La industria del software está descubriendo que la disrupción de la Inteligencia Artificial no solo se mide en usuarios que cambian de herramienta o en empresas que replantean licencias. También se mide —y cada vez más— en algo mucho más frío: cuánto cuesta financiarse y cuánta paciencia tienen los inversores cuando una compañía llega al mercado a pedir deuda.
El cambio de humor se ha acelerado en 2.026. En bolsa, el golpe ya venía avisando: el índice S&P 500 Software & Services ha perdido en torno a 2 billones de dólares desde su pico de octubre, con aproximadamente la mitad de ese ajuste concentrado en dos semanas, según datos recogidos por Reuters. La narrativa detrás de esa caída no es una recesión clásica, sino el temor a que la Inteligencia Artificial reescriba el valor de buena parte del software empresarial: menos diferenciación, menos poder de fijación de precios y, en algunos casos, menos necesidad de pagar por funciones que ahora se automatizan.
Ahora, ese nerviosismo ha saltado del parqué a la deuda. Y eso tiene consecuencias inmediatas: operaciones aplazadas, precios más exigentes, descuentos mayores y cláusulas más duras.
Del “selloff” en bolsa al peaje del crédito
La señal más clara es que varias compañías de software están retrasando emisiones y refinanciaciones. No porque no necesiten el dinero, sino porque el mercado ha empezado a pedir una prima de riesgo adicional: si el inversor percibe que el modelo de negocio puede quedar “comoditizado” por la Inteligencia Artificial, quiere cobrar más por prestar.
El fenómeno no afecta a todo el crédito por igual. Los banqueros y gestores consultados por Reuters apuntan a que el impacto se está notando especialmente en préstamos apalancados, donde el sector tecnológico tiene más peso y el perfil de riesgo suele ser mayor. En cambio, en el mercado de bonos high yield (alto rendimiento) el efecto es más moderado por composición y volumen.
Tabla — Por qué los préstamos apalancados sienten antes el “miedo IA”
| Indicador | Préstamos apalancados | High yield |
|---|---|---|
| Peso de prestatarios tecnológicos | Alto | Más bajo |
| Tamaño aproximado de la exposición tech (EE. UU.) | 260.000 millones de dólares | 60.000 millones de dólares |
| Presencia de ratings débiles | Elevada | Menor en comparación |
| Reacción a cambios de narrativa | Más rápida | Más gradual |
UBS pone fecha al riesgo: de 2.026 a principios de 2.027
El mercado, que durante meses trató la disrupción como un debate “tecnológico”, empieza a trasladarlo a un debate “financiero”. UBS lo verbaliza sin rodeos: espera que el riesgo de disrupción por Inteligencia Artificial se refleje cada vez más en el crédito entre 2.026 y principios de 2.027, especialmente en los tramos de menor calidad crediticia y con más necesidades de refinanciación.
Y hay una cifra que empieza a circular en las mesas de crédito: los impagos podrían repuntar hacia el 3%–5% en un escenario de disrupción más rápida, por encima de lo que descuenta el consenso, según UBS. No es una profecía inevitable, pero sí un marco de riesgo que cambia la negociación: cuando el inversor cree que la probabilidad de impago sube, exige más precio y más control.
La fragilidad de los ratings “B- o inferiores”
La “microfísica” del problema está en la calidad crediticia. En el universo de préstamos apalancados, Reuters recoge que la mitad de la exposición del software está en el tramo “B- o inferior”, una zona donde cualquier duda estructural dispara el escepticismo. En ese contexto, una amenaza como la Inteligencia Artificial no se evalúa como un bache coyuntural, sino como una posible ruptura del guion: menos crecimiento futuro, más presión de márgenes y más dificultad para sostener ingresos recurrentes sin descuentos.
El resultado es un endurecimiento de condiciones. Los colocadores de deuda, según las mismas fuentes, ya anticipan lo que suele ocurrir cuando sube la desconfianza:
- mayores rentabilidades exigidas por el comprador de deuda,
- descuentos más profundos para colocar emisiones,
- y covenants más estrictos (cláusulas de protección), incluidas las de mantenimiento que obligan a mantener ratios de deuda respecto a beneficios dentro de ciertos límites.
