Cuando Michael Barton, responsable de un sector en Coatue Management, se sentó a dar una entrevista extensa en el canal de YouTube Sourcery con Molly O’Shea, habló con franqueza sobre una actividad que atraviesa una transformación de fondo. Barton sigue los sectores de Tecnología, Medios y Telecomunicaciones en la firma, con foco en acciones de internet, nube y compañías chinas de internet, dentro de un fondo que administra cerca de US$ 70 mil millones en activos y destina alrededor de US$ 25 mil millones a acciones que cotizan en bolsa. Su mirada, marcada por años de trabajo en el cruce entre datos, mercados y tecnología emergente, deja una idea clara de lo que la inteligencia artificial ya le hace a las inversiones y de lo que está a punto de hacer con todo lo demás.

Una lección sobre el poder minorista

Antes de sumarse a Coatue Management, Barton trabajó en Melvin Capital, el fondo de cobertura que quedó como una advertencia para el mercado en enero de 2021. La firma, que mantenía una posición corta importante sobre las acciones de GameStop, perdió 53% de su valor en un solo mes, perdió cerca de US$ 6.800 millones y necesitó una inyección de emergencia de US$ 2.750 millones por parte de Citadel y Point72. El disparador salió de un foro que después se volvió célebre en Reddit.

Los usuarios de r/WallStreetBets, una comunidad que ya reunía a millones de suscriptores, coordinaron una ola de compras que desató un short squeeze de proporciones históricas. Las acciones de GameStop, que cotizaban por debajo de US$ 20 en los meses previos, tocaron de forma momentánea los US$ 483 en operaciones posteriores al cierre, en el punto más alto de aquella euforia. El episodio, que derivó en una audiencia en el Congreso de Estados Unidos en febrero de 2021, dejó una señal contundente: los inversores minoristas, cuando se organizan y concentran su apuesta en una sola acción, pueden ejercer una presión capaz de mover el mercado y dejar sin respuesta a los vendedores en corto institucionales.

Barton describió ese episodio como una lección que marcó su carrera. El caso obligó a los fondos de cobertura a armar nuevos esquemas de riesgo que contemplan el ánimo que circula en las comunidades online. Ahora, los fondos siguen de cerca las menciones en Reddit, las tendencias en Twitter y la actividad de los inversores minoristas como parte de su gestión habitual del riesgo. Lo que antes muchos descartaban como ruido pasó a convertirse en una fuente de datos válida.

El primer ingreso real de la inteligencia artificial: la publicidad digital

Buena parte del debate público sobre la inteligencia artificial se centró en si el enorme capital destinado a infraestructura de GPU y al entrenamiento de modelos alguna vez iba a generar retornos proporcionales. Para Barton, esa pregunta ya empezó a responderse, y la respuesta llega desde la publicidad digital.

Meta Platforms aparece como el ejemplo más claro. La compañía invirtió fuerte en aprendizaje automático para mejorar la segmentación publicitaria y la recomendación de contenidos en su familia de apps. Según sus presentaciones más recientes ante la SEC, los ingresos por publicidad subieron 19% interanual en el tercer trimestre de 2024, con un alza tanto en las impresiones de anuncios como en el precio promedio por aviso. Además, la empresa dijo de forma explícita que las inversiones en inteligencia artificial aplicadas a distribución, segmentación y medición resultaron un motor central de ese crecimiento.

La historia de AppLovin resulta todavía más impactante. La empresa de tecnología publicitaria reconstruyó su motor central de avisos, conocido como Axon, sobre una estructura de aprendizaje automático que mejora de manera constante a partir del autoaprendizaje y de ajustes de ingeniería dirigidos. Los resultados fueron excepcionales: la facturación total de 2024 llegó a US$ 4.710 millones, con un alza interanual de 43%, mientras que la ganancia neta se disparó más de 340% hasta US$ 1.580 millones. Para el tercer trimestre de 2025, el negocio publicitario de AppLovin ya generaba márgenes de EBITDA ajustado de 82%, un nivel al que muy pocas compañías de cualquier sector, y mucho menos de la publicidad, llegaron alguna vez. Coatue figuró entre los inversores institucionales que ampliaron su posición en AppLovin, según presentaciones 13F revisadas por TIKR.

