El estratega de Evercore ISI, Julian Emanuel, fijó un objetivo base de 7,750 puntos para el S&P 500 al cierre de 2026, aunque también asignó una probabilidad de 30% a un escenario alcista en el que el índice subiría hasta 9,000 puntos, impulsado por el crecimiento relacionado con la inteligencia artificial en los sectores de tecnología, servicios de comunicación y consumo discrecional.
En una nota enviada a clientes el lunes, Emanuel señaló que la combinación de un mercado alcista estructural impulsado por la tecnología y profundos cambios geopolíticos está generando un rango de resultados mucho más amplio de lo que normalmente consideran los inversionistas y los modelos tradicionales de pronóstico, aumentando la probabilidad de escenarios extremos tanto positivos como negativos.
Haciendo comparaciones históricas, Emanuel escribió: “La pandemia lo cambió todo. Los estímulos de guerra, el fuerte aumento de M2 y un shock de productividad chocan con una ‘Revolución de IA’, similar a los años veinte y noventa.”
Agregó que estas condiciones podrían impulsar el crecimiento de la productividad hasta 3% hacia el final de la década.
Evercore ISI recomendó considerar opciones call de largo plazo vinculadas a lo que la firma describió como las acciones de la “Clase IA de 2026”, además del ETF QQQ, para aprovechar un potencial alcista que calificó como “aparentemente inimaginable”.
Al mismo tiempo, la firma también sugirió implementar una estrategia collar sobre el ETF SPY como cobertura frente a riesgos de corto plazo relacionados con los precios del petróleo y la volatilidad de las tasas de interés.
Sin embargo, Emanuel advirtió que la inteligencia artificial sigue siendo inherentemente probabilística y presenta limitaciones importantes. Evercore ISI indicó que los modelos de lenguaje de gran escala suelen mostrar un sesgo de “Consenso Estrecho”, donde las respuestas tienden a concentrarse alrededor de expectativas generales y subestiman escenarios extremos o de baja probabilidad.
Según Emanuel, la creación de valor sostenible probablemente provendrá de la experiencia especializada y del control de flujos de trabajo completos, más que únicamente de las capacidades de IA.
También sostuvo que los mercados de predicción reflejan principalmente lo que cree el consenso de inversionistas, en lugar de anticipar con precisión el futuro, por lo que son menos confiables para escenarios de largo plazo o resultados altamente asimétricos.