La disrupción de la Inteligencia Artificial ha dejado de ser un debate de producto para convertirse en un problema de financiación. Tras semanas de castigo bursátil, el sector del software empieza a notar el siguiente dominó: la deuda también se complica. Varias compañías están retrasando operaciones de crédito porque hoy se enfrentan a un doble filtro: tipos aún altos y, sobre todo, una lectura mucho más exigente por parte de bancos y compradores de deuda, que ya no financian “narrativas” sino capacidad real de defensa frente a la IA.
El mensaje del mercado es directo: si una parte del software se vuelve más sustituible —por automatización, por herramientas generativas o por plataformas generalistas—, entonces el riesgo no es solo “crecer menos”. Es repagar peor, refinanciar con más tensión y sufrir una prima de riesgo que antes no existía.
Del golpe en bolsa al peaje en el crédito
La fase uno de esta historia se vio en el parqué: el índice S&P 500 Software & Services ha recortado alrededor de 2 billones de dólares desde su máximo de octubre, según Reuters. Ese ajuste no se explica solo por macroeconomía o tipos. Se explica por una pregunta incómoda que ya domina comités de inversión: ¿qué parte de los ingresos del software está protegida cuando la IA abarata funciones que antes se cobraban caro?
La fase dos es el crédito. La misma lógica que recorta múltiplos en bolsa ahora eleva el precio del dinero. Si el mercado cree que tu crecimiento futuro es más frágil, exige:
- más rentabilidad (más interés o más descuento al emitir),
- más garantías (cláusulas más duras),
- y más visibilidad de caja (menos fe y más métricas).
Por qué el problema se nota antes en préstamos apalancados
No todo el crédito reacciona igual. El foco se está poniendo sobre todo en préstamos apalancados, donde el sector tech —y especialmente software— tiene un peso mayor. Ahí el mercado es más sensible a cualquier amenaza estructural porque el margen de error es pequeño: alta deuda, ratings más débiles y dependencia de refinanciación.
Reuters recoge que la exposición tech en préstamos apalancados en EE. UU. ronda 260.000 millones de dólares, frente a unos 60.000 millones en high yield. Esa diferencia de tamaño importa porque concentra el riesgo “donde más duele”: en instrumentos donde una pequeña caída de confianza se traduce rápido en condiciones peores.
Tabla — Dónde aprieta primero el “miedo a la IA” en deuda
| Mercado | Por qué es más sensible | Qué suele ocurrir |
|---|---|---|
| Préstamos apalancados | Más tech, más ratings débiles, más dependencia de refinanciación | Suben spreads, se endurecen covenants, se paran operaciones |
| High yield | Menos concentración en software, base más diversificada | Ajustes más graduales, mayor selectividad por emisor |
UBS: el riesgo se empieza a “precio-etiquetar” entre 2.026 y 2.027
El punto clave no es solo que la IA “asuste”. Es que ya hay casas financieras poniendo ventanas temporales. UBS advierte de que el riesgo de disrupción por IA podría reflejarse de forma creciente entre 2.026 y principios de 2.027, y que en un escenario de disrupción más rápida los impagos podrían repuntar hacia el 3%–5%, por encima de lo que descuenta el consenso, según Reuters.
Eso no significa que el sector vaya a colapsar. Significa que el mercado empieza a tratarlos como “negocios en transición” y no como máquinas de ingresos recurrentes blindadas por definición.
El detonante real: “reemplazabilidad” y poder de precio
En crédito, el riesgo se mide con ratios. Pero el origen del problema es más conceptual: si el software deja de percibirse como único, su capacidad de fijar precio se debilita. Y si se debilita el poder de precio, se comprimen márgenes. Y si se comprimen márgenes, el coste de capital sube porque el mercado ve menos colchón para pagar deuda.
Por eso el golpe se concentra en ratings más bajos. Reuters señala que aproximadamente la mitad de la exposición del software en préstamos apalancados está en tramos B- o inferiores: justo donde el inversor ya es alérgico a cualquier amenaza estructural. Un “B-” con vencimiento cercano y crecimiento en duda no necesita caer en crisis: le basta con que el mercado no quiera refinanciar barato.
El síntoma: operaciones que se paran y “pipeline” que se vacía
Cuando un mercado empieza a desconfiar, lo primero que se rompe es el flujo. Reuters destacaba que, en ese momento, no había operaciones de préstamos apalancados en curso para compañías de software, en parte porque emisores y bancos esperan que se estabilicen precios de crédito tras caídas desde finales de enero.
Además, los grandes paquetes ligados a adquisiciones se convierten en test de estrés. Reuters citaba el caso de la financiación de compra de Qualtrics por 5.300 millones de dólares como termómetro de apetito. Si los compradores de deuda exigen demasiado, ese coste se traslada a la operación… o la operación se ralentiza.
En Europa, el patrón es similar: Reuters mencionaba el caso de Team.blue, que habría pospuesto cambios de condiciones y extensión de préstamos por el deterioro del mercado.
El efecto secundario: más descuentos para sostener ingresos
La consecuencia “de producto” vuelve por la puerta de atrás: si financiarse es más caro, la presión por sostener ingresos también se vuelve más agresiva. En software, eso suele significar descuentos, paquetes de valor añadido, “bundles” y, en algunos casos, un giro hacia modelos híbridos donde el software se vende como plataforma con IA integrada para evitar que el cliente perciba que puede hacer lo mismo “gratis” o con menos licencia.
Es aquí donde la industria entra en un punto delicado: si baja precios para defender volumen, puede erosionar margen; si mantiene precios y cae la demanda, la visibilidad de caja se debilita; y si la visibilidad se debilita, el crédito castiga más. Es un bucle que el mercado ya está empezando a anticipar.
Qué cambia a partir de ahora: la IA como cláusula invisible del préstamo
En 2.026, el sector tech está viendo nacer un nuevo tipo de due diligence: además de churn, ARR y margen bruto, se evalúa qué parte del producto puede ser automatizada por IA y cuánto de la propuesta de valor depende de funciones que pueden “comoditizarse”.
La conclusión es incómoda pero clara: la IA no solo está reescribiendo el software; está reescribiendo el coste de capital del software. Y eso, para muchas empresas, puede ser más disruptivo que cualquier feature.
Preguntas frecuentes
¿Por qué los inversores están exigiendo más rentabilidad a la deuda del sector software por culpa de la IA?
Porque perciben más riesgo estructural: si la IA reduce diferenciación y poder de precio, cae la previsibilidad de ingresos y el margen de seguridad para repagar deuda.
¿Qué empresas lo tienen peor en 2.026?
Las que combinan ratings bajos (B- o inferior), alta deuda y vencimientos cercanos, especialmente si su producto es fácil de sustituir por alternativas (otras suites, plataformas o automatización con IA).
¿Qué métricas mirará ahora un banco antes de financiar software?
Más allá del ARR, se mirarán churn, retención neta, margen operativo, disciplina de costes, visibilidad de caja… y señales de defensa competitiva frente a la IA (integraciones, switching costs, datos propios, compliance).
¿Puede mejorar esto si bajan tipos o si se estabiliza el mercado?
Puede aliviar, pero el núcleo del problema es estructural: la percepción de reemplazabilidad. Aunque los tipos bajen, el crédito seguirá diferenciando más entre “software defensivo” y “software prescindible”.
