En la publicación de hoy compartimos el análisis ejecutivo y visual de esos resultados. Porqué una cosa es construir una tesis y otra distinta es analizar los resultados trimestre tras trimestre para saber interpretarlos y actuar con el mayor rigor posible.

Cerraremos la publicación con las tesis y análisis de resultados de dos de las principales posiciones de la cartera: dos empresas pequeñas, desconocidas y olvidadas —lo que nosotros llamamos joyas ocultas—, donde convergen calidad y una fuerte infravaloración, los ingredientes que asientan las bases de buenas rentabilidades futuras. Además, una de ellas, la empresa canadiense se ha convertido en el TOP 1 de la cartera esta misma semana al haber incrementado posiciones.

Lo que vas a leer hoy:

1. Análisis de resultados de Atlassian

2. Dos joyas ocultas:

   • Canadiense: FCF por acción creciendo +27%, más del 10% de acciones re-compradas este año, cotizando a menos de 4.8x EV/EBIT.

     • *Nueva TOP 1 de la cartera esta semana.

   • Británica: creciendo al +29% este año y cotizando a menos de PER 10x.

1) Análisis resultados Atlassian

Una de las lecciones que siempre ha dado Buffett es invertir en lo que conoces, en lo que está dentro de tu círculo de competencia.

Nosotros creemos firmemente en ella, porque es lo que te permite, por un lado, tener cierta ventaja respecto a la media del mercado y, por otro, mantener convicción cuando el mercado no la tiene.

Y eso es lo que hemos hecho siempre: invertir en lo que conocíamos e ir ampliando poco a poco nuestro círculo de competencia. Más de diez años en software y servicios IT, operando productos con millones de usuarios, gestionando presupuestos de mantenimiento y evolutivo, y negociando con muchos de los proveedores SaaS cotizados: hemos estado al otro lado de la mesa. Eso nos ha permitido invertir este año en un sector que ha caído de forma indiscriminada.

En concreto, nos ha permitido seleccionar de entre todo el mercado dos empresas que conocíamos personalmente bien de nuestra etapa profesional. Dos empresas que estimamos que, a pesar del impacto de la IA, iban —y van— a salir más fortalecidas que nunca, gracias a una serie de ventajas competitivas genuinas que explicamos en las tesis y el research.

Ambas cayeron con fuerza tras el “SaaSpocalipsis” de febrero. Presentaron buenos resultados en abril y, a pesar de ello, siguieron bajando. Pero volvieron a presentar resultados en julio-agosto y el mercado no ha podido más que rendirse a la evidencia.

Sobre SAP publicaremos próximamente la tesis completa. Sobre Atlassian publicamos en mayo la tesis extensa, donde explicamos que estábamos comprando el SaaS en el que siempre habíamos querido invertir y no habíamos podido por valoración. Conocíamos el producto y a la directiva, y entendimos dos cosas: que en un mundo con más presencia de la IA, el contexto de información y datos donde esta opere sería clave; y que la IA traería una revolución tal que aumentaría el desarrollo de software, y ese aumento tendría que organizarse a través de herramientas como las de Atlassian.

Creemos que estas y otras afirmaciones han sido corroboradas, al menos de momento, en los últimos resultados. Y el mercado ha visto la evidencia, con una subida de más del 47.2% tras resultados.

Porque, como decíamos, una cosa es la tesis y otra el seguimiento de la misma. Y eso es también lo que hacemos en Quality Value.

A continuación os dejamos el análisis de resultados en un documento visual, ejecutivo y claro: lo que ofrecemos a los suscriptores para que se ahorren horas y horas de análisis y solo tengan que leer, analizar y decidir.

Analisis Post Resultados Atlassian

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2) Dos oportunidades en nuestra cartera

La primera es una empresa canadiense. Canadá, a diferencia de EEUU, suele ser un mercado con muchas empresas olvidadas.

Tiene un negocio aburrido pero de los más estables, y cotiza a menos de 5x EV/EBIT cuando sus comparables —o las transacciones privadas del sector— cotizan a más del doble. Su FCF por acción ha crecido un 27% en el primer semestre y su FCF yield es del ~15%.

Ha re-comprado más del 10% de sus acciones en los últimos ocho meses, tiene más del 30% de su market cap en caja, y la directiva se caracteriza por devolver ese capital vía re-compras aceleradas o dividendos especiales en los últimos cuatro años, en concreto han re-comprado en estos años cerca del 50% de las acciones.

La segunda es una empresa pequeña de Reino Unido, otro mercado totalmente deprimido.

El caso es muy curioso: liderada por su fundador, salió a cotizar en 2020 y desde entonces sus ventas se han multiplicado por más de 2,5x solo desde 2022 y su beneficio por acción por 2,3x, pero la acción lleva desde 2022 sin moverse. Este año crece en ventas al 22% y en EBITDA al 25%, y cotiza a menos de PER 10x.

A continuación, los suscriptores podrán ver las tesis y el análisis de los últimos resultados, en el mismo formato claro, sencillo y directo que hemos mostrado antes con Atlassian.

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Invertir con criterio exige algo previo a cualquier análisis: un marco mental sólido sobre la realidad que nos rodea. Construirlo es hoy más difícil que nunca. La revolución de la IA avanza a un ritmo vertiginoso, y el ruido de titulares —alimentado en parte por nuestra propia impaciencia como lectores, que pedimos respuestas cortas a problemas complejos— lo complica aún más.

En Quality Value queremos ayudar a construir ese marco. Por eso recurrimos a expertos y voces de primer nivel que conocen el cambio de primera mano. En marzo publicamos junto a Juan Ramón Rallo un informe sobre el impacto macroeconómico de la IA.

Hoy tenemos el honor de publicar el análisis de Pablo Martín, presidente y CEO de Izertis, una de las principales consultoras tecnológicas de España, sobre el impacto que la IA está teniendo en la economía real: en el día a día de los negocios.

Durante los últimos dos años, pero especialmente en los últimos meses, se ha venido especulando de manera creciente sobre cuál será el ritmo de adopción real de la IA y, sobre todo, sobre el impacto que en todos los estamentos de nuestra sociedad tendrá dicha adopción.

Muchas de las hipótesis que se han ido vertiendo describen incluso distopías apocalípticas. La más sonada es el famoso informe Citrini (Citrini Research, ‘The 2028 Global Intelligence Crisis’), que se volvió viral a comienzos de 2026 y llegó a sacudir los mercados. Conviene aclarar que no es una predicción, sino un ejercicio teórico. Su argumento de fondo es sencillo: la inteligencia humana, que siempre ha sido el recurso más escaso y mejor pagado, empieza a perder su valor porque la IA la sustituye, cada vez mejor, en más y más tareas. De ahí nace lo que llama una «espiral de desplazamiento»: la IA mejora, las empresas necesitan menos gente, aumentan los despidos, los parados gastan menos, los márgenes se resienten, se invierte aún más en IA… y vuelta a empezar.

Lo más llamativo es dónde golpea. El empleo de «cuello blanco» supone la mitad del empleo en EE. UU. y cerca del 75% del gasto discrecional (los coches, las vacaciones, las cenas fuera, los colegios privados…), así que basta con que se destruya una pequeña parte para que el consumo se hunda. De ese desajuste sale el «PIB fantasma»: la productividad sube sobre el papel, pero los ingresos de las familias se desploman, llega una crisis financiera en cadena y, ya en 2028, el paro alcanza el 10,2% y la Bolsa cae cerca de un 38%. Por cierto, no conviene olvidar que todo esto es un ejercicio especulativo, criticado por no pocos economistas por apoyarse en supuestos extremos.

Siempre que ha surgido a lo largo de la historia una nueva tecnología o avance con capacidad de alterar la situación actual se produce el mismo ciclo de exageración: se tiende a sobrevalorar el impacto de ese avance tecnológico en el corto plazo y a infravalorar el que tendrá en el largo plazo.

Esta máxima se ha cumplido casi con exactitud en las anteriores revoluciones.

Si recordamos la exageración de los tiempos de la burbuja .com, se afirmaba continuamente que los negocios que no se digitalizaran inmediatamente no existirían. Es famosa la afirmación que en 1999 hizo Andy Grove, entonces presidente del consejo de administración de Intel:

Por suerte, se equivocó. Si bien 25 años después gran parte de los negocios se han convertido en digitales, aún siguen existiendo negocios que no se han digitalizado en absoluto, y coexisten canales tradicionales con canales digitales.

Se tiende a infravalorar el tiempo, el esfuerzo y la complejidad que exige cualquier cambio, incluso cuando acaba produciéndose. También se subestima su coste económico, el impacto cultural que implica y la capacidad real de las personas para adaptarse a transformaciones de gran alcance.

Creo sinceramente que con la actual revolución de la IA pasará algo similar. Se va a producir, y será una transformación aún mayor que las anteriores, pero ni será mañana, ni será tan fácil, ni tan económica.

Hay cuatro factores que considero que actuarán como barreras en el desarrollo de la IA actual. Los voy a ordenar por orden de dificultad, del más sencillo al más complicado de solventar. Puede que haya más, pero considero que estos cuatro principales son suficientemente relevantes para que se cumpla mi hipótesis.

1.º Desarrollo tecnológico

Se está transmitiendo la idea de que todas las aplicaciones, soluciones y posibilidades que nos cuentan son realidades que ya existen, que su disponibilidad es inmediata, su coste marginal, su facilidad de uso increíble y el esfuerzo necesario para implantarlas, prácticamente inexistente.

Nada más lejos de la realidad. Muchas de las cosas existen, otras están en desarrollo y otras son simplemente ciencia ficción. Implantarlas en los sistemas actuales, o sustituirlos, supone un trabajo inmenso: caro, arriesgado y lleno de incógnitas por resolver.

A esto se suma el coste de los propios LLM. Nos hemos quedado con la sensación de que son casi gratuitos. Sin embargo, en los últimos meses hemos visto cómo se pasaba de esa aparente gratuidad inicial al alza de las suscripciones y, después, a cambios en las políticas de coste por tokens. El resultado ha sido un aumento muy significativo de los consumos y del gasto asociado en las empresas.

Algunas grandes empresas han tenido que bloquear el acceso a estos modelos a parte de sus organizaciones al no poder asumir actualmente en sus presupuestos estos costes más altos. No me refiero a pequeñas empresas, sino a corporaciones como Microsoft o Uber.

Pero el coste que nos están cobrando actualmente los LLM representa solo una fracción de su coste real. Se tendrían que multiplicar al menos por diez las tarifas actuales para cubrir la operación, amortizar las inversiones realizadas y sostener un retorno mínimo. Por lo tanto, podemos ver cómo los precios se multiplican por diez, porque es imposible seguir financiando pérdidas al volumen de consumo que la oferta subvencionada produce y va a producir.

Y, de nuevo, pensemos en la inversión en términos económicos y de todo tipo de recursos que supondrá a las organizaciones implementar todo esto.

Hay además un coste que pagará el propio consumidor de la IA. En muchos casos, el incremento que probablemente soportaremos en el precio de los tokens en los próximos años nos llevará a replantear qué tareas son eficientes, en términos económicos, para la IA, y cuáles pueden ser recuperadas por modelos más simples y humanos.

Por cierto, las afirmaciones que algunos de los líderes de esas empresas de IA hacen sobre sus capacidades presentes o futuras no deben ser creídas a pies juntillas. Por supuesto, tienen un fuerte conflicto de interés…

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2.º Riesgo, regulación, legislación

En agosto de 2019 me adelantó un Waymo, un coche autónomo, en la autopista entre San Francisco y San José, California. Me dije:

Un año y medio antes me había comprado un vehículo de una prestigiosa marca alemana que, en su anuncio promocional en YouTube, conseguía ir desde San Francisco a Las Vegas sin que nadie tocara su volante.

Estamos en agosto de 2026 y en las calles europeas siguen sin circular coches autónomos. Solo en un puñado de ciudades de EE. UU. y China se permite la circulación de estos vehículos, y con bastantes limitaciones en cuanto a los destinos y tipos de servicios.

¿Qué sucede? ¿Por qué si la tecnología está disponible desde hace años no se está aplicando ya? Parte de la explicación está en el punto anterior: aunque la tecnología existe, no tiene la madurez suficiente para todos los casos de uso posibles.

Pero lo más importante es que existen barreras de tipo legal y regulatorio que dificultan o impiden su adopción. A ello se suman riesgos de distinta naturaleza que obligan a actuar con más cautela. Por eso, que una tecnología esté disponible no significa necesariamente que pueda implantarse de forma inmediata.

Un gran banco no puede permitirse conectar modelos de IA que reescriban su software sobre sus sistemas legacy sin realizar millones de análisis, pruebas y ensayos sobre lo que sucede. Y todo esto con una férrea supervisión humana.

Los sistemas críticos de las eléctricas, las centrales nucleares, las salas de emergencias hospitalarias y los quirófanos, las infraestructuras militares y de defensa, los cuerpos de seguridad, las agencias de inteligencia, los satélites… ¿de verdad es tan sencillo trasladar esto a un modo pilotado por IA?

Harán falta muchos años para evaluar todos los riesgos asociados a cada caso de uso y se autorice su implantación en determinadas infraestructuras críticas.

3.º Disponibilidad de infraestructuras

Para ejecutar toda esta IA se necesitan enormes centros de datos equipados con grandes sistemas de computación, que requieren infinidad de procesadores especializados, chips de memoria y sistemas de almacenamiento.

Todos esos componentes deben fabricarse, y la capacidad de producción, en algunos casos, ya está tensionada al máximo. Es posible construir nuevas fábricas de integrados, pero ampliar de forma drástica la producción no depende solo de levantar más plantas. Toda la cadena de suministro está sometida a una fuerte presión, y desarrollar esa capacidad industrial llevará años.

Esos procesadores se instalan en centros de datos que aún no existen y que también hay que construir.

¿Se puede? Por supuesto, pero de nuevo es tarea de años.

Además, buena parte de ese suministro deberá ser energía de base: estable, continuo y garantizado las 24 horas del día, los 365 días del año. No puede depender de horarios, de la climatología, de tensiones en la cadena de suministro ni de una fuerte volatilidad de precios a largo plazo.

La energía perfecta para este caso es la nuclear. Gran parte de Europa ha renunciado a ella. Podemos construir toda esa energía que queramos, pero queremos que sea renovable, no contaminante y barata.

Pues sí, poder se puede; pero es tarea de muchos, muchos años.

La inversión en el desarrollo tecnológico de la propia IA se vuelve irrelevante si se compara con la que será necesaria para las infraestructuras de cómputo donde esa IA deberá correr en el futuro.

Nadie es capaz de calcular el volumen exacto que deberá ser invertido en los próximos años en energía, centros de datos, fábricas de chips y otras infraestructuras necesarias. Pero todos los actores coinciden en la magnitud del desafío: hablamos de trillones de dólares, billones en términos europeos.

No es que no haya capital en el mundo que financie el desarrollo de estas infraestructuras. Cuando una inversión demuestra un potencial de retorno sobre el capital adecuado al riesgo, ese capital aparece.

Actualmente, las empresas que están contratando esa capacidad de cálculo para procesar la IA, y que es lo que justifica todas estas inversiones, lo hacen asumiendo grandes pérdidas: el negocio no es rentable actualmente. No ganan dinero, ni parece que vayan a hacerlo en cantidad suficiente como para justificar, a medio plazo, el capital asignado.

Todas las demás infraestructuras dependen de que se siga solicitando capacidad de cómputo a pérdidas. En algún momento alguien dirá que no puede seguir inyectando capital sin tener un retorno asegurado razonable.

Esto hará que todos se centren en la búsqueda de esa rentabilidad, lo que seguramente ralentizará el ritmo de adopción de esta IA «gratis» actualmente. Cuando el precio de los tokens suba hasta cubrir los costes y el rendimiento de capital, la demanda bajará hasta encontrar el equilibrio.

Pero claro, cuando todo el mundo sabe esto, todos invierten en ello, y además las rentabilidades que se están obteniendo en los mercados son ilusorias: ¿quién es el que se atreve a sostener la tesis contraria?

No es que estas empresas o activos no tengan valor: es una cuestión de precio. Una compañía puede ser fantástica y, al mismo tiempo, convertirse en una pésima inversión si su valoración carece de sentido. De eso se trata: de comprar buenos activos a precios razonables. Actualmente, en el mercado de la IA hay activos buenos y malos, pero resulta casi imposible encontrar unos u otros a valoraciones sensatas. No digo baratas; digo, simplemente, razonables.

No es que esto carezca de sentido: la IA será un gran negocio en algún momento. Pero, ahora mismo, lo es sobre todo para quienes crean y colocan el producto en el mercado, y para los bancos de inversión. Quienes mantengan las inversiones realizadas a estos precios seguramente perderán muchísimo dinero.

*Nota: si el artículo te está aportando, al final tienes las últimas tesis que hemos publicado en abierto en el research.

4.º Sobre la cultura y las personas

Cuando, hace años, hablábamos de la transformación digital, decíamos que el problema principal para su implantación no era la tecnología, ni los presupuestos, ni cualquier otra razón, sino el cambio cultural y la adaptación de las personas.

Pues ahora nos encontramos ante un cambio mucho más profundo que el que planteamos hace una década. Es necesario replantear todos los modelos de negocio, abordar una reingeniería a fondo de los procesos, sustituir a muchas personas que, por diversas razones, no podrán adaptarse, incorporar nuevos perfiles con roles distintos, algunos difíciles de encontrar, y, sobre todo, acometer un reskilling completo de quienes continúen en las organizaciones.

Habrá que formar perfiles para roles que no existen, diseñar itinerarios formativos, negociar el cambio, vencer las resistencias. En definitiva: si la metamorfosis digital era muy difícil, la adopción profunda de la IA es un reto extraordinario.

La paradoja de Jevons

La paradoja de Jevons es un fenómeno económico en el que un aumento en la eficiencia del uso de un recurso provoca un aumento en su consumo total, en lugar de su reducción. Fue formulada en 1865 por el economista inglés William Stanley Jevons en su libro ‘The Coal Question’ (El problema del carbón).

Jevons notó que las máquinas de vapor de James Watt gastaban menos carbón por unidad de trabajo, pero que esto hizo que usar carbón fuera tan rentable que la industria lo adoptó en masa, y el consumo total creció con rapidez.

¿Por qué ocurre?

• Por un menor coste relativo: hacer que un recurso sea más eficiente, abaratando su uso, reduce el coste final de los bienes y servicios que dependen de él.

• Por una mayor demanda: al bajar el precio o el coste de uso, la demanda por parte de los consumidores y las empresas sube de forma notable, superando el ahorro inicial logrado por la eficiencia.

