El 11 de julio en iProfesional publicamos una prueba en la que ChatGPT, Gemini y Claude debían elegir cinco acciones argentinas para invertir. Las tres inteligencias artificiales coincidieron en buena parte de los argumentos, concentraron sus apuestas en Vaca Muerta y sumaron posiciones vinculadas con una recuperación del crédito y de la actividad económica. Poco más de dos semanas después, llegó el momento de revisar cuánto rindieron esas recomendaciones.

El primer resultado, al 28 de julio, fue el siguiente:

• Gemini fue la IA ganadora, con una suba de 2,59%para una cartera distribuida en partes iguales
• Claude terminó con una ganancia de 0,26%
• Mientras ChatGPT quedó prácticamente empatada, con una baja de apenas 0,15%.

Un inversor que hubiese destinado $1 millón a cada estrategia -sin contar comisiones y costos de operar- tendría actualmente $1.025.889 con Gemini, $1.002.635 con Claude y $998.476 con ChatGPT. En el mismo período, el índice S&P Merval retrocedió 0,73%, por lo que las tres propuestas consiguieron superar al principal indicador de la Bolsa porteña, incluso aquella que terminó levemente en terreno negativo.

Cómo se calculó cuánto ganaron las IA

La nota original de iProfesional se había publicado el sábado 11 de julio, cuando el mercado estaba cerrado y, para evitar tomar un precio al que el lector ya no podía comprar después de conocer las recomendaciones, se utilizó la apertura del lunes 13 de julio, primera rueda posterior a la publicación.

El valor final corresponde al cierre del martes 28 de julio, el ejercicio abarca 12 ruedas y considera que cada plataforma repartió el dinero en cinco posiciones iguales, con 20% del capital en cada empresa.

Las variaciones fueron calculadas en pesos mediante las especies negociadas en BYMA, incluido el CEDEAR de Vista Energy, sin contemplar comisiones ni impuestos.

Esta metodología permite comparar las tres selecciones bajo las mismas condiciones y también obliga a moderar el veredicto, debido a que las recomendaciones tenían una mirada orientada hacia fines de 2026 y todavía transcurrió una porción reducida de ese plazo.

Durante esas 12 ruedas, el S&P Merval pasó de una apertura de 3.280.223 puntos a un cierre de 3.256.362 puntos, con una baja de 0,73%. Este resultado sirve como referencia para distinguir cuánto dependió del mercado y cuánto aportó la composición particular de cada propuesta.

Gemini fue la IA que más ganó

Gemini había elegido Vista Energy (VIST), YPF (YPFD), Transportadora de Gas del Sur (TGSU2), Pampa Energía (PAMP) y Loma Negra (LOMA). La combinación terminó con un rendimiento promedio de 2,59%, impulsada principalmente por YPF y Pampa, las dos energéticas que también aparecieron en las carteras de sus competidoras.

Pampa Energía pasó de una apertura de $5.105 el 13 de julio a $5.450 al cierre del 28, por lo que avanzó 6,8%. YPF subió de $75.500 a $79.525 y acumuló una mejora de 5,3%.

Ambas empresas explicaron buena parte de la ventaja obtenida por Gemini.

La sorpresa fue Loma Negra, dado que, en la nota original había sido presentada como la recomendación más discutible de Gemini, debido a que Allaria, una de las mesas con más peso en la City, le asignaba apenas 8,4% de margen hasta su precio objetivo y aconsejaba mantener. Desde la primera rueda posterior a la publicación, la cementera avanzó 2,2%, de $3.565 a $3.645, y terminó como la tercera posición más rentable de las nueve empresas involucradas en el ejercicio.

El resultado de estas pocas ruedas todavía no alcanza para confirmar la tesis de recuperación de la construcción planteada por Gemini. Sí muestra que la recomendación cuestionada consiguió comportarse mejor que varios bancos y empresas del mercado de capitales. Loma Negra incluso ayudó a ampliar la diferencia frente a las otras dos plataformas.

