El error de US$ 100.000 millones: por qué los inversores siguen usando las métricas equivocadas

En algún momento de 2017, un analista financiero de primera línea miró los números de Mercado Libre y frunció el ceño. La empresa argentina —fundada apenas en 1999 en un garaje en el barrio de Saavedra en Buenos Aires—, seguía reinvirtiendo agresivamente sus ganancias en una red logística propia. Sus márgenes eran bajos. Según las métricas clásicas, la compañía parecía una máquina de destruir valor.

Hoy, Mercado Libre vale mas de 100 mil millones de dólares y es la empresa más valiosa de América Latina. Aquel analista, si apostó en su contra, pagó el precio de una confusión fundamental: creyó que estaba evaluando una empresa cuando en realidad estaba ignorando la construcción de una nueva economía digital.

Esta historia no es una anécdota curiosa. Es un síntoma de algo más profundo: las métricas financieras más utilizadas en el mundo —EBITDA, P/E y DCF— fueron diseñadas para una economía que cada vez es menos relevante, y aplicarlas sin adaptación a las plataformas digitales latinoamericanas no solo distorsiona su valor real: es, en palabras de los propios gestores de fondos que aprendieron la lección por las malas, una invitación a la miopía estratégica.

Cuando la contabilidad mide eficiencia

Para entender el problema, hay que remontarse a los orígenes de estas herramientas. El EBITDA —ganancias antes de intereses, impuestos, depreciación y amortización—, fue conceptualizado en los años ’70, y popularizado en los ’80 para comparar empresas industriales con diferentes estructuras de deuda. El múltiplo P/E, que divide el precio de una acción por sus ganancias, lleva décadas siendo el termómetro favorito de Wall Street. Y el modelo de flujo de caja descontado (DCF) prometió, con ecuaciones elegantes, traducir el futuro incierto en un número concreto.

Estas herramientas funcionaron extraordinariamente bien para bancos tradicionales, empresas de consumo masivo e industria pesada. Negocios con activos físicos visibles, ciclos de inversión predecibles y márgenes que reflejan fielmente la salud del negocio.

El problema es que las plataformas digitales no operan bajo esas reglas. No optimizan márgenes trimestrales: optimizan el valor del ciclo de vida del cliente a lo largo de años. No construyen fábricas: construyen redes y efectos de escala que se vuelven más valiosos —y más difíciles de replicar—, con cada nuevo usuario que se suma.

“Cuanto más invierte una plataforma para consolidar su dominio, peor luce bajo el lente de la contabilidad tradicional. No es destrucción de valor: es una transferencia deliberada de capital hacia el futuro.”

Y en América Latina esto adquiere una dimensión adicional. En una región definida por la informalidad económica, la baja bancarización histórica y las brechas de infraestructura que los gobiernos tardaron décadas en no resolver, las plataformas digitales no solo compiten por mercado: están construyendo el sistema operativo de la economía regional. Están haciendo, con código y capital privado, lo que el Estado y la banca tradicional nunca terminaron de hacer.

El problema del EBITDA: una frontera que ya no existe

El EBITDA parte de un supuesto que suena razonable: que se puede trazar una línea clara entre lo que una empresa gasta para operar hoy y lo que invierte para crecer mañana. En la industria del acero o en una cadena de supermercados, esa línea es bastante nítida.

En el software y las plataformas digitales, esa línea es difusa o directamente inexistente.

Volvamos al caso de Mercado Libre. Durante años, la empresa comprimió deliberadamente sus márgenes para construir una red logística propia en una región donde el correo postal era, en muchos países, sinónimo de demora e incertidumbre. Cada centavo que se destinaba a ese proyecto —camiones, centros de distribución, tecnología de última milla—, aparecía como un costo que erosionaba el EBITDA.

Bajo una lectura estricta de esa métrica, la empresa parecía ineficiente, tal vez incluso imprudente. Desde una perspectiva estratégica, estaba construyendo un activo casi inexpugnable: una red de entrega que hoy reduce sus costos marginales, acelera los tiempos de despacho y, crucialmente, habilita el lanzamiento de servicios financieros integrados sobre cada paquete que se mueve por su sistema.

Lo que el EBITDA registró como ineficiencia terminó siendo la construcción de un cuasi-monopolio de conveniencia operativa. En el lenguaje de Silicon Valley, un ecosistema. En el lenguaje de los resultados, una ventaja competitiva que sus rivales tardarían una década en intentar replicar—, y que probablemente nunca logren igualar.

P/E: cuando la ganancia es una decisión

Por su parte, el múltiplo precio-ganancia tiene una premisa que raramente se cuestiona: que las utilidades actuales de una empresa son un buen espejo de su futuro. En negocios maduros con crecimiento lento y predecible, esto tiene sentido.

En plataformas de alto crecimiento, la utilidad no es un resultado inevitable. Es una variable que los equipos directivos eligen manipular —en el sentido más técnico del término—, según su estrategia de largo plazo.

El caso de Nubank ilustra esto con claridad. El banco digital brasileño, que hoy tiene más de 100 millones de clientes y es la institución financiera más grande de América Latina por número de usuarios, siguió durante años lo que internamente llaman una estrategia low and grow. En crédito, esto significa reconocer las provisiones de riesgo de manera temprana y conservadora: declarar pérdidas potenciales antes de que se materialicen, limpiando el balance antes de que los problemas lleguen.

Esta prudencia tiene un costo visible: erosiona la utilidad contable de corto plazo. Un inversor que mirara el P/E de Nubank en sus primeros años vería una empresa cara y aparentemente poco rentable. Un inversor que entendiera la mecánica del negocio vería algo completamente diferente: carteras saneadas, clientes que maduran y generan más ingresos con el tiempo, y un modelo de riesgo que a medida que escala produce retornos superiores al promedio de la industria bancaria tradicional.