• Y por expansión tecnológica: permite que nuevos usuarios o industrias que antes no podían pagar el recurso ahora comiencen a usarlo masivamente.

Esta observación de Jevons sobre el aumento del consumo de carbón ha podido replicarse constantemente en otros casos, cada vez que una mejora productiva ha logrado reducir notablemente el coste de los bienes o servicios.

La paradoja de Jevons puede ayudarnos a explicar por qué la inteligencia artificial, como herramienta de productividad radical, no tiene por qué reducir la demanda de servicios tecnológicos. Al contrario: puede impulsar que áreas como el desarrollo de software crezcan de forma exponencial y que el tamaño total de este mercado aumente, en lugar de contraerse.

Por supuesto, puede haber quien, aceptando esto, afirme que, no obstante, la totalidad del trabajo necesario para prestar esos servicios, no solo una parte, pase a ser producido por la IA. Según esta tesis, aunque el tamaño del mercado creciera de forma exponencial, no habría negocio ni para consultoras ni para humanos, porque el 100 % del trabajo lo realizaría la IA.

Esto último es, hoy, del todo imposible, incluso en un horizonte a medio plazo. Por eso, la reducción del esfuerzo de producción que permite la IA hará crecer la demanda de servicios y, en consecuencia, también el trabajo para las consultoras.

El error, por tanto, está en pensar que más productividad equivale necesariamente a menos mercado. La historia económica demuestra, una y otra vez, que cuando una tecnología abarata de verdad una actividad, no siempre la reduce: muchas veces la multiplica. Y la inteligencia artificial, al menos en esta fase, parece encajar mucho más en esa lógica que en la de una sustitución total e inmediata.

Podcast Quality Value

Con Pablo Martín Preside y CEO de Izertis

Tesis recientes: software de calidad a precios razonables

Compartimos la visión de Pablo, y nuestra cartera lo refleja. No cubrimos semiconductores ni infraestructura de IA: cotizan a múltiplos que no sabemos justificar. Sí estudiamos de cerca empresas de software que creemos capaces de mantener sus ventajas competitivas y capturar la demanda creciente que la IA generará sobre sus productos y servicios — la paradoja de Jevons que describe Pablo, aplicada a la inversión.

El mercado ha pasado todo el año castigando a estos negocios por miedo a la IA. Pero algo está cambiando: empieza a premiar con fuerza a las que, con toda la narrativa en contra, siguen presentando buenos resultados.

En la publicación de la semana pasada explicamos este fenómeno y desvelamos todas las empresas que tenemos en cartera, con foco en las de software donde el mercado empieza a reconocer valor y donde aún vemos recorrido:

Qué vas a leer hoy en el boletín:

El mercado se está poniendo selectivo, y eso nos gusta. Después de meses moviéndose por narrativas, vuelve a reajustarse poco a poco por datos. Lo vemos con nombres propios: Microsoft, Amazon, Meta o la denostada Teleperformance.

Cobertura completa del sector del software para suscriptores. Por un lado, el artículo del sábado, donde explicamos cómo puede estar activándose el momentum alcista y qué acciones permiten aprovecharlo — las mismas en las que estamos invertidos nosotros. Por otro, el podcast del domingo con Pablo Martín, presidente y CEO de Izertis, la consultora tecnológica española que prevé facturar más de 200 millones de euros este año. Pocos perfiles pueden explicar lo que está pasando en el software mejor que alguien que lo vive desde dentro, con skin in the game total. Una conversación imprescindible si inviertes en tecnología.

Y cerramos como siempre: el gráfico destacado, los datos clave de la semana y el calendario. En el radar: AMD el martes, Atlassian el jueves —una de nuestras posiciones— y el informe de empleo de julio el viernes.

Antes de entrar en materia: el boletín de esta semana cuenta con la colaboración de Mintos, una plataforma de inversión líder europea con más de 700.000 usuarios, y que permite obtener ingresos regulares a través de activos como Préstamos, Bonos, Inmobiliario, ETFs y más.

Más adelante explicamos su funcionamiento y como es posible obtener ingresos regulares diversificando tu cartera en activos no correlacionados con el mercado de valores como los que ofrece Mintos.

La regla de estos días ha sido sencilla: si una empresa presenta resultados excelentes, la premia; si presenta resultados buenos —o simplemente correctos— pero cotiza barata, también la premia; pero si no son excelentes y cotiza a múltiplos exigentes, la castiga sin miramientos. Nos gusta, porque es el comportamiento de un mercado sano: uno que, después de meses moviéndose por narrativas, vuelve a reajustarse poco a poco por datos.

Microsoft firmó su mayor subida diaria desde 2008 (+15,5%) y Amazon se anotó un +15,3% — y ninguno de los dos recortó el CAPEX: Amazon lo subió a 220.000 millones de dólares.

Enfrente, Alphabet, Apple, Meta y Tesla cayeron entre un 7% y un 14,5%. La misma noticia —más gasto en IA— premia a quien enseña el retorno y castiga a quien solo enseña solo la factura o muestra sus dudas.

El ejemplo que mejor resume la semana es Teleperformance, una compañía que cubrimos desde hace tiempo. Tiene toda la narrativa de la IA en contra y, siendo honestos, esa narrativa tiene parte de razón: la IA sí está afectando a su modelo de negocio. El problema es que el mercado ya está descontando casí todo lo malo, y había llevado la valoración por debajo de 5 veces su flujo de caja libre. Con ese listón, bastó presentar unos resultados decentes —crecimiento secuencial, plan de optimización de costes y mejora en la generación de caja— para que la acción subiera un 13%. Compartiremos el análisis completo en breve a los suscriptores, porque tiene bastantes matices a tener en cuenta.

Es la misma idea que desarrollamos en el análisis del suscriptor: los primeros amagos de rotación —o, como mínimo, de reversión a la media— del hardware hacia el software, y la posible activación de un momentum alcista en las compañías que cumplan dos condiciones a la vez: resultados que demuestren que la IA no va a acabar con su negocio a corto plazo, y valoraciones de derribo.

En lo macro, la Fed mantuvo los tipos en el 3,50–3,75% el miércoles, pero con un voto dividido 9-3: tres miembros querían subirlos un cuarto de punto. El comunicado reconoce que la inflación sigue por encima del objetivo “en parte por shocks de oferta” en energía y cita expresamente la incertidumbre del conflicto en Oriente Medio. El crudo cerró julio un 22% arriba y el bono a 30 años tocó el 5,26%, su nivel más alto desde 2007. Julio se cerró en rojo para el S&P 500 — el primero desde 2014 — con la energía (+11%) y las financieras (+6%) tirando del carro.

El software acumula una caída del -8% en el año (índice IGV), justo lo contrario que su par de enfrente, el hardware y los semiconductores, cuyo índice SOXX llegó a acumular un rally de en torno al +105% en el año.

Los negocios de software solían ser los de calidad y el hardware el mal negocio cíclico; este año los papeles se habían invertido.

Mintos es una plataforma de inversión líder europea y uno de los activos que ofrecen es la inversión en préstamos. A través de esta, puedes cumplir dos funciones en tu cartera: generar ingresos pasivos y diversificar. Te lo explicamos:

Con la inversión en préstamos ayudas a financiar préstamos a otras personas y empresas. Ellos devuelven el dinero con intereses… y esos intereses son para ti. Digamos que en vez de pagar intereses al banco, los cobras tú. Además puedes reinvertir esos intereses automáticamente y así beneficiarte del interés compuesto.

Históricamente, esos préstamos han rendido en torno a un 8-10% al año. Puedes empezar desde 50 €.

Como toda inversión, tiene riesgo (puede haber quien no devuelva el préstamo), y por eso se paga más. Nosotros lo vemos como una forma de diversificar tener una parte de tu inversión generando ingresos al margen de la bolsa. Además no depende del mercado y te ayuda a diversificar tu cartera.

→ Más información en este enlace. Además con mi enlace te llevas un bonus de 25 € al invertir desde 1.500 € (sujeto a condiciones).

He pasado más de una década al otro lado de la mesa: responsable de productos con millones de usuarios y suscriptores en una empresa internacional, gestionando presupuestos de mantenimiento y evolutivo, y negociando con muchos de los proveedores de software y SaaS que hoy cotizan en bolsa. Esa experiencia dentro de la industria, combinada con la filosofía que han usado los mejores inversores de la historia —el Quality Value—, es lo que creo humildemente que nos da ventaja sobre la media del mercado.

Hasta este año solo podíamos aplicarla a subsectores donde encontrábamos calidad a buen precio: consultoría, servicios IT, agencias de marketing, CX. El resto —los mejores negocios del mundo por sus ventajas competitivas, su baja necesidad de inversión y sus altos retornos sobre el capital— cotizaba a valoraciones inaccesibles.

Hasta que, en febrero, el lanzamiento de Claude Opus 4.6 desató el miedo y arrastró de forma indiscriminada a industrias enteras susceptibles de ser disrumpidas por la IA: sobre todo, negocios de activos intangibles —los que valen por su software, sus datos, su marca o su propiedad intelectual, no por sus fábricas.

Por eso, desde febrero hemos ampliado e intensificado nuestra cobertura en dichos sectores, aprovechando para invertir en 10 nuevas empresas de calidad que a día de hoy cotizan, en su mayoría, a mínimos de valoración histórica.

Nota: si un artículo es bueno, a mi personalmente me da igual cuánta IA haya detrás. Pero como sé que a algunos os puede importar: este, o el artículo sobre el Software al que podéis acceder aquí —como todos los nuestros— lo he escrito yo, Alejandro Guadalajara Crespo, al 100%. Podéis comprobarlo en la nueva funcionalidad de Substack "Analizar Texto de IA".

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En el podcast de esta semana se sienta con nosotros Pablo Martín, fundador y CEO de Izertis, la consultora tecnológica española que factura más de 200M€. Treinta años creciendo a un 23,4% anualizado. Nunca ha decrecido.

Su lectura va contra el consenso que hoy castiga al sector: la IA no está matando al ingeniero de software, los despidos masivos se explican por el exceso de plantilla post-COVID, y los LLM no son ventaja competitiva porque están disponibles para todos en los mismos términos. Señala la contradicción de fondo — el mercado paga data centers en Marte a treinta años vista y asigna valor terminal cero a negocios de software reales con moats demostrados — y ahí es exactamente donde ve la oportunidad. También la suya: Izertis cotiza hoy al múltiplo más bajo de su historia, y que desde Quality Value Research hemos empezado a cubrir.

Los próximos eventos macro, los resultados empresariales relevantes y nuestras próximas publicaciones lo tenéis en el siguiente calendario:

*(Click en imagen para verlo ampliado)

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*Disclaimer mención Mintos:

Invertir conlleva riesgos y rentabilidades pasadas no garantizan resultados futuros.

Humildemente, creo que la combinación de experiencia y conocimiento profundo de un sector, junto con la experiencia de invertir bajo la filosofía que han utilizado los mejores inversores de la historia —el Quality Value—, es un factor diferenciador que nos da ventaja respecto a la media del mercado.

En años anteriores habíamos podido aplicar nuestra experiencia del sector a algunos subsectores como la consultoría, los servicios IT, las agencias de marketing o la experiencia de cliente (CX), porque podíamos combinar lo que nos gusta: calidad a buen precio. Pero este año el mercado nos ha dado la oportunidad de ampliar a subsectores en los que siempre habíamos querido invertir por su calidad, y no habíamos podido porque cotizaban a valoraciones muy exigentes.

Como dijimos en febrero de este año, tras el comunicado del lanzamiento de Claude Opus 4.6 —que trajo consigo una mejora considerable—, el miedo se apoderó del mercado e hizo que industrias enteras susceptibles de ser disrumpidas por la IA cayeran de forma indiscriminada. Principalmente, negocios de activos intangibles: aquellos cuyo valor no está en fábricas ni maquinaria, sino en software, datos, marcas o propiedad intelectual.

Eso nos ha permitido sumar a los subsectores que ya cubríamos otros nuevos de una calidad histórica, considerados hasta entonces los mejores negocios del mundo por sus ventajas competitivas, baja necesidad de inversión y altos retornos sobre el capital: proveedores de datos, de investigación y de análisis, ERPs (el software que centraliza la gestión de una empresa: finanzas, compras, inventario, nóminas), SaaS (software como servicio: programas que se usan por suscripción en la nube, sin licencias perpetuas ni instalaciones), plataformas e incluso proveedores de métodos de pago.

Por eso, desde febrero hemos ampliado e intensificado nuestra cobertura en dichos sectores, aprovechando para invertir en 10 nuevas empresas de calidad (más adelante explicamos cómo hemos hecho esta selección) que a día de hoy cotizan, en su mayoría, a mínimos de valoración histórica.

Pero algo está cambiando…

1. El momentum se está activando

Como venimos diciendo a nuestros suscriptores, el mercado a corto plazo es irracional. Se mueve del miedo extremo —”la IA va a acabar con todo negocio intangible”— a la euforia y el FOMO (fear of missing out: el miedo a quedarse fuera de una subida). Así, esos mismos negocios que supuestamente iban a morir el año que viene, y cuyo valor nadie sabía estimar, ahora están registrando subidas del 5% o de más del 10% por sesión en la última semana.

Decíamos que algo está cambiando porque estas fuertes subidas de los últimos días en el sector del software han venido tras meses de salidas masivas de capital. En febrero, se llegó a borrar cerca de $1 billón (un trillion americano) de capitalización del sector en apenas siete días. Dicho de otra forma: es como si el mercado hubiese eliminado, de golpe, el valor agregado de unas 10 empresas de $100.000 millones cada una.

El software acumula una caída del -8% en el año (índice IGV), justo lo contrario que su par de enfrente, el hardware y los semiconductores, cuyo índice SOXX llegó a acumular un rally de en torno al +105% en el año. Los negocios de software solían ser los de calidad y el hardware el mal negocio cíclico; este año los papeles se habían invertido.

Pero todo revierte a la media, y como venimos diciendo, la rotación —o al menos la reversión a la media— es inevitable. Por eso estas semanas, mientras el software subía, los semiconductores bajaban al unísono. De hecho, hacia el 17 de julio los semis entraron oficialmente en terreno bajista, con una caída superior al 20% desde los máximos de junio. En concreto, esta última semana los semis, aunque el jueves rebotaron un +8.5%, cayeron un -4.2%, mientras el índice de software subió un +7.5%.

2. Nuestra tesis: el software va a explotar

Si nos habéis seguido estos meses, ya conocéis nuestra tesis: se va a desarrollar más software que nunca en la historia, y el cuello de botella ya no es producirlo, sino integrarlo en organizaciones complejas.

Hay datos y hechos que validan esta tesis.

El primero que llama la atención: la demanda de ingenieros de software se está recuperando con fuerza. El índice de ofertas de empleo en desarrollo de software (datos de Indeed, disponible en Bloomberg como INDDSFTW o gratis en la FRED) ha subido más de un 10% interanual desde los mínimos de 2025 — justo cuando la narrativa decía que la IA acabaría con los desarrolladores. Y podéis comprobarlo también en LinkedIn: entrad en empresas de software y veréis que la contratación no para.

Otro dato que podéis revisar vosotros mismos son los resultados de las empresas que la IA supuestamente va a acabar. La mayoría presenta crecimientos de doble dígito y bate estimaciones en casi todas las métricas — y aun así son castigadas si alguna queda mínimamente por debajo. Y si no las castigan ese día y suben, bajan en las sesiones siguientes cuando salen noticias de avances en los modelos LLMs.

Y hay un evento reciente muy llamativo: los lanzamientos de OpenAI y Anthropic de verticales propios de consultoría e implementación de IA son la mejor validación posible. Si los hyperscalers de modelos LLM están construyendo capacidad de servicios, es porque ahí va a estar la demanda y el capital. Y ni OpenAI ni Anthropic van a poder cubrir solos la demanda agregada de integración — igual que ningún hyperscaler de cloud cubrió solo la demanda agregada de migración a la nube.

Y no acaba ahí. La próxima semana publicaremos un artículo sobre consultoría, software y el impacto de la IA escrito por el propio Pablo. No es lo mismo leer a un analista opinando sobre el sector que leer a quien dirige una consultora tecnológica y se juega su capital en él — y eso es exactamente lo que vais a tener.

No es la primera vez que traemos una voz experta para reforzar el análisis. Ya en marzo publicamos, junto a Juan Ramón Rallo —una de las mentes más brillantes de la economía en habla hispana—, nuestra réplica al apocalíptico informe de Citrini sobre la IA: una visión más constructiva, argumentada desde la economía. Si aún no lo habéis leído, os lo recomendamos (lo podéis encontrar en la sección de economía): es el marco mental con el que un inversor debería enfrentarse a la IA.

3. Criterios de selección y marco mental

La tesis que hemos comentado sobre el software no invalida que muchos negocios vayan a sufrir cambios fuertes en sus modelos, que habrá una reestructuración de muchos mercados y que surgirán nuevos ganadores que puede que no sean los de ahora.

Por eso, en cada negocio que analizábamos hemos aplicado lo que hemos denominado las 7 ventajas competitivas anti-IA, evaluando cómo puntúa el negocio en cada una de ellas. De ahí sacábamos la calidad de la empresa para decidir si invertir o no.

Muchas de las que hemos comprado cumplen las 7: su calidad es excepcional. Pero otras no, y aun así hemos invertido. ¿Por qué? Porque en inversión entra en juego la calidad, pero también la valoración.

Puede que una empresa no cumpla todas esas ventajas competitivas y que su futuro sea más incierto, porque no sepamos modelar su negocio o cómo quedará el mapa final del mercado. Pero si volvemos a la tesis central —demanda no va a faltar—, tenemos motivos para confiar en su futuro.

Y aquí viene lo interesante: lo que el mercado está descontando hoy. Algunas de estas empresas cotizan a apenas 5x su FCF (free cash flow: la caja que genera el negocio después de inversiones). Eso equivale a decir que el mercado solo les da unos 5 años de vida. Pero ¿qué pasa si el año 6 siguen vivas y generando FCF? Esa caja, si la directiva la reparte (vía dividendos o recompras) o la reinvierte bien, es valor exclusivo para nosotros como accionistas. ¿Y si duran 10 años? El precio de hoy solo reflejaría la mitad del FCF que generará.

Obviamente, ese es el escenario extremo y no creemos que ocurra en las empresas que tenemos en cartera. Tampoco lo creen sus directivas, que en su mayoría están recomprando acciones de forma masiva e histórica.

4. Empresas para aprovechar el momentum

El otro día conversábamos con Jesús Domínguez, fundador y gestor de Valentum AM —un fondo que lleva más de un 18% de rentabilidad en lo que va de año y que se caracteriza por combinar la filosofía Quality Value con el momentum—, y nos explicaba qué significa este concepto.

