Conferencia Bernstein: El CEO de Moody's revela que la integración con Microsoft Copilot ha logrado "decenas" de compromisos con grandes bancos en semanas, y señala al crédito privado y al ciclo de capital privado como el próximo gran catalizador de calificaciones
42.ª Conferencia Anual de Decisiones Estratégicas de Bernstein, 28 de mayo de 2026 — El presidente y CEO de Moody's, Rob Fauber, explica por qué el foso de datos de la compañía se vuelve más valioso, no menos, en un mundo de IA
El acuerdo con Microsoft Copilot: antes de lo que parece, más rápido de lo esperado
La revelación nueva más concreta de Fauber en la conferencia de Bernstein es que la integración de Moody's con Microsoft Copilot —anunciada hace apenas unas semanas— ya ha generado compromisos en el rango de las "decenas" con importantes instituciones financieras, con un puñado de ellas ya en discusiones piloto activas. Para los inversores que se han acostumbrado a anuncios de asociaciones de IA que producen poca visibilidad comercial a corto plazo, la velocidad de interacción es notable, incluso si los contratos firmados y los ingresos aún están por llegar.
La estructura comercial es, por ahora, un modelo de "traiga su propia licencia" (bring-your-own-license). Un cliente con una licencia existente de Moody's puede invocar el contenido de Moody's directamente en las respuestas de Copilot —para redactar un memorando de crédito, realizar análisis de pares o acceder a investigación de finanzas estructuradas— sin salir de la interfaz de Microsoft Teams. Fauber explicó la lógica de manera sencilla: "Al final del día, lo que creo que estamos ofreciendo a los clientes es acceso a nuestra inteligencia conectada. Si quieren hacerlo a través de Teams, si quieren hacerlo a través de Claude, o si quieren integrarlo en su propio entorno de IA, nos parece bien". El objetivo en esta etapa es la integración y el uso, no los precios basados en el consumo. Los ingresos llegarán una vez que los pilotos se conviertan en acuerdos empresariales firmados con nuevas protecciones de propiedad intelectual y términos de precios.
Los enfoques de Anthropic y de los flujos de trabajo internos de IA son parte de la misma estrategia. Moody's ha formado equipos de ventas dedicados —descritos por Fauber como un "equipo SWAT"— en casi todas las principales instituciones financieras para impulsar el diálogo sobre cómo los bancos pueden consumir los modelos de crédito, la investigación y el grafo de conocimiento corporativo de Moody's a través de superficies de IA de terceros, incluyendo Rogo, Hebbia, Claude, Teams y OpenAI. La cartera de proyectos, según Fauber, está activa y en crecimiento.
Por qué el foso de datos es más difícil de replicar de lo que parece
La cuestión de la capacidad de defensa surgió directamente, y la respuesta de Fauber merece ser analizada con cuidado, porque los inversores que solo se enfocan en los datos financieros a nivel de empresa se pierden la amplitud de lo que Moody's realmente posee. La base de activos tiene cuatro capas distintas, cada una con dinámicas competitivas diferentes.
La primera es la investigación propia de Moody's, simplemente indisponible en otros lugares. La segunda es la franquicia de crédito bancario: una base de datos de incumplimientos contributiva curada durante tres décadas que calibra los modelos de crédito públicos y privados de Moody's. Estos modelos se utilizan en la originación de préstamos, departamentos de crédito bancario y revisiones regulatorias. Como señaló Fauber: "Cuando su regulador llega y revisa el expediente del préstamo y sabe que usted está utilizando los modelos de calificación de Moody's, sabe que eso está calibrado contra el historial real de incumplimientos". Esa acreditación regulatoria es un costo de cambio significativo que la desregulación por sí sola no disuelve.
La tercera es el patrimonio de modelos actuariales y de catástrofes en seguros, construido a partir de datos de siniestros aportados por la propia industria aseguradora; en algunos casos, con la comunidad de clientes coinvirtiendo en las herramientas. La cuarta, y más disputada, es la base de datos de empresas Orbis. Fauber reconoció abiertamente que la información básica de las empresas puede rastrearse hoy en día. "Ahí no es donde reside el valor". El valor radica en dos cosas que son difíciles de replicar para los agentes de IA: datos privados que requieren relaciones contractuales activas con cientos de proveedores nacionales de información que "se están volviendo más conscientes de quién consume datos sobre las empresas en sus países", y la jerarquía de propiedad derivada y los datos de relación entre entidades construidos sobre ellos. "Ahí es donde está el valor", afirmó, señalando específicamente el cumplimiento de delitos financieros como el caso de uso principal.
