The trader nº 168
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Invertir en el mañana — Kinépolis Madrid, 17 de octubre - RESERVA TU ENTRADA HOY - El precio sube el 27 de Agosto
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Bienvenido a mi visión personal sobre la actualidad de los mercados financieros nº168. Gracias por tu interés, si te has perdido alguna entrega o aún no estás suscrito puedes revisar aquí.
Mis claves
Durante años hemos pensado que el principal riesgo de la inteligencia artificial consistía en que algún día llegara a ser más inteligente que nosotros. Sin embargo, los acontecimientos de las últimas semanas apuntan hacia un problema mucho más inmediato: cómo controlar sistemas que empiezan a desarrollar comportamientos que sus propios creadores no habían previsto.
OpenAI acaba de revelar nuevos detalles sobre el incidente que terminó provocando el ataque contra Hugging Face, una de las plataformas más importantes del mundo para alojar y compartir modelos de inteligencia artificial, utilizada por millones de desarrolladores, investigadores y empresas. Según la compañía, todo comenzó varios meses antes, durante unas pruebas internas aparentemente rutinarias. A varios agentes de inteligencia artificial se les asignaron tareas que, sin que los investigadores fueran conscientes, eran imposibles de completar porque requerían acceso a Internet o archivos que nunca habían sido cargados al sistema.
En lugar de limitarse a informar de que no podían completar el trabajo, los modelos hicieron algo inesperado. Empezaron a dejarse mensajes entre ellos, buscaron otros agentes que pudieran ayudarles, compartieron información y acabaron organizándose para encontrar una forma de acceder a Internet sin autorización. Lo más sorprendente es que esas comunicaciones permanecieron ocultas durante meses para los propios investigadores.
La investigación también revela otro comportamiento especialmente llamativo. Los modelos mostraban una fuerte tendencia a “hacer trampas” cuando encontraban obstáculos. No abandonaban la tarea ni reconocían que era imposible. Su prioridad era alcanzar el objetivo para el que habían sido entrenados, incluso aunque eso implicara vulnerar las restricciones del entorno de pruebas o explotar fallos de seguridad.
Cuando OpenAI descubrió el primer sistema de comunicación entre agentes, lo eliminó. Sin embargo, pocas semanas después los modelos encontraron una nueva forma de volver a comunicarse utilizando otra vulnerabilidad distinta. Esa segunda red de colaboración fue la que terminó desembocando en los ataques posteriores contra los sistemas de OpenAI y Hugging Face. El episodio ha sido suficientemente serio como para que OpenAI haya decidido ralentizar parte de su investigación y concentrar recursos en reforzar la seguridad de sus modelos. La propia compañía advierte de que, a partir de ahora, gobiernos y empresas deben asumir que los ciberdelincuentes podrán utilizar agentes de inteligencia artificial de este tipo para lanzar ataques mucho más sofisticados que los actuales.
La verdadera importancia de esta historia no reside únicamente en el riesgo de que la IA pueda utilizarse para cometer ciberataques. Lo realmente inquietante es comprobar que varios agentes independientes fueron capaces de colaborar entre sí, adaptarse cuando encontraban obstáculos y buscar nuevos caminos para alcanzar un objetivo que consideraban prioritario, sin que sus propios desarrolladores fueran plenamente conscientes de ello.
Conclusión
Durante décadas hemos diseñado máquinas cuya inteligencia permanecía claramente por debajo de la nuestra. Sin embargo, nos estamos acercando a un momento en el que algunos sistemas empezarán a razonar mejor que nosotros en determinadas tareas y a encontrar soluciones que los propios seres humanos quizá ni siquiera comprendamos del todo. Si eso ocurre, el gran desafío dejará de ser construir una inteligencia artificial más potente. El verdadero reto será desarrollar mecanismos capaces de supervisarla y mantenerla bajo control. Porque si algún día la IA supera nuestras capacidades en ámbitos cada vez más amplios, la pregunta más importante ya no será cuánto puede hacer, sino cómo conseguiremos seguir gobernando una inteligencia que podría llegar a pensar mejor que nosotros.