La tesis de Barton es que el debate sobre el gasto en GPU deja afuera lo más importante. El primer caso de uso de la inteligencia artificial a escala comercial no pasa por los autos autónomos ni por la cirugía robótica. Pasa por ayudar a los anunciantes a llegar a la persona indicada con el mensaje indicado, y ese impacto sobre los ingresos ya se puede medir y además resulta grande.

El giro hacia el comercio agéntico

La historia de la publicidad, de todos modos, podría ser una etapa de transición y no el punto de llegada. Barton plantea que el próximo gran cambio estructural pasa por el avance de lo que llama comercio agéntico, un modelo en el que los agentes de inteligencia artificial no esperan a que los usuarios busquen productos, sino que anticipan sus necesidades y les acercan recomendaciones de manera proactiva.

En septiembre de 2025, OpenAI lanzó Instant Checkout dentro de ChatGPT, una herramienta que les permitió a los usuarios de Estados Unidos comprar de forma directa a vendedores de Etsy y, poco después, a más de un millón de comercios de Shopify, todo dentro de una interfaz de chat. La tecnología de base, un estándar abierto llamado Agentic Commerce Protocol, se desarrolló junto con Stripe. A la vez, Shopify avanzó con fuerza para ubicarse como la capa de infraestructura de este nuevo modelo de comercio. Shopify's Agentic Storefronts, lanzado a fines de 2025, permitió que cualquier vendedor mostrara sus productos dentro de ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot y Perplexity a partir de una sola configuración.

La magnitud de esa oportunidad no pasó inadvertida para los analistas. Morgan Stanley estima que los compradores agénticos podrían captar entre US$ 190.000 millones y US$ 385.000 millones del gasto en comercio electrónico de Estados Unidos hacia 2030, lo que equivaldría a una participación de mercado de entre 10% y 20%. Durante la conferencia de resultados del tercer trimestre de 2025 de Shopify, su presidente, Harley Finkelstein, dijo que el tráfico impulsado por inteligencia artificial hacia las tiendas de la compañía se multiplicó por siete y que los pedidos atribuidos a la IA aumentaron once veces a lo largo de 2025.

Las consecuencias para la publicidad tradicional son importantes. Si los consumidores dependen cada vez más de agentes de inteligencia artificial para descubrir y comprar productos, el valor económico que hoy capturan las plataformas de publicidad en búsquedas podría desplazarse hacia las compañías que construyen y operan esos agentes, y también hacia proveedores de infraestructura de comercio electrónico como Shopify.

Equipos de IA y la señal del freno en las contrataciones

El marco de inversión de Barton para detectar qué compañías pueden beneficiarse con la adopción interna de inteligencia artificial se apoya en un solo indicador anticipado: el freno en las contrataciones. Su planteo parte de una idea simple: cualquier trabajo que se haga, sobre todo, frente a una computadora tarde o temprano queda expuesto a la automatización. Cuando una empresa deja de ampliar su plantilla porque las herramientas de IA vuelven mucho más productivo a su equipo actual, los márgenes se expanden con rapidez y las ganancias por acción aceleran, lo que empuja al alza el precio de la acción.

El costo laboral figura entre las partidas más pesadas para las compañías tecnológicas. Si un equipo de 10 analistas puede hacer el trabajo que antes exigía 50, sin una baja equivalente en la producción, el impacto financiero cae casi por completo sobre la última línea del balance. Barton aplica este criterio en su propio trabajo: dijo que cerca del 85% de sus tareas diarias podrían quedar en manos de la inteligencia artificial y que imagina un futuro en el que va a coordinar una flota de agentes analíticos autónomos, en lugar de un equipo de analistas humanos.