Básicamente, el momentum es la tendencia de una acción a seguir moviéndose durante un tiempo en la misma dirección en la que venía moviéndose. Y esa tendencia cambia cuando aparece un catalizador. Por ejemplo, en febrero, el lanzamiento de Anthropic que hemos comentado actuó como catalizador de una tendencia y un momentum bajistas en todo el sector del software. Ahora, con los resultados de estas empresas evidenciando que sus negocios siguen igual o más fuertes, puede estar produciéndose el catalizador contrario: uno que revierta la tendencia de bajista a alcista y genere un momentum que dure meses. La media suele estar entre 3 y 12 meses, dependiendo, por supuesto, de los catalizadores —eventos, noticias— que surjan por el camino y puedan volver a cambiar la tendencia.

Un apunte relevante: la fuerte inversión pasiva actual a través de ETFs juega a favor del momentum. Los ETFs compran lo que más sube, creando un círculo virtuoso hacia las acciones en tendencia alcista y uno vicioso hacia las bajistas. Ese mecanismo genera los extremos de infravaloración y sobrevaloración que hemos vivido este año en el software y los semiconductores, respectivamente.

En el contexto actual de gestión pasiva que acabamos de comentar, la estrategia de Jesús nos parece muy acertada. Nos comentaba que, a la hora de gestionar los pesos de su cartera, suelen bajar exposición cuando una acción entra en tendencia bajista —motivada, por ejemplo, por un informe en corto—. Prefieren reducir o salirse aunque consideren que está barata.

Aquí entra en juego la tan comentada paciencia inversora, pero operada de otra manera. No es la paciencia de estar dentro hasta que el mercado ponga en valor la acción —que puede llevar consigo un coste de oportunidad alto—, sino la de estar con poco peso, o no estar: tenerla en el radar y, cuando el mercado empiece a reconocer el valor, entonces sí, incrementar con fuerza.

Os contamos todo esto porque es justo lo que creemos que puede estar pasando en los sectores que hemos comentado: se ha producido un catalizador —además, muy sano, porque son los resultados— que está propiciando un cambio de narrativa y puede estar activando el momentum alcista del sector.

Por eso, a continuación os mostramos toda la cartera Quality Value, con especial mención a las empresas que están siendo beneficiadas por este cambio de narrativa y que todo parece indicar que están entrando en momentum alcista.

Portfolio en el Terminal Quality Value

Como sabéis, estamos trabajando en el Terminal Quality Value, un portal que complementa la newsletter y mejora la experiencia del suscriptor, ofreciendo una auténtica infraestructura de datos profesional para el uso diario de un inversor.

Las imágenes que vais a ver a continuación son del propio Terminal, que esperamos lanzar en las próximas semanas.

La cartera actual de Quality Value —que es nuestra cartera personal— es esta:

A partir de aquí pasamos de la tesis a la cartera:

• La cartera Quality Value completa, con su distribución por sectores y temática IA.

• Las empresas que han presentado buenos resultados y están entrando en momentum alcista — incluidas aquellas en las que hemos incrementado esta semana.

• Las que aún no han presentado y que analizaremos cuando lo hagan.

Esto es lo que estamos haciendo nosotros con la tesis: cartera real, dinero real, skin in the game.

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Qué vas a leer hoy en el boletín:

En los mercados, Alphabet presentó resultados por encima de lo esperado — ingresos +24%, Cloud +82% — pero las guías de capex, la suya (elevada hasta los 205.000M)yladeTesla(+142) y la de Tesla (+142% en el trimestre), fueron la gota que colmó el vaso: las Siete Magníficas perdieron 797.000M en una sola sesión, su peor día desde el shock arancelario de abril de 2025. Lo vemos en el gráfico de la semana, cortesía de Bloomberg.

En el análisis premium, Gartner — la mayor casa de research tecnológico del mundo — elevó su previsión de gasto en TI para 2026 hasta el +14,2%, y mantiene el software creciendo al 15,5%: el sector que el mercado da por sentenciado por la IA y donde los datos, poco a poco, dicen lo contrario. El caso de SAP, más adelante.

En el podcast nos acompaña Pedro León, consejero de la SICAV Galileo Capital y experto en serial acquirers: ha invertido en una docena de empresas que han multiplicado por 2, por 5 y hasta por 10. Nos desvela su método — y cómo encontrarlas.

Y cerramos, como siempre, con los datos clave de la semana y el calendario. En el radar: la Fed decide el miércoles — con el mercado dando 1 de cada 3 opciones a una subida —, Microsoft y Meta esa misma tarde, Apple y Amazon el jueves, y el informe de empleo el viernes 7.

Antes de entrar en materia: el boletín de esta semana cuenta con la colaboración de Balize, un club privado de inversores donde puedes invertir en inmuebles siguiendo nuestra propia filosofía comprar calidad (Quality) a buenos precios (Value).

Si estás pensando en diversificar parte de tu capital hacia el sector inmobiliario, Balize es un socio sólido: un equipo de profesionales especializados que, además, acaba de abrir un nuevo proyecto reservado a sus inversores premium. Como colaboramos con ellos habitualmente, nos han permitido ofrecerlo también a la comunidad del research. Entre el bloque dos y el tres te contamos en qué consiste, por si te interesa.

Segunda semana de resultados y pasó lo que anticipábamos en el anterior boletín: la perfección ya no basta.

La mejor evidencia es Alphabet. Presentó unos resultados sobresalientes — ingresos de 119.800M$ (+24%), Google Cloud creciendo un 82% y un BPA de 9,11$ muy por encima de lo esperado — pero duplicó el capex del trimestre hasta 44.900M$ y elevó la guía anual hasta 195.000–205.000M$. El mercado eligió quedarse con la segunda parte.

La reacción: las Siete Magníficas perdieron 797.000M$ en una sola sesión — su peor día desde abril de 2025 —, como veremos en el gráfico de la semana. A ello se sumó que los semiconductores entraron en territorio bajista (−20% desde máximos), con unos 2 billones de dólares evaporados en el sector desde el pico. El S&P 500 salvó la semana con un −0,6%, segunda consecutiva en rojo.

Y un detalle: el viernes, tras los resultados de SAP (+9% en la sesión), el software subió (IGV +3,0%) mientras los semis caían otro 4,4% — primer amago de rotación dentro del propio trade de la IA. Volveremos sobre SAP más adelante, apoyados en un informe de Gartner sobre el sector muy interesante.

Esta semana el examen continúa: Microsoft y Meta (miércoles), Apple y Amazon (jueves) — y el jueves 6 de agosto, Atlassian, de la que publicamos tesis recientemente y a la que dedicaremos el bloque de análisis premium. La pregunta del billón — literal — es si la guía de capex de los hyperscalers sostiene o no el billón de dólares de gasto en centros de datos que descuenta el bull case de los semis.

Balize: invertir en inmuebles con las máximas garantías

| Este boletín cuenta con la colaboración de Balize.

Para invertir en un activo necesitas conocimiento. Y el conocimiento se adquiere con pasión y tiempo. Mi tiempo y mi pasión están en las acciones y en Quality Value. Por eso, cuando salgo de la renta variable, recurro a expertos en cada materia.

En el sector inmobiliario, ese experto es Balize, un club privado de inversores con el que llevamos tiempo colaborando. Unirse es gratuito, y cada cierto tiempo el club presenta a sus miembros oportunidades de inversión que ya han pasado su filtro.

Los números respaldan ese criterio: 500 inversores privados, más de 28 millones de euros captados en más de 30 proyectos y una TIR del 12%.

Ahora mismo tienen abierta una nueva oportunidad: un residencial junto a la Ciutat de la Justícia, en el área metropolitana de Barcelona, con una TIR estimada del 13,25% a 12 meses.

→ Si quieres más información sobre el club o sobre este proyecto, te animo a contactar con ellos directamente.

Este mismo lunes, Gartner — una de las mayores casas de research tecnológico del mundo — publicaba su previsión actualizada de gasto en TI para 2026, y es una revisión al alza en toda regla: el gasto mundial crecerá un 14,2%, hasta 6,37 billones de dólares — la tercera revisión al alza consecutiva de Gartner, que arrancó estimando un 9,8% en octubre del año pasado.

Como era de esperar, tiran del carro los sistemas para centros de datos (+62,5%) — los servidores y equipos donde se aloja y entrena la IA — y la infraestructura como servicio (+29,3%) — el alquiler de esa capacidad de cómputo y almacenamiento a través de la nube de AWS, Azure o Google Cloud.

Pero el dato que nos interesa: Gartner estima también un crecimiento del 15,5% en software y del 5,3% en servicios TI — precisamente los dos sectores que el mercado, en pleno «SaaSpocalypse», ha tirado por los suelos dándolos por desahuciados.

En palabras de John-David Lovelock, analista jefe de la firma:

La teoría de Gartner tuvo su confirmación práctica el viernes. SAP — una de las empresas de nuestra cartera — presentó unos resultados muy sólidos, con un dato por encima del resto: el backlog cloud creció un 26% en moneda constante, hasta un récord de 22.900M€, batiendo el 24% que esperaba el mercado.

El backlog, como explicamos en el podcast que publicamos ayer con Pedro León, experto en serial acquirers (lo tenéis más abajo), es una métrica adelantada: recoge los contratos cloud ya firmados pendientes de convertirse en ingresos durante los próximos doce meses. Es decir, nos anticipa a qué ritmo van a crecer las ventas antes de que aparezcan en la cuenta de resultados.

La reacción fue inmediata. El software, que llevaba días castigado tras el profit warning de IBM — que se dejó un 25% el 14 de julio en su peor sesión de la historia; un caso aparte que, en nuestra opinión, no representa el sentimiento de la industria —, rebotó con fuerza: SAP subió más de un 9% y arrastró al sector entero (IGV +3,0% en un día en que los semis caían otro 4,4%).

Entre las beneficiadas, Atlassian, otra empresa de nuestra cartera, de la que publicamos recientemente la tesis completa (la tenéis más abajo). Presenta resultados el próximo jueves 6 de agosto y esperamos que sigan la estela de los anteriores, cuando creció un +32%. Os recomendamos leer la tesis: como decimos en ella, le vemos mucho recorrido.

Leer Tesis Atlassian

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Esta semana en el podcast nos acompañó Pedro León, consejero de Galileo Capital y especialista en serial acquirers: compañías que compran otras compañías, en serie, y componen durante años. Galileo las ha cazado una y otra vez — Instalco ×5, TerraVest ×5, Constellation por muchas más.

En el episodio desmonta su método pieza a pieza: por qué el free cash flow manda sobre el EBITDA, las red flags que le hacen vender al día siguiente, semiconductores a PER 3 y sus ideas de convicción: NewPrinces, Teqnion, Constellation y Berner Industrier. Imperdible.

Los próximos eventos macro, los resultados empresariales relevantes y nuestras próximas publicaciones lo tenéis en el siguiente calendario:

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Qué vas a leer hoy en el boletín:

En los mercados, los resultados batieron —bancos en récord, TSMC arrasando— y aun así el mercado los vendió: cuando el precio descuenta la perfección, ni batir basta.

El gráfico de la semana: por ritmo anual, la IA sube a ~40%/año, casi como toda la burbuja puntocom (~43%) —y ese ritmo precedió a una caída cercana al 80% La pregunta en nuestra opinión no es cuánto ha subido, sino si los beneficios lo justifican.

En las tesis, volvemos al formato colaborativo con la tesis del oro de Gustavo Martínez, autor de Compra Oro y una de las personas que más sabe del metal en habla hispana. Vemos por qué la devaluación de la moneda es hoy estructural, por qué habría empezado un nuevo superciclo y si el desplome reciente es una oportunidad de compra. Además, desvelamos qué ha hecho él ante las caídas y qué hemos hecho nosotros. En el bloque 3.

Y como cada semana, los datos clave y el vídeo de Quality Value: hablamos con Jesús Domínguez (Valentum), que dobla al índice este año (~+19% vs ~+8%) gracias a tu estrategia basada en la filosofía Quality Value + Momentum.

Cerramos con el calendario: Alphabet, Tesla, el grueso de las Magníficas y la Fed. Lo que conviene tener en el radar.

Arrancó la temporada de resultados con buenas cifras y una reacción incómoda pero esperada, al menos por nosotros. Los cinco grandes bancos batieron —JPMorgan marcó beneficios récord, empujados por trading y banca de inversión— y TSMC, el termómetro del CAPEX real en IA, batió todas las métricas: beneficio +77%, márgenes récord, guía al alza.

El propio capex de TSMC fue el detonante: el mismo gasto récord que antes se leía como "confirmación de demanda" empezó a leerse como "riesgo de sobreinversión", que llevamos comentando en boletines pasados.

En 2026 como llevamos citando, los semis (+73%) han aplastado al software (−12%) —unos 85 puntos de distancia—: el mercado ha pagado la infraestructura de la IA y ha castigado la aplicación.

Mientras, la geopolítica se coló en la escena: el petróleo saltó un ~15% (Brent 88 $) por el conflicto EE.UU.–Irán, dejando a la energía como el mejor sector de la semana y sembrando una duda de inflación justo antes de la Fed.

Esta semana hemos visto un gráfico de BlackRock que puede tranquilizar a aquellos que están posicionados puramente en semis e infra IA: las tecnológicas han subido un 569% en la era de la IA, aún lejos del 1.097% de la puntocom.

Pero hay un truco del calendario: esa cuenta arranca en 2019 y mete dentro el boom tech de la pandemia, que nada tenía que ver con la IA. Para nosotros el rally de la IA no empieza hasta 2023, cuando ChatGPT y los resultados de Nvidia la convierten en el motor del mercado.

Y cuando igualas el terreno de juego, los datos que sacamos nosotros son: medida por ritmo anual, la IA avanza a un ~40% al año, casi el mismo paso que toda la burbuja puntocom (~43%). No vamos muy por debajo — vamos casi igual de rápido, solo que llevamos menos corriendo. Y ese ritmo es justo el que precedió a una caída cercana al 80% entre 2000 y 2002.

Por eso la pregunta que nos hacemos no es cuánto ha subido el mercado, sino si los beneficios justifican este ritmo. Nosotros no compramos “la IA”: compramos negocios creciendo pero sobre todo a buenos precios.

¿Oportunidad de compra en el oro tras el desplome?

Esta semana volvemos con el formato colaborativo. Tras Juan Ramón Rallo (IA) y Miguel Rodríguez, de Horos AM (Vidrala y Booking), hoy abordamos la tesis del oro con Gustavo Martínez, una de las personas que más sabe de oro en habla hispana y autor del recién publicado Compra Oro.

En el artículo recorremos la historia del dinero y por qué el mercado eligió el oro durante milenios, el diagnóstico fiscal que explica por qué la devaluación de la moneda es hoy estructural, y por qué Gustavo sostiene que ha empezado un nuevo superciclo del metal.

Leer tesis completa del Oro

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Esta semana en el podcast nos acompañó Jesús Domínguez, cofundador y gestor de Valentum, con más de veinte años analizando acciones. Y los números hablan solos: mientras el S&P 500 acumula cerca de un +8%, su fondo ronda el +19% — dobla al índice.

Su método va contra lo que se repite en redes: el “momentum” no es comprar lo que sube, sino exigir un catalizador que haga aflorar el valor. Compran flujo de caja, balances sólidos y equipos alineados, se mueven en small caps y no invierten sin hablar antes con la directiva. Y ser fiel a tu filosofía cuando lleva años sin funcionar es lo que separa al buen inversor del resto.

En el episodio habla de cuándo vender (lo más difícil), de si el S&P 500 es una burbuja y de las ideas de convicción que están comprando ahora.

Un episodio que ningún suscriptor de Quality Value debería perderse:

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Llega, además, en un buen momento: Gustavo acaba de publicar Compra Oro, un manual para aprender a invertir en un activo que, como dice el autor, nunca pasa de moda. El objetivo de este artículo es resumir la esencia de su tesis y explicar por qué el oro funciona como refugio frente a la devaluación del dinero fiat, por qué atravesamos un periodo alcista para el metal y por qué tiene sentido incluirlo en una cartera equilibrada.

Lo que vas a leer hoy

1. Breve historia del dinero

2. El fenómeno de la inflación y la devaluación de la moneda fiat

3. El superciclo del oro ha empezado

4. ¿Qué ha hecho Gustavo y que hemos hecho nosotros ante las caídas?

5. El oro como reserva de valor y complemento de una cartera equilibrada

6. Resumen final de la tesis del oro.

7. Otras tesis: Plata, Cobre, Uranio y Bitcoin.

1) Breve historia del dinero

El dinero no se inventó por decreto. Surgió del mercado para resolver un problema concreto, y durante miles de años la competencia entre distintos bienes para cumplir esa función la ganó siempre el mismo candidato: el metal, y por encima de todos, el oro. El sistema que usamos hoy —dinero respaldado por nada más que la promesa de un gobierno— apenas tiene cincuenta años.

El problema que el dinero vino a resolver

Antes del dinero existía el trueque, y el trueque tiene un defecto fatal: exige lo que los economistas llaman la doble coincidencia de necesidades. Imaginad que tenéis trigo y queréis un par de zapatos. No basta con encontrar a un zapatero: necesitáis uno que además quiera trigo, en la cantidad exacta y en el momento exacto. En cualquier economía mínimamente compleja, esas coincidencias son rarísimas.

La solución no la diseñó nadie. Fue emergiendo conforme la gente empezó a aceptar ciertos bienes no porque los quisiera para sí, sino porque sabía que otros los aceptarían después. Ese bien —el más “vendible”, el más líquido— se convirtió en dinero.

Qué hace que un dinero sea bueno

Un buen dinero necesita reunir, a la vez, varias características. Repasémoslas, y veamos cómo se comporta el oro en cada una:

• Durabilidad. Debe conservar su forma con el tiempo. El grano se pudre y el ganado muere; el oro no se oxida ni se degrada. Una moneda romana de oro sigue intacta dos mil años después.

• Divisibilidad. Debe poder fraccionarse sin perder valor. El oro se funde y se divide en cualquier cantidad; un diamante, en cambio, vale menos partido que entero.

• Portabilidad. Debe concentrar mucho valor en poco peso. La densidad de valor del oro es altísima: una cantidad pequeña representa una fortuna.

• Homogeneidad. Cada unidad debe ser idéntica a las demás. Una onza de oro puro es intercambiable por cualquier otra; el ganado o las gemas no son fungibles.

• Escasez. la más importante: no debe poder producirse a voluntad. La oferta de oro crece muy despacio —en torno al 1,5%-2% anual sobre el stock existente— y nadie puede acelerarla por decreto. Es lo contrario de un billete, que se imprime sin coste.