Se mantiene la guía de calificaciones, y el ciclo de salida de capital privado sigue siendo una ventaja no capturada
La negativa de Fauber a recortar la guía de calificaciones tras el choque geopolítico que cerró abril merece ser destacada. Mencionó lo que describió como una estadística extraordinaria: aproximadamente el 80% de las emisiones de grado de inversión en EE. UU. en marzo se produjeron en solo seis días. El mensaje es que la demanda de financiación sigue siendo profunda; lo que cambia es la ventana. Su opinión es que los diferenciales se han recuperado, el entorno macroeconómico ha demostrado ser más resistente de lo que se temía, y la emisión de los hiperescaladores —que casi alcanzó las expectativas de todo el año solo en el primer trimestre— no ha terminado.
Más importante aún, Fauber identificó el ciclo de salida de capital privado (private equity) y de finanzas apalancadas como la ventaja más significativa que aún no se ha materializado en las calificaciones. "Ese ciclo de salida de capital privado y fusiones y adquisiciones realmente no ha entrado en plena marcha", dijo. "Cuando lo haga, será un ciclo comercial muy virtuoso para nosotros", con múltiples oportunidades de calificación en fusiones y adquisiciones, finanzas apalancadas, préstamos titulizados en CLO y las propias calificaciones de CLO. Esa cadena virtuosa ha sido históricamente uno de los multiplicadores de ingresos más poderosos en el negocio de las calificaciones y, según la lectura de Fauber, todavía está en gran medida por delante de la compañía.
Crédito privado: del miedo a la desintermediación al crecimiento del 80%
El crédito privado, que alguna vez fue objeto de una importante ansiedad de los inversores sobre la desintermediación de las calificaciones, creció aproximadamente un 80% en el primer trimestre. Fauber reconoció que Moody's fue "un poco lento" en desarrollar metodologías y cobertura comercial para el crédito privado, pero argumentó que la tesis se ha invertido. El mercado, dijo, ahora tiene una "comprensión mucho más amplia del beneficio de la evaluación crediticia de terceros" en los mercados privados, incluso si la forma difiere de las calificaciones públicas.
La oportunidad fluye a través de las finanzas estructuradas —finanzas respaldadas por activos y finanzas de fondos, que Fauber describió como un "ecosistema en auge de 1 billón de dólares"— así como a través de la demanda de productos de calificación crediticia y probabilidad de incumplimiento de Moody's por parte de inversores que buscan opiniones de terceros sobre el riesgo crediticio del mercado medio sin comprar necesariamente una calificación completa. El entorno competitivo en finanzas estructuradas está más concurrido que antes de la crisis financiera; Fauber describió lo que alguna vez fue un mercado de 2,5 agencias funcionando ahora más como un mercado de seis agencias en los segmentos más transaccionales y sencillos. Los niveles de cobertura en crédito privado fluctúan más que en las calificaciones fundamentales, pero la posición de Moody's basada en relaciones en el crédito corporativo ha visto "muy pocos cambios" en las dinámicas competitivas desde la crisis financiera.
La nueva CEO de MA y el problema de crecimiento que ha sido contratada para resolver
La contratación de Cristina Kosmowski —anteriormente miembro fundador de la organización de éxito del cliente de Salesforce, directora de atención al cliente en Slack durante su escala de 90 millones a 1.000 millones de dólares, y más recientemente CEO en LogicMonitor, respaldada por Vista— es una señal deliberada sobre lo que Fauber cree que está frenando el crecimiento de Moody's Analytics. El negocio casi ha duplicado sus ingresos en cinco años, la combinación de suscripciones ha pasado del 80% al 95% y, sin embargo, el crecimiento de los ARR (ingresos recurrentes anuales) se ha estancado. El diagnóstico de Fauber es franco: "Tenemos una gama de productos bastante compleja, hemos tenido predominantemente ventas de campo, y hay una gravedad en ese modelo de venta cuando estás en unos 4.000 millones de dólares en ingresos". El resultado ha sido una desaceleración de los ingresos porque una suite de productos compleja sin un canal de socios bien desarrollado es difícil de escalar.