Este encuadre coincide con datos más amplios sobre el mercado laboral. Según una investigación de Coatue publicada a mediados de 2025, la firma considera que la inteligencia artificial representa una ola tecnológica más grande que Web1, Web2 o mobile, y para sostener esa idea cita la trayectoria de las Magnificent Seven, que en conjunto explicaban cerca del 46% del S&P 500 hacia junio de 2025. A la vez, la compañía no define el contexto actual como una burbuja y, en cambio, lo compara con el escepticismo inicial que rodeó a la computación en la nube en la década de 2010, una etapa que después dio varios años de fuerte rendimiento concentrado en acciones.

El valor inesperado de los datos generados por personas

Una de las conclusiones más llamativas que surge de la tesis de inversión ligada a la inteligencia artificial apunta al valor cada vez mayor del contenido auténtico, creado por personas. A medida que los modelos de IA ganan capacidad, la calidad de los datos con los que se entrenan pasa a marcar diferencias. Los datos sintéticos y los textos extraídos de la web tienen límites; en cambio, las conversaciones reales, los debates y las reseñas de productos hechas por humanos aportan una señal difícil de imitar.

Reddit quedó como uno de los principales beneficiados por esta dinámica. La plataforma, que reúne más de mil millones de publicaciones y más de 16.000 millones de comentarios, concentra lo que en los hechos funciona como el mayor archivo de reseñas de productos, debates comunitarios y recomendaciones entre pares hechas por personas reales en internet. En febrero de 2024, el mismo día en que presentó su oferta pública inicial, Reddit anunció un acuerdo de licencias de contenido con Google por US$ 60 millones al año. Unos meses después, la compañía cerró un convenio similar con OpenAI, que analistas del sector calcularon en cerca de US$ 70 millones anuales, a partir de la propia información de Reddit, que indicó que los acuerdos de licencias vinculados con inteligencia artificial explicaban alrededor del 10% de sus ingresos totales. En total, Reddit informó en su prospecto de salida a bolsa acuerdos contractuales de licencias de datos por un valor agregado de US$ 203 millones.

La importancia estratégica de los datos de Reddit también queda a la vista por su lugar dentro de las respuestas generadas por inteligencia artificial. Según la firma de análisis Profound AI, Reddit pasó a ser la fuente más citada en las respuestas de modelos de IA, con una presencia tres veces mayor que Wikipedia. Ahora, la plataforma negocia con Google y OpenAI nuevas estructuras de precios dinámicos que le permitirían elevar su compensación en la medida en que su contenido gane peso dentro de las respuestas de la IA. En la conferencia de resultados del segundo trimestre de 2025, el CEO de la compañía, Steve Huffman, afirmó que su base de datos creció, se volvió más distintiva y ganó peso desde la firma de los acuerdos originales, y sostuvo que la posición de la empresa en esa negociación es sólida.

El rol humano en una firma nativa de IA

El cuadro que traza Barton apunta a una redefinición de fondo del papel humano. En su visión, el analista del futuro no será alguien dedicado a construir modelos o a reunir datos de forma manual. Será, más bien, un coordinador: una persona capaz de diseñar las preguntas, evaluar las respuestas y tomar las decisiones de criterio que los agentes de inteligencia artificial todavía no pueden resolver con fiabilidad.

Él define ese papel como el de un capitán de IA: un profesional cuyo talento principal pasa por dirigir, evaluar y sintetizar el trabajo de múltiples agentes autónomos que operan en paralelo. En ese contexto, la ventaja competitiva de una persona o de una firma no va a salir de trabajar más horas ni tampoco de tener acceso a más datos. Va a depender de hacer mejores preguntas y de saber en cuáles respuestas conviene confiar.

Ese cambio tiene consecuencias mucho más allá de los fondos de cobertura. Si el valor principal del trabajador humano en un puesto intensivo en conocimiento pasa por el criterio y la sabiduría, y no por la ejecución, entonces las estructuras de contratación, capacitación y remuneración que ordenaron durante décadas a los servicios profesionales van a necesitar una revisión completa. Barton reconoce con franqueza que su propio trabajo tampoco queda al margen. El plazo, admite, todavía es incierto. La dirección, no.

*Este artículo fue publicado originalmente por Forbes.com