Los ingresos por trabajador están aumentando en las Siete Maravillas, mientras las otras 493 empresas del S&P 500 siguen prácticamente estancadas, según un nuevo análisis de Apollo Global Management.

Las empresas estadounidenses han pasado varios años diciendo a sus accionistas que la inteligencia artificial lo cambiaría todo. Según el economista jefe de Apollo Global Management, Torsten Slok, hasta ahora ha cambiado sobre todo las cosas para siete compañías.

En una nota publicada el 24 de octubre de 2026, Slok sostiene que la IA está elevando los ingresos por trabajador en las Siete Maravillas. En el resto del S&P 500, esa misma métrica apenas se ha movido. El hallazgo importa porque los ingresos por empleado son una de las formas más claras de medir si una tecnología realmente hace más productiva a una empresa. La métrica se calcula dividiendo los ingresos de una compañía entre su número de empleados, por lo que solo sube cuando las ventas superan el crecimiento de la plantilla.

Un índice, dos mercados

Slok divide el S&P 500 en dos campos. El primero son las Siete Maravillas: Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia y Tesla. El segundo es todo lo demás, un grupo que él llama el "S&P 493". Esta división captura en la práctica dos mercados distintos operando bajo un mismo índice de referencia. Como el S&P 500 está ponderado por capitalización de mercado, sus mayores componentes tienen más influencia sobre el desempeño del índice que las cientos de empresas más pequeñas que lo integran.

La brecha entre ambos es amplia. Los ingresos por empleado ajustados por inflación en las Siete Maravillas han subido a unos 780.000 dólares, desde aproximadamente 565.000 dólares a principios de 2023. El S&P 493, en cambio, se mantiene en torno a 525.000 dólares, un nivel que no cambia desde 2019, lo que significa que el resto del índice ha corrido en el mismo lugar durante todo el auge de la IA.

La rentabilidad cuenta una historia similar. Los márgenes de ganancia de las Siete Maravillas rondan el 30%, según los hallazgos, mientras el resto del índice opera en cerca del 10%.

Una base de gasto reducida

La concentración se extiende al propio gasto en IA. El 10% superior de las empresas representa el 99,5% del gasto en model-serving e inferencia — el costo de operar modelos de IA entrenados en producción — y ese mismo pequeño grupo de compañías representa más del 95% del gasto en servicios de OpenAI y Anthropic, dos de los principales proveedores comerciales de modelos de IA. Eso deja menos del 1% de esos desembolsos atribuible al resto de las empresas del índice.

No es la primera advertencia

El tema no es nuevo para Slok. En un análisis de junio de 2026 ya señaló el mismo patrón, observando que el aumento de los ingresos por empleado se limitaba a las Siete Maravillas en comparación con las compañías de pequeña capitalización y el índice en general. Cuatro meses después, el panorama no ha cambiado de forma significativa. La nota de octubre refuerza la idea de que la historia de productividad de la IA sigue siendo una historia de grandes tecnológicas, no de toda la economía.

Qué significa para inversores y empresas

Para los inversores, la conclusión más inmediata tiene que ver con el riesgo de concentración. Si las ganancias impulsadas por la IA se limitan a siete empresas, la operación de la IA es en realidad una apuesta por esas siete compañías y no por el S&P 500 en su conjunto.

Los hallazgos también sugieren un panorama cauteloso para las inversiones con temática de IA fuera del sector tecnológico. Las empresas que presentan la IA como un impulsor de márgenes podrían enfrentar más escepticismo si sus ingresos por empleado siguen estancados en torno a 525.000 dólares.

Un quiebre del S&P 493 por encima de su nivel de ingresos por empleado de la era 2019 sería la primera señal real de que la IA se está extendiendo más allá de los grandes nombres de Silicon Valley. Si la métrica sigue plana mientras las Siete Maravillas continúan subiendo más allá de los 780.000 dólares, la brecha entre el grupo líder y todos los demás será cada vez más difícil de ignorar.

Dado que el 10% superior de las empresas concentra el 99,5% del gasto en model-serving e inferencia, cualquier cambio significativo en esa participación indicaría si el mercado en general finalmente está comprando la idea, o si todavía observa desde la banca.

Fuente: CryptoBriefing