los inversores, pero sin grandes rescates públicos ni crisis sistémica.

¿Cómo ha influido la crisis financiera de 2008 en la forma en que los inversores se relacionan con los mercados bursátiles y cómo lo compara con la actual tendencia hacia la IA?

La crisis inmobiliaria de 2008 es otra cosa. Sus fundamentos eran relativamente conocidos, pero lo que sorprendió fue la magnitud de la crisis. Las innovaciones financieras de los años previos habían permitido distribuir el riesgo inmobiliario por todo el sistema: titulización, productos estructurados, vehículos de propósito especial… De repente, había un montón de balances —bancarios y no bancarios— expuestos directa o indirectamente a la ruptura de la burbuja inmobiliaria, y nadie sabía bien dónde estaban las pérdidas.

Ese problema de descubrimiento de pérdidas genera pánico: si no sé ni el tamaño de las pérdidas ni en qué instituciones se concentran, dejo de fiarme de casi todo el mundo. En 2008, se pensaba que el problema estaba en bancos como Lehman Brothers o Bear Stearns y de pronto aparece AIG, una aseguradora, con pérdidas gigantescas. No te puedes permitir que una aseguradora de ese tamaño quiebre, así que tienes que rescatarla. Lo sorprendente es que ni siquiera las autoridades monetarias tenían claro dónde estaban todas las pérdidas.

Cuando los riesgos se dispersan así, se hace imprescindible que el sector público establezca procesos para identificar las pérdidas y recapitalizar las instituciones clave. Eso exige intervención supervisora y, a menudo, dinero del contribuyente. En Estados Unidos, el momento de giro en la crisis llega cuando la Reserva Federal de Nueva York anuncia un programa exhaustivo de inspección de los balances de los grandes bancos, acompañado de un fondo de unos 800.000 millones de dólares para recapitalizar los que fuese necesario. El mensaje era: "Voy a mirar todos estos balances, voy a decir dónde están las pérdidas, y tengo recursos para tapar los agujeros esenciales". Eso es lo que devuelve la confianza al mercado: un mecanismo claro de descubrimiento de pérdidas y una capacidad creíble de recapitalización.

Aquí entra otro elemento fundamental: la justicia social. Las intervenciones públicas no pueden olvidarla. Si el contribuyente pone su dinero para estabilizar la economía, tiene derecho a: Recibir una compensación adecuada por la provisión de liquidez y ver cómo los responsables de la mala gestión son diluidos o asumen parte significativa del coste.

¿Qué aspectos comunes tiene la burbuja de las puntocom con la de la IA?

Una de las grandes críticas a la gestión de la crisis de 2008 fue precisamente la percepción —a menudo justificada— de que se rescató a instituciones financieras mientras muchos ciudadanos con hipotecas no recibían ayuda comparable. Eso alimentó la reacción populista posterior: durante años se había defendido la liberalización y la superioridad de los mercados, y cuando llegó la crisis se puso todo el aparato del Estado al servicio de rescatar entidades privadas. Para el ciudadano medio, esa incoherencia es muy difícil de aceptar. Esa es una lección que, en buena medida, todavía no hemos terminado de aprender. Si conectamos todo esto con lo que está ocurriendo ahora con la inteligencia artificial, vemos que el proceso actual tiene dos componentes muy claros: Tecnológico, como en las puntocom: La inteligencia artificial promete redefinir modelos de negocio, la provisión de servicios, la organización del trabajo, etc. Es el elemento que genera la excitación y el relato de "nueva era". Tangible e inmobiliario, mucho más marcado que entonces: Para desplegar la inteligencia artificial a gran escala hay que construir centros de datos gigantescos, expandir la red eléctrica, asegurar el suministro energético, adquirir enormes cantidades de hardware especializado…

Cada consulta compleja a un modelo como ChatGPT es costosa en términos de computación y energía. Esto introduce un componente muy "vieja economía": ladrillo, infraestructuras, financiación a largo plazo. Y, lo más importante, gran parte de esto se va a financiar con deuda, no solo con capital. El apalancamiento subyacente puede llegar a ser muy elevado. Estamos, por tanto, ante una especie de "tormenta perfecta" potencial: Tiene el componente tecnológico que dispara las expectativas. Tiene el componente inmobiliario e infraestructural que añade tangibilidad y grandes necesidades de financiación. Tiene el componente de apalancamiento, porque muchas de estas inversiones se financiarán con deuda. Y, además, tiene un componente geopolítico: las grandes empresas que lideran esta revolución —Google, Microsoft, Meta y otras— son vistas por el Estado estadounidense como piezas estratégicas en la competencia tecnológica con China. En un escenario de corrección fuerte, es muy difícil imaginar que se las deje caer. Es razonable pensar que se les concederá toda la flexibilidad legal y regulatoria necesaria para seguir operando, porque es en ellas donde se concentran los procesos de investigación y desarrollo que se consideran clave para mantener la ventaja tecnológica.

¿Podríamos volver a vivir una crisis tan grande como la de 2008?

Es imposible saberlo hoy. Estamos en los estadios iniciales de este ciclo. Lo que sí podemos decir es que, si el desarrollo de la inteligencia artificial se financia sobre una base muy apalancada y con una distribución amplia de riesgos por el sistema, entonces algunas de las lecciones de 2008 —transparencia, descubrimiento de pérdidas, recapitalización ordenada y justicia social en la intervención pública— vuelven a ser absolutamente centrales.

Dentro de cuatro o cinco años, o quizá antes, quizá podamos mirar atrás y decir: "Aquí fue cuando empezamos a ver que todo esto iba en esa dirección". De momento, la prudencia nos pide entender bien estos mecanismos y no olvidar que las burbujas tecnológicas nunca son solo tecnología: también son contabilidad, deuda, supervisión, política y, en última instancia, confianza del ciudadano.