Las posiciones que restaron fueron Vista Energy y Transportadora de Gas del Sur. El CEDEAR de Vista pasó de $34.300 a $34.200, con un retroceso de 0,3%, mientras TGS bajó de $9.570 a $9.465 y perdió 1,1%. Las caídas fueron moderadas y no alcanzaron a neutralizar las ganancias de YPF, Pampa y Loma Negra.

Con estos movimientos, una inversión de $1 millón distribuida en partes iguales habría generado alrededor de $25.889 y alcanzado un valor final de $1.025.889.

ChatGPT quedó casi empatada y también superó al Merval

ChatGPT había recomendado YPF, Pampa Energía, Transportadora de Gas del Sur, Grupo Financiero Galicia (GGAL) y BYMA (BYMA). Su selección terminó con una baja de 0,15%, equivalente a una pérdida aproximada de $1.524 sobre una inversión inicial de $1 millón.

Las subas de Pampa y YPF aportaron 6,8% y 5,3%, respectivamente. TGS restó 1,1%, mientras los mayores problemas aparecieron en las posiciones que buscaban capturar una expansión del crédito y del mercado de capitales.

Galicia retrocedió 6,3%, desde una apertura de $8.385 hasta $7.855, mientras que BYMA cayó 5,4%, al pasar de $317,50 a $300,25. Entre ambas absorbieron casi toda la mejora aportada por las petroleras y dejaron la estrategia cerca de su valor inicial. Galicia y BYMA estuvieron entre las acciones más flojas del grupo durante el período analizado.

A pesar del pequeño resultado negativo, ChatGPT consiguió superar al Merval por cerca de 0,58 puntos porcentuales. La elección de empresas energéticas sostuvo la propuesta, mientras las apuestas relacionadas con la profundización del mercado financiero todavía no ofrecieron el comportamiento esperado.

Los $1 millón iniciales habrían quedado en aproximadamente $998.476, una diferencia reducida frente al capital de partida y también frente al resultado obtenido por Claude.

Claude ganó poco y los bancos frenaron su cartera

Claude había dividido su selección entre YPF, Vista Energy, Pampa Energía, Banco Macro (BMA) y BBVA Argentina (BBAR). La estrategia subió 0,26%, por lo que una inversión inicial de $1 millón habría alcanzado los $1.002.635.

Nuevamente, Pampa e YPF sostuvieron el resultado. Vista Energy quedó prácticamente estable, con un retroceso de 0,3%, mientras las dos posiciones bancarias terminaron en baja.

Banco Macro pasó de una apertura de $14.770 a $14.500 y perdió 1,8%. BBVA Argentina registró el peor desempeño entre todas las acciones seleccionadas, con una caída de 8,7%, desde $10.980 hasta $10.030. Por esto mismo, Macro tuvo un retroceso moderado, mientras BBVA absorbió una parte importante de las ganancias generadas por las energéticas.

La apuesta de Claude a una recuperación del crédito todavía no consiguió reflejarse en las cotizaciones. De todos modos, la propuesta terminó en terreno positivo y superó al Merval por casi un punto porcentual.

Cuáles fueron las acciones que más acertaron las IA

Recordando que las recomendaciones de la IA son de cara a fin de año, por ahora, Pampa Energía queda como la mejor recomendación del ejercicio, con una suba de 6,8%, seguida por YPF con 5,3% y Loma Negra con 2,2%. Las dos primeras habían sido elegidas por ChatGPT, Gemini y Claude, por lo que las coincidencias más repetidas también fueron las que ofrecieron los mejores resultados.

En el extremo opuesto aparecieron BBVA, con una baja de 8,7%, Galicia, con una pérdida de 6,3%, y BYMA, que retrocedió 5,4%. Los bancos y el mercado de capitales, durante estas ruedas de julio, quedaron rezagados frente a las empresas vinculadas con la energía.