El múltiplo P/E castigó lo que era en realidad una gestión de riesgo de clase mundial, confundiendo prudencia estratégica con falta de rentabilidad.

DCF: la trampa de la precisión falsa

El modelo de flujo de caja descontado es, en teoría, la herramienta más sofisticada del arsenal del analista financiero. Promete traducir la promesa del futuro en valor presente con una precisión matemática que transmite confianza.

El problema es que esa confianza es, en muchos casos, ilusoria. El DCF es extremadamente sensible a dos variables: la tasa de descuento que se aplica a los flujos futuros y las proyecciones de crecimiento a largo plazo. Cambiar apenas un punto porcentual en cualquiera de esas dos cifras puede alterar la valoración final en decenas, incluso cientos, de millones de dólares.

En las plataformas digitales latinoamericanas esto se vuelve todavía más problemático porque gran parte del valor real no está en los productos que ya existen, sino en los que aún no existen. Los inversores en el mundo de la tecnología llaman a esto option value: la capacidad que tiene una base de usuarios activa y fidelizada para convertirse en el punto de lanzamiento de nuevos servicios, sin costos adicionales de adquisición.

Una plataforma de e-commerce con diez millones de clientes activos no es solo un negocio de ventas online. Es una opción financiera viva sobre seguros, crédito al consumo, servicios de salud, educación o cualquier otro vertical que la empresa decida explorar. Ningún modelo DCF estándar captura eso de manera adecuada.

Tratar a una empresa tecnológica en plena expansión como si fuera una distribuidora de energía con flujos estables y predecibles no es análisis riguroso. Es, al final de cuentas, ignorar lo más valioso de lo que se está evaluando.

Cómo leen el futuro los mejores inversores

Los fondos de capital de riesgo y los gestores de activos que han generado los mayores retornos en la región durante la última década no ignoraron la rentabilidad. Cambiaron el foco: dejaron de mirar el balance general y empezaron a mirar el comportamiento del usuario.

El primer concepto clave es el análisis de cohortes. En lugar de mirar los números consolidados de una empresa, los mejores analistas desagregan a los usuarios por el momento en que se incorporaron y estudian cómo evolucionan con el tiempo. Si los clientes que entraron en 2021 consumen hoy significativamente más servicios que cuando se incorporaron, y cuestan menos mantener que adquirir, el negocio está creando valor real. Esto puede suceder mientras el EBITDA consolidado luce negativo, porque la empresa sigue invirtiendo en traer nuevas cohortes al sistema.

El segundo concepto es la economía unitaria dinámica. Más relevante que el costo de adquisición de un cliente en un momento puntual es la relación entre ese costo y el valor que ese cliente genera a lo largo de toda su relación con la empresa, el llamado lifetime value o LTV. Y más importante aún: cómo evoluciona esa relación a medida que la empresa escala. Si el margen marginal mejora con cada nuevo usuario porque los costos fijos se distribuyen sobre una base más amplia, la empresa tiene lo que en el ecosistema tecnológico se llama un modelo de escala real.

El tercero es, justamente, ese option value que el DCF no captura. Una base de usuarios activa y comprometida es, para una plataforma bien gestionada, mucho más que ingresos presentes: es la materia prima para lanzar crédito, seguros, servicios de salud o educación con un costo de adquisición que se acerca a cero, porque la confianza ya está construida.

El verdadero riesgo no es pagar caro

En definitiva, las métricas tradicionales no están equivocadas, están fuera de contexto.

Funcionan bien para negocios maduros que ya definieron su forma, que no necesitan reinventarse ni construir la infraestructura sobre la que operan. Para esas empresas, el EBITDA, el P/E y el DCF siguen siendo instrumentos valiosos.

Pero en América Latina, donde las plataformas digitales están llenando los vacíos que dejaron décadas de infraestructura incompleta —donde una app de pagos hace lo que el banco nunca llegó a ofrecer en un barrio periférico, donde una plataforma logística conecta al artesano rural con el consumidor urbano que de otra manera nunca lo hubiera encontrado—, exigir rentabilidad inmediata bajo esas métricas es un error de diagnóstico costoso.

Es pedirle a un atleta que está construyendo músculo que demuestre ya su velocidad máxima o medir con una regla de madera la profundidad del océano.

En este punto, los inversores y directivos que han aprendido a leer más allá de las métricas superficiales no son optimistas irracionales. Son, simplemente, personas que entienden que en una región con el potencial de crecimiento de América Latina, el mayor riesgo nunca fue apostar por compañías que parecen caras bajo los criterios del siglo pasado. En conclusión, el verdadero riesgo es no entender la maquinaria de valor que se esconde detrás de ellas.

Este artículo fue publicado en nuestras ediciones print de abril de 2026.

(*) El autor es ejecutivo y emprendedor en los sectores fintech y digital. Se desempeñó como Director de Relaciones con Inversores en MercadoLibre (NASDAQ: MELI) y fue parte del equipo fundador que llevó a Nubank (NYSE: NU) a su salida a bolsa en 2021. Actualmente, es copresentador del programa “Cuando Mis Hijos Tengan Mi Edad” en Radio Neura, junto a Claudio Zuchovicki y Juan Carlos de Pablo, donde analiza temas relacionados con economía, tecnología y propósito desde una perspectiva humana y contemporánea. Además, forma parte de los consejos directivos de Win Investments y Athlone Partners, y es docente en la Escuela de Negocios de la Universidad Austral.