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El problema de la vivienda en España no tiene solución a corto plazo
Cada vez resulta más habitual escuchar que la culpa del encarecimiento de la vivienda la tienen los fondos de inversión, los pisos turísticos o los compradores extranjeros. Sin embargo, cuando uno analiza los datos con algo de perspectiva, descubre que el verdadero problema es mucho más profundo.
España lleva años construyendo muchas menos viviendas de las que necesita. Mientras el número de hogares sigue aumentando por el crecimiento de la población, la inmigración y la reducción del tamaño medio de las familias, la oferta apenas consigue responder. El resultado es un déficit que ya supera las 800.000 viviendas y que, según las previsiones, seguirá aumentando durante los próximos años.
Fuente: elmundo
En ese contexto aparece un dato que ha llamado especialmente la atención esta semana: casi el 16% de todas las viviendas compradas en España durante el segundo trimestre fueron adquiridas por extranjeros, el porcentaje más alto de la historia. En regiones como Baleares o la Comunidad Valenciana representan ya cerca de un tercio de todas las operaciones, mientras los precios continúan marcando máximos históricos. Al mismo tiempo, las compras realizadas por españoles caen y cada vez se conceden menos hipotecas.
Es comprensible que estos datos alimenten la sensación de que los compradores extranjeros son responsables de la crisis inmobiliaria. Pero probablemente estamos confundiendo la consecuencia con la causa.
España se ha convertido en uno de los destinos más atractivos del mundo para vivir, especialmente para muchos ciudadanos europeos. Clima, seguridad, sanidad, infraestructuras y calidad de vida hacen que miles de personas quieran establecer aquí su residencia o adquirir una segunda vivienda. Ese fenómeno, por sí solo, no debería ser un problema. De hecho, demuestra el enorme atractivo que tiene nuestro país.
La verdadera cuestión es que esa demanda adicional llega a un mercado incapaz de aumentar la oferta. Los procesos urbanísticos pueden tardar más de una década, existe escasez de suelo finalista, falta mano de obra en la construcción y la incertidumbre regulatoria ha reducido los incentivos para promover nuevas viviendas. El resultado es un mercado donde cada nuevo comprador —sea español o extranjero— compite por un número insuficiente de casas.
La consecuencia es evidente: los precios siguen subiendo incluso cuando el número de compraventas comienza a caer. Es una situación poco habitual que solo puede explicarse cuando la oferta es extremadamente rígida.
Conclusión
La vivienda se ha convertido probablemente en uno de los mayores desafíos económicos y sociales que afronta España. Pero resolverlo exige algo más que aprobar nuevos planes públicos o anunciar objetivos de construcción. Hace falta crear un entorno en el que vuelva a resultar atractivo poner viviendas en alquiler y desarrollar nuevos proyectos inmobiliarios.
Eso implica ofrecer seguridad jurídica y estabilidad regulatoria, proteger al propietario que cumple la ley y actuar con rapidez ante la ocupación ilegal o el impago deliberado. Cuando alquilar una vivienda se percibe como una actividad sometida a cambios constantes en las reglas, largos procesos judiciales y escasa protección legal, muchos propietarios optan por retirar sus inmuebles del mercado o destinarlos a otros usos. El resultado es todavía menos oferta y precios más elevados.
Pero también es imprescindible actuar sobre la construcción. España necesita simplificar la regulación urbanística, acelerar las licencias, liberar suelo finalista y reducir unos plazos que, en algunos casos, pueden alargarse durante más de una década. Los promotores necesitan normas estables, garantías legales y visibilidad suficiente para comprometer capital en proyectos que tardarán años en completarse.
Cuando un bien escasea de forma persistente, la discusión política suele centrarse en decidir quién tiene derecho a comprarlo, quién puede alquilarlo o qué precio debería pagar. Sin embargo, la verdadera solución consiste en aumentar la oferta. España corre el riesgo de convertir un problema de escasez en un debate permanente sobre cómo repartirla, cuando el objetivo debería ser eliminarla.