Por todo esto, encontramos, en este primer corte, que las tres inteligencias artificiales lograron rendir mejor que el Merval, con resultados muy distintos entre sí. Gemini consiguió una ganancia visible, Claude apenas avanzó y ChatGPT quedó prácticamente empatada. Aun así, todavía faltan varios meses para saber si las apuestas por Vaca Muerta, los bancos y la recuperación de la actividad fueron realmente acertadas.

El gobierno de Javier Milei consiguió otros USD 309 millones para robustecer el programa financiero diseñado con el objetivo de cubrir todos los compromisos hasta 2027 y no liberó pesos al mercado en la licitación clave de deuda que tuvo lugar este miércoles.

La Secretaría de Finanzas informó que la subasta resultó en una adjudicación total de $12,21 billones, tras recibir ofertas por 13,98 billones de pesos. Este resultado implica un rollover del 144,53% respecto a los vencimientos del día, que ascendían a 8,5 billones de pesos.

El bono AO29, denominado en moneda estadounidense y con vencimiento el 31 de octubre de 2029, captó USD 309 millones tras recibir ofertas por 366 millones de dólares. La tasa de corte se ubicó en 8,33% TIREA (8,02% TNA).

Este instrumento, que tiene un tope de USD 2.000 millones, tuvo su debut a mediados de julio. En la primera licitación, el pasado 15 de este mes, la demanda del título resultó muy elevada y la oferta alcanzó los USD 1.046 millones, luego de que se informara que el límite máximo para la adjudicación sería hasta completar el cupo establecido.

No obstante, Finanzas optó por colocar USD 470 millones en la primera ronda y USD 150 millones extra al día siguiente, por lo que el monto total se elevó a 620 millones de dólares. En la última licitación de julio, celebrada hoy, no solo cayó el monto adjudicado sino también el ofertado.

El AO29 es clave para la estrategia financiera del ministro de Economía, Luis Caputo. El fin último de estas colocaciones es fortalecer la posición del Tesoro en dólares para hacer frente a los vencimientos de deuda que quedan para el resto de 2026.

Por otra parte, la licitación en pesos mostró una fuerte participación en los instrumentos a tasa fija. En el caso de las Lecap y Boncap con vencimiento el 16 de octubre de 2026 (S16O6), se adjudicaron $4,61 billones, con una tasa efectiva mensual de 2,05% y una tasa interna de retorno efectiva anual de 27,57 por ciento.

Además, se presentó, por primera vez, un bono dual que actualiza su valor según la TAMAR (la tasa mayorista utilizada como referencia) o el tipo de cambio Dólar Linked, abonando al inversor la rentabilidad más elevada entre ambas alternativas.

Este nuevo título, un cupón cero con vencimiento el 31 de enero de 2028, permite optar por el ajuste más conveniente: ya sea la tasa mayorista para depósitos superiores a $1.000 millones o la evolución del dólar oficial. En tal sentido, el TMVE8 sumó $4,72 billones, con un margen de 6,64% sobre la tasa dual.

En los bonos ajustados por CER/TAMAR, el TXMD8 (vencimiento el 15 de diciembre de 2028) captó $0,87 billones, con una TIREA CER de 5,40 por ciento. En el segmento de instrumentos dólar linked, el D30S6 (vencimiento el 30 de septiembre de 2026) recibió $0,67 billones, con una TIREA de 7,25%, mientras que el D15E7 (vencimiento el 15 de enero de 2027) alcanzó los $1,33 billones, con una TIREA de 5,51 por ciento.

“Ante vencimientos por $8,5 billones, la demanda se concentró fuertemente en el nuevo Dual TAMAR/DLK (novedoso siendo el primer instrumento en moneda dual emitido por esta gestión) que colocó VN USD 3.467 millones aún dejando afuera posturas por VN USD 560 millones y en la LECAP (a 77 días, la de menor plazo ofrecida desde el 28/04/2026); representaron el 39% y el 38% de la colocación, respectivamente”, analizó el economista Federico García Martínez.