Traducido a lenguaje llano: el dinero sigue estando, pero ahora cuesta más y viene con más reglas.
Operaciones en pausa y mercado sin “pipeline”
El enfriamiento se nota también en el termómetro del flujo: Reuters señalaba que, en ese momento, no había operaciones de préstamos apalancados en curso para compañías de software, en parte porque tanto emisores como bancos esperan que se recuperen los niveles de cotización del crédito existente tras las caídas desde finales de enero.
En este escenario, el mercado mira con lupa los grandes paquetes de financiación ligados a adquisiciones. Un ejemplo citado por Reuters es el proceso en torno a Qualtrics, con sus bancos preparando un paquete de financiación de adquisición de 5.300 millones de dólares, que se convierte en una especie de “prueba de fuego” para medir apetito inversor en pleno entorno de incertidumbre.
En Europa, también aparecen retrasos. Reuters menciona el caso de Team.blue, que habría pospuesto una extensión y una repricing de préstamos, precisamente por el deterioro de las condiciones.
El problema de fondo: si el software deja de ser “único”, cambia el riesgo
Lo que está ocurriendo no es solo que el crédito se ponga caro por tipos de interés. Es algo más incómodo: el mercado empieza a valorar el software con un nuevo filtro, el de la “reemplazabilidad”.
En los últimos años, muchas compañías de software se financiaron con la narrativa de crecimiento estable, ingresos recurrentes y márgenes sólidos. La Inteligencia Artificial introduce una duda corrosiva: si tareas que antes exigían un producto caro se pueden resolver con automatización o con herramientas generalistas, la defensa del precio se debilita. Y cuando se debilita el precio, se debilita el margen. Y cuando se debilita el margen, el crédito deja de ser “cómodo”.
No significa que el software vaya a desaparecer. Significa que, para el prestamista, algunas empresas podrían pasar de ser “negocios con visibilidad” a ser “negocios en transición”. Y en deuda, la transición se paga.
2.026 y el riesgo de refinanciación: el reloj empieza a sonar
La presión se concentra en quienes tienen el peor cóctel: rating bajo + vencimientos próximos + modelo fácilmente atacable por Inteligencia Artificial. Reuters recoge que Moody’s ya advertía de mayor riesgo de refinanciación y de impago en 2.026 para compañías de menor rating con vencimientos cercanos. No hace falta que caiga el negocio: basta con que el mercado dude, porque la deuda se refinancia a condiciones peores o, directamente, no se refinancia.
En paralelo, esta tensión ya empieza a contaminar otras capas del ecosistema financiero. Reuters también apuntó que alrededor de una quinta parte del crédito privado tiene exposición a software y servicios, lo que explica por qué el debate ya no es solo de tecnológicas, sino también de gestores de capital privado y prestamistas directos.
En resumen: la industria del software sigue siendo grande, rentable en muchos casos y esencial para miles de empresas. Pero el mensaje del mercado en 2.026 es claro: financiarse ya no es un trámite. Es un examen. Y la Inteligencia Artificial se ha convertido en una de las preguntas obligatorias.
Preguntas frecuentes
¿Por qué la Inteligencia Artificial está encareciendo la financiación de empresas de software?
Porque introduce incertidumbre estructural sobre ingresos futuros, márgenes y capacidad de fijación de precios. Los prestamistas exigen más rentabilidad y más protecciones cuando perciben mayor riesgo de disrupción.
¿Qué tipo de deuda sufre más el “miedo IA”: préstamos apalancados o bonos high yield?
El impacto se está notando más en préstamos apalancados, donde el sector tecnológico pesa más y abundan ratings más débiles, lo que hace al mercado más reactivo ante cambios de narrativa.
¿Qué empresas de software tienen más riesgo de refinanciación en 2.026?
Las que combinan ratings bajos (por ejemplo, “B- o inferior”), vencimientos próximos y modelos de negocio que el mercado percibe como más sustituibles o presionables por Inteligencia Artificial.
¿Qué pueden hacer las compañías para reducir ese castigo del crédito?
Demostrar defensas claras: producto difícil de reemplazar, contratos sólidos, control de churn, disciplina en costes y un plan creíble de integración de Inteligencia Artificial que proteja márgenes y propuesta de valor.
