Goldman Sachs: 20 acciones ganadoras de la segunda fase IA

¿Qué cambió en la narrativa de la inteligencia artificial?

La temporada de resultados del segundo trimestre de 2026 dejó una fotografía contundente: el beneficio por acción de las compañías analizadas creció un 31% respecto al mismo periodo del año anterior, pero con una distribución muy desigual. Las acciones relacionadas con infraestructura de inteligencia artificial habrían aportado aproximadamente la mitad de ese crecimiento, mientras que el resto del mercado también avanzó —la compañía mediana del S&P 500 registró un incremento del 14%.

Esta disparidad explica por qué Goldman Sachs acaba de lanzar un informe que marca un punto de inflexión en cómo Wall Street está empezando a leer el ciclo de la IA. Según Ben Snider, estratega principal de renta variable estadounidense del banco, el mercado podría estar acercándose a una segunda fase: pasar de invertir en quienes construyen la infraestructura (chips, data centers, energía) a descubrir qué compañías son capaces de utilizar la IA para producir más, ser más eficientes y reducir costes laborales.

¿Por qué ahora y no antes?

La evidencia sobre productividad sigue siendo limitada, pero las señales comienzan a acumularse. Goldman calcula que el gasto en inferencia de IA equivale actualmente a menos del 0,5% de los ingresos del S&P 500, pero el ritmo de inversión empresarial se ha acelerado con fuerza en los últimos meses.

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Los datos de adopción son abrumadores: según Goldman Sachs Research, el 65% de las empresas del S&P 500 mencionaron inteligencia artificial durante sus llamadas de resultados del segundo trimestre, frente a niveles mínimos registrados hace apenas dos años. Sin embargo, solo el 11% cuantificó el efecto de productividad derivada de la IA en algún uso concreto (programación, atención al cliente), y apenas el 2% puso cifras al impacto directo sobre sus beneficios.

Esta desconexión entre adopción declarada y resultados financieros medibles es exactamente lo que Goldman intenta cerrar con su selección de 20 acciones. El banco reconoce que la diferencia estadística entre adoptantes y el resto del mercado aún es «pequeña y no significativa», pero cree que eso cambiará cuando el gasto acumulado termine traducirse en eficiencia real.

La metodología detrás de las 20 acciones seleccionadas

Goldman no buscó aquí quién fabrica la tecnología, sino quiénes podrían beneficiarse si la automatización empieza a traducirse en mayor eficiencia. Para ello, aplicó un cribado específico sobre el Russell 1000 con criterios concretos:

Exposición de masa salarial a automatización mediante IA, calculada a partir de datos ocupacionales de Revelio Analytics
Costes laborales como porcentaje de ventas —las empresas deben situarse en la mitad superior de su sector tanto por exposición como por intensidad laboral
Mención explícita de la IA en relación con productividad o eficiencia durante sus resultados del segundo trimestre
Exclusión expresa de compañías incluidas en las cestas de infraestructura de IA y aquellas consideradas expuestas al riesgo de disrupción tecnológica

Los sectores comerciales con mayor intensidad laboral y sensibilidad a la IA incluyen software, servicios profesionales, finanzas y biotecnología, según el informe.

De eBay y Airbnb a Boeing y RTX: la lista completa

El resultado rompe con la imagen habitual de una cartera ligada exclusivamente a semiconductores o nube. Entre las 20 compañías mejor posicionadas aparecen nombres poco convencionales para un tema de IA:

CoStar Group (datos inmobiliarios), Dollar Tree (retail de descuento), eBay (comercio electrónico), Arthur J. Gallagher y Brown & Brown (servicios de seguros), Axon Enterprise (tecnología policial), The Trade Desk (publicidad programática), CMS Energy y Edison International (utilidades), Jacobs Engineering (ingeniería).

También están presentes Aon, Marsh y Willis Towers Watson (servicios de seguros y consultoría), Kimberly-Clark (bienes de consumo), Airbnb (plataforma de viajes), Iron Mountain (almacenamiento de datos), CBRE Group (inmobiliaria comercial), RTX (defensa aeroespacial), Boeing (aeronáutica) y Expedia (viajes online).

La diversidad sectorial es precisamente la clave. Goldman identifica aquí empresas cuyo modelo económico podría verse directamente beneficiado si la automatización permite reducir costes laborales sin sacrificar calidad del servicio.

Qué significa esto para tu startup

Este análisis de Goldman Sachs tiene implicaciones directas para founders hispanohablantes que evalúan dónde invertir recursos en inteligencia artificial. La lección central es clara: no basta con implementar IA; hay que identificar dónde genera impacto medible en la cuenta de resultados.

Dos acciones concretas que puedes implementar hoy

Audita tu masa salarial expuesta a automatización. Identifica qué funciones dentro de tu equipo (atención al cliente, programación, análisis de datos, gestión documental) tienen mayor probabilidad de ser asistidas o reemplazadas por IA generativa. No se trata de despidos inmediatos, sino de priorizar inversiones donde el retorno sea más rápido y cuantificable.
Mide el ROI de cada implementación de IA por caso de uso. Goldman señala que solo el 2% de las empresas del S&P 500 logró poner cifra al impacto de la IA en sus beneficios. Si tu startup ya usa IA, documenta cuánto ahorra en horas-hombre, cuántos errores reduce o cuánto ingreso adicional genera. Ese dato será tu mejor argumento para escalar la inversión.

Un ejemplo reciente ilustra el potencial: Doximity, plataforma médica estadounidense, reportó que su producto de búsqueda basado en IA genera ingresos por búsqueda 10 veces superiores a su costo de ejecución. Ese tipo de ratio (10:1) es exactamente lo que buscan los inversores para validar la segunda fase.

Cuánto podría crecer la productividad con IA

Las estimaciones varían significativamente según la institución, pero todas apuntan en dirección ascendente:

Goldman Sachs Economists (2023): predicen que la IA podría aumentar el crecimiento de productividad en 1,5 puntos porcentuales durante la década siguiente
McKinsey: estima ganancias de hasta 3,4 puntos porcentuales hasta 2040
Investigadores del MIT: proyecciones más modestas de 0,53% hasta 2034, con advertencias sobre concentración del mercado

El economista del MIT Daron Acemoglu señaló en 2024 que si las herramientas de IA generativa se monopolizan en manos de pocas empresas, esto podría ralentizar su adopción por parte de pequeñas y medianas empresas, reduciendo aún más el impacto real.

Los estudios académicos y experiencias empresariales recopildas por Goldman muestran mejoras del 20% al 30% en productividad laboral en áreas específicas donde ya se implantó IA generativa, aunque estas cifras provienen de pilotos controlados y no necesariamente reflejan resultados a escala corporativa completa.

Conclusión

La transición de la primera fase (infraestructura) a la segunda (productividad empresarial) no será inmediata ni uniforme. Goldman Sachs admite que la evidencia actual sobre beneficios es escasa y que la diferencia entre adoptantes y el resto del mercado aún no es estadísticamente significativa. Pero si la aceleración del gasto empresarial termina desembocando en las mejoras de productividad que apuntan los primeros estudios, el foco de inversión podría ampliarse considerablemente.

Hasta ahora, buena parte de la carrera consistió en vender las palas durante la fiebre de la IA. La siguiente batalla será demostrar quién sabe utilizarlas. Para los founders hispanohablantes, esto significa que la oportunidad no está solo en construir tecnología, sino en aplicar la IA existente para resolver problemas específicos de eficiencia operativa en sectores tradicionales con alta intensidad laboral.