La IA puede hacer muchas cosas. El análisis de mercado no es una de ellas (Aún)

La Pregunta

A veces, todas las acciones caen, como en 2008. Otras veces, como con las empresas de crecimiento en 2022, un estilo de inversión en particular se retira. Otras veces, como con las acciones energéticas en 2015, una industria se hunde. Pero hasta las primeras seis semanas de este año, nunca en mi memoria había habido docenas de empresas aparentemente no relacionadas que cayeran, comportándose por primera vez como una unidad.

Esta rareza, apodada por los observadores como “la venta masiva de software”, ha dominado con justicia los titulares recientes. Preguntándome si un modelo de inteligencia artificial entendería completamente la singularidad del episodio—así como reconocería su propio papel en la carnicería, dado que la venta masiva ocurrió porque los inversores temían que la IA interrumpiera los negocios de esas empresas—mostré a ChatGPT 5.2 el siguiente gráfico.

		Rendimiento Total Acumulado en lo que va del año
	



		(Hasta el 13 de febrero de 2026)

Fuente: Morningstar Direct. Datos al 13 de febrero de 2026. Descargar CSV.

Junto con la ilustración, proporcioné la siguiente instrucción: “He adjuntado un gráfico que muestra el rendimiento total acumulado en lo que va del año de seis inversiones, hasta el 13 de febrero. En un párrafo, por favor dime la historia más importante—y específica—que ilustran estos rendimientos."

La Respuesta

Aquí está la respuesta de ChatGPT:

La historia dominante es una reevaluación aguda y muy selectiva del riesgo: Los bonos del Tesoro de EE. UU. a largo plazo han subido casi un 3%, mientras que el mercado de acciones de EE. UU. en general ha estado estable, pero varias empresas sensibles a la economía y con altas valoraciones previas—Experian EXPGY, Expedia EXPE, Salesforce CRM, y StubHub STUB—han caído aproximadamente entre un 25% y un 32%. Este patrón indica claramente que los inversores han cambiado hacia la seguridad y flujos de efectivo predecibles, mientras comprimen simultáneamente los múltiplos de valoración de empresas cuyos precios dependían en gran medida de expectativas de crecimiento futuro en lugar de estabilidad en ganancias presentes. En otras palabras, el mercado no ha caído en general; en cambio, se ha vuelto más discriminatorio, premiando activos sensibles a la duración, como los bonos del Tesoro, mientras repricing agresivamente las acciones cuyas valoraciones estaban más expuestas a cambios en las tasas de interés, incertidumbre económica o tolerancia al riesgo de los inversores.

¡Whoosh!

Para mi sorpresa, la pregunta pasó completamente por encima de la cabeza figurativa del modelo. No solo ChatGPT pasó por alto la importancia de la venta masiva de software, sino que ni siquiera reconoció que el evento había ocurrido.

(Nota: Hice la misma pregunta a otros tres modelos de IA: Perplexity, Copilot y Gemini. Ellos también no detectaron que las cuatro acciones habían sido golpeadas por la misma razón.)

Además, la respuesta que el modelo proporcionó estuvo confusa. Seré breve en este análisis, ya que la falla principal fue la incapacidad del modelo para percibir el patrón en lugar de los detalles de su respuesta, pero en resumen:

1. ChatGPT inicialmente afirmó que esas cuatro acciones cayeron porque las empresas cuyos precios dependían en gran medida de expectativas de crecimiento futuro se desempeñaron mal durante el período. Luego, una oración después, escribió que los activos sensibles a la duración habían sido recompensados por el mercado.

Cada frase en cursiva describe acciones de crecimiento. Por lo tanto, la respuesta del modelo se contradice directamente. Lo que significa que o el “pensamiento” de ChatGPT estaba tan confuso que no se dio cuenta de que una oración contradecía a la otra, o creyó erróneamente que las acciones de crecimiento no tienen duraciones largas.

