Qué ha cambiado en el relato del software
Durante años, muchas compañías de software fueron vistas por el mercado casi como negocios perfectos: ingresos recurrentes, clientes que renovaban, costes variables relativamente bajos y márgenes brutos muy altos. Esa combinación justificaba pagar múltiplos exigentes, porque el inversor asumía que el crecimiento podía mantenerse durante mucho tiempo.
La novedad no es que el software haya dejado de ser importante. La novedad es que el mercado empieza a discutir si ese poder de fijación de precios seguirá siendo igual de fuerte en la era de la inteligencia artificial. Adam Parker, CEO y fundador de Trivariate Research, ha defendido en los últimos meses una visión cautelosa sobre el sector; su firma presenta a Parker como CEO y fundador, y distintas referencias del mercado recuerdan su trayectoria previa en renta variable estadounidense.
El punto de fondo es sencillo: si la IA permite automatizar tareas, reducir usuarios por licencia o sustituir partes del software tradicional, algunas empresas pueden tener más difícil subir precios en las renovaciones. Y si además necesitan gastar más en infraestructura, modelos, integración, seguridad y soporte de IA, los márgenes que antes parecían casi intocables pueden empezar a estrecharse.
El riesgo no está solo en las ventas de este trimestre
Para el inversor, lo importante no es si una compañía de software bate o no las ventas de un trimestre. Eso puede mover la acción a corto plazo, pero no explica todo el problema. El mercado suele anticipar antes los cambios estructurales: si cree que el crecimiento futuro será más bajo o que los márgenes serán menos atractivos, reduce el múltiplo que está dispuesto a pagar.
Morgan Stanley ha señalado en 2026 que la IA ya actúa como una variable macro, con cerca de 2,9 billones de dólares estimados en construcción global de centros de datos hasta 2028, y que el mercado está premiando a quienes monetizan la IA y castigando la incertidumbre en software, con valoraciones sobre ventas en niveles cercanos a otros momentos de miedo a la disrupción.
Eso explica por qué la comparación con el tabaco, aunque provocadora, tiene una lectura útil para la cartera. No significa que el software vaya a desaparecer. Significa que algunas compañías podrían pasar de ser vistas como negocios de crecimiento excepcional a negocios más maduros, con caja, clientes y beneficios, pero con menos capacidad para justificar valoraciones de crecimiento.
Cómo afecta esto a quien invierte desde España
El inversor español puede estar expuesto al software sin tener una sola acción de Salesforce, Adobe, ServiceNow o similares. Puede estarlo a través de fondos globales, ETFs del S&P 500, productos ligados al Nasdaq, ETFs tecnológicos o carteras indexadas con mucho peso en Estados Unidos.
Por eso conviene mirar más allá del nombre del producto. Un ETF amplio puede ser una buena herramienta de diversificación, pero no convierte todos sus componentes en ganadores de la IA. Si quieres profundizar en este tipo de exposición, tiene sentido comparar antes cómo se construyen los mejores ETFs del S&P 500, los mejores ETFs del sector tecnológico o los mejores ETFs de IA.
La clave está en no confundir tres ideas distintas: invertir en tecnología, invertir en IA e invertir en software tradicional. No todo lo tecnológico se beneficia igual de la IA. Un fabricante de chips, un proveedor de nube, una empresa de ciberseguridad, una compañía de software empresarial y una firma que solo añade “IA” a su presentación no tienen el mismo riesgo ni el mismo potencial.
El error de comprar software solo porque parece barato
Una acción que cae mucho puede parecer atractiva, pero el precio bajo no siempre es una oportunidad. A veces es una advertencia. En software, el riesgo está en comprar una compañía pensando que volverá automáticamente a los múltiplos de antes, cuando el mercado quizá está diciendo que el negocio ya no merece esos múltiplos.
Deloitte apuntaba en su visión de 2026 que la presión financiera, la adopción de IA agéntica y el giro hacia productos “AI-first” pueden intensificar la competencia y obligar a las compañías de software a transformar operaciones y modelos de negocio. Goldman Sachs, por su parte, estima que el consumo de tokens ligado a agentes de IA puede multiplicarse con fuerza hasta 2030, aunque la adopción empresarial será desigual y exigirá integración, pruebas, cumplimiento normativo y control de costes.
Para una cartera de largo plazo, esto obliga a separar calidad real de narrativa. Una buena empresa de software debería demostrar crecimiento sostenible, retención de clientes, capacidad de cobrar por nuevas funciones de IA, control de costes de infraestructura y generación de caja. Si una compañía solo mantiene el relato, pero pierde poder de precios, el múltiplo puede seguir comprimido aunque el negocio no se hunda.
Qué mirar antes de reforzar tecnología en cartera
Antes de aumentar exposición al sector, conviene revisar el peso total en tecnológicas y Estados Unidos, el tipo de producto usado, la divisa, las comisiones y la concentración. Si inviertes mediante ETFs, también merece la pena comparar costes, índice, réplica, liquidez y broker utilizado. Para esa parte operativa, puede ayudarte revisar los mejores brokers para invertir en ETFs.
En acciones individuales, el filtro debe ser más exigente. No basta con que una empresa tenga clientes conocidos o diga que está incorporando IA. Hay que mirar si la IA mejora su producto o lo convierte en más prescindible, si puede subir precios sin perder clientes, si sus márgenes aguantan y si la valoración ya descuenta demasiadas buenas noticias.
La idea práctica es clara: la IA no convierte automáticamente al software en una mala inversión, pero sí cambia las preguntas que debe hacerse el inversor. Menos entusiasmo por la etiqueta tecnológica y más atención a márgenes, renovación de contratos, costes de IA, flujo de caja y peso real dentro de la cartera.
