Invertir en inteligencia artificial se ha convertido en una de las grandes obsesiones del mercado. Empresas como Nvidia han liderado la revolución tecnológica y bursátil gracias a su papel clave en el desarrollo de chips para IA, pero ese liderazgo también ha generado un riesgo claro: la excesiva concentración.
El estoicismo de Séneca decía que “el que se adelanta al infortunio lo desarma”. En mi caso, aplico esta idea a la inversión en IA: no puedo controlar si el mercado está caro o barato, pero sí cómo estructuro mi cartera para no depender de una sola compañía o narrativa. Por eso, entender cómo invertir en inteligencia artificial de forma diversificada es hoy más importante que nunca.
Antes de entrar en empresas concretas, conviene tener claros los conceptos básicos de inversión, algo que explico con más detalle en esta guía para empezar a invertir paso a paso.
El miedo a la burbuja de la IA: qué está pasando realmente
Uno de los mayores temores actuales es si existe o no una burbuja de la inteligencia artificial. Grandes bancos de inversión y gestoras coinciden en que no se puede afirmar que estemos ante una burbuja, aunque sí reconocen que muchas compañías tecnológicas cotizan a múltiplos exigentes, especialmente en Wall Street.
El problema no es invertir en IA, sino hacerlo sin estrategia y dejándose llevar por la euforia. En mi experiencia, los errores más habituales aparecen cuando se ignoran principios básicos como la diversificación o el control del riesgo, algo muy común en inversiones temáticas. De hecho, este patrón se repite en otros contextos, como explico en los errores comunes al invertir y cómo evitarlos.
Organismos supervisores europeos también han advertido recientemente sobre el uso acrítico de herramientas de IA para invertir, recordando que la tecnología no sustituye al criterio del inversor
👉 https://cincodias.elpais.com/mercados-financieros/2025-03-25/el-supervisor-europeo-advierte-de-los-peligros-de-usar-la-inteligencia-artificial-para-invertir.html
Por qué Nvidia domina… y por qué no debería ser tu única apuesta
Nvidia ha marcado el ritmo de la bolsa gracias a su capacidad para capitalizar el desarrollo del aprendizaje automático. Su peso es tan grande que un movimiento del 1 % en Nvidia puede mover el S&P 500 alrededor de un 0,08 %, incluso aunque el resto de empresas no se muevan.
El problema aparece cuando gran parte de la inversión en inteligencia artificial se convierte, en la práctica, en una apuesta indirecta y concentrada por Nvidia. Esto deja al inversor expuesto a cualquier decepción en resultados, regulación o cambios tecnológicos.
Desde un punto de vista estratégico, antes de invertir conviene definir bien tu perfil de inversor y tu tolerancia al riesgo, algo que desarrollo en detalle en cómo definir tu perfil de inversor y elegir la estrategia adecuada.
La dependencia en la cadena de suministro de la IA
Muchas compañías están ligadas a Nvidia por la cadena de suministro. TSMC, por ejemplo, obtiene alrededor del 13 % de sus ingresos de Nvidia, y una parte relevante de los costes del fabricante de chips va a parar a esta empresa taiwanesa. Otras como Micron o SK Hynix también dependen en gran medida de sus pedidos.
Este tipo de dependencia hace que, si Nvidia falla, el impacto se propague rápidamente por todo el ecosistema.
Cómo invertir en inteligencia artificial de forma diversificada
Invertir en IA no significa apostar todo a una sola acción. En mi caso, prefiero estructurar la exposición en varias capas, combinando empresas, regiones y vehículos de inversión.
Proveedores de IA con baja dependencia de Nvidia
Existen compañías dentro de la cadena tecnológica que no dependen de forma crítica de Nvidia. Ejemplos claros son:
- Flex (Flextronics): empresa tecnológica diversificada con exposición a varios sectores.
- ASE Technology: especializada en pruebas avanzadas de semiconductores, con fuerte crecimiento ligado a la IA.
