Burbuja crediticia e IA: UBS prevé una tasa de impago del 13%

Estamos acostumbrados a oír que la IA es el nuevo petróleo, una subida bursátil sin fin y prosperidad para todos. Sin embargo, los analistas de UBS Group AG han decidido aguar la fiesta. Según sus cálculos, si la IA empieza a remodelar la economía de forma demasiado agresiva, el mercado de crédito privado en EE. UU. podría enfrentarse a una tasa de impagos del 13%. Lejos de ser una cifra abstracta, apunta a una posible tormenta financiera que afectaría a miles de empresas que no lograron subirse a tiempo al tren de la automatización. Mientras Silicon Valley lo celebra, Wall Street empieza a mirar con nerviosismo la deuda de las empresas medianas.

¿Por qué se discute esto precisamente ahora? En los últimos años, el mercado de crédito privado (private credit) se ha inflado hasta alcanzar la increíble cifra de 1.7 billones de dólares y se ha convertido en un refugio para los inversores que huyen de la volatilidad de los mercados públicos.

Durante años, los inversores han inyectado miles de millones con la expectativa de obtener rentabilidades estables prestando a empresas demasiado pequeñas para emitir bonos, pero demasiado grandes para un banco convencional. Pero UBS recuerda que la estabilidad termina donde empieza la singularidad tecnológica. Si el modelo de negocio de una empresa se basaba en procesos que ahora sustituye una sola red neuronal o un servicio en la nube, sus posibilidades de devolver el préstamo tienden rápidamente a cero.

En el peor escenario de UBS, la llamada disrupción agresiva haría que industrias enteras dejaran de ser rentables prácticamente de la noche a la mañana. A los banqueros les preocupa que la velocidad de adopción de la IA generativa supere con creces la capacidad de adaptación de los prestatarios corporativos. Imagine una empresa dedicada a la externalización de atención al cliente o al análisis de datos sencillo.

Tiene préstamos para equipos, oficinas y nóminas. De repente aparece una startup con cinco empleados y una suscripción anual a un LLM avanzado que hace el mismo trabajo diez veces más barato. La empresa veterana pierde contratos, pero las deudas siguen ahí.

Un 13% de impagos es un nivel comparable al de una recesión profunda, aunque esta vez la causa no sería una crisis hipotecaria, sino el código.

El problema se agrava porque el crédito privado es mucho menos transparente que la deuda pública. No sabemos con certeza cuántos esqueletos esconden en el armario los fondos que prestan a empresas medianas. Aquí la IA actúa como catalizador de una selección natural.

Quienes no consigan integrar algoritmos en sus procesos, simplemente desaparecerán. La ironía es que incluso una integración exitosa exige enormes inversiones de capital, y es posible que las empresas endeudadas sencillamente no dispongan de ellas. Se produce así un círculo vicioso: para sobrevivir en un mundo dominado por la IA hace falta invertir en tecnología, pero para conseguir esa inversión primero hay que saldar las deudas antiguas, que se han vuelto inasumibles por culpa de la propia IA.

Los analistas de UBS señalan que el optimismo actual sobre el aumento de la productividad podría ser prematuro para el mercado de deuda. Sí, la IA hará la economía más eficiente a largo plazo, pero el periodo de transición promete ser sangriento para los balances. Conviene interpretar esta advertencia como una señal para que los inversores revisen a fondo sus carteras.

Se acaba la época en la que bastaba con prestar a cualquier negocio estable. A partir de ahora, los acreedores tendrán que entender la arquitectura de los transformers y las posibilidades de la automatización tan bien como los libros contables. Si el pronóstico se cumple, nos espera un trasvase masivo de capital de la vieja economía a la nueva, y es poco probable que el proceso resulte indoloro para quienes están acostumbrados a vivir tranquilamente de los intereses.

Lo esencial: además de una herramienta para ganar dinero, la IA es un potentísimo factor de riesgo sistémico para la estabilidad financiera. ¿Están preparados los mercados de crédito para que sus prestatarios queden obsoletos mucho antes de haber devuelto siquiera el principal?