• Aceptación universal. Debe ser reconocido por todos. El oro lleva milenios siéndolo, en culturas que jamás tuvieron contacto entre sí.

La escasez es la clave

Esa escasez merece una explicación, porque es lo que de verdad separa al oro de casi todo lo demás. La clave está en la relación entre su stock y su flujo. Como el oro no se consume ni se destruye, prácticamente todo el que se ha extraído en la historia sigue existiendo: unas 210.000 toneladas acumuladas. Frente a ese stock, la minería añade cada año apenas 3.000-3.500 toneladas. De ahí ese 1,5%-2%: el denominador es tan grande que la producción nueva apenas mueve la aguja.

Y ese flujo NO puede acelerarse a voluntad. Abrir una mina lleva entre cinco y diez años desde el descubrimiento, las leyes del mineral llevan décadas cayendo y los yacimientos fáciles ya están explotados. La oferta es muy inelástica: el precio puede dispararse y la producción apenas se inmuta a corto plazo.

El patrón oro y su ruptura

Durante buena parte de la historia moderna, el dinero estuvo anclado al oro de forma directa. Bajo el patrón oro clásico (aproximadamente 1870-1914), las principales monedas eran convertibles en una cantidad fija de oro. Eso imponía una disciplina dura: un gobierno no podía gastar más de lo que su reserva permitía.

La Primera Guerra Mundial rompió ese equilibrio.

Los gobiernos necesitaban financiar el esfuerzo bélico y suspendieron la convertibilidad para poder imprimir. Los intentos de restaurar el patrón en los años veinte fracasaron, y la Gran Depresión lo dejó herido de muerte: Reino Unido lo abandonó en 1931 y Estados Unidos devaluó el dólar en 1934, pasando de 20,67 a 35 dólares por onza.

El último capítulo fue Bretton Woods (1944).

El dólar quedó fijado al oro a 35 dólares la onza, y el resto de monedas se ancló al dólar. El dólar era, en teoría, “tan bueno como el oro”. Pero el sistema tenía una grieta —el llamado dilema de Triffin—: para abastecer de dólares a la economía mundial, Estados Unidos tenía que emitir más de los que su oro respaldaba. A medida que el gasto crecía (Vietnam, programas sociales, etc), los dólares en circulación superaron con mucho las reservas.

Cuando países como Francia empezaron a exigir oro a cambio de sus dólares, las reservas estadounidenses se vaciaron.

El 15 de agosto de 1971, Nixon suspendió “temporalmente” la convertibilidad del dólar en oro. Aquella suspensión nunca se revirtió.

Desde ese día, ninguna moneda importante está respaldada por nada tangible: vivimos en un sistema puramente fiat, sostenido solo por la confianza en quien emite el dinero.

Por qué esto importa hoy

Esa fecha —1971— es el verdadero punto de partida de nuestra tesis.

Y aquí reaparece el oro. Precisamente porque no se puede imprimir, porque no depende de la promesa de nadie y porque ha sobrevivido a todos los regímenes monetarios que lo precedieron, vuelve a ocupar el papel para el que el mercado lo eligió hace miles de años: reserva de valor fuera del sistema. La pregunta no es si el experimento fiat es inusual —lo es—, sino si estamos ante un punto de inflexión. Es lo que examinamos a continuación.

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2) El fenómeno de la inflación y la devaluación de la moneda fiat

La deuda estadounidense ronda ya los 40 billones de dólares, y crece con una progresividad casi geométrica porque los Estados llevan años incurriendo en déficits estructurales. Solo en el primer semestre fiscal, Estados Unidos pagará cerca de 700.000 millones de dólares en intereses de la deuda —un 7% más que el año anterior—, con una proyección anual próxima a 1,4 billones. Esto es un dato, no una opinión: es dinero que se destina únicamente a servir la deuda, sin amortizar principal.

El problema se agrava con los vencimientos. En torno al 25% de los bonos americanos —unos 10 billones de dólares— vence este año y a comienzos del próximo. Buena parte se emitió entre 2019 y 2021, con tipos cercanos al 0%. Refinanciarlos hoy implica hacerlo en torno al 4,5%: más intereses, más gasto y más presión sobre un presupuesto donde las cuatro grandes partidas —intereses, defensa, pensiones y sanidad— son políticamente difíciles de recortar.

3) El superciclo del oro ha empezado

Hemos vivido dos ciclos comparables, y Gustavo cree que estamos en el tercero.

El primero arranca en 1971, con el fin de Bretton Woods. Al eliminar el anclaje al oro, Estados Unidos pudo endeudarse sin respaldo. El oro pasó de 35 a 850 dólares la onza —multiplicó por 24— hasta 1980. Pero no fue un camino cómodo: entre 1974 y 1975 corrigió un 50%, de 200 a 100 dólares, antes de multiplicar por ocho en los cuatro años siguientes.

El segundo ciclo va de 2000 a 2012: el oro multiplica por siete mientras el S&P 500 permanece plano una década y el Nasdaq, tras caer un 80% en 2000, tarda trece años en recuperar niveles.

Ese contexto histórico importa porque hoy el coste de oportunidad de mantener oro es bajo. Los índices cotizan a múltiplos exigentes: el S&P 500 forward se sitúa en torno a 22-23 veces beneficios, frente a una media histórica cercana a 17. En 2000 y en 2012 las condiciones eran contrarias al oro; hoy son favorables.

Sobre la magnitud, conviene ser transparentes: lo que sigue es una estimación, no una promesa. El oro se ha revalorizado entre un 8% y un 9% nominal anual desde 1971, y en torno al 12% desde 2000, con una pendiente que se acentúa a medida que se acumula deuda.

Es, simplemente, extender la rentabilidad histórica; el resultado real puede quedar por encima o por debajo.

Aquí está el punto clave para el inversor: la volatilidad es aliada del largo plazo, pero solo para quien tiene la tesis clara. Para Gustavo quien compra oro por una recomendación superficial venderá a la primera corrección del 22%. Quien entiende por qué sube, puede aprovechar esa corrección para comprar porque tiene convicción para poder hacerlo.

4) ¿Qué ha hecho Gustavo y que hemos hecho nosotros ante las caídas?

En nuestro caso, hemos tomado exposición al oro a través de un ETF de réplica física, el iShares Physical Gold ETC (ticker EGLN), operado desde el bróker que utilizamos habitualmente. Este ETC cotiza en varias bolsas europeas y puede comprarse desde la mayoría de brókers; nosotros lo hacemos desde Freedom24 porque es donde tenemos la operativa en este activo. Optamos por oro físico respaldado, y no por posiciones apalancadas o sintéticas, por coherencia con la propia tesis: lo que buscamos es reserva de valor, no exposición táctica.

Nos parece interesante para quien, como nosotros y los suscriptores de este research, invierten con enfoque Quality Value y a largo plazo porque ayuda a construir una posición con disciplina una vez tienes clara la tesis.

Si compartes el planteamiento y quieres complementar tu cartera con exposición a este activo, puedes abrir cuenta en Freedom24 desde este enlace, donde además podrás revisar la plataforma y consultar las condiciones de la promoción de bienvenida vigente.

5) El oro como reserva de valor y complemento de una cartera equilibrada

Para entender el valor del oro hay que entender la historia del dinero tal y como hemos explicado antes. El ser humano no eligió el oro por azar, sino porque sus propiedades lo convierten en un punto natural de coordinación de expectativas.

Un kilo de oro —algo que cabe en la palma de la mano— equivale a más de 100.000 euros de patrimonio. Ningún billete ofrece esa combinación de propiedades.

A esto se suma lo que se conoce como efecto Lindy: cuanto más tiempo lleva algo validado, mayor es la probabilidad de que siga siéndolo. El oro ha cumplido esa función durante milenios, sometido a todo tipo de condiciones de mercado. Es una institución más sólida que cualquier marca, y es también su principal ventaja frente a Bitcoin.

Conviene enfrentar la contra-tesis más citada. Se argumenta que el oro carece de valor porque no genera flujo de caja ni dividendos. A Gustavo le parece un error conceptual. El valor es subjetivo, y el flujo de caja es solo uno de los métodos de valoración, no el único: una vivienda o una obra de arte se valoran mejor por comparación que por descuento de flujos. Además, la afirmación es factualmente incorrecta, porque el oro puede alquilarse y prestarse a vencimiento, y existen mineros e índices que rentabilizan precisamente esa práctica. Y si de verdad no pudiera valorarse, habría que explicar por qué pasó de 35 dólares en 1971 a más de 4.000 en la actualidad.

En construcción de cartera, el dato histórico para Gustavo cuestiona la ortodoxia del 60/40. Una cartera compuesta por un 60% de renta variable y un 40% de oro habría rendido aproximadamente el doble que la clásica 60/40 con renta fija. En este sentido una posición del 20-25% en oro resulta razonable y sostenible, combinada con acciones bajo nuestra filosofía de inversión, Quality Value —comprar buenos negocios por debajo de su valor intrínseco— en el resto de la cartera. En nuestro caso, nuestra aproximación es tener exposición pero con menor peso. Puedes verlo en detalle en nuestra cartera personal Quality Value donde tenemos todo nuestro patrimonio (skin in the game).

5) Resumen final de la tesis

La deuda crece, los déficits son crónicos, los intereses se disparan al refinanciar a tipos más altos y la moneda fiat se degrada de forma progresiva. Ninguna de esas variables ha mejorado; casi todas han empeorado.

Frente a ese escenario, el oro ofrece lo que la moneda no puede: escasez validada durante milenios, imposibilidad de aumentar la oferta a voluntad y un papel probado como reserva de valor y sustituto monetario. Para Gustavo, la corrección actual no invalida nada de esto; simplemente aparta a quien no comprendía por qué invertía.

Seamos igual de claros sobre lo que no sabemos y sobre los riesgos reales. El oro no tiene un suelo de demanda industrial y ha atravesado ciclos prolongados de mal comportamiento —1980, 2012— cuando las condiciones monetarias le fueron adversas; puede corregir un 50% por el camino, como ya ha hecho. Las proyecciones de Gustavo asumen que la dinámica de deuda e inflación se mantiene. Si un cambio estructural devolviera disciplina fiscal y tipos reales positivos sostenidos, el argumento se debilitaría, y en ese caso correspondería revisar la posición sin apego. Pero es un escenario que a día de hoy vemos impensable.

Si compartes la tesis y quieres construirla con la misma disciplina que nosotros, puedes abrir cuenta en Freedom24 desde nuestro enlace https://freedom24.club/qualityvalue y dejar programada la compra recurrente del ETF en unos minutos. Iremos actualizando nuestra posición en próximas publicaciones.

6) Otras tesis: Plata, Cobre, Uranio y Bitcoin.

Para quienes quieran profundizar, os dejamos el podcast completo que publicamos recientemente con Gustavo Martínez. Además de desarrollar la tesis del oro que acabamos de exponer, en la conversación analizamos otros activos en los que Gustavo ve un potencial notable a largo plazo, como la plata, el cobre, el uranio y Bitcoin. Esperamos que os resulte de interés.

Disclaimer legal sobre Freedom24

Como siempre, esto no es una recomendación de inversión: cada decisión tiene que encajar con tu perfil, tu cartera y tu propio análisis. Las inversiones en valores y otros instrumentos financieros siempre conllevan el riesgo de pérdida de capital. Las previsiones y rentabilidades pasadas no son indicadores fiables de resultados futuros. La promoción WELCOME está sujeta a términos y condiciones. Las acciones de regalo se asignan aleatoriamente de una selección de valores elegibles, y las acciones de mayor valor se otorgan con menor frecuencia.

Qué vas a leer hoy en el boletín:

En los mercados, el S&P 500 cerró en máximos, pero esta semana empieza lo importante: arranca la temporada de resultados. Después de meses de rally sostenido por la inteligencia artificial, llega el momento de la verdad —el momento en que la IA tiene que demostrar en beneficios lo que el precio ya ha dado por hecho. Los titulares mandan a corto plazo; los resultados, a partir de ahora.

El gráfico de la semana lo resume: en 126 años, precio y beneficios del S&P 500 se han movido casi en paralelo (correlación del 98%). A corto mandan los titulares; a largo, solo los beneficios. Justo lo que esta temporada viene a recordar.

En las tesis, buenas noticias: nuestra tesis sobre Perfect Corp se ha materializado antes de lo previsto y ya nos deja un +12,3% en apenas un mes, con riesgo muy limitado por su asimetría. Y lo mejor es que aún sigue abierta una situación de arbitraje con un upside para quien quiera entrar ahora. Te lo explicamos en detalle en el bloque 3 del boletín, con la tesis y el enlace disponibles ahora en abierto.

Y como cada semana, repasamos los datos clave y tendréis el último vídeo de Quality Value: hablamos con Juan José Torrecillas, corresponsable de inversiones de HAMCO, sobre por qué el S&P les parece una burbuja y dónde ven la oportunidad —en casi todo lo demás. En el episodio desgrana además dos de sus tesis actuales, Teleperformance y Adobe.

Cerramos con el calendario de la semana: gran banca, TSMC, Alphabet, el dato de inflación y la Fed. Lo que conviene tener en el radar.

Antes de entrar en materia: el boletín de esta semana cuenta con la colaboración de Mintos, una plataforma de inversión líder europea con más cerca de 700.000 usuarios, y que permite obtener ingresos regulares a través de activos como Préstamos, Bonos, Inmobiliario, ETFs y más.

Más adelante explicamos su funcionamiento y como es posible obtener ingresos regulares diversificando tu cartera en activos no correlacionados con el mercado de valores.

El S&P 500 cerró la semana pasada en máximos históricos (7.575, +10,7% YTD), pero el índice engaña: el rally es, en esencia, una sola apuesta. Los semiconductores (SOXX +93%) tiran del carro mientras el software (IGV −12,6%) y el SaaS se quedan atrás — una brecha de ~106 puntos entre lo mejor y lo peor.

Sobre ese trade pesan expectativas enormes, y el gráfico de esta semana recuerda la ley de fondo: en 126 años, precio y beneficios se mueven casi en paralelo (correlación 98%). El precio puede correr por delante de los beneficios un tiempo; no todo el tiempo.

Y ese examen empieza ya. La gran banca abre la temporada este martes, pero los termómetros de la IA llegan justo después: TSMC (16 jul), la mayor fundidora del mundo y Alphabet (22 jul), una de las Siete Magníficas puesta a prueba entre publicidad y gasto en IA.

Con el VIX en 15 y el Fear & Greed neutral (49), el mercado llega tranquilo — lo que significa que cualquier decepción contra unas expectativas altísimas se amplificará.

Esta semana arranca la temporada de resultados en Estados Unidos, y con ella vuelve el ruido: sorpresas trimestrales, guidance revisado, titulares de una sola sesión y cotizaciones que se mueven un 10% en una tarde, sin que probablemente el valor de las empresas haya cambiado esos niveles. Volatilidad para aprovecharla.

El mercado es así, irracional a corto, pero racional a largo plazo. Y en el gráfico de esta semana se ve de forma muy clara.

Es una de las relaciones más sólidas de toda la historia bursátil: el precio del S&P 500 y su beneficio por acción, desde 1900 hasta hoy. Dos líneas que, a lo largo de 126 años, se han movido casi en paralelo — con una correlación del 98%.

La conclusión es clara: la cotización sigue a los beneficios, no al revés. En el camino hay burbujas, pánicos y años en los que el precio se adelanta o se rezaga respecto a los resultados —2000, 2008, la propia era de la IA en la que estamos—, pero siempre acaban reencontrándose. El precio puede desviarse de los beneficios durante un tiempo; nunca durante todo el tiempo.

Por eso, cuando llega la temporada de resultados, nosotros no miramos si una empresa “bate por dos céntimos” el consenso del trimestre. Miramos si el negocio sigue ganando más dinero año tras año, si sus beneficios crecen de forma sostenible y si tiene las ventajas competitivas para seguir haciéndolo la próxima década. Ese es el motor que mueve la línea del precio en el gráfico —el resto es ruido alrededor de la tendencia.

Mintos: una nueva forma de generar ingresos pasivos.

| Este boletín cuenta con la colaboración de Mintos.

Mintos es una plataforma de inversión líder europea y uno de los activos que ofrecen es la inversión en préstamos. A través de esta, puedes cumplir dos funciones en tu cartera: generar ingresos pasivos y diversificar

¿Como generas ingresos pasivos con la inversión en préstamos?

Con la inversión en préstamos ayudas a financiar préstamos a otras personas y empresas. Ellos devuelven el dinero con intereses… y esos intereses son para ti. Digamos que en vez de pagar intereses al banco, los cobras tú. Además puedes reinvertir esos intereses automáticamente y así beneficiarte del interés compuesto.

Históricamente, esos préstamos han rendido en torno a un 8-10% al año. Puedes empezar desde 50 €.

Como toda inversión, tiene riesgo (puede haber quien no devuelva el préstamo), y por eso se paga más. Nosotros lo vemos como una forma de tener una parte de tu inversión generando ingresos al margen de la bolsa. Además no depende del mercado y te ayuda a diversificar tu cartera. La clave: repartir tu dinero entre muchos préstamos, no ponerlo todo en uno.

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*Disclaimer: invertir conlleva riesgos y rentabilidades pasadas no garantizan resultados futuros.

Perfect Corp: la tesis se materializa antes de lo previsto

El pasado 6 de junio publicamos nuestra tesis sobre Perfect Corp, que titulábamos "Small-cap cotizando por debajo de su caja", con una OPA del propio fundador ya sobre la mesa.

En la publicación explicábamos la situación tan asimétrica que se estaba produciendo: la empresa cotizaba por debajo del valor de su propia caja. Es decir, toda su capitalización era inferior al efectivo que tenía en balance. Dicho de otro modo, te llevabas el negocio gratis — y no un negocio cualquiera, sino uno que crece al 12%.

Ante esa infravaloración, la propia directiva había lanzado una OPA a 1,95 dólares cuando la acción cotizaba a 1,70. Como explicábamos en la tesis —ahora abierta y disponible públicamente para todos—, se había constituido un comité especial encargado de revisar la oferta y decidir si era justa. Y ya entonces advertíamos de que existían posibilidades de que se elevara, dada la evidente infravaloración.

Estimábamos que este desenlace llegaría hacia finales de año, pero finalmente se ha adelantado. El pasado viernes se comunicó la oferta final a 2,00 dólares, al alza desde los 1,95 iniciales, tal como anticipábamos.

Y aún queda recorrido: con la oferta en 2,00 dólares y la acción todavía en 1,92, se abre una situación de arbitraje de en torno al 4,2% para quien quiera participar.