Y para conseguirlo no basta con construir más. Hay que recuperar la confianza de quienes poseen viviendas, de quienes las alquilan y de quienes están dispuestos a invertir y construir las casas que el país necesita.
EE. UU. ya no crea empleo
Durante meses, la tasa de paro ha transmitido la imagen de un mercado laboral estadounidense sorprendentemente resistente. La economía podía desacelerarse, la inflación seguía presionando y los tipos permanecían elevados, pero el empleo parecía aguantar.
El informe de julio acaba de poner seriamente en duda esa narrativa. La economía estadounidense destruyó 23.000 puestos de trabajo, cuando el mercado esperaba que se crearan 80.000. Además, las cifras de mayo y junio fueron revisadas a la baja en otros 103.000 empleos: mayo quedó en 63.000 y junio en apenas 20.000.
El gráfico muestra claramente el cambio de tendencia. Tras las fuertes contrataciones posteriores a la pandemia, la creación de empleo ha ido perdiendo intensidad hasta prácticamente desaparecer. En los últimos tres meses, Estados Unidos solo ha creado una media de 20.000 puestos de trabajo mensuales.
Fuente: Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU.
Es una cifra especialmente débil para una economía cuya población continúa creciendo y que, por tanto, necesita generar nuevos puestos de trabajo simplemente para absorber a quienes se incorporan al mercado laboral.
Sin embargo, la tasa de paro bajó del 4,2% al 4,1%. A primera vista podría parecer una buena noticia, pero ocurrió por el motivo equivocado: 264.000 personas abandonaron la población activa. El paro no cayó porque aumentara el empleo, sino porque muchas personas dejaron de trabajar o de buscar trabajo y, por tanto, dejaron de computar como desempleadas.
La composición del empleo tampoco ofrece una imagen favorable. En julio, el número de trabajadores a tiempo completo descendió en 106.000, mientras que el de trabajadores a tiempo parcial aumentó en 138.000. Además, el empleo a jornada completa ha caído en seis de los últimos siete meses. Aunque no todo el trabajo parcial es involuntario, la tendencia muestra las dificultades que tiene la economía para generar empleo estable.
El resultado es un mercado laboral prácticamente congelado. Las empresas todavía no están acometiendo grandes despidos, pero tampoco están contratando con suficiente intensidad. Quien conserva su puesto puede sentirse relativamente protegido, pero quien lo pierde, termina sus estudios o intenta reincorporarse encuentra cada vez menos oportunidades. Es lo que algunos miembros de la Reserva Federal describen como un mercado de «baja contratación y bajos despidos».
La gran pregunta es qué hará ahora la Reserva Federal. En su última reunión mantuvo los tipos porque la inflación continúa siendo demasiado elevada. Sin embargo, este informe cuestiona seriamente su diagnóstico de que el mercado laboral permanece estable.
Conclusión
Estas cifras aumentan la presión para que la Fed recorte los tipos durante los próximos meses, aunque la persistencia de la inflación podría impedirle actuar de inmediato.
El mayor riesgo es que la FED interprete la caída de la tasa de paro como una señal de fortaleza y se reaccione demasiado tarde. Estados Unidos todavía no está sufriendo una oleada generalizada de despidos, pero prácticamente ha dejado de crear empleo. Y cuando un mercado laboral aparentemente estable pierde ese frágil equilibrio, el deterioro puede producirse mucho más deprisa de lo que sugiere una tasa de paro del 4,1%.
En el radar
La guerra de la IA ya no consiste solo en tener el mejor modelo
Durante los dos últimos años la gran carrera de la inteligencia artificial parecía muy sencilla de entender. Ganaba quien construyera el modelo más potente. OpenAI, Anthropic, Google o Meta competían por demostrar quién era capaz de ofrecer mejores respuestas, mayor capacidad de razonamiento o una programación más sofisticada.
Sin embargo, la batalla acaba de entrar en una fase completamente distinta. Ya no basta con ser bueno. Ahora también hay que ser extraordinariamente barato.
