La inteligencia artificial sigue siendo una oportunidad estructural, pero, en los mercados privados, la tesis ya no pasa solo por financiar el crecimiento, sino por identificar qué compañías pueden convertir la tecnología en ingresos, productividad y ventajas competitivas sostenibles. El aumento del capex, las valoraciones exigentes y el riesgo de comoditización obligan a afinar el análisis.
La infraestructura recoge los primeros beneficios
La primera fase del ciclo de la inteligencia artificial ha beneficiado sobre todo a los proveedores de infraestructura. Alexis Bardou, analista global de tecnología en Edmond de Rothschild AM, explica que el mercado ha premiado a los sectores directamente expuestos a la inyección de capex de los hyperscalers. “Son los ganadores inmediatos porque representan cuellos de botella críticos para el despliegue de la IA”, apunta. Sin embargo, advierte de que buena parte de estas expectativas ya está incorporada en las valoraciones.
En este contexto, el volumen de inversión necesario para sostener el despliegue tecnológico añade otra capa de complejidad al análisis. En activos privados, cuando el crecimiento exige más inversión, un mayor recurso al endeudamiento o plazos de retorno más largos, la rentabilidad final depende en mayor medida de la disciplina aplicada al precio de entrada, la estructura de financiación y la ejecución del plan de negocio.
Para las grandes tecnológicas, este nivel de inversión puede ser más asumible por su escala, generación de ingresos y acceso a financiación. Pero, incluso en esos casos, Javier García Díaz, responsable de Ventas para BlackRock en Iberia, subraya que el análisis del capex debe hacerse con cautela, evaluando su capacidad real de traducirse en ingresos, productividad y retornos adecuados bajo diferentes escenarios económicos.
La clave, por tanto, es distinguir entre la monetización real y el entusiasmo del mercado. Víctor Romero, socio de Qualitas Funds, considera que el private equity cuenta con una ventaja frente al mercado cotizado: el acceso directo a la información operativa de las compañías. Esa visibilidad permite comprobar si la IA genera una mejora medible en costes o ingresos o si, por el contrario, permanece limitada a proyectos piloto sin efectos materiales sobre el negocio.
Dos modelos distintos a ambos lados del Atlántico
Las diferencias geográficas también condicionan la forma de capturar valor. Ana Segurado, managing director de DC Advisory, recuerda que, en 2025, EE.UU. acaparó casi el 50% de la inversión global de capital riesgo destinada a la inteligencia artificial, mientras que la inversión privada en startups europeas de IA representó solo el 6% de la cifra global.
La divergencia no es solo cuantitativa, sino que también responde a la naturaleza de las oportunidades disponibles. El mercado estadounidense está más orientado a la supremacía tecnológica, la creación de grandes modelos y las big tech. Europa, en cambio, se enfoca más en la adopción corporativa, la innovación en sectores tradicionales y el despliegue práctico de la IA en pequeñas y medianas empresas.
Este enfoque encaja de forma natural con muchas estrategias de private equity en Europa. La oportunidad no reside tanto en competir en la financiación de modelos fundacionales o grandes infraestructuras como en adquirir compañías consolidadas y utilizar la IA como una palanca adicional de transformación. Se trata de identificar negocios capaces de aplicar la tecnología a procesos críticos, productos consolidados o cadenas de valor fragmentadas, con un impacto real en eficiencia y crecimiento.
La regulación delimita la oportunidad europea
La regulación añade otro factor diferencial. Segurado señala que EE.UU. cuenta con un entorno más flexible, mientras que Europa opera bajo el Reglamento de Inteligencia Artificial, con mayores controles en materia de ética, privacidad y derechos de autor. A ello se suma una dependencia tecnológica relevante: muchas empresas europeas de IA se apoyan en proveedores de nube e infraestructura de hardware radicados en EE.UU. y Asia.
El resultado es un mercado menos lineal de lo que sugiere la euforia inicial. La IA sigue siendo una oportunidad estructural, pero no todas las compañías expuestas serán ganadoras. En mercados privados, la tesis pasa cada vez menos por comprar crecimiento tecnológico de forma indiscriminada y más por identificar negocios capaces de incorporar la IA con impacto verificable en productividad, márgenes, generación de caja y ventajas competitivas sostenibles.
Software: entre la disrupción y la oportunidad
Uno de los segmentos en los que el impacto de la IA suscita más debate es el software. La reacción inicial del mercado ha sido penalizar a muchas compañías del sector por el temor a que los nuevos modelos reduzcan las barreras de entrada, automaticen funciones antes monetizables o conviertan determinados servicios digitales en productos más sencillos de replicar.
Víctor Romero, de Qualitas Funds, destaca dos riesgos especialmente relevantes: el de sustitución, cuando la IA realiza directamente el servicio que vende la compañía, y el de empaquetamiento, cuando un competidor integra esa funcionalidad como un módulo dentro de una plataforma más amplia. Ambos pueden erosionar los ingresos con rapidez. Para los inversores, la conclusión es que el software ya no puede analizarse como una categoría homogénea.
Alexis Bardou, de Edmond de Rothschild AM, apunta que las compañías de software han sufrido una fuerte compresión de múltiplos durante el último año, hasta situarse en niveles históricamente bajos. Pero, a su juicio, el mercado puede estar haciendo una lectura demasiado indiscriminada. En particular, “el software vertical, con conocimiento sectorial profundo, tecnología propia y una fuerte presencia en los sistemas de grandes empresas, puede estar a la vanguardia de la revolución de la IA”.
Esta dispersión abre una oportunidad para el capital privado, siempre que sea capaz de diferenciar entre compañías amenazadas por la automatización y negocios que pueden utilizarla para reforzar su propuesta de valor. En estos últimos, la corrección de las valoraciones puede ofrecer puntos de entrada más atractivos para inversores con capacidad de analizar el producto, la retención de clientes y la evolución de los ingresos de forma granular.
