Cómo construir una cartera de IA (2026)
La tesis en corto
Invertir en inteligencia artificial no es apostar todo a la acción de moda del momento, sino construir una exposición diversificada a una megatendencia que durará años. Esta guía explica cómo pensar esa cartera —cómo repartir, qué instrumentos usar y qué errores evitar—. No recomienda productos ni porcentajes concretos: son ideas educativas para que decidas tú.
Los dos grandes enfoques
Hay dos maneras de tener exposición a la IA, y la mayoría de carteras combinan ambas:
- ETFs (la base): diversificación instantánea, coste bajo y sin tener que acertar qué empresa gana. Con uno solo ya tienes decenas de compañías. Puedes ver las opciones en la comparativa de ETFs.
- Acciones individuales (los satélites): más exposición y convicción, pero más riesgo. Requieren entender cada empresa: para eso están las fichas, con su moat, sus riesgos y sus conexiones.
Diversifica por capas, no solo por empresas
Aquí está la idea central de Straveta: la IA es una cadena de valor. No basta con tener varias empresas si todas hacen lo mismo. Una cartera robusta reparte entre las distintas capas, para no depender de un solo eslabón:
- Chips y fabricación — la capa base (Nvidia, TSMC, ASML…).
- Hiperescaladores — la demanda que financia todo (Microsoft, Amazon, Google…).
- Energía e infraestructura — el cuello de botella físico.
- Ciberseguridad y otras megatendencias vecinas, como la salud.
Entender cómo encajan las piezas es más fácil con el mapa de la cadena de valor de la IA.
Un esquema núcleo-satélite
Una forma habitual de estructurar una cartera temática es el modelo núcleo-satélite:
- El núcleo (la mayor parte): uno o dos ETFs amplios que te dan la exposición de fondo, con bajo coste y mucha diversificación.
- Los satélites (una porción menor): unas pocas acciones de convicción en las que hayas hecho los deberes, para intentar batir al índice.
El reparto exacto entre núcleo y satélites depende de tu tolerancia al riesgo y tu horizonte; no hay un número mágico, y cuanto mayor sea el peso de los satélites, mayor el riesgo.
El coste y el tiempo juegan a tu favor
Dos factores importan tanto como elegir bien:
- El coste: un TER bajo parece poco, pero a lo largo de los años se come una parte enorme de la rentabilidad por el interés compuesto.
- La constancia: invertir una cantidad fija cada cierto tiempo (DCA) evita tener que acertar el momento y suaviza la volatilidad, que en la IA es alta.
Errores comunes que conviene evitar
- Perseguir la última moda y comprar caro tras una gran subida.
- Concentrar casi todo en una sola empresa, por muy buena que parezca.
- Entrar y salir por el ruido de las noticias en lugar de mantener un plan.
- Ignorar el coste (comisiones y TER) y el efecto de los impuestos.
Prueba tu plan antes de invertir
Antes de poner dinero, puedes ver cómo se habría comportado una combinación de ETFs y acciones y qué efecto tienen las aportaciones periódicas con el simulador de Straveta. Es una herramienta educativa para entender el riesgo y la volatilidad, no una predicción del futuro.
Preguntas frecuentes
¿Es mejor empezar con ETFs o con acciones?
Para la mayoría de inversores particulares, un ETF amplio es la base más sencilla y diversificada: con una sola compra tienes decenas de empresas. Las acciones individuales son un complemento para quien quiere más exposición y ha estudiado cada compañía.
¿Cuántas empresas necesito en una cartera de IA?
Con un buen ETF ya tienes exposición a decenas de empresas de toda la cadena. No necesitas comprar muchas acciones sueltas; unas pocas posiciones de convicción, si acaso, bastan como satélites.
¿Cada cuánto conviene invertir?
Invertir de forma periódica (por ejemplo, una cantidad fija cada mes, lo que se llama DCA) reduce el riesgo de acertar el momento y suaviza la volatilidad. Es la forma más sencilla de invertir en una megatendencia volátil como la IA.
How to build an AI portfolio (2026)
The thesis in short
Investing in artificial intelligence is not about betting everything on the hot stock of the moment, but about building diversified exposure to a megatrend that will last years. This guide explains how to think about that portfolio —how to spread it, which instruments to use and which mistakes to avoid—. It does not recommend specific products or percentages: these are educational ideas so that you decide.
The two main approaches
There are two ways to get AI exposure, and most portfolios combine both:
- ETFs (the base): instant diversification, low cost and no need to guess which company wins. A single one already gives you dozens of companies. See the options in the ETF comparison.
- Individual stocks (the satellites): more exposure and conviction, but more risk. They require understanding each company: that is what the profiles are for, with their moat, risks and connections.
Diversify by layer, not just by company
Here is the core idea of Straveta: AI is a value chain. It is not enough to hold several companies if they all do the same thing. A robust portfolio spreads across the different layers, so as not to depend on a single link:
- Chips and manufacturing — the base layer (Nvidia, TSMC, ASML…).
- Hyperscalers — the demand that funds everything (Microsoft, Amazon, Google…).
- Energy and infrastructure — the physical bottleneck.
- Cybersecurity and other neighbouring megatrends, like health.
Understanding how the pieces fit together is easier with the AI value-chain map.
A core-satellite framework
A common way to structure a thematic portfolio is the core-satellite model:
- The core (the larger part): one or two broad ETFs that give you the underlying exposure, with low cost and wide diversification.
- The satellites (a smaller portion): a few conviction stocks you have done your homework on, to try to beat the index.
The exact split between core and satellites depends on your risk tolerance and horizon; there is no magic number, and the greater the weight of the satellites, the greater the risk.
Cost and time work in your favour
Two factors matter as much as choosing well:
- Cost: a low TER seems small, but over the years it eats a huge slice of returns through compounding.
- Consistency: investing a fixed amount at regular intervals (DCA) avoids having to time the market and smooths volatility, which is high in AI.
Common mistakes to avoid
- Chasing the latest fad and buying high after a big rally.
- Concentrating almost everything in a single company, however good it looks.
- Jumping in and out on news noise instead of sticking to a plan.
- Ignoring cost (fees and TER) and the effect of taxes.
Test your plan before investing
Before putting money in, you can see how a mix of ETFs and stocks would have behaved and what effect regular contributions have with the Straveta simulator. It is an educational tool to understand risk and volatility, not a prediction of the future.
Frequently asked questions
Is it better to start with ETFs or stocks?
For most retail investors, a broad ETF is the simplest, most diversified base: a single purchase gives you dozens of companies. Individual stocks are a complement for those who want more exposure and have studied each company.
How many companies do I need in an AI portfolio?
A good ETF already gives you exposure to dozens of companies across the whole chain. You do not need to buy many individual stocks; a few conviction positions, at most, are enough as satellites.
How often should I invest?
Investing periodically (for example, a fixed amount each month, known as DCA) reduces the risk of timing the market and smooths volatility. It is the simplest way to invest in a volatile megatrend like AI.