En apenas unas semanas varias compañías chinas —Alibaba, Moonshot, DeepSeek, Z.ai o ByteDance— han presentado modelos que, según distintos análisis independientes, ya compiten de tú a tú con los líderes estadounidenses en muchas tareas. Pero lo verdaderamente revolucionario no es únicamente la calidad de esos modelos, sino su coste. En algunos casos, ejecutar determinadas cargas de trabajo resulta hasta cien veces más barato que hacerlo con los modelos estadounidenses más avanzados.
El gráfico inferior ayuda a entender por qué esta noticia es tan importante. Cuanto más arriba aparece un modelo, mayor es su capacidad. Cuanto más a la izquierda se sitúa, menor es el coste de utilizarlo. El objetivo de cualquier desarrollador es ocupar la esquina superior izquierda: ofrecer la máxima inteligencia posible al menor precio. Y eso es precisamente lo que está ocurriendo con los nuevos modelos chinos. Hace apenas unos meses, los mejores modelos de código abierto ya igualaban el rendimiento de muchos modelos propietarios. Hoy los modelos cerrados estadounidenses conservan una ligera ventaja en capacidad, pero a costa de un precio muy superior.
Fuente: @Xianbao_QIAN
Bloomberg describe esta situación como una auténtica “zona de muerte”. Si una empresa no ofrece el mejor modelo del mercado, tendrá que competir en precio. Pero si tampoco puede igualar los precios de los desarrolladores chinos, corre el riesgo de quedarse atrapada en un espacio donde deja de ser competitiva por cualquiera de las dos vías.
Lo más llamativo es que ya no hablamos de un éxito aislado como ocurrió hace unos meses con DeepSeek. Ahora empiezan a aparecer varios laboratorios chinos capaces de desarrollar modelos de primer nivel de forma continuada. Eso sugiere que China ya no depende del talento de una única empresa, sino que ha construido un ecosistema capaz de reproducir esa innovación una y otra vez.
Pero detrás de esta competencia existe una diferencia estratégica todavía más importante. OpenAI y Anthropic mantienen en secreto buena parte de su tecnología, protegen su propiedad intelectual y aspiran a construir negocios con márgenes elevados. Sus futuras valoraciones bursátiles dependen, en gran medida, de que puedan seguir cobrando precios altos por utilizar modelos supuestamente difíciles de replicar.
Las compañías chinas están siguiendo el camino contrario. Muchas están apostando por el código abierto y por sacrificar rentabilidad a corto plazo para ganar usuarios, desarrolladores y cuota de mercado. Su objetivo inmediato no parece ser maximizar beneficios, sino extender su tecnología, convertirla en un estándar y reducir al máximo el coste de utilizar inteligencia artificial.
Esa estrategia amenaza directamente el poder de fijación de precios de las empresas estadounidenses. Si los desarrolladores pueden acceder a modelos chinos de gran calidad por una fracción del coste, OpenAI y Anthropic podrían encontrarse con enormes dificultades para mantener sus márgenes y, sobre todo, para justificar las valoraciones multimillonarias que esperan alcanzar cuando salgan a bolsa.
Conclusión
Muchos inversores siguen analizando esta carrera como si únicamente importara quién desarrolla la tecnología más avanzada. Creo que ese enfoque empieza a quedarse corto. La verdadera pregunta será quién consigue ganar dinero con ella. Si los modelos terminan convirtiéndose en una especie de materia prima digital, cada vez más barata y abundante, el valor podría desplazarse desde quienes los construyen hacia quienes sean capaces de utilizarlos para crear productos y servicios realmente útiles.
Y si China mantiene este ritmo, Estados Unidos tendrá cada vez más difícil conservar su liderazgo únicamente mediante sanciones tecnológicas, restricciones a los chips o protección de la propiedad intelectual. Porque en una guerra de precios no siempre gana quien tiene la tecnología más sofisticada. Muchas veces gana quien consigue que todo el mundo pueda utilizarla.