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Esta semana publicamos un nuevo podcast, y en esta ocasión nos acompañó Juan José Torrecillas, analista senior y recién nombrado corresponsable de inversiones de HAMCO, uno de los fondos value más reconocidos, con un 17,5% anualizado desde 2020. Acaban de lanzar un nuevo fondo alineado con nuestra filosofía: el Quality Value.

Su método va contra la corriente de las redes: comprar buenas empresas a precio razonable mientras todo el capital corre hacia la inteligencia artificial. Horizonte de cinco a siete años, los números antes que la narrativa, hablar con el management antes de entrar y ni tocar las Siete Magníficas. Para ellos, el S&P 500 es una burbuja, y la oportunidad está en casi todo lo demás.

Un episodio que ningún suscriptor de Quality Value debería perderse:

Los próximos eventos macro, los resultados empresariales relevantes y nuestras próximas publicaciones lo tenéis en el siguiente calendario:

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Qué vas a leer hoy en el boletín:

En los mercados, la semana dejó una señal difícil de ignorar: una fuerte caída de los semiconductores y la infraestructura de IA —los chips y centros de datos que sostienen el boom— mientras, en el lado opuesto, el software y el SaaS (software por suscripción) rebotaban con fuerza. El dinero empezó a cambiar de manos: del hierro al software.

En el terreno de las tesis, compartimos nuestra opinión, honesta y sin medias tintas, sobre la OPA de Nagarro: qué hay realmente detrás de la operación y si, a estos precios, le sale las cuentas al inversor.

El gráfico de la semana le pone cara precisamente a ese posible cambio de rotación —de hierro a software—: lo que en el mercado apenas se intuye, aquí lo verás dibujado.

Y como cada semana, repasamos todos los datos clave del mercado y tendréis acceso al último vídeo de Quality Value: en esta ocasión, dos podcasts de primer nivel: conversamos con Quim Abril, asesor del fondo Gestión Boutique IV Equity Small Caps FI, y con Gustavo Martínez, experto en oro.

Cerramos, como siempre, con el calendario de próximos eventos —lo que conviene tener en el radar para no llegar tarde a las citas que moverán al mercado.

Antes de entrar en materia: el boletín de esta semana cuenta con la colaboración de Crescenta, la plataforma y gestora digital española especializada en inversión en Private Equity y otros mercados privados.

Más adelante explicamos su fondo Crescenta Multistrategy Private Equity Access I, FIL, que permite invertir en mercados privados con diferimiento fiscal. Si inviertes en bolsa —como la mayoría de vosotros— y tienes plusvalías acumuladas, puedes diversificar y traspasarlas a este fondo sin tributar en el momento del traspaso. Lo detallamos abajo.

El giro de la semana fue en los semiconductores. El índice SOXX, que hace una semana rozaba el +108% en el año, cayó −9,4% en cinco sesiones —−6,4% solo el 1 de julio— hasta quedarse en +88% YTD, con Micron, Applied Materials y Sandisk perdiendo cerca de un 10% cada uno. El detonante: la filtración de que Meta venderá a terceros su capacidad de IA sobrante (lo desarrollamos en la Tesis). El dinero salió del hierro y corrió al software; el Chart of the Week lo pone en imágenes.

Pero el índice general no se hundió: subió. Lo que cambió fue el liderazgo. El Dow marcó récord (52.900) tirado por valores tradicionales —Apple +4,8%, Visa y Walmart cerca del 3%— mientras el Nasdaq cedía: el mercado se ensancha más allá de la tecnología. Ayudó una macro más floja —nóminas de junio de solo +57.000 frente a +113.000 esperados— que refuerza una Fed en pausa, aunque el mercado aún descuenta una subida en septiembre. Y una señal para archivar: el VIX en calma (15,8) frente al miedo del Fear & Greed (32) y un 42% de bajistas en AAII. Sube, pero con el pulso acelerado.

El 1 de julio se filtró —según Bloomberg— que Meta prepara su entrada en el negocio del cloud: quiere vender a terceros el exceso de capacidad de IA que ha construido. El proyecto, bautizado internamente “Meta Compute”, sigue en desarrollo y no hay anuncio oficial. Pero el mercado no esperó: la acción subió cerca del 10%.

Para nosotros, que uno de los mayores compradores de GPUs del mundo busque colocar capacidad sobrante es la primera evidencia de que los hyperscalers —los gigantes de la nube como Amazon, Microsoft o Google— quizá se hayan pasado de frenada con el CAPEX, la inversión en equipos e instalaciones (aquí, chips y centros de datos). Y una señal de que empezamos a rozar el pico de euforia en semiconductores e infraestructura de IA.

No es casualidad que la misma sesión dejara una rotación de manual: el índice de semiconductores (SOXX) cayó un 6,4% mientras el software en la nube (WCLD) subió un 3,6%. El dinero empieza a moverse del hierro al software.

Mérito para Zuckerberg: es el primero en pisar el freno y, de paso, abrir una vía para amortizar la inversión. Veremos quién es el siguiente.

La IA está para quedarse. Pero innovar y acertar con la inversión son cosas distintas. Los ganadores de la próxima década aún están por decidirse —y ahí es donde ponemos el foco.

Crescenta Multistrategie Private Equity Access I, FIL

→ Invertir en Private Equity con inteligencia fiscal

| Este boletín cuenta con la colaboración de Crescenta.

Crescenta es la gestora digital española especializada en la inversión en mercados privados. Entre sus productos destaca Crescenta Multistrategy Private Equity Access I, FIL: un fondo que, con una sola inversión, da acceso a una cartera diversificada de capital privado, con exposición a más de 15 fondos subyacentes de algunas de las mayores firmas de Private Equity del mundo.

Traspasabilidad (diferimiento fiscal)

Es su gran diferencial. A diferencia de un FCR (Fondo de Capital Riesgo), un FIL permite a las personas físicas traspasar dinero desde otros fondos de inversión a este vehículo sin tributar por las plusvalías en el momento del traspaso: el impuesto se difiere hasta que reembolsas.

Para quién tiene sentido: si inviertes en bolsa y arrastras plusvalías, este tipo de fondo te permite diversificar hacia mercados privados sin un peaje fiscal inmediato. Como todo FIL, es un producto complejo, ilíquido y con un importe mínimo de entrada; conviene revisar el folleto y tu situación antes de invertir.

→ Para más información, contacta directamente con Crescenta.

Hace dos semanas entrevistábamos al CEO de Nagarro. El viernes, la noticia: una OPA (oferta pública de adquisición) sobre la propia compañía —que tenemos en cartera, así que nos toca de cerca.

Es una OPA amistosa, con el respaldo de los principales accionistas y la directiva. El precio, 81 €, supone una prima de en torno al 140% sobre los ~33 € de la semana pasada.

Por eso el martes, en lugar del boletín habitual, publiqué un artículo con mi opinión: la historia de Nagarro en bolsa, los escenarios que se abren ahora —y por qué creo que la OPA puede ser buena para el inversor— y los aprendizajes que nos llevamos.

Para cerrar, comparto mi lista personal de acciones IT que seguimos: una selección en la que muchas cotizan —como Nagarro— por debajo de 10x PER (precio/beneficio). Ideas para revisar, varias a precio de derribo.

Os dejamos con el artículo completo:

Análisis OPA Nagarro

Como os contamos el sábado pasado, hace poco lanzamos nuestro podcast: un espacio para conversar sobre inversión, finanzas personales, economía y sectores concretos con gestores, expertos en sus materias, directivos de los sectores que seguimos y líderes de opinión.

La semana pasada compartimos dos episodios muy interesantes:

• Quim Abril, asesor del fondo Gestión Boutique IV Equity Small Caps FI, con quien nos centramos en la oportunidad histórica que hay hoy en las small caps (empresas de pequeña capitalización).

• Gustavo Martínez, asesor financiero y uno de los mayores expertos en oro y metales preciosos.

Los próximos eventos macro, los resultados empresariales relevantes y nuestras próximas publicaciones lo tenéis en el siguiente calendario:

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Disclaimer sobre Crescenta

Rentabilidades pasadas no implican rentabilidades futuras.

La inversión en capital privado tiene riesgos, entre los que destaca la ilquidez.

Más info en crescenta.com/condiciones

Ya tenemos dos episodios publicados: con Miguel Rodríguez, fundador y gestor de uno de los fondos que más admiro Horos AM, y con Gustavo Martínez, asesor financiero y experto en oro. Dos ejemplos del nivel de invitados que busco. Más abajo tenéis sus presentaciones y el acceso directo a cada uno.

Además, próximamente publicaré nuevos con otros tres gestores de primer nivel:

• Quim Abril, asesor del fondo Gestión Boutique IV Equity Small Caps FI.

• Jesús Domínguez, fundador y gestor de Valentum Asset Management.

• Juan José Torrecillas, analista senior y co-responsable de inversiones de HAMCO.

Y muchas sorpresas y nuevos invitados por venir, para tener auténticas conversaciones de calidad que os aporten mucho valor.

Podéis suscribiros al Podcast en:

• ▶️ Youtube

• 🎧 Spotify

• 🎙️ iVoox

Podcasts ya publicados:

Con Miguel Rodríguez, uno de los fundadores y gestores de Horos Asset Management, uno de los mejores fondos de España por sus rentabilidades y que ha pasado recientemente a gestionar más de €500M.

Con Gustavo Martínez, asesor financiero y uno de los mayores expertos sobre el oro y los metales preciosos.

El pasado viernes 26 de Junio Nagarro comunicó el acuerdo formal con su directiva: una OPA acordada —no hostil— para la venta de las acciones a 81 € por título.

Ese precio supone una prima de en torno al 140% sobre los aproximadamente 33 € a los que cotizaba la semana pasada, o de un 93,5% respecto al precio medio ponderado de los últimos tres meses.

Nosotros éramos accionistas de Nagarro desde 2021. La conocíamos bien: su valor, su sector y a su CEO, con quien precisamente hace poco conversamos y cuya entrevista compartimos recientemente con toda la comunidad, donde nos trasladó su visión sobre la industria.

Actualmente manteníamos Nagarro con un 6% de la cartera, con un precio medio de 67,7 €, lo que supone un upside del 19,6% sobre nuestro coste y una TIR de aproximadamente un 3.8% anual desde 2021, dividendos incluidos.

Nagarro ha sido una de las empresas más seguidas por la comunidad inversora hispanohablante. Muchos de vosotros, suscriptores, sois accionistas. Y es probable que algunos estéis frustrados —porque tengáis un precio de compra por encima del de la OPA, o porque creáis que se la están llevando barata (nosotros también lo creemos) — mientras otros sentís alivio, y puede que muchos penséis que ha sido una una mala inversión.

Por eso hoy quiero compartir mi opinión. Primero haré un recorrido por la historia de Nagarro en bolsa: sus resultados, sus datos y sus eventos clave. Después analizaré qué escenarios se abren a partir de ahora y por qué buscando el lado optimista creo que esta OPA puede ser buena para el inversor en estos momentos. Y, por último, qué aprendizajes nos llevamos de esta inversión.

Como comentábamos en X con Pablo Martín, CEO de Izertis: “A los precios a los que cotiza el sector, veremos muchas más operaciones como esta”. Estoy completamente de acuerdo. Cualquiera que conozca la industria sabe que muchas de las valoraciones actuales, en nuestra opinión, no tienen demasiado sentido.

Además, os daré mi opinión general sobre algunas y qué estrategia voy a seguir con Nagarro y con el resto de empresas de la industria.

Lo que vas a leer hoy:

1. La historia de Nagarro

2. ¿Qué significa esta OPA?. Posibles escenarios

3. Aprendizajes de Nagarro.

4. Mi watchlist de acciones del sector IT.

1) La historia de Nagarro

El auge

Nagarro salió a bolsa en diciembre de 2020 como escisión (spin-off) del Grupo Allgeier. Fue dada a conocer por Alejandro Estebaranz, gestor del fondo True Value, y se convirtió rápidamente en una de las favoritas de los inversores de small caps con filosofía Quality Value.

El modelo de negocio: ingeniería digital global, con un posicionamiento sólido en todo el mundo, y especialmente en India, y unas tasas de crecimiento impresionantes.

En 2021 los ingresos crecieron un 26,9%, y en 2022 un 56,8% más.

La caída: informes en corto + narrativa IA

A partir del segundo trimestre de 2023, el crecimiento se frenó de forma notable.

Los volantazos de Carl Georg Dürschmidt (Fundador y máximo accionista)

En octubre de 2024, Nagarro confirmó que estaba estudiando opciones estratégicas, entre ellas una posible salida de bolsa (take-private).

En enero de 2025 dio un cambio total: la compañía anunció que quería centrarse por completo en seguir siendo independiente, creciendo de forma orgánica e inorgánica, y dio por terminadas las conversaciones. Al mismo tiempo, presentó una política de dividendos del 10–20% del EBIT y la intención de recomprar acciones por hasta 400 millones de euros en los tres años siguientes.

El consejo de supervisión, encargó a un despacho de abogados externo —a raíz de las acusaciones del pasado y de nuevas informaciones aparecidas en prensa en la primavera de 2025— una investigación independiente de los hechos.

En marzo de 2026 llegó un resultado claro: ninguna de las acusaciones de fraude o mala conducta resultó fundada.

Nuevo volantazo: OPA acordada

A pesar de los intentos de la directiva por recuperar la confianza del inversor, la realidad es que nunca lo consiguieron.

La acción llegó a caer hasta los 33,50 € la semana pasada.

Y con estos precios el pasado viernes 26 llego otro nuevo volantazo, ahora si OPA con precio acordado.

2) Posibles escenarios

El comunicado de la oferta establece lo siguiente:

• Precio: 81,00 € por acción, todo en efectivo.

• Prima: ~140% sobre el precio no perturbado del 25 de junio, y ~94% sobre la cotización media ponderada (VWAP) de los últimos tres meses en Xetra.

• Umbral mínimo de aceptación: 50% + 1 acción del capital.

• Apoyo del Consejo: los Consejos de Dirección y de Supervisión respaldan la operación y declaran su intención de recomendar aceptarla en su informe motivado conjunto (§27 WpÜG).

• Financiación: comprometida por Barclays.

• Cierre previsto: Q4 2026 / Q1 2027, sujeto a aprobaciones regulatorias.

• Delisting: intención posterior de excluir la acción de cotización (Prime Standard de Frankfurt). Sin contrato de dominación (DPLTA) durante los dos primeros años.

¿Qué significa?

Que la oferta llega con el respaldo del fundador principal y de la directiva. Persistent ya cuenta con:

• Lantano Beteiligungen (~20%): vinculado por un acuerdo de compraventa firme y vehículo de Carl Georg Dürschmidt.

• Directiva y vehículos de fundadores (~12%): declaran su intención de acudir con sus paquetes privados.

• Total favorable: ~32%.

Para que la OPA salga adelante necesita superar el 50% + 1 acción. Partiendo de ese ~32% favorable, le falta captar alrededor de un 18% adicional del resto del capital. Es una cifra perfectamente alcanzable, es más diría que probablemente sea alcanzada estos días.

Con ese 50% + 1, la OPA se consuma y Persistent toma el control de la compañía. Y con el control puede impulsar el delisting, sacándola de bolsa.

¿Qué otros accionistas relevantes hay?

El ~68% restante está en manos de institucionales y minoristas. Nuestra estimación del reparto: ~25% institucional y ~43% minoristas.

Dentro del bloque institucional:

Y aquí está la clave del desenlace: para superar el umbral solo necesitan ese ~18% adicional, y con un 43% en manos de minoristas y de boutiques value —que compraron mucho más barato y tienen delante una prima del 140%—, ese porcentaje lo alcanzan con holgura. No es una base accionarial que vaya a plantar cara a una oferta así.

¿Qué pasa si no quiero vender?

Si la oferta supera el 50% + 1, Persistent puede deslistar la compañía. Si tú no acudes, te quedarías con acciones de una empresa privada, sin cotización y, por tanto, ilíquidas. Ese es el primer riesgo de no vender: no la expropiación, sino la iliquidez.

¿Puede Persistent obligar a los minoritarios a vender?

La respuesta corta es: sí, pero solo si cruza el 90% del capital. Por debajo de ese umbral, ningún accionista está obligado a acudir.

Por lo que hemos estudiado el derecho alemán fija una escalera de control. Con el 50% más una acción, la OPA se consuma y Persistent toma el mando de la compañía; con ese control ya puede impulsar la salida de bolsa, de modo que el primer riesgo para quien no acuda no es la expropiación, sino quedarse con un título deslistado e ilíquido. Con el 75% alcanzaría la mayoría cualificada en junta y podría firmar un contrato de dominación (DPLTA), algo que el comprador ha descartado expresamente durante los dos primeros años.

El punto de inflexión llega en el 90%. A partir de ahí, Persistent puede ejecutar un squeeze-out por fusión (§62 UmwG) y expulsar a los minoritarios pagándoles en efectivo. La vía más limpia —el squeeze-out clásico (§327a AktG) o el de derecho de OPA (§39a WpÜG)— se abre en el 95%.

*Transparencia: Esta información legal no procede de expertos legales ni de asesores del mercado alemán. Seguimos investigando por si existen aspectos que ofrezcan a los minoritarios —como nosotros mismos— una protección mayor de la aquí descrita.

3) Aprendizajes de Nagarro

Personalmente salimos con un upside del 19,6% y una TIR de ~3,8% anual, que comparada con un índice como el S&P 500 en este mismo periodo no es un buen rendimiento. Pero también hay muchos inversores con precios medios por encima de 81 €, y muchos os estaréis preguntando: ¿ha sido una mala inversión?

La respuesta fácil sería mirar el precio y decir que sí. Pero en bolsa puedes hacer un buen trabajo, un buen análisis, y que el precio no te lo reconozca en 5 años; o puedes oír a un vecino decir que va a invertir en SpaceX, entrar el primer día de la IPO y ganar más de un 10%. Como ha sucedido.

¿El primero está haciendo una mala inversión y el segundo una buena?

En mi opinión, no. El primero probablemente, a lo largo de su vida inversora, obtenga más rentabilidad que el segundo. Al segundo puede salirle bien una vez, pero lo más probable es que acabe perdiendo más de lo que gana, como quien juega a la ruleta en el casino. El primero, si ha hecho un buen análisis y su tesis se cumple —si los beneficios por acción crecen cada año y ha comprado a un múltiplo adecuado—, estará limitando el riesgo de perdida permanente y, con la paciencia suficiente, probablemente acabe ganando dinero y obteniendo buenas rentabilidades —en esta o en otras inversiones— aunque la acción no se mueva en cinco años.