(Fue lo primero, porque cuando pregunté en una segunda ocasión si las acciones de crecimiento son sensibles a la duración, respondió que sí, que lo son mucho.)

2. La respuesta de ChatGPT describe estas cuatro acciones como “sensibles a la economía”. Bueno, ahora. Como admite ChatGPT mismo, las operaciones comerciales de Salesforce y Experian son relativamente resistentes a recesiones.

Pero, en fin. El problema mayor es que el tema de la sensibilidad económica es irrelevante. Las tasas de interés son estables, los indicadores de recesión están inactivos, y los analistas de Wall Street pronostican un crecimiento de ganancias del 14% para el S&P 500 en 2025. Como resultado, los inversores no han estado vendiendo empresas sensibles a la economía. De hecho, las industrias de energía y materiales básicos han sido algunas de las mejores del mercado este año.

Pensamientos

Mis experiencias previas con ChatGPT habían sido positivas. ¡Crea itinerarios de viaje excelentes! Además, cuando en mi tiempo libre—como prueba, no para publicación—le pedí al modelo que redactara ensayos cortos sobre temas de inversión sencillos, como la importancia de la asignación de activos, lo hizo perfectamente. Esos trabajos ya han desaparecido en gran medida; los modelos de IA completarán el proceso.

Y, por supuesto, los modelos de IA son para los programadores profesionales de computadoras lo que el martillo de vapor fue para John Henry.

Por eso, me sorprendió lo mal que los modelos se desempeñaron en análisis de mercado. Sé que los modelos de IA operan mediante reconocimiento de patrones, lo que los hace mucho mejores repitiendo lo que ya han procesado o extrapolando datos muy relacionados, que explicando nuevas relaciones. También sé que los modelos a menudo necesitan indicaciones específicas, y que mi solicitud era abierta.

Pero… ¿cómo es posible que hayan pasado por alto el patrón a mediados de febrero, después de haber publicado cientos de miles de palabras sobre la venta masiva de software? No puedo explicarlo. Tampoco puedo entender qué implica este fallo para el futuro de los modelos de IA. ¿Existen límites inevitables e ineludibles a sus capacidades? ¿O esto es solo un bache en el camino, que se puede resolver y suavizar?

Preguntas sin respuestas. Pero que vale la pena considerar, dado que muchos observadores pronostican con tanta confianza lo que los modelos de IA podrán o no podrán hacer. Dudo que lo sepan.

Postdata

Este fin de semana, actualicé el gráfico para reflejar los rendimientos de la semana siguiente, hasta el 20 de febrero, y repetí mi pregunta a ChatGPT. (Los números apenas habían cambiado.) Esta vez, el modelo dio una mejor respuesta.

La historia más clara y específica es que esto no es una caída general del mercado, sino un colapso severo y específico en cuatro empresas individuales: Mientras que los bonos del Tesoro a largo plazo han subido un 2.67% y el mercado de acciones de EE. UU. en general ha subido un 1.32% en lo que va del año, Experian ha bajado un 21.87%, Expedia 28.18%, Salesforce 30.10%, y StubHub 30.82%. Esa diferencia—aproximadamente de 25 a 32 puntos porcentuales entre el índice y estos nombres en menos de dos meses—muestra que los inversores no están huyendo de las acciones en general; en cambio, están reduciendo agresivamente el valor de un subconjunto particular de acciones. La característica definitoria de estos resultados es, por lo tanto, una dispersión extrema: el promedio del mercado es moderadamente positivo, pero ciertas empresas de alto perfil han experimentado caídas similares a las de un mercado bajista, lo que significa que el dolor está concentrado en lugar de ser sistémico.

Claro, no fue una buena respuesta; ChatGPT todavía pasó por alto la gran cuestión. Pero al menos se dio cuenta de que un elemento acechaba, en lugar de intentar relacionar las pérdidas de las acciones con una condición general del mercado.