El mandato de Kosmowski es simplificar el producto, los precios y el empaquetado, construir un ecosistema de socios y reducir la fricción para que los bancos consuman más contenido de Moody's. Fauber señaló que el negocio también está integrando 13 pilas tecnológicas diferentes en una sola plataforma con una única fuerza de ventas, un trabajo que ha sido continuo y costoso, pero que está contribuyendo a la expansión de los márgenes que se está materializando ahora. El objetivo de margen a medio plazo sigue en marcha; la pregunta es si un manual de estrategia comercial diferente puede volver a acelerar los ingresos.
Emisiones relacionadas con la IA: un matiz en la mezcla de ingresos que los inversores deben entender
Fauber proporcionó un marco útil sobre cómo la emisión de infraestructura de IA fluye a través de la cuenta de resultados de las calificaciones. Los hiperescaladores son emisores frecuentes, y los emisores frecuentes de grado de inversión reciben descuentos por volumen, lo que significa que el crecimiento de la emisión de ese grupo va por delante del crecimiento de los ingresos, lo que Moody's describe como una "mezcla de ingresos desfavorable". Sin embargo, la construcción de centros de datos también está generando emisiones en finanzas de proyectos, CMBS, CLO y calificaciones de energía y servicios públicos; clases de activos complejas que son "favorables para la mezcla de ingresos", donde el crecimiento de los ingresos por transacciones supera al crecimiento del volumen. El efecto neto de las emisiones relacionadas con la IA es una combinación de ambos, y Fauber tuvo cuidado de señalar que el gasto de capital (CapEx) en IA es uno de los varios impulsores de financiación a medio plazo, no una tesis única en la que el negocio esté apostando.
Márgenes y la oportunidad de eficiencia de los agentes
Sobre los márgenes, Fauber citó un ejemplo específico de despliegue operativo de IA en el negocio de calificaciones: comprobaciones de control de calidad automatizadas que antes requerían dos equipos de revisión humana separados. Los agentes ahora manejan aproximadamente una cuarta parte de esas comprobaciones, produciendo tanto ahorro de tiempo como una reducción medible de personal. El marco más amplio de Fauber es que la eficiencia de ingeniería —desde la codificación asistida por agentes hasta la reducción de los tiempos del ciclo de desarrollo de productos— está generando una capacidad de inversión que se asigna en parte a inversiones de crecimiento y en parte a la mejora de los márgenes. A nivel de grupo, Moody's opera con márgenes ajustados del 53%, con la agencia de calificación en el rango alto del 60%. La pregunta de cuánto más pueden subir los márgenes es en gran medida una función de qué tan agresivamente decida la gerencia reinvertir las ganancias de eficiencia.
Filosofía de fusiones y adquisiciones: comprar los datos, no el software
Sobre la asignación de capital, Fauber articuló un marco claro de fusiones y adquisiciones que refleja cómo la empresa piensa sobre su activo principal. Las adquisiciones son atractivas cuando incorporan contenido propietario al sistema de inteligencia que puede monetizarse en múltiples segmentos de clientes y flujos de trabajo, vendido "muchas, muchas veces", en palabras de Fauber. El criterio secundario es explícito: al evaluar cualquier cosa que parezca software de flujo de trabajo, Moody's buscará con ahínco un activo de datos propietario incrustado que aún no se haya monetizado. "Podríamos comprar algo no por el software, sino por el activo de datos incrustado en él". Bureau van Dijk y RMS se citan como los ejemplos históricos más claros de esta tesis ejecutada correctamente.
El argumento de valoración: "Componente esencial de un ecosistema de IA más amplio"
El argumento final de Fauber para justificar una valoración premium descansa en una afirmación específica sobre hacia dónde se dirige la pila de IA. Refiriéndose al comentario de Jensen Huang en GTC de que "los datos estructurados son la verdad fundamental de la IA", Fauber argumentó que la adopción de IA empresarial requiere conexión con contenido confiable, rastreable y auditable —lo que él llama "inteligencia de grado de decisión"— y que Moody's está ensamblando precisamente eso. "La IA tiene un problema de confianza", dijo, haciéndose eco de una tesis sobre la que ha escrito públicamente. La conclusión es que la carrera de los modelos es secundaria a la carrera de la infraestructura de datos, y que el sistema de inteligencia conectada de Moody's —donde cada calificación, modelo, pronóstico y punto de referencia se resuelve en una entidad específica y sus relaciones— es "un componente esencial de un ecosistema de IA más amplio". Si el mercado asigna ese valor es una cuestión aparte, pero la lógica estratégica es internamente consistente y la evidencia comercial temprana de las integraciones de Microsoft y Anthropic sugiere una demanda real, incluso si el cronograma de conversión de ingresos sigue siendo incierto.