Porque la bolsa es irracional a corto plazo: el precio se va por encima del valor intrínseco cuando hay euforia, y por debajo cuando hay miedo. Pero a largo plazo, si la empresa gana cada vez más dinero, la tendencia será alcista. Es un hecho empírico que animo a cualquiera a comprobar.

Veamos los fundamentales y los datos de Nagarro

Desde 2021, Nagarro prácticamente ha duplicado sus métricas clave: las ventas han crecido un +83% (de €546M a €999M) y el *BPA normalizado un +93% (de €2,21 a €4,27), con un crecimiento compuesto anual del ~18,5% (hasta el estimado de 2026). El EBITDA ajustado avanza un +73% (de €80M a €138M).

Y un punto clave: creciendo por encima de muchos de sus comparables.

*¿Qué quiere decir “normalizado”? Que limpiamos del beneficio las partidas extraordinarias y no recurrentes, que no reflejan la capacidad real del negocio. En el caso de Nagarro, en 2025 hubo dos principalmente: una pérdida de tipo de cambio no realizada (~€15,5M) sobre préstamos intragrupo y un cargo único (~€12,4M) por los nuevos códigos laborales de India. El BPA contable (GAAP) las incluye —por eso cae a €3,18 en 2025—; el normalizado las excluye (€4,27), que es el lente correcto en nuestra opinión para juzgar el negocio subyacente.

¿Y la crítica de que no genera FCF?

Cogiendo el flujo operativo y restando el capex de mantenimiento y el leasing, el FCF ha pasado de €21,6M a €72,4M, un +235% — más que triplicarse.

Y añadiendo las adquisiciones (M&A), ha pasado de −€28,5M a +€56,3M.

Ya, pero seguro que tiene más deuda ahora…

No, tiene menos apalancamiento.

La deuda neta sobre EBITDA ha bajado de 2,4x a 2,2x: hoy es una empresa más saneada que en 2021, y eso a pesar de haber devuelto ~€80M a accionistas en 2025 entre dividendo y re-compras.

Entonces, seguro que la acción lo ha hecho bien ¿no?

Nagarro empezó a cotizar el 16 de diciembre de 2020 a ~€69, y cerró ese primer día en torno a €84,74.

En 2022 llegó a superar los €200; y después de más que triplicar su FCF, casi duplicar su BPA normalizado, bajar deuda y generar más caja, acabó cotizando la semana pasada a €32-35 pre-OPA.

El motivo es una compresión de múltiplos extrema: de cotizar a ~30x PER normalizado al salir, tocar casi 80x en el pico de principios de 2022, y caer por debajo de 8x hoy.

¿Por qué se ha comprimido tanto el múltiplo?

Porque, como hemos explicado en varias publicaciones, el mercado descuenta que el valor terminal del negocio de Nagarro es 0 €: cree que dentro de diez años no habrá negocio.

Por supuesto que va haber una disrupción —y para entenderlo bien hay que analizar los datos, conocer el sector, hablar con los insiders y tener experiencia; por eso hablamos hace poco con Manas, CEO de Nagarro, hemos conversado con más gente del sector en el que trabajamos y hemos analizamos métricas más profundas que las simples ventas o márgenes—. Pero de ahí a afirmar que el negocio valdrá 0 € hay un abismo, en nuestra opinión.

De nuevo: ¿ha sido Nagarro una mala inversión?

El precio dice que sí.

El negocio dice que no.

Y luego está el múltiplo al que compraste. Si compraste a 60x PER, sinceramente creo que fue una mala decisión: pagar ese múltiplo es no tener ningún margen de seguridad, es asumir que el negocio crecerá al 50% durante muchos años más. Pero comprar a múltiplos razonables de 15-18x PER no me parece una mala decisión ni siquiera vista a posteriori, dado cómo se ha comportado el negocio.

Yo siempre tuve un porcentaje alto de cartera en Nagarro, probablemente porque conozco bien el sector y tenía mucha convicción. Sigo pensando (con datos) que la desaceleración de ventas vino de una digestión post-COVID —donde hubo un crecimiento exagerado— a lo que se sumo a la irrupción de una nueva tecnología. Cuando eso pasa, quien decide nuevos proyectos de desarrollo (como hacía yo) tiende a esperar a que la tecnología madure: si cada dos semanas hay novedades que cambian el alcance del producto, prefieres aplazar las decisiones.

Analizando mi propio comportamiento a posteriori: en 2022, entre €150-200 (a valoración altas), reduje exposición —aunque quizá debí reducir más. Teníamos un negocio creciendo al 50% y ese año comunicaron decrecimientos; me pareció normal que, tras tanta inversión en digitalización, con una base comparable tan alta hubiera desaceleración. De ahí a caídas del 30-50% me parecieron exageradas.

Entre 2023 y 2025 cotizó muchas veces en 15x PER o por debajo, creciendo al ~5% anual sin efecto divisa, y eso —junto a mi convicción de que la recuperación iba a llegar, aunque os reconozco que la esperaba antes de lo que está sucediendo— hizo que incrementara.

Y en 2026 vuelven a guiar crecimiento del ~5%, confirmando que, al menos hoy, el negocio no se acaba; pero aparecen las noticias de Anthropic en febrero y llevan la acción por debajo de PER 8x. Por el camino de este año hice una reducción pequeña en torno a los €50-55 por acción, al entender que era probable que este año no viéramos crecimientos de doble dígito y que la acción podría quedarse lateral hasta entonces; pero recientemente compré a €35, ya con la negatividad en extremos.

Visto a posteriori, creo que las compras de 2023-2025 no fueron acertadas, no por fundamentales de largo plazo sino por táctica y psicología inversora. Como vimos en la sección primera (la historia), en esos años se juntaron dos cosas: una desaceleración con varios profit warnings y el informe bajista.

En este tipo de casos casos, creo a día de hoy que la decisión correcta es reducir fuerte o salir, y verlo desde fuera.

“Ya, pero asumes pérdidas”. Sí, ¿y?

Ayer tenías 10.000 € y hoy 8.000; lo que tienes que hacer es poner esos 8.000 donde creas que tendrán mejor retorno. De esto hemos aprendido, y lo hemos ejecutado en otras situaciones, como lo explicamos en el artículo de Pluxee, acción que quedo tocada tras los cambios e incertidumbre de regulación en su mercado principal.

En el podcast que grabé hace poco con Jesús Domínguez, de Valentum —que pronto podréis ver—, me decía que él incrementa cuando el mercado le está dando la razón. Y es verdad: si crees que una acción vale tres veces lo que cotiza pero está “muerta”, reduce o sal y espera. Los catalizadores llegarán por resultados y por el negocio; y cuando veas que la acción empieza a reconocerlo, ahí inviertes fuerte. El mercado va del miedo a la irracionalidad de la euforia. Puede que te pierdas el 20-30% de subida que suele venir tras buenos resultados, pero ¿y si vale un 200% más? Sigue quedando recorrido.

Eso sí: puede pasar lo de Nagarro —o lo de las 9 OPAs anteriores que hemos tenido— y que aparezca un tercero que compre toda la empresa y la acción suba de golpe. Por eso mi forma de hacerlo, si creo en la empresa, sería mantener un porcentaje pequeño invertido, y por el camino aprovechar los dividendos y las recompras si las hacen, que sería lo correcto.

¿Qué significa esta OPA?

¿Crees que Persistent compraría Nagarro si la viera acabada, como la ve el mercado?

La respuesta obvia es que no. Saben que compran un negocio bueno, bonito y barato que les va a mejorar su propio beneficio por acción. La están comprando aproximadamente a 15,6x PER y 8,2x EV/EBITDA (sobre BPA y EBITDA estimados y normalizados de 2026).

Hemos podido acceder a un documento de la propia Persistent (gracias a los analistas y suscriptores Sebastian y Mirna de Quality Value) donde explica por qué compran Nagarro — y desde luego no creen estar comprando un negocio con valor terminal de 0 €.

Persistent Nagarro Investor Faq

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¿Cuál es el aprendizaje final?

No nos equivocamos con el devenir del negocio. Desde 2021, las ventas han crecido un +83%, el BPA normalizado un +93% y el FCF un +235%.

Y no nos equivocamos con las expectativas de futuro: al menos un big player ha visto lo mismo que nosotros —con más convicción incluso—, ya que ha decidido comprar el 100% pagando una prima de más del 140%.

Nos equivocamos en el timing y en la estrategia.

Viendo la narrativa del sector, las circunstancias de la empresa con el short report y la falta de confianza del mercado, deberíamos haber mantenido una posición más pequeña, reducido más en el pico, y comprado más estas últimas semanas cuando ya todo lo negativo estaba incluido en el precio, y la negatividad era extrema.

Decir todo esto a posteriori es muy fácil.

Pero por un lado nos deja lecciones para mejorar nuestra operativa y gestión de cartera, y por otro nos reafirma un punto clave: no nos equivocamos en el negocio, en los fundamentales.

Estoy convencido de que, si hubiéramos esperado dos o tres años más, los datos habrían puesto la cotización en su sitio —lo veremos en los resultados de Persistent en los próximos años—.

Pero ahora sé —y sabemos— lo que es esperar con cara de tonto hasta que el mercado te da la razón. Y estoy convencido de que la inmensa mayoría de los inversores de Nagarro hoy son mejores inversores que cuando iniciaron posición. Y eso es clave para las buenas rentabilidades que vendrán: no son inversores de SpaceX, son inversores formados.

¿Por qué creo que es una buena venta a día de hoy?

Muchos inversores con los que he hablado se quejan de que se la llevan regalada. Estoy de acuerdo, pero pensemos una cosa: ¿cuánto tardaría el mercado en volver a poner la acción en 81 €? La narrativa puede cambiar de una semana a otra —ha pasado muchas veces—, pero para eso, al menos en IT, creo que necesitamos ver crecimiento de doble dígito, y a día de hoy las empresas no lo están entregando. Lo más probable es que nos fuéramos al año siguiente.

Personalmente, prefiero venderla hoy que esperar meses o años.

¿Por qué? Porque todo el sector está deprimido. Y aunque a Nagarro la conocemos muy bien, hay muchas empresas en la industria igual de baratas. Nuestra estrategia es hacer caja ya con Nagarro y poner ese dinero a trabajar en otras opciones —entre ellas, otras compañías del sector.

Como bien dijo Pablo Martín, presidente y fundador de Izertis —cotizada española con servicios muy parecidos a los de Nagarro—, a estas valoraciones es muy probable que aparezcan más OPAs como esta.

4) Mi Watchlist de acciones del sector IT

A continuación comparto la lista de compañías del sector IT que tengo bajo seguimiento. Es una lista curada, y lo más llamativo como hemos dicho son las valoraciones: muchas de ellas, igual que Nagarro, cotizan a un solo dígito de PER —por debajo de 10x. Una auténtica batería de ideas para revisar, varias a precios de derribo.

Además, daré mi opinión general sobre algunas de ellas y explicaré qué estrategia voy a seguir con Nagarro y con el resto del sector.

La lista completa —45 cotizadas— podrás descargártela en un documento visual a continuación.

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Pero en las últimas semanas ha vuelto a caer. Es el patrón que se repite una y otra vez en el software bajo la narrativa de que la IA va a acabar con el sector: llegan buenos resultados, la acción sube, y a las pocas semanas el mercado se olvida de los números, solo ve titulares de IA, le entra el miedo, vende, y la cotización vuelve abajo.

Pues bien, a estos niveles —en torno a los 80$— creo que Atlassian ofrece una de esas oportunidades de entrada que no aparecen a menudo: comprar un negocio de calidad a un precio difícil de justificar.

Por eso he decidido abrir la tesis a todos los suscriptores del research.

Así podéis conocer de primera mano mi manera de trabajar. Como sabéis, mi filosofía es el Quality Value: la fórmula que han seguido los mejores inversores de la historia (Buffett, Munger, Lynch…), y que en el fondo se reduce a comprar calidad (quality) a buen precio (value).

Dentro de ese marco, mi principal ventaja es el conocimiento del sector software/SaaS. Me considero un inversor generalista, pero con especialización en software, SaaS y activos intangibles, sencillamente porque he trabajado con las principales empresas del sector durante 10 años. (Podéis conocerme un poco mejor aquí.)

Y aunque el software entra de lleno en mi círculo de competencia, históricamente nunca había entrado en mi círculo de inversión —precisamente por la parte value—: siempre ha cotizado demasiado caro. Hasta ahora.

Ahora sí entra, y pienso aprovecharlo. Con esto no digo que la IA no vaya a transformar el software: a algunos negocios los potenciará y a otros los hará desaparecer. Lo que digo es que el mercado está castigando al software de forma indiscriminada —a unos más, a otros menos, pero a todos—. Y en eso estoy trabajando precisamente: en discernir qué negocios se benefician de la IA, cuáles quedan amenazados, y cuáles —seré honesto— a día de hoy todavía no tengo claros.

Porque el mercado, cortoplacista, está señalando a los ganadores de los próximos 12 meses (hardware) e ignorando a los de los próximos 12 años (software), como ha ocurrido en todas las revoluciones tecnológicas. En el año 2000 el ganador indiscutible era Cisco —la empresa que construía la infraestructura de internet—, mientras que casi nadie quería saber nada de Amazon. Sabemos cómo terminó esa historia: el que vendía los “picos y palas” se quedó por el camino, y el negocio que de verdad supo aprovechar la nueva tecnología fue el que multiplicó el capital de quienes tuvieron la paciencia de mirar a doce años en lugar de a doce meses.

Sin más, os dejo con la tesis tal cual la publiqué, porque más de un mes después no ha cambiado nada.

Este año 2026, por lo menos hasta la fecha (junio), el mercado (de momento) no quiere nada que no sea hardware, semiconductores o infraestructura IA. En cambio, quiere mucho industriales, energía y materiales — es decir, todo lo que se denomina HALO (Heavey Assets, Low Obsolescence) activos físicos sin potencial de disrupción por la IA.

Este tipo de negocios, que hasta ahora eran considerados de baja calidad por ser cíclicos y por necesitar mucho capital para su mantenimiento, han pasado a ser la joya de la corona.

En cambio, el mercado detesta ahora mismo todo lo intangible: negocios asset-light que necesitan poco capital para operar, con ventajas competitivas basadas en marca, efectos de red o propiedad intelectual.

La oportunidad histórica está donde nadie mira

Y puede que sea así — que acabe con muchos de ellos.

Pero también, si sabemos seleccionar bien, podemos encontrar dentro del bloque de intangibles auténticas oportunidades históricas para la próxima década.

Negocios que hasta este año se pagaban a múltiplos desorbitados por su calidad, hoy están en mínimos de valoración nunca vistos.

Por qué este negocio en concreto

Ahora me ha dado la oportunidad de entrar a unos precios muy atractivos, en un negocio que en la próxima década puede multiplicarse varias veces.

Es una empresa que a día de hoy está creciendo a más del 30% anual, expandiendo su mercado y quitando cuota a otros SaaS, y que creemos — a diferencia del mercado — que la IA va a posibilitar y expandir aún más ese crecimiento durante las próximas décadas.

Además está liderada por uno de los CEOs que más seguimos y admiramos en la industria del software, una pieza relevante de la tesis.

Una nueva incorporación a Quality Value

Por eso, recientemente ha entrado en la cartera de Quality Value.

Tras años trabajando con sus herramientas profesionalmente, tocando su producto, viendo su crecimiento pero sin poder invertir por su elevada valoración, hoy nos hemos convertido en inversores de una empresa de alta calidad, con una cultura empresarial top y liderada por un management de excelencia, a unos precios muy atractivos.

Las 3 capas de análisis

Como siempre, presentamos el análisis en tres capas para que cada lector pueda profundizar al nivel que prefiera:

1. One-Pager — Resumen visual (2/3 minutos)

   • La portada con los números clave, valoración y escenarios en una sola imagen. Para quien quiera ver los fundamentos de la tesis rápido.

2. Tesis ejecutiva (10-15 minutos)

   • El consenso bajista y por qué se equivoca

   • La tesis alcista basada en ventajas competitivas

   • Los números desafían la narrativa

   • Tres escenarios a 2030 y valor objetivo

   • Estrategia de inversión

     • Detalle: (En esta tesis la parte ejecutiva ha sido más larga de lo normal, porque el negocio y el momento lo merecían)

3. Tesis completa (PDF descargable, 15-20 minutos)

   • El documento completo con todos los detalles, tablas, bridges financieros y P&L proyectado año por año. Para quien quiera el análisis en profundidad.

   • Glosario de términos clave: para que cualquier inversor entienda la tesis.

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La empresa SaaS que acabamos de invertir es:

Atlassian

Capa 1: One-pager — Resumen visual

*(Click para ver la imagen ampliada o posibilidad de descarga)

Atlassian Corporation One Pager Quality Value Research

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Cuando el mercado castiga a empresas de alta calidad basándose en una narrativa que los datos contradicen, se pueden crear las mejores oportunidades de las próximas décadas.

La datos de Atlassian:

• El producto sigue ganando deals enterprise a niveles récord

• El Teamwork Graph es un diferenciador AI demostrable con ROI cuantificado

• La capital allocation ya cambió — buybacks superan SBC en 9M FY26

• El fundador sigue al timón con 20% económico y 87% del voto

• La cultura ha tomado las decisiones duras (10% layoffs) para acelerar GAAP profitability

• El nuevo CFO ha elevado “durable profitable growth” a prioridad estratégica explícita

Los 10 pilares que sustentan la tesis:

Lo que le preocupa al mercado y lo vemos nosotros:

Capa 2: Tesis Ejecutiva

0. Resumen ejecutivo

1. El consenso bajista y por qué se equivoca

2. La tesis alcista basada en ventajas competitivas

3. Los números desafían la narrativa

4. Tres escenarios a 2030 y valor objetivo

5. Estrategia de inversión

0. Resumen ejecutivo

1. El consenso bajista y por qué se equivoca

La tesis bajista que tiene hoy el mercado sobre Atlassian se resume en una frase:

Esa narrativa ha llevado a la acción a caer mas de un 60%% desde máximos de hace un año, dentro de lo que se ha bautizado como el “SaaSpocalypse”.

Cannon-Brookes CEO de Atlassian enumeró esta tesis bajista palabra por palabra en el Analyst Day del 6 de mayo:

Su respuesta literal:

El problema con la tesis bajista es que parte de una premisa empíricamente falsa.

Menos del 50% de los usuarios de los productos de Atlassian son desarrolladores.

Y los datos del Analyst Day que ofrecieron son muy reveladores:

• Confluence: 7 de cada 10 usuarios son knowledge workers no-developers (70%)

• Jira Service Management: más del 75% son no-developers

• Jira (el supuesto “tool de devs”): aproximadamente 2 de cada 3 usuarios son no-developers (HR, finance, legal, marketing, operaciones, design)

Por experiencia personal usando estas herramientas en empresas privadas desarrollando software para millones de usuarios, los productos de Atlassian son los mejores del mercado en colaboración, no solo para desarrolladores, sino para cualquier role dentro de una organización.

