Las ganancias corporativas en Estados Unidos alcanzaron su nivel más alto en más de 70 años. En el primer trimestre de 2026, las utilidades de las empresas domésticas representaron el 12,2% del ingreso nacional bruto, una proporción que no se veía desde principios de la década de 1950. El motor detrás de esa cifra tiene nombre: la inversión en inteligencia artificial.
El dato no se limita a las grandes tecnológicas. Empresas de sectores como manufactura, energía y servicios financieros también reportan mejoras en márgenes atribuidas a herramientas de AI que reducen costos operativos y aceleran procesos.
¿Cuánto se está invirtiendo en AI?
Analistas de JPMorgan estiman que el gasto total en inteligencia artificial llegará a $5,5 billones para 2030. Barclays calcula que la inversión en infraestructura de AI tocará $1 billón ya para 2027. Ese dinero fluye desde las grandes plataformas hacia cadenas de suministro, proveedores de chips, empresas de enfriamiento de data centers y compañías de energía.
El ejemplo más reciente es Micron Technology, el fabricante de chips de memoria. La compañía reportó ingresos de $41.460 millones en su tercer trimestre fiscal, más del cuádruple de los $9.300 millones del mismo periodo un año atrás. Sus acciones subieron 15% en una sola sesión, y arrastraron al alza a SanDisk (+22%) y Western Digital (+5%).
¿Se benefician solo las Big Tech?
No. Los analistas señalan que el impacto de la AI se derrama hacia sectores fuera de la tecnología. Los bancos más grandes de Estados Unidos, que acaban de pasar sin problemas las pruebas de estrés de la Reserva Federal, también incorporan herramientas de AI para detección de fraude, evaluación de riesgo y automatización de procesos internos.
Para el trimestre que cierra en junio, Wall Street espera que las ganancias del S&P 500 crezcan un 21,3%. La temporada de resultados arranca a mediados de julio y será la primera prueba real de si el boom de AI se traduce en beneficios concretos más allá del sector tecnológico.
¿A qué se compara este boom?
Los historiadores económicos comparan la fiebre de la AI con ciclos anteriores de inversión masiva: la manía del ferrocarril del siglo XIX, el boom del petróleo a principios del XX y el cableado de internet en los años 90. En cada caso, la inversión inicial transformó sectores enteros de la economía, pero también generó excesos que terminaron en correcciones.
La diferencia con ciclos anteriores es la velocidad. La demanda de chips de memoria para AI ya provocó escasez en el mercado convencional, lo que elevó los precios de componentes para teléfonos, computadoras y automóviles. Apple subió los precios de sus MacBook y iPad la semana pasada citando exactamente este problema, y sus acciones cayeron 6% en respuesta.
¿Cómo afecta esto al consumidor latino?
El impacto llega por dos vías. Por un lado, los precios de electrónicos y automóviles tienden a subir cuando los chips escasean. Por otro, un mercado laboral impulsado por la inversión en AI genera empleos en construcción de data centers, instalación eléctrica y logística, sectores donde los trabajadores latinos tienen presencia significativa.
La pregunta abierta es cuánto dura la fiesta. Cada boom histórico dejó infraestructura construida, pero también reventó en algún punto. Una economía cada vez más amarrada a la AI queda más expuesta el día que ese motor pierda fuerza. La temporada de resultados de julio dará las primeras pistas.
