La perspectiva de esta semana | 9 al 23 de octubre de 2026. Los conflictos internacionales siguen afectando el petróleo, la inflación y las tasas, pero el catalizador inmediato que pondrá a prueba las valoraciones bursátiles será la publicación de los reportes de utilidades, particularmente de las compañías expuestas a inteligencia artificial. La tesis no es que la geopolítica carezca de efecto, ni que la inflación energética no tenga implicaciones en los mercados, sino que los resultados corporativos pueden dominar la reacción de corto plazo mientras no ocurra un nuevo choque externo. Ni la guerra en Ormuz, ni las protestas en francia, le importan tanto al mercado como lo hace el reporte de las grandes tecnológicas. Nuestra tesis: neutralidad cerca de máximos El escenario central es una consolidación del S&P 500, con oscilaciones y sin una ruptura alcista contundente pero también se descarta una corrección profunda como escenario base. Esta es una hipótesis condicional, no una garantía: depende de que los beneficios corporativos sostengan las expectativas y de que los rendimientos de los bonos no se disparen a niveles insostenibles. Las utilidades, como foco de toda la atención y sus límitantes. FactSet estimó para el tercer trimestre un crecimiento interanual combinado de utilidades del S&P 500 de 29,0%. Las estimaciones sectoriales de tecnología y semiconductores son aún mayores, pero el dato agregado está concentrado en ciertos emisores y no implica que todas las compañías monetizan exitosamente la IA. Por eso una sorpresa positiva de ingresos no basta si los márgenes y el flujo de caja libre se deterioran por el gasto en centros de datos. El foco de atención de la semana será qué tanto ese gasto genera ingresos rentables a las empresas. El 16 de octubre, apenas 9% de los integrantes del índice había presentado resultados: 84% superó el consenso de EPS, pero la sorpresa media fue de solo 2,6%, inferior al promedio quinquenal de 7,5%. Los ingresos superaron estimaciones en 67% de los casos. Esta evidencia obliga a distinguir la frecuencia de sorpresas de su magnitud.