Esta confusión del mercado es precisamente la que crea la oportunidad que vamos a ver hoy en detalle

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2. La tesis alcista:

Tesis central: la explosión del software requiere más organización

La tesis central ya la compartimos en el análisis que hicimos sobre Nagarro y el sector IT, donde prácticamente aplican dinámicas similares y misma narrativa IA que en Atlassian.

Nuestra visión se basa en la predicción de William Stanley Jevons economista británico.

La revolución industrial había mejorado dramáticamente la eficiencia de las máquinas de vapor: la cantidad de carbón necesaria para producir una unidad de trabajo cayó de forma sostenida durante décadas.

La predicción “obvia” era que el consumo total de carbón en Reino Unido caería. Ocurrió lo contrario: el consumo de carbón se disparó. Cuando un input productivo se hace radicalmente más eficiente, baja su precio efectivo, y eso desbloquea usos que antes eran inviables. La demanda agregada explota.

La superficie de software que el mundo necesita mantener, integrar, asegurar y rediseñar se está expandiendo más rápido que nunca.

La IA está bajando dramáticamente las barreras para crear software, mejorando simultáneamente la calidad del producto.

Cannon-Brookes lo expresó en el Investor Day en términos provocadores: él argumenta que va a haber más developers en la era IA, no menos.

La triada actual de Product Manager + Developer + Designer, y esto es nuestra opinión va a pasar a ser un perfil multidisciplinar único, apoyado por IA, con visión de producto, negocio y diseño. El ingeniero del futuro orquesta agentes, valida outputs y toma decisiones de producto.

Para apuntalar esta visión solo hace falta ver el índice Bloomberg de demanda laboral en software (INDDSFTW): marcó máximos en febrero 2026 (71,4 vs 62,9 hace un año). Es un dato sectorial, no de empresa. Es la mejor refutación cuantitativa disponible de la tesis bajista contra el software.

Atlassian reinará en el caos

Si la creación de software se acelera, el caos organizativo asociado se multiplica.

Cada nueva funcionalidad genera tickets, decisiones, dependencias, especificaciones, conversaciones, reviews, tests, deploys, incidencias y postmortems.

Ese trabajo necesita ser canalizado y organizado, y ahí está exactamente el problema que Atlassian existe para resolver desde 2002.

La empresa no es víctima de la disrupción de la IA; es infraestructura crítica de la era IA.

El testimonio de Cisco en el Analyst Day lo articuló perfectamente.

Cisco gestiona 25.000-30.000 ingenieros en networking sobre la plataforma de Atlassian, vio un 5% de uplift en productividad sólo por adoptar el System of Work, y un 40% de reducción en el TCO de gestionar la propia plataforma.

La plataforma no se está volviendo menos relevante; se está volviendo mission-critical. Y esto, como explicaremos más adelante, es una ventaja competitiva de Atlassian.

Calidad del negocio (Quality):

📖 Nota del lector — Esta tesis utiliza terminología específica de SaaS, valoración financiera e IA. Al final de la publicación incluyo un glosario con 62 términos definidos de forma sencilla. Consúltalo siempre que lo necesites.

2.1 El cambio de modelo: del per-seat puro al mix seats + consumo

La objeción matizada del bear case es legítima: si los tickets que antes hacía un desarrollador los hace ahora un agente AI, el cliente teóricamente necesita menos asientos humanos.

El dato más contundente del Analyst Day:

Mike enseñó un chart de cloud seats excluyendo todas las migraciones — pura demanda orgánica. La curva sigue acelerando trimestre a trimestre.

Es la prueba visual más directa contra la narrativa de “los seats se van a evaporar”.

Nuestra hipótesis es que el agente AI terminará siendo un usuario más — un seat virtual con su propio coste recurrente.

Atlassian ya está construyendo este futuro híbrido con cuatro modelos de pricing operando en paralelo:

1. Per-seat tradicional — sigue siendo el modelo principal porque es lo que la mayoría de clientes prefiere, al menos de momento. Y más sobre todo cuando migran al cloud.

   

2. Consumption-based creciendo: Rovo credits, CSM resolutions, Bitbucket Pipelines, Assets, Forge Compute, Forge SQL

3. Hybrid pricing — Teamwork Collection bundlea credits con seats

4. Flex-based commitment model (nuevo, presentado en el Analyst Day) — para clientes >$1M en commitment, permite mover entre seats/applications/collections con certidumbre de usage

En definitiva el Analyst Day, Cannon-Brookes confirmó que la flexibilidad de pricing es deliberada, no improvisada. Les permite adaptarse a cualquier dirección que tome el mercado AI sin tener que reinventar el modelo.

Métrica reveladora: los clientes que usan MCP crecen 2x

Una métrica del Analyst Day que merece atención: los clientes que usan MCP server crecen su ARR a 2x el ritmo de los que no lo usan. Esto sugiere que la dirección “agentic + consumption” funciona económicamente — no es solo una teoría, ya tiene datos detrás.

La paradoja estratégica: al abrir el Teamwork Graph vía MCP, Atlassian aumenta su moat en lugar de reducirlo. Cada agente externo que lee del grafo también escribe de vuelta, creando network effects clásicos. La empresa se posiciona como infraestructura neutral de la era agentic — no walled garden.

2.2. Los datos que validan nuestra visión

Los datos publicados por la empresa apuntan en una sola dirección: a más uso de IA en la plataforma, más consumo y más ingresos.

Estos son algunos de los datos que validan esta tesis:

• Los clientes que adoptan Rovo hacen crecer su ARR a 2x el ritmo de los clientes no-Rovo

• El uso de AI credits crece +20% mes a mes — pendiente exponencial, fase muy temprana de adopción

• 75% del Fortune 500 ya tiene Rovo activado (dato del Analyst Day)

• Los clientes del Teamwork Collection usan 2x más AI credits y tienen 2x más agentes

• 1.000+ clientes y 1M+ seats en los primeros 6 meses del Teamwork Collection

• Service Collection cruzó $1.000M ARR creciendo +30% YoY, con enterprise +50% YoY

• Los clientes de Service Collection con IA resuelven incidencias 13% más rápido y 20% más incidencias totales

• Los clientes que usan MCP server crecen ARR a 2x el ritmo de los que no, como hemos citado anteriormente.

2.3. El impacto real de la IA en Atlassian: eficiencia, no canibalización

Sería ingenuo decir que la IA no tiene impacto sobre Atlassian.

Lo tiene, pero el vector es distinto del que percibe el mercado: es un aumento de eficiencia interna, no una caída de demanda externa.

Los despidos del 10% de la plantilla en marzo de 2026 (1.600 empleados, ~$224M de cargo de restructuring) son la prueba: la propia Atlassian está usando IA para hacer más con menos personal.

El racional de la última adquisición: buscar la eficiencia

Una de las adquisiciones recientes más reveladoras es DX (~$1.000M).

El rationale del management fue exactamente este: cómo medir si las inversiones en herramientas de developer experience (incluida la IA) producen ROI real.

DX se convierte en la herramienta que justifica el gasto en todas las otras herramientas de IA, incluido el propio Rovo.

Toda empresa que invierte millones en Copilot, Cursor, Rovo Dev, etc., quiere saber si está obteniendo retorno.

En el Analyst Day, Brian Duffy (CRO) compartió un dato revelador: 75% de las transacciones de DX están asociadas a IA y al ROI de agentes específicamente. Es la palanca que toda CFO está pidiendo.

2.3. Las ventajas competitivas: producto, suite, datos, switching costs

Esta es la parte más importantes de la tesis.

Como llevamos comentando en varios artículos, las 7 ventajas competitivas de los negocios intangibles frente a la IA son el filtro que aplicamos antes de invertir en cualquier empresa potencialmente disrupteable por la IA.

Antes de invertir en una empresa potencialmente disrupteada por la IA debemos ver cuáles de esas 7 cumple. Sino cumple al menos 1 de manera amplia o 2 complementarias, estaríamos hablando de un negocio ininvertible a día de hoy.

Atlassian en nuestra opinión, cumple 2 de ellos de manera amplia y otros 4 de manera menos amplia pero que se complementan entre sí. Vamos a explicar todas de manera detallada y acabaremos con una conclusión.

The Product is the King

Lo más importante de cualquier negocio es que tenga un buen producto. Si tiene un buen producto, todo lo demás, en cierto punto, es más fácil.

Y Atlassian no tiene un buen producto, tiene varios buenos productos, varios productos que generan negocios de billions.

En la shareholder letter del Q3 FY26, Cannon-Brookes lo resumió con la frase más citada del trimestre:

Productos individuales de Atlassian · Breve explicación

Para quien no esté familiarizado con el ecosistema. Atlassian estructura su catálogo en apps individuales que luego se agrupan en collections (paquetes optimizados con descuento y AI credits adicionales):

Collections (5 bundles con descuento + AI credits adicionales)

• Software Collection: Jira + Bitbucket + Compass. Para equipos de ingeniería.

• Service Collection: JSM + Assets + Rovo. Para IT, HR, customer service.

• Teamwork Collection: Jira + Confluence + Loom + Rovo (10x más credits que stand-alone). Principal motion de monetización AI.

• Strategy Collection: Goals + Focus + JPD. Para el C-suite.

• Product Collection: JPD + Feedback. Para product managers.

Suite interconectada y palanca de upselling.

No es un producto, son 10+ profundamente interconectados. La escala individual de cada uno por separado es muy alta, como puedes ver en los siguientes datos:

Tres negocios billion-dollar+ corriendo sobre una plataforma única.

Los datos que cada producto genera enriquecen a los demás, y abre un upselling potente: el cliente que entró con Jira para devs termina comprando Service Collection para HR e IT, Strategy Collection para el C-suite, Compass para SRE.

Pero además, a un precio muy atractivo

En la categoría de service management, JSM cobra ~$55-85/agente/mes en su tier Enterprise (con Rovo AI incluido en Premium y Enterprise), frente a los ~$160+/fulfiller/mes de ServiceNow ITSM Pro+ más sus módulos adicionales.

El Teamwork Graph · El moat de la IA

Atlassian tiene datos valiosos, solo que de naturaleza distinta a los demás grandes vendors enterprise:

• Salesforce tiene el contexto del cliente.

• ServiceNow el del incidente y CMDB.

• Microsoft el del documento.

Atlassian tiene contexto del trabajo de extremo a extremo — desde la idea inicial en Jira Product Discovery, pasando por el sprint en Jira Software, los commits en Bitbucket, la documentación en Confluence, el incidente en JSM y la decisión estratégica en Goals.

La demo del ROI · Lo más contundente del Analyst Day

En el Analyst Day, Atlassian enseñó una demo en vivo del ROI del Teamwork Graph que es la mejor prueba de moat que han presentado nunca.

Misma tarea de engineering compleja, mismo agentic harness (Claude Code):

• Sin Teamwork Graph: $2,68 por tarea

• Con Teamwork Graph: $1,32 por tarea

Y la math se vuelve más favorable cuanto más complejas son las tareas.

Cannon-Brookes ató esto al competitive moat con una afirmación categórica sobre la era IA enterprise: no van a existir 20 ó 30 SaaS vendors capaces de hacer esto.

Pero qué es contexto y porqué es valioso?

Lo primero vamos a explicar que significa contexto, en este contexto:

Contexto = toda la información que un modelo de IA necesita tener delante para entender lo que le estás pidiendo y dar una buena respuesta.

Un modelo de IA por sí solo es como un experto recién contratado: brillante en general, pero no sabe nada específico de tu empresa.

No conoce tus proyectos, tu código, tus decisiones pasadas, quién hizo qué, cuándo, ni por qué. El “contexto” es precisamente esa información específica que se le pasa al modelo en cada interacción para que pueda razonar sobre tu situación concreta.

Ejemplo práctico

Imagina que le preguntas a Claude: “¿Por qué falla este lanzamiento (deploy)?”

La diferencia es radical, y viene 100% del contexto, no del modelo en sí.

Por qué Atlassian habla tanto de “contexto”

Cannon-Brookes lo formuló así en el Analyst Day:

Los grandes modelos (Claude, GPT, Gemini) están convergiendo en capacidades — todos son cada vez más inteligentes y la diferencia entre ellos se estrecha.

Pero todos sufren del mismo problema: no saben nada específico sobre tu empresa.

El que tenga el mejor contexto sobre tu trabajo gana, porque multiplica la inteligencia del modelo por información relevante.

La inteligencia bruta es commodity; el contexto es escaso.

El argumento estratégico de Atlassian

Atlassian dice tener una ventaja única en contexto porque cubre todo el ciclo de vida del trabajo:

Otros vendors tienen contexto vertical (Salesforce: clientes. ServiceNow: incidentes. Microsoft: documentos).

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Crecimiento vía grandes empresas (Enterprise)

El motor enterprise de Atlassian se apoya en un modelo de venta distinto al de ServiceNow o Salesforce.

Tradicionalmente Atlassian fue paradigmático del Product-Led Growth (PLG): el producto se vende solo, sin sales team, vía self-service.

El 55% de las nuevas adquisiciones de cliente todavía vienen por self-service.

Sobre esa base de PLG, han ido superponiendo: (1) red global de channel partners certificados para clientes medianos, y (2) enterprise direct sales (”enterprise advocates”) para deals complejos.

Es decir, están yendo a por clientes más grandes, acuerdos y presupuestos más grandes porque ven una oportunidad y mercado por conquistar:

El Analyst Day añadió una pieza importante: por primera vez en la historia de Atlassian se han firmado partnerships con los Global Systems Integrators — Accenture, Deloitte, PwC. Brian Duffy explicó que estos GSIs están dando acceso al C-suite a una escala sin precedentes.

• Mercedes-Benz (cliente que apareció ayer en stage) llegó a Atlassian vía Deloitte.

• Infosys lanzó un Center of Excellence específico para Atlassian.

• Accenture está generando pipeline material trackable.

Brian también detalló la transformación del equipo de ventas: hace 4 años Atlassian tenía 117 quota-carrying reps. Hoy tiene 400.

La productividad por rep es “best-in-class” según el management — la siguiente palanca es escalar headcount comercial mientras mantienen la productividad.

Q3 FY26 cuantifica el avance:

• Deals >$3M: +79% YoY

• Deals >$5M: +54% YoY

• ASP: +22%

• Deals pequeños: +32%

No están sacrificando ningún segmento, al menos de momento.

Crecimiento vía cloud

La migración de Data Center hacia Cloud es el motor de crecimiento más infravalorado por el mercado, y es donde Atlassian está jugando una partida estratégica brillante, tomando decisiones que pueden perjudicar la percepción del inversor a corto plazo, pero buenas a largo plazo.

Por qué Cloud es la dirección estructural a largo plazo?

Toda la innovación reciente — Rovo, Teamwork Graph, MCP server, todas las collections, las integraciones AI — corre exclusivamente en Cloud.

Data Center sigue funcionando, pero queda congelado en funcionalidad. Esto significa que cualquier cliente que quiera aprovechar la IA, el contexto del grafo o los nuevos modelos de pricing tiene que estar en Cloud, no hay alternativa.

Atlassian ofrece flexibilidad de deployment dentro de Cloud para casos enterprise complejos. Lo enseñaron en el Analyst Day:

• Cloud comercial standard sobre AWS (la mayoría de clientes)

• Isolated Cloud para clientes regulados que necesitan aislamiento completo de tenant

• Government Cloud sobre Google Cloud, certificado FedRAMP Moderate

• Todos corren sobre la misma code base — un cambio de Atlassian se despliega a todos simultáneamente

Esta es la razón por la que están ganando clientes de banca, defensa, gobierno y healthcare — sectores que tradicionalmente no podían adoptar SaaS estándar por compliance.

El flywheel de Cloud no para tras la migración.

Cannon-Brookes lo enfatizó: Cloud es un flywheel, no un proyecto puntual.

Un cliente entra, descubre Rovo, activa Teamwork Collection, ve el ROI, añade DX, conecta su graph, integra MCP, y a los 3 años está gastando 2x más que el día de migración.

El NRR Net Revenue Retention (Retención de Ingresos Netos) sostenido por encima del 120% es la prueba:

Conclusión:

Atlassian tiene 6/7 ventajas competitivas frente a la IA

Todo lo mencionado nos lleva a determinar que Atlassian cuenta con ventajas competitivas amplias y fuertes frente a la IA.

Lo que viene a continuación es la tesis core de la inversión en Atlassian

La primera de ellas es la demostración empírica de cómo tener el contexto del end-to-end del trabajo, todos esos datos de interacciones de trabajo, mejorar la eficiencia tanto en calidad como en rapidez como en ahorro de la IA. Es decir, ese contexto, esos datos tienen un valor muy alto en un entorno de agentes IA trabajando. No es igual que datos propietarios, pero aportan un valor diferencial.

Si partimos de la tesis de que la IA aumenta la producción de software y el caos organizativo debido a esta disrupción en la manera de operar de las compañías, el trabajo necesita ser canalizado y organizado, y ahí está exactamente el problema que Atlassian existe para resolver desde 2002.

No ofrece una mission critical de vida o muerte como puede ser que se produzca un pago o transacción de dinero pero sí ofrece una misión clave a la hora de operar cualquier empresa para no quedarse atrás en un entorno de innovación constante como el que vivimos.

Además, como hemos visto, ofrece un alto valor a los clientes a un precio bajo, el gap entre valor y precio es muy alto, y los costes de Atlassian para empresas grandes como las mencionadas del Enterprise sector son costes marginales — es decir, costes muy pequeños.

Si a día de hoy el producto colaborativo de Atlassian es el mejor, ofrece un alto valor añadido en un proceso clave a las empresas y a un coste marginal, la pregunta es:

El único motivo puede ser que aparezca un producto mucho mejor que ofrezca un valor diferencial mucho más alto, pero si cada vez los clientes están más dentro del ecosistema de Atlassian con más y más productos, las probabilidades de cambio aún así disminuyen.

En todas las ventajas anteriores hay un hilo conductor que acaba de dar forma a las últimas: el producto, el ecosistema de productos buenos genera branding y confianza en los clientes, genera y amplía efecto red de sus clientes. Si trabajando con Atlassian una empresa trabaja mejor, más rápido y ahorra costes, toda empresa querrá estar con ellos.

La clave, como casi siempre, es el producto y es lo que puede hacer romper este círculo virtuoso. Por ello, el CEO y la cultura empresarial es la clave para mantener su posición competitiva.

