«Moneyball» es un modelo de gestión deportiva basado en datos complejos para detectar a jugadores de alto rendimiento ignorados por el mercado. Esta filosofía se popularizó en 2002, cuando el equipo de béisbol Oakland Athletics cerró la temporada con 103 victorias —la cuarta mejor campaña de la historia de la liga— con una plantilla hasta tres veces más barata que la de sus rivales. Una hazaña inmortal que se plasma en la película «Moneyball» (2011). Esa búsqueda de valor donde otros no lo ven se abre ahora paso en los mercados bursátiles. Ante el fuerte repunte de las acciones de las grandes tecnológicas debido a la fiebre por la IA —un producto que, además, no ha generado beneficios a gran escala—, los inversores ya no se conforman con el crecimiento de los beneficios empresariales y buscan métricas menos convencionales para saber qué empresas justifican sus valoraciones. Seguir leyendo
Los inversores ya no se conforman con el crecimiento de los beneficios y utilizan métricas más sofisticadas para determinar si el negocio es realmente sólido
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«Moneyball» es un modelo de gestión deportiva basado en datos complejos para detectar a jugadores de alto rendimiento ignorados por el mercado. Esta filosofía se popularizó en 2002, cuando el equipo de béisbol Oakland Athletics cerró la temporada con 103 victorias —la cuarta mejor campaña en la historia de la liga— con una plantilla hasta tres veces más barata que la de sus rivales. Una hazaña inmortalizada en la película «Moneyball» (2011). Esa búsqueda de valor donde otros no lo ven se abre ahora paso en los mercados bursátiles. Ante el fuerte repunte de las acciones de las grandes tecnológicas debido a la fiebre por la IA —un producto que, además, no ha generado beneficios a gran escala—, los inversores ya no se conforman con el crecimiento de los beneficios empresariales y buscan métricas ocultas para saber qué empresas justifican sus valoraciones. «El mercado ha dejado atrás el “miedo a quedarse fuera” y ahora exige a las empresas que pongan a prueba la rentabilidad de sus inversiones en IA», afirma César Pérez, director de inversiones del banco privado Pictet. Todo un reto en un sector que gasta miles de millones en chips y centros de datos cada vez más caros. La rentabilidad del negocio puede disminuir con el tiempo o incluso desaparecer si se generaliza el uso de modelos lingüísticos de bajo coste, ya que las inversiones no se deducen de los beneficios y, además, crecen incluso más rápido que estos. Solo pensarlo ya asusta a la Bolsa, tal y como revelaron el Nasdaq y los fabricantes de chips en julio tras el lanzamiento del Kimi K3. O como ocurrió el 27 de enero de 2025, cuando DeepSeek borró en una sola sesión unos 56 000 millones de euros del valor de Nvidia. El indicador más utilizado en el «Moneyball» de la Bolsa estas semanas ha sido la rentabilidad del capital invertido, o «return on invested capital». Por cada euro invertido en tu negocio, se evalúa a una empresa mediante este indicador, conocido como ROIC. «Los ganadores [entre las empresas que cotizan en bolsa] serán aquellas capaces de demostrar el rendimiento de sus inversiones, transmitir disciplina en el gasto de capital y preservar la calidad de sus beneficios», afirmó Mike Wilson, director de inversiones de Morgan Stanley, en su podcast de la semana pasada. Resumió: «El mercado está premiando un gasto más prudente». En opinión de Wilson, esta mayor selectividad en el mercado bursátil se aprecia claramente entre las empresas tecnológicas más destacadas del sector de la IA (Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta y Oracle), con especial énfasis en el suministro de capacidad informática a través de centros de datos. La empresa fundada por Bill Gates es la que mejor ha reflejado su prudencia en este ámbito, con una rentabilidad del 25 % sobre sus inversiones, frente al 18 % de media de sus competidores. La Bolsa ha premiado esta mayor rentabilidad y las acciones de Microsoft se han disparado un 33 % en los últimos 30 días, frente a la caída del 0, 2 % del Nasdaq 100 y un aumento de solo el 7 % de los proveedores de centros de datos. Otro indicador valorado en los mercados de Moneyball es el gasto operativo, u opex, es decir, los gastos de explotación. El opex refleja los costes recurrentes necesarios para mantener el negocio en marcha y permite distinguir, en el contexto de la IA, entre las grandes inversiones específicas y los gastos que seguirán lastrando las cuentas de las empresas. «La clave está en saber si las inversiones en IA son esporádicas o no», señala Pérez. Un opex demasiado elevado tiene repercusiones en el mercado bursátil. Aunque mantiene una sólida rentabilidad sobre la inversión (20 %), Alphabet tiene unos gastos recurrentes de unos 28 500 millones de euros, casi el doble que Microsoft. Por ello, las acciones de la matriz de Google se han mantenido estables en los últimos 30 días. También se ve lastrada por los gastos y, con unos gastos operativos de unos 23 000 millones y un ROIC de apenas el 11 %, resulta onerosa en bolsa, por lo que la acción ha caído un 10 % en el último mes. «La ecuación para los proveedores de centros de datos es clara: demostrar que la demanda es suficiente para generar una rentabilidad positiva de la inversión y hacerlo con la rapidez necesaria para no ejercer una presión excesiva sobre el flujo de caja actual», concluyen los estrategas de la gestora de fondos JP Morgan en un informe del 15 de julio. En este concurso, las contribuciones aún tienen margen para mejorar sus métricas. De hecho, el banco privado Pictet mantiene una recomendación de compra para todos los grandes proveedores de centros de datos. A diferencia del béisbol, cuya temporada dura seis meses, la de los mercados no se detiene.