Por su parte, García Martínez interpretó que la demanda de cobertura en instrumentos atados a la evolución del dólar se mantuvo “más que firme” con USD 1.610 millones ofertados en conjunto, de los cuales se adjudicaron USD 1.364 millones, excluyendo el TMVE8.

Noticia en desarrollo…

Cada vez que pagás menos por algo —un miércoles de cine, un pasaje sacado con meses de anticipación, una compra con la tarjeta correcta el día de la promoción— alguien más está abonando, en algún lugar de la cadena, la diferencia. No es magia ni generosidad de la empresa, es un mecanismo con nombre propio en economía: el subsidio cruzado.

La lógica es simple. Las empresas saben que no todos sus clientes son iguales: algunos organizan sus compras según las promociones —van al cine un miércoles, sacan el pasaje con seis meses de anticipación, comparten la cuenta de streaming con la familia—. A esos clientes, la empresa les baja el precio a cambio de asegurarse su compra. Pero para no perder plata, en algún punto necesita compensarlo: subiendo (o simplemente no bajando) el precio a quienes no entran en esa lógica.

El resultado, el que paga «de más» no lo nota, porque nunca ve el descuento del otro. Pero está ahí, financiándolo.

El changuito del súper que cambia de precio según el día que elijas

Pensá en una compra de $30.000 en el supermercado. Si la hacés un miércoles, pagando con MODO y tarjeta del Banco Nación, te devuelven el 30% —hasta $12.000 por semana—. Esa misma compra, hecha un jueves cualquiera con otra tarjeta o en efectivo, sale $9.000 más cara. El producto es el mismo, el changuito es el mismo: lo único que cambió fue el día y el medio de pago. Alguien financia esa diferencia, y no es el supermercado —es el cliente que no organiza su semana en función de la promo.

Una entrada de cine en sala 2D cuesta $18.800 cualquier día de la semana. Ese mismo asiento, para la misma película, en el mismo horario, sale $9.400 si vas un miércoles: exactamente la mitad. No hay ningún cambio en el producto —la butaca, la pantalla, la sala son idénticas—. Lo único que se ajustó fue el precio, para captar al espectador que puede elegir cuándo ir. El que va un sábado paga el doble por lo mismo.

Un pasaje Buenos Aires–Bariloche, en la tarifa más económica, cuesta $139.360 si lo comprás con seis meses de anticipación. Comprado una semana antes del vuelo, el mismo asiento en el mismo avión sale $413.018 —un 66% más—. Las aerolíneas saben que el que planifica con meses de anticipación suele ser más sensible al precio, mientras que el que compra a último momento generalmente necesita viajar sí o sí y puede pagar lo que haga falta. Por eso arman el precio así: le cobran barato a uno para asegurarse el asiento ocupado, y caro al otro para sostener el negocio.

Si pagás la suscripción individual de Spotify, pagás $3.299 por mes por tu cuenta, sin compartirla con nadie. Si en cambio la compartís en un plan Familiar (hasta 6 personas) por $5.499, cada integrante termina pagando apenas $916,50 —un 72% menos que el que paga solo—. Y todavía hay un escalón más: la versión gratuita, con anuncios, no paga nada. Ese usuario no financia nada de forma directa, pero tampoco es gratis para la empresa: Spotify lo sostiene con la publicidad y, en definitiva, con lo que pagan los que sí eligen un plan pago.

Si organizás tus compras, podés ahorrarte más de $334.000 en un mes

Si se contabilizan todos estos rubros, un consumidor que planifica sus compras —elige el día del súper, va al cine un miércoles, comparte el streaming con su familia y directamente usa la versión gratuita de varias aplicaciones freemium— puede llegar a ahorrar más de $334.000 en un solo mes, simplemente por organizar sus decisiones de consumo alrededor de las promociones y planes gratuitos disponibles.

