Solo 2% del S&P 500 cuantificó impacto de IA en ganancias durante Q2
Andrés Valcárcel · Mercados Financieros · 2026-08-16
Goldman Sachs encuentra que pese al gasto récord en infraestructura, 98 de cada 100 empresas del índice aún no miden retorno concreto en sus estados de resultados.
El gasto corporativo en inteligencia artificial acelera con fuerza, pero solo 2% de las empresas del S&P 500 cuantificó el impacto de IA en ganancias durante la temporada de resultados del segundo trimestre de 2026, según un reporte de Goldman Sachs fechado el 14 de agosto. El estratega Ben Snider documentó que aunque 65% de las firmas del índice mencionó IA en sus conference calls, apenas una décima parte (11%) reportó ganancias de productividad en casos de uso específicos como desarrollo de software o atención al cliente.
Las empresas que sí reportaron esas ganancias no mostraron diferencias estadísticamente significativas en crecimiento de EPS frente al resto del mercado. Su mediana de crecimiento interanual fue 17%, contra 14% para las que no cuantificaron beneficios de IA. Goldman califica esa brecha de insignificante desde el punto de vista estadístico.
La mitad del crecimiento sigue concentrado en infraestructura
El S&P 500 registró un crecimiento de ganancias de 50.4% interanual en el segundo trimestre de 2026, incluyendo partidas de «otro ingreso» vinculadas a ciertas inversiones privadas. Excluyendo esos movimientos, el crecimiento fue de 32.0%. Pero ese salto no refleja una adopción generalizada: Alphabet y Amazon fueron los principales impulsores de este crecimiento, con sorpresas de ganancias significativamente superiores a las estimaciones, mientras que el resto del índice mostró un desempeño más moderado.
El resto del mercado, excluyendo energía, creció a un ritmo más modesto de 14% interanual. Esa asimetría expone una realidad incómoda: los que venden palas en la fiebre del oro de IA capturan retornos medibles; los que compran esas palas todavía no pueden cuantificar el filón.
- Semiconductores y proveedores de cloud concentran el earnings growth; el resto del índice crece a ritmo pre-IA.
- Márgenes de ganancia neta del S&P 500 tocaron ~16% este trimestre, por encima del 14% histórico, reflejando ganancias de eficiencia que empiezan a filtrarse más allá de Big Tech.
- 22V Research estima que la adopción de IA elevó márgenes corporativos aproximadamente 1,5 puntos porcentuales, una señal temprana de retorno aunque todavía difusa.
El timing del payoff sigue siendo la incógnita clave
Las estimaciones de analistas sell-side para capex en 2026 rondan los USD 697.000 millones solo para cinco empresas estadounidenses, una cifra que subió USD 173.000 millones desde el inicio del año. Ese gasto se traduce en activos que deben depreciarse: Goldman proyecta que la depreciación y amortización en hyperscalers subirá de 7% de ingresos en 2022 a 12% en 2027.
Esa presión contable de cinco puntos porcentuales adicionales sobre ingresos plantea una pregunta central para el mercado: ¿cuándo el retorno de IA compensará el peso creciente de la depreciación? Por ahora, aproximadamente la mitad de la expansión de ganancias proyectada del S&P 500 se rastrea directamente al gasto en infraestructura IA, según la investigación liderada por Snider. Es una narrativa de oferta, no de demanda corporativa madura.
Algunos ejecutivos empiezan a dejar caer números concretos. Mark Begor, CEO de Equifax, mencionó durante una earnings call en julio que los ahorros y ganancias de eficiencia relacionados con IA están comenzando a aparecer en 2026. La firma de logística CH Robinson Worldwide reportó ganancias acumuladas de productividad superiores al 60% desde finales de 2022. Son casos puntuales; no reflejan el agregado del índice.
La brecha entre gasto y retorno cuantificado es el riesgo que los inversores están empezando a preciar. Wall Street ya castigó a empresas que batieron estimaciones de EPS pero elevaron guidance de capex sin aclarar el timing del payoff, como documentamos en reportes previos sobre Meta, Microsoft y Broadcom. El mercado tolera la inversión masiva mientras el crecimiento de ganancias siga siendo robusto; lo que no tolera es incertidumbre prolongada sobre cuándo el flujo de caja libre compensará el desembolso.
Los márgenes corporativos en máximos son la evidencia más tangible de que algo está funcionando. Pero si solo 2% del índice puede poner número al impacto, el resto sigue operando en el terreno de la promesa y la narrativa. Para un trader, eso significa que la dispersión de retornos entre sectores —infraestructura IA versus adoptantes corporativos— seguirá siendo pronunciada hasta que los datos de productividad se conviertan en datos de earnings a escala.