2.4. CEO, cultura, propiedad y compensación en stock

A las ventajas competitivas anteriores se suma una nueva que es clave en el paradigma de la IA en negocios de software y basados en intangibles:

El factor humano, cultura empresarial y la estructura de propiedad.

Atlassian sigue siendo una empresa fundador-liderada con skin in the game real.

Mike Cannon-Brookes (CEO único desde septiembre de 2024, tras el paso de Scott Farquhar al consejo) y Farquhar mantienen entre los dos aproximadamente el 40% de la empresa en términos económicos y el 85-87% del poder de voto vía la estructura dual-class de acciones (Class B con 10 votos por acción frente a Class A con 1 voto). Cada uno posee individualmente alrededor del 20% económico.

No estamos ante managers profesionales que rotan cada cuatro años con paquetes de compensación cortoplacistas: estamos ante dos founders cuyo patrimonio personal está mayoritariamente concentrado en la propia empresa que dirigen. En momentos de disrupción, tener al fundador al timón con esa cantidad de skin in the game y control de voto efectivo es una ventaja estructural.

Se nota en las decisiones de capital allocation: la compra oportunista de The Browser Company por $610M, la apuesta por DX por $1.000M, los $991M de buybacks oportunistas en Q3 FY26 al precio deprimido, y la disposición a tomar dolor a corto (los despidos del 10%) para acelerar el path a GAAP profitability.

La cultura de ownership que han construido es la otra cara de la misma moneda.

En momentos de disrupción tecnológica, el talento senior de ingeniería, producto y diseño con visión y juicio se vuelve más escaso y más caro.

En un mundo donde el modelo de negocio del software está mutando hacia precios por resultados y agentes que ejecutan tareas, cada empleado debe tener un incentivo personal alineado con el output del cliente.

Esto solo se consigue cuando el equipo es propietario del trabajo — literalmente.

Empresas con participación accionarial significativa entre los empleados, planes de stock amplios y una cultura de “no eres un recurso, eres un dueño parcial” funcionan distinto.

En este marco, el SBC de Atlassian (~$1,7B anuales, ~26% de revenue) deja de ser puramente un coste dilutivo para convertirse en infraestructura de alineación.

Sigue habiendo dilución real, pero la respuesta correcta es nuestra opinión no es reducir SBC drásticamente, sino moderarlos y compensarlo con buybacks agresivos.

Y eso es exactamente lo que están haciendo: en FY26 los buybacks van a superar al SBC por primera vez ($1,8B vs $1,75B estimado), con la base de acciones diluidas reduciéndose ~2,5% en el año según la guidance del management.

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2.5. Crecimiento sostenido y consistente

Atlassian no es un growth story que esté arrancando — lleva más de una década demostrando crecimiento de doble dígito alto en revenue con consistencia notable a través de diferentes ciclos macroeconómicos:

CAGR a 6 años: ~26%. La compañía ha cuadruplicado revenue en 6 años manteniendo una tasa por encima del 20% incluso cruzando los $5B — algo que muy pocas empresas en la historia del SaaS han conseguido.

La calidad del crecimiento es lo más impresionante:

• Múltiples líneas de negocio escalando individualmente: Jira $2,5B+ ARR, Confluence $1,5B+ ARR, Service Collection $1,0B+ ARR

• Confluence y Jira siguen acelerando en Cloud — Cannon-Brookes lo enfatizó en el Analyst Day porque el mercado cree lo opuesto

• Cloud seats excluyendo migraciones aceleran trimestre a trimestre — pura demanda orgánica, no migration optics

• Resistente a ciclos: el crecimiento se mantuvo en 20%+ durante el bear market 2022-2023 cuando el resto del sector se desaceleraba

• Respaldado por RPO creciendo a +37% YoY (por encima del revenue reconocido — aceleración futura)

• NRR sostenido por encima del 120% durante años

TAM actualizado en el Analyst Day a $140B

Subió desde los ~$67B previos, recalculado: software development $17B (+9% anual), work management $35B (+14% anual), service management $24B (+13% anual).

Atlassian con $7B run-rate de revenue tiene apenas un 5% de cuota del TAM relevante — runway estructural de la zona de “early innings”.

2.6. Estructura de mercado: oligopolio práctico con demanda creciente

En sus categorías principales, Atlassian opera en mercados estructuralmente concentrados donde solo un puñado de proveedores creíbles pelea por los grandes deals enterprise.

Y aquí entra un punto clave de la tesis: mientras la oferta está estructuralmente concentrada, la demanda va a expandirse de forma masiva.

Más empresas creando software, más equipos generando outputs digitales, más complejidad organizativa que necesita coordinación, más servicios IT que necesitan ticketing.

2.7. Síntesis Quality

Tenemos en Atlassian una empresa líder en herramientas colaborativas, en un mercado estructuralmente oligopólico, en un momento de disrupción tecnológica donde la demanda de software va a explotar.

Los 10 pilares de la tesis Quality:

3. Los números desafían la narrativa

Atlassian acaba de publicar Q3 FY26 con crecimiento acelerado en todas las líneas, y en el Analyst Day del 6 de mayo el management dobló la apuesta sobre la dirección estratégica encaminada la crecimiento rentable. Vamos a empezar con los datos.

Para una empresa que se supone canibalizada por la IA, los datos del Q3 de momento cuentan otra historia:

3.2. La crítica histórica: FCF − SBC ha sido negativo

La principal crítica del mercado es real y los datos la respaldan:

Atlassian no genera FCF si descontamos el SBC.

Vamos al histórico completo con buybacks y dilución neta:

3.3. Lo que está cambiando: el inflection point en Q3 FY26

Tres datos del trimestre que acaba de cerrar marcan el cambio de régimen:

1. Recompras como nueva política de capital allocation.

En Q3 FY26 recompraron $991M en un solo trimestre — más que en todo FY25 ($781M). Quedan $2.200M de autorización remanente.

El management ha guiado explícitamente que el share count diluido bajará 2,5% en FY26 — primer año en la historia de la compañía donde las recompras superan al SBC en valor absoluto.

2. El share count realmente está bajando.

En 9M FY26 la dilución neta es -$231M (los buybacks superan al SBC issued). Diluted shares pasan de 261M (FY25 fin) a 255M esperados (FY26 fin).

El “nuevo capital allocation” no es retórica — es contabilidad reciente.

3. Reducción estructural de costes ya ejecutada.

Los $223,8M de cargos de restructuring en Q3 FY26 son consecuencia de los 1.600 despidos de marzo 2026.

Para Q4 FY26 GAAP margin se beneficia 7pp directamente del restructuring (de -2% a +4,5% guidance).

La pieza más importante: el compromiso en el Analyst Day fue:

3.4. Cómo lo van a conseguir: dos palancas

Palanca 1 — Recompras agresivas como nueva política de capital allocation.

En Q3 FY26 recompraron $991M en un solo trimestre.

Esperamos que parte sustantiva del FCF generado se siga destinando a buybacks como mecanismo defensivo permanente contra dilución, especialmente mientras el precio esté deprimido.

La dilución neta en FY26 será negativa.

Palanca 2 — Reducción estructural de costes y moderación de R&D.

El restructuring de marzo 2026 (1.600 despidos, $224M cargo) genera ~$200M de ahorro permanente anual a partir de FY27.

A esto se suma la pieza clave que Cannon-Brookes confirmó explícitamente: el R&D no necesita crecer al mismo ritmo que el revenue.

Las grandes inversiones en plataforma (multi-cloud, FedRAMP, isolated cloud) ya están hechas. A partir de FY27, R&D crece más despacio que revenue, expandiendo margen mecánicamente.

Tres palancas adicionales

A esto se suman tres palancas adicionales que el management menciona en los últimos earnings calls (Q3 FY26 en abril 2026 y Q2 FY26 en enero 2026) y reforzado en el Analyst Day:

• Optimización continua del Cloud: gross margin non-GAAP subió 3pp YoY al 88% en FY26 a pesar del aumento masivo de tráfico AI

• Moderación del ritmo de hiring (”self-funding model”)

• G&A leverage clásico al escalar revenue sobre estructura semi-fija

3.5. Múltiplos actuales y el contexto histórico

Las dos formas de leer las cuentas de una empresa de software

Antes de ver los múltiplos vamos a explicar las diferencias entre GAAP y Non-GAAP y porque todas las empresas SaaS reportan en non-gaap.

Toda empresa de software publica sus resultados con dos lentes distintas.

Los 4 motivos de por qué TODAS las SaaS reportan en Non-GAA y es lo que mira el mercado para su valoración:

Rangos de valoración actual:

La lectura honesta del cuadro de múltiplos:

Desde la lente non-GAAP que siempre se ha usado para valorar empresas SaaS, TEAM cotiza hoy en mínimos históricos.

El P/FCF NTM de 10,56x está por debajo del rango sostenido en sus 12 años de cotización: entre 2016 y 2024, el múltiplo se mantuvo persistentemente entre 30x y 80x.

Los niveles actuales son los mínimos prácticos de cotización de la empresa. Lo mismo aplica al P/E NTM: 14x hoy vs media histórica 110x, vs niveles sostenidos siempre entre 50x y 150x.

Pero incluso ajustando por ese sesgo, los múltiplos actuales están claramente en la parte baja del rango razonable.

Desde la lente GAAP, los números siguen siendo altos (P/E forward 101x sobre EPS de consenso $0,88) porque la empresa todavía no es GAAP-rentable de forma sostenida.

3.6. El bridge a la rentabilidad: año por año

Antes de mirar el P&L proyectado, necesitamos entender una dinámica crítica que afecta a la trayectoria de revenue en FY26-FY28.

El management lo reveló en el Analyst Day y el consenso todavía no la ha incorporado correctamente.

El programa Ascend:

Atlassian tiene dos versiones del mismo software: Cloud (suscripción mensual SaaS, revenue suave) y Data Center (licencia por períodos fijos que las empresas instalan en sus propios servidores, revenue con componentes “upfront”).

El programa Ascend es el plan de end-of-life del Data Center. En septiembre 2025 anunciaron que Data Center deja de existir como producto el 31 de marzo de 2029 — no más soporte, no más actualizaciones, no más seguridad. Originalmente lo iban a anunciar en septiembre 2026, pero la madurez del Cloud enterprise les permitió adelantarlo un año.

Esto fuerza a todos los clientes Data Center a tomar una decisión: migrar a Cloud antes de marzo 2029 o churn. El 93% está eligiendo migrar, aterrizando además en tiers Premium o Enterprise (no Standard).

Cómo funciona ASC 606 y por qué crea el efecto pull-forward:

ASC 606 es la normativa estadounidense de revenue recognition que dicta cómo se divide el revenue de un contrato entre el momento de la firma y los meses/años posteriores. Para los contratos Data Center históricos de Atlassian:

• 20% del valor se reconocía upfront (el día de la firma) — la “licencia” propiamente dicha

• 80% se repartía linealmente durante la vida del contrato — el soporte y mantenimiento continuado

Cuando Atlassian anunció el EOL (end-of-life de data) en septiembre 2025, ASC 606 forzó un recálculo: el componente “soporte futuro” pierde valor al tener fecha de caducidad. Resultado: el revenue upfront sube del 20% al 50%. Mucho más revenue se reconoce al firmar, mucho menos en los años posteriores.

Además, con EOL en 2029 ya no tiene sentido firmar contratos de 3 años. Atlassian movió a casi todos los clientes Data Center a contratos anuales, lo que da 3 oportunidades de cerrar la migración a Cloud (no una).

El pull-forward: el efecto más importante

Y el efecto más importante: muchos clientes Data Center, sabiendo que el producto desaparece, decidieron firmar un último contrato grande en FY26 antes de migrar. El management lo dijo explícitamente en la Q3 FY26 earnings call: vieron pull-forward activity de FY27 hacia FY26.

Por qué Atlassian retiró el target del 20% CAGR y pivota a ARR

En 2024 Atlassian dio una guidance pública de “creceremos al 20%+ durante 3 años” (FY25-FY27). Esa guidance se hizo antes de adelantar Ascend. Con el pull-forward, FY27 no va a llegar al 20% — pero no porque el negocio vaya peor, sino porque el accounting movió revenue hacia atrás.

Si publicaran el target sin contexto, parecería que han fallado las previsiones. Por eso lo retiraron y pivotaron a subscription ARR, que normaliza el efecto ASC 606 y muestra la realidad: 3 trimestres consecutivos de aceleración.

Mostrando la inflación: revenue reportado vs señales reales del negocio:

Aquí está la prueba de que el revenue de FY26 está inflado. Si miramos solo el revenue total, parece que Atlassian crece más rápido de lo normal. Si miramos las métricas que no están afectadas por Ascend, vemos más la realidad operativa:

Lo que esto nos dice:

• El Cloud al +26,5% es la métrica que mejor refleja el negocio real. Está acelerando vs el ~25% del año anterior, no desacelerando.

• El Data Center reportado al +21,5% vs un trend histórico de ~10% revela aproximadamente 11pp de inflación contable. Sin Ascend, hubiera crecido ~10%.

• El RPO al +37% es la señal más potente: refleja contratos firmados que se reconocerán en revenue futuro. Está creciendo mucho más rápido que el revenue reportado, lo que apunta a aceleración futura, no desaceleración.

• La nueva métrica que el management usa, subscription ARR (Cloud + DC combinado), lleva 3 trimestres consecutivos acelerando.

El insight para la tesis

Este fue uno de los momentos más reveladores del Analyst Day. Cuando Cannon-Brookes empezó a explicar el efecto del cambio acelerado a Cloud sobre el revenue reportado, se rio en stage: “y aquí vienen ahora los bajistas a decir que estamos desacelerando y que el negocio va mal”. Lo dijo medio en broma, porque sabe perfectamente lo que viene.

Como acabamos de ver, no es debilidad del negocio — es puramente contable. El subscription ARR sigue acelerando, el Cloud crece al 29%, el RPO al 37%. Pero los próximos reportes van a mostrar revenue reportado más bajo, y la mayoría del mercado va a leer ese titular y vender sin entender qué está pasando por debajo.

Esa es exactamente la oportunidad. Cuando el mercado lee la métrica equivocada, los que hemos hecho el trabajo entramos con descuento. Si en FY27 el revenue reportado decepciona y la acción cae mientras el ARR sigue acelerando, no es una mala señal — es el regalo que estamos esperando.

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4.Tres escenarios a 2030

P&L proyectado año por año a FY30

Es nuestro escenario base y en nuestra opinión es conservador:

Sobre la lente de valoración · cómo tratamos el SBC (waterfall)

Una pregunta clave al valorar un SaaS con SBC del ~27% de los ingresos: ¿cómo se incorpora esa compensación en acciones a la valoración? El SBC se manifiesta de dos formas: como gasto no-caja en el P&L (se reañade al FCF) y como dilución del número de acciones. La trampa es tratarlo cero veces —capitalizar el FCF bruto, que ya lleva el SBC reañadido, y encima asumir un conteo de acciones a la baja— o dos veces —restarlo del FCF y además proyectar dilución.

Nuestra solución es un waterfall explícito que lo carga exactamente una vez: partimos del FCF bruto, le restamos las recompras necesarias para neutralizar la dilución del SBC (≈ el SBC del año) y obtenemos la caja limpia (FCF − SBC). Capitalizamos esa caja limpia y mantenemos el conteo de acciones plano en ~258M.

Las dos primeras lentes dan el mismo valor por acción; la tercera regala las recompras sin pagarlas. Sobre el conteo plano: el plan de recompras (~$9B en 6 años) a los precios deprimidos actuales esencialmente compensa la dilución del SBC, manteniendo las acciones cerca de 258M. No asignamos valor a una reducción adicional del conteo, porque exigiría gastar la misma caja distribuible que ya estamos capitalizando.

Por eso vigilamos la “dilución neta” como kill criteria: si los buybacks dejan de compensar el SBC, el conteo empezaría a crecer y la caja distribuible por acción se degradaría. Es la métrica que mide directamente si el SBC erosiona al accionista.

Las 4 palancas que mueven el margen +22pp (GAAP)

Las cuatro palancas que hemos utilizado para esa expansión del margen son:

Tres escenarios a FY30

Filosofía de los 3 escenarios:

• El Bear castiga simultáneamente growth, margen y múltiplo. Es el escenario adverso de referencia, donde la tesis bajista se cumple.

• El Base sigue tesis y los datos que ya se están materializando de forma conservadora.

• El Bull recoge la ruptura de la narrativa SaaSpocalypse y el re-rating a múltiplos de empresas creciendo al 20%-.

Por qué el peso del Bull (35%) es más alto que el Bear (25%):

Los datos del Q3 FY26 y del Analyst Day del 6 de mayo apuntan más al lado bull que al bear:

• Aceleración de revenue (+32% Q3 vs +20% FY25)

• RPO +37% (señal forward-looking más potente)

• AI credits +20% MoM

• Rovo customers creciendo 2x

• Mayor trimestre de displacements de ServiceNow en la historia

• GSI partnerships nuevas (Accenture, Deloitte, PwC)

• Demo del Teamwork Graph ROI

• Commitment público a GAAP profit en FY27

Le damos al Bull el mayor peso (40%) por la naturaleza del re-rating: el mercado se mueve de forma irracional, y el día que la narrativa de la IA pase de percibirse como amenaza —como hoy— a percibirse como catalizador, el movimiento hacia el lado bull será desproporcionado.

El múltiplo de salida en el escenario Base · 25x sobre caja limpia (≈11x FCF bruto)

Capitalizamos la caja limpia FY30 del base ($1.512M = FCF $3.402M − SBC $1.890M) a 25x: equity value $37.800M y precio de $147 sobre 258M acciones. Ese 25x sobre caja limpia equivale a solo ~11x sobre FCF bruto — un múltiplo de compounder de calidad que sigue siendo conservador frente a las referencias del sector (que se miden sobre FCF/beneficio bruto):

4. Valor objetivo ponderado a 2030

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5. Estrategia de inversión

Realismo sobre el corto plazo

Pero la realidad es que, por lo menos a corto plazo, la volatilidad de la acción va a ser muy elevada porque la incertidumbre de la IA va a sobrevolar la empresa durante meses o incluso años, y debemos estar preparados para ello. Actualmente el mercado no sabe el valor terminal de Atlassian — por eso existe esta volatilidad.

Como has podido intuir durante toda la tesis, nosotros estimamos que su valor futuro va a ser muy alto y creemos que es una buena inversión. No sin incertidumbre: hay que ser honestos con nosotros mismos, y aunque pensemos que estamos en lo cierto por todos los datos mostrados, estamos ante una inversión con incertidumbre de innovación. Por lo que, por lo menos a día de hoy, no podemos tener un peso elevado en la cartera.

Capa 3: Tesis completa:

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