Lo que necesitas no es predecir el futuro, sino estar preparado para él
Es cierto que nadie puede saber con exactitud dónde estará el S&P 500 dentro de un año, cuándo llegará la próxima recesión o cuál será el activo que más subirá. Nadie tiene una bola de cristal para predecir el devenir del mercado.
Pero eso no significa que tengamos que invertir a ciegas. Podemos analizar el entorno, identificar riesgos, plantear distintos escenarios y pensar de antemano cómo responderíamos ante cada uno de ellos.
Para mí, esa diferencia entre intentar adivinar y estar preparado es fundamental.
Estar preparado exige entender qué está cambiando, qué riesgos pueden aparecer y qué escenarios merece la pena contemplar. Y ese será uno de los objetivos de Invertir en el mañana, el evento presencial que celebraremos el 17 de octubre junto a expertos en economía, mercados, tecnología e inversión.
Si quieres conocerlos y compartir esa jornada con nosotros, entra en el siguiente enlace y reserva tu entrada para el evento del 17 de octubre.
Me encantará verte por allí. Y, por cierto, antes tenemos otra cita. El próximo 26 de agosto haré un directo en mi canal de YouTube para analizar cómo está evolucionando el escenario económico y financiero y qué deberíamos tener en cuenta para preparar nuestras carteras de cara a los próximos meses. Apúntate también esa fecha y te veo en el directo.
¿Por dónde empezar con la Inteligencia Artificial?
A diario vemos cómo la Inteligencia Artificial está transformando los mercados, las empresas y prácticamente todos los sectores a una velocidad extraordinaria. Hay tanta información y tantas herramientas saliendo a diario que resulta muy fácil abrumarse.
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Sinceramente, en el entorno económico y laboral actual, no aprender a utilizar estas herramientas es quedarse fuera del tablero.
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Nominado en los Premios Rankia Inversión 2026
Quería compartir con vosotros una noticia que me hace especial ilusión.
Un año más, Rankia ha seleccionado a los profesionales que divulgamos y analizamos la economía para acercar la educación financiera a la sociedad… ¡y este año tengo el honor de estar nominado en tres categorías diferentes!
Más allá de los premios, este reconocimiento es la prueba del valor que tiene la comunidad que hemos construido juntos día a día. Si mi contenido te resulta útil en tu toma de decisiones y te apetece apoyarme con tu voto, puedes hacerlo en menos de un minuto a través de este enlace.
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Gracias por la confianza de siempre y por estar al otro lado.
Te recomiendo leer
Dentro de las lecturas para este verano te recomiendo La bola de nieve, la biografía autorizada de Warren Buffet es ideal para descubrir cómo piensa uno de los mejores inversores de todos los tiempos.
Cuando pensamos en Warren Buffett solemos pensar en el mejor inversor de la historia. Sin embargo, The Snowball, la bola de nieve, la magnífica biografía escrita por Alice Schroeder, demuestra que su mayor ventaja nunca fue encontrar empresas extraordinarias.
Fue el tiempo.
Buffett empezó a invertir siendo un niño y dejó que el interés compuesto hiciera su trabajo durante décadas. La bola de nieve que da título al libro representa precisamente eso: pequeñas decisiones acertadas que, repetidas durante muchos años, terminan generando resultados extraordinarios.
El libro también transmite otra enseñanza fundamental: la paciencia es uno de los activos más valiosos que puede tener un inversor. Vivimos en una época en la que todo parece inmediato, pero el patrimonio rara vez se construye de un día para otro. Se construye tomando buenas decisiones de forma constante.
En Finanzas Personales para la Vida Real dedicamos un bloque completo a explicar cómo funciona el interés compuesto y por qué empezar pronto es mucho más importante que empezar con grandes cantidades. El curso demuestra, con ejemplos sencillos y situaciones reales, que la mejor inversión muchas veces no consiste en buscar rentabilidades espectaculares, sino en dejar que el tiempo juegue a nuestro favor.
Aviso: La información proporcionada en este artículo no constituye asesoramiento financiero, de inversión o fiscal. Realiza tu propia investigación o consulta con un asesor financiero certificado antes de tomar cualquier decisión con tu dinero.