- Keysight Technologies: fabricante de equipos y software de medición con una cartera de clientes muy amplia.
Estas empresas permiten exponerse al crecimiento de la IA sin asumir el riesgo de “todo o nada” que implica Nvidia. Un buen repaso de este tipo de alternativas puede encontrarse en análisis como este de Yahoo Finanzas:
👉 https://es.finance.yahoo.com/noticias/dónde-invertir-inteligencia-artificial-mejores-051000677.html
Empresas que usan IA sin estar atadas a un solo chip
También hay compañías que utilizan los chips de Nvidia, pero no dependen exclusivamente de ellos para su modelo de negocio. Casos como Dell o Arista Networks se benefician del auge de los centros de datos y la IA, pero mantienen modelos más diversificados.
Aquí es clave entender que invertir en tecnología no es lo mismo que invertir de forma desordenada. Tener un plan de inversión claro marca la diferencia, como explico en cómo crear tu primer plan de inversión paso a paso.
Salir del “núcleo Nvidia”: Europa, Asia y small caps
Otra estrategia que aplico es mirar más allá de Estados Unidos. Gestoras como DWS destacan oportunidades en small caps europeas y en empresas asiáticas que desarrollan infraestructura, software o aplicaciones de IA con valoraciones más razonables.
Además, diversificar geográficamente ayuda a reducir riesgos macroeconómicos y regulatorios, algo especialmente relevante cuando se invierte en tendencias globales como la inteligencia artificial.
ETFs y estrategias para invertir en IA con menos riesgo
Para muchos inversores, la forma más sencilla de invertir en inteligencia artificial es a través de ETFs temáticos. Estos fondos permiten acceder a decenas de empresas del sector con una sola inversión.
Algunos ETFs destacados de IA y robótica son:
- Global X Robotics & Artificial Intelligence ETF
- L&G Artificial Intelligence ETF
- WisdomTree Artificial Intelligence
Una ventaja adicional es que existen ETFs equiponderados, que reducen el peso de las megacapitalizadas como Nvidia. Según Invesco, este tipo de productos se utiliza tanto de forma táctica como estratégica para mejorar la diversificación a largo plazo.
👉 https://www.invesco.com/es/es/insights/equal-weight-etfs.html
Si te interesa profundizar en este enfoque, es muy complementario con una estrategia basada en fondos y ETFs indexados, DCA y rebalanceo.
Riesgos reales de invertir en inteligencia artificial (y cómo gestionarlos)
Invertir en IA no está exento de riesgos:
- Alta volatilidad.
- Cambios tecnológicos rápidos.
- Excesiva dependencia de unas pocas compañías.
- Sobrevaloración en determinados momentos del ciclo.
Por eso, además de diversificar, considero fundamental cuidar la psicología del inversor, evitando decisiones impulsivas en momentos de euforia o miedo. Este punto es clave y lo desarrollo en profundidad en psicología del inversor: cómo manejar emociones al invertir.
Conclusión: invertir en IA con visión estratégica, no emocional
La inteligencia artificial es una de las grandes tendencias estructurales de la economía global, y tiene sentido que forme parte de una cartera a largo plazo. Pero invertir en IA no significa apostar todo a Nvidia ni dejarse llevar por titulares.
Anticipar los riesgos, diversificar y utilizar herramientas como ETFs, empresas menos dependientes y una buena planificación financiera es, en mi experiencia, la mejor forma de participar en esta revolución tecnológica sin asumir riesgos innecesarios.
Preguntas frecuentes sobre cómo invertir en inteligencia artificial
No. El crecimiento estructural sigue presente, pero es clave entrar con una estrategia diversificada y realista.
No. Existen múltiples alternativas en proveedores, clientes, ETFs y mercados fuera de EE. UU.
Volatilidad, concentración, cambios tecnológicos y ciclos de mercado. Una buena planificación y diversificación ayudan a mitigarlos.
Depende de tu perfil de riesgo y horizonte temporal. Los ETFs diversificados y equiponderados suelen reducir el riesgo de concentración.