¿Invertir en IA? La gestión pasiva no sirve

Los proveedores de índices han comenzado a ofrecer productos de gestión pasiva a un precio superreducido bajo la premisa de que los inversores pueden participar en todo el potencial alcista de la IA, pero sin los costes que entraña la gestión activa.

Se trata en gran medida de un "lavado de temas", como abordamos en nuestro artículo "Inversión temática: una guía para profesionales", y aún nos preocupa que se esté vendiendo a los inversores una historia comercial en lugar de la exposición a la IA que esperan, debido a las metodologías primitivas que se aplican a un mercado sumamente complejo.

Cómo funcionan las estrategias pasivas

Antes de explicar por qué la gestión pasiva no sirve para la IA, es importante ver en retrospectiva cómo funciona la exposición a un índice.

Un índice se crea mediante una fórmula matemática que permite establecer asignaciones entre valores en un determinado segmento del mercado. Estos segmentos pueden cubrir una amplia gama de áreas, entre ellas un país, una región, un sector, un tema y un estilo.

Aquí deben tenerse en cuenta dos aspectos:

1. Las reglas o fórmulas sobre el índice, que se determinan antes de su lanzamiento y se mantienen invariables; y
2. los criterios para determinar el segmento de mercado (p. ej. lo que está dentro o fuera del ámbito), que también se establecen antes del lanzamiento y no cambian.

Aunque las empresas que se incluyen en el índice cambiarán con el tiempo, los criterios de selección serán los mismos.

Esto puede funcionar bien en mercados grandes y consolidados donde los cambios estructurales son graduales (p. ej. obtener exposición al S&P 500 o al MSCI ACWI), pero no funciona en mercados que cambian rápidamente, donde el sector o la industria pueden parecer totalmente distintos en los 12 meses siguientes, y no digamos dentro de 5 o 10 años.

Aquí es donde los productos indexados a la IA se quedan cortos.

Fondos ETF de IA en rodaje

Para llegar a esta conclusión, como equipo nos pusimos en la piel de nuestros inversores y comenzamos a escudriñar el mercado para ver qué ofrecía. Al estar radicados en Europa, nos encontramos con tres fondos cotizados en bolsa (ETF) que ofrecían exposiciones a índices de IA.

Esto nos lleva al primer reto:

Problema 1: No existe una definición única de IA

Lo que quedó especialmente claro fue que todos los proveedores de índices tenían una idea completamente diferente de lo que debería incluirse en un índice de IA, combinando su historia con una asignación a tecnología de mayor alcance. Por ejemplo, la IA se estaba combinando con el "Big Data" (que puede significar muchas cosas), robótica, tecnología autónoma y, en un caso, la categoría de tecnología en su conjunto.

Esto no quiere decir que estas combinaciones sean inversiones inapropiadas, pero no son índices de IA.

Un aspecto especialmente extraordinario fue que las rentabilidades fueron distintas entre los tres ETF de IA (gráfico 1) durante un tiempo razonablemente corto, en este caso tres años. ¡La diferencia acumulada entre el mejor y el peor rendimiento de un ETF de AI durante este tiempo fue del 25 %!

¿A qué se debe esto? Todos se comercializaron como ETF pasivos de IA, aunque sus composiciones fueran distintas.

Además, los factores impulsores (en este caso, el value frente al growth y la gran capitalización frente a la pequeña capitalización) varían enormemente de un ETF a otro. Por lo general, están orientados al estilo growth, pero algunos tienen más value y la capitalización bursátil cambia sustancialmente.

Esto es importante porque la percepción de la inversión pasiva es que estás participando en un mercado amplio. Sin embargo, como podemos ver por las rentabilidades y los factores impulsores, cada ETF de IA arroja resultados completamente distintos.

Esto contrasta, por ejemplo, con un ETF del S&P 500, en el que sabemos exactamente la exposición que ofrece con independencia del proveedor de ETF empleado. Esto queda patente si se toman los cinco principales proveedores de ETF por activos gