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Durante los últimos dos años, la inteligencia artificial (IA) convirtió a Nvidia en el símbolo de una de las mayores revoluciones tecnológicas de las últimas décadas a tal punto de convertirse en la locomotora de Wall Street con una valuación bursátil que se acerca a los u$s 5000 millones.
Sin embargo, mientras los inversores concentran su atención en fabricantes de chips, centros de datos y compañías vinculadas a la infraestructura de IA, Goldman Sachs, uno de los bancos de inversión más importantes, comenzó a mirar un segmento menos visible, pero potencialmente igual de importante: las empresas que poseen los datos que alimentan a esos modelos.
En uno de sus últimos informes, el banco sostiene que el mercado podría haber exagerado el impacto negativo de la inteligencia artificial sobre varias compañías del sector de servicios de información.
Tras más de un año de fuertes correcciones bursátiles impulsadas por el temor a que herramientas como ChatGPT, Gemini o Claude sustituyan parte de sus negocios, Goldman considera que la situación comenzó a estabilizarse y que la próxima etapa estará dominada por la calidad de los activos que cada empresa posee y “no por el miedo generalizado a la disrupción tecnológica”.
Para llegar a esta conclusión, la entidad desarrolló un sistema propio de evaluación de resiliencia frente a la inteligencia artificial.
El análisis se basa en doce criterios que incluyen la posesión de datos propietarios, barreras regulatorias, integración en los flujos de trabajo de los clientes, responsabilidad sobre los resultados y capacidad de incorporar IA dentro de sus propios productos.
La principal conclusión es que no todas las empresas de información enfrentan el mismo riesgo.
¿Cuáles son las empresas que tienen mejores ventajas?
Goldman identificó un grupo de compañías con ventajas estructurales que dificultan significativamente la sustitución por inteligencia artificial. Entre ellas aparecen Moody’s, MSCI, Equifax, Verisk, FICO y TransUnion.
Según el banco, estos negocios cuentan con una combinación de bases de datos exclusivas, requisitos regulatorios, procesos altamente integrados y elevados costos asociados a posibles errores.
Y es que un modelo de inteligencia artificial puede resumir documentos, procesar enormes volúmenes de información o responder consultas complejas. Sin embargo, “no puede recrear décadas de datos históricos exclusivos, obtener automáticamente autorizaciones regulatorias ni asumir responsabilidades legales o financieras por decisiones críticas tomadas a partir de esa información”, dice Goldman.
Para el gigante de Wall Street, la diferencia entre “acceder a información y poseer información exclusiva” será uno de los factores más importantes para determinar quién gana y quién pierde en la próxima fase de la revolución de la IA.
Ganadores y perdedores del nuevo ciclo de la IA
El informe destaca que los datos generados y validados por expertos humanos constituyen una barrera de entrada difícil de replicar.
También considera especialmente valiosas las bases de datos históricas con décadas de registros etiquetados y las redes de información construidas a través de relaciones comerciales exclusivas con empresas, gobiernos y organismos reguladores.
Esta realidad se observa con claridad en compañías como Moody’s o MSCI. “Sus productos no solo ofrecen información, sino que además cumplen una función central dentro del sistema financiero global. Las calificaciones crediticias, los índices bursátiles o las métricas de riesgo forman parte de procesos regulatorios, inversiones institucionales y decisiones corporativas que requieren metodologías auditables y aceptadas por el mercado”, dice Goldman.
En estos casos, el problema no es únicamente si una inteligencia artificial puede generar una respuesta correcta, sino quién asume la responsabilidad cuando esa respuesta es utilizada para tomar decisiones que involucran miles de millones de dólares.
Goldman denomina a este fenómeno como “alto costo del error”. Cuanto mayores son las consecuencias financieras, regulatorias o legales de una equivocación, más difícil resulta reemplazar a los proveedores tradicionales por herramientas de inteligencia artificial generalistas.
Otro aspecto relevante del informe es que la IA no necesariamente representa una amenaza para estas compañías. Por el contrario, muchas podrían transformarse en algunas de las principales beneficiarias de la tecnología.
Según Goldman, las empresas con mejores bases de datos tienen la posibilidad de incorporar inteligencia artificial para mejorar la experiencia de sus usuarios, automatizar procesos y desarrollar nuevos productos sin perder el control de los activos más valiosos de su negocio. En lugar de ser desplazadas por la IA, podrían utilizarla para fortalecer aún más sus ventajas competitivas.
Bajo esta lógica, la próxima gran batalla tecnológica no enfrentará a la inteligencia artificial contra las empresas tradicionales. La competencia real será entre compañías que poseen datos únicos y aquellas que dependen principalmente de organizar información disponible públicamente.
Oportunidad de inversión
Precisamente por este motivo, Goldman identifica oportunidades de inversión en nombres como Thomson Reuters y CoStar Group. Ambas compañías registraron fuertes caídas bursátiles desde mediados de 2025 pese a conservar activos estratégicos difíciles de replicar y posiciones competitivas que el banco considera subvaloradas por el mercado.
La conclusión final del informe es que si la primera etapa del auge de la inteligencia artificial estuvo dominada por las empresas que construyen la infraestructura tecnológica, la siguiente podría estar liderada por quienes controlan “el recurso más escaso de todos: los datos exclusivos, regulados y difíciles de reemplazar”.
En ese escenario, los grandes ganadores de la revolución de la IA podrían no ser necesariamente quienes desarrollan los modelos más avanzados, sino quienes poseen la información que esos modelos necesitan para funcionar.