La siguiente tabla resume, caso por caso, cuánto paga ese consumidor «elástico» frente al precio de lista, y cuánto es, en pesos y en porcentaje, lo que se ahorra.

La teoría económica detrás del descuento que obtenés pero le hacen pagar a otro

Todo este mecanismo se apoya en una idea bien simple que la microeconomía llama elasticidad de la demanda: mide qué tan sensible es la gente al precio de algo. Si un producto tiene muchos sustitutos —otra marca, otro cine, otra aerolínea— alcanza con subirle un poco el precio para que el consumidor se vaya a comprar a otro lado: es una demanda elástica. Si en cambio no hay alternativas cercanas, la gente sigue comprando casi igual aunque el precio suba: es una demanda inelástica.

Como explica el economista Hal Varian, uno de los autores de referencia en microeconomía, esta distinción no es solo teórica: define directamente qué le conviene hacer a una empresa con sus precios. Cuando la demanda es elástica, bajar el precio puede aumentar el ingreso total, porque el mayor volumen de ventas compensa el menor margen por unidad. Cuando es inelástica, ocurre lo contrario: subir el precio aumenta el ingreso, porque casi nadie deja de comprar.

Ahí está el porqué del subsidio cruzado: en vez de fijar un único precio para «el consumidor promedio» —que en los hechos no existe—, la empresa separa a sus clientes según su elasticidad y le cobra a cada uno lo que ese segmento está dispuesto a pagar. Al cazador de ofertas (elástico) le baja el precio para no perderlo. Al cliente fiel o apurado (inelástico) le sostiene el precio pleno, porque sabe que de todos modos va a comprar.

¿Qué pasa cuando las empresas calculan mal y el sistema se derrumba?

Todo este esquema funciona mientras la empresa acierte en su lectura de cuáles clientes son realmente inelásticos. El problema aparece cuando se equivoca —o cuando deja de acertar con el paso del tiempo—.

Martín Zemborain y Guillermo D’Andrea, profesores del centro CLEMER (IAE), lo plantean en el contexto argentino actual: durante años de alta inflación funcionó la estrategia de subir precios «porque el consumo lo permitía», pero ese margen de maniobra desaparece cuando baja la inflación y el consumidor recupera capacidad de comparar y elegir. En ese escenario, tratar a todos los clientes igual —sin descuentos segmentados, sin marcas «de batalla», sin precios diferenciados por día u horario— tiene un costo concreto: el cliente que la empresa daba por «cautivo» empieza a migrar hacia segundas marcas o hacia las marcas propias de las cadenas, que suelen ser más baratas.

Ese es, en definitiva, el riesgo central de todo el sistema: el subsidio cruzado no depende de que existan dos tipos de clientes, sino de que uno de ellos —el inelástico— siga comportándose como tal. Si la empresa da por sentado que un segmento va a pagar precio pleno sin chistar, y ese segmento en realidad tenía más alternativas de las que la empresa suponía, el cálculo se rompe: caen las ventas del segmento que se pensaba «seguro», cae el margen que financiaba las promociones del segmento elástico, y la empresa termina resignando ingresos por los dos lados a la vez.

Segmentar bien a los clientes, entonces, no es solo una táctica para vender más: es la condición para que el propio subsidio cruzado se sostenga en el tiempo.

En definitiva, cada vez que alguien elige el día del súper, la anticipación del pasaje o el plan familiar del streaming, no solo está ahorrando: está participando, sin saberlo, de un sistema de precios pensado para que ese ahorro exista. Y ese sistema tiene un límite claro. Funciona mientras haya suficientes clientes dispuestos a pagar precio pleno para sostenerlo. El día en que ese equilibrio se rompe, no hay changuito, ni butaca, ni asiento de avión que alcance para cubrir la diferencia. La próxima vez que un precio te parezca sorprendentemente bajo, vale la pena preguntarse: ¿quién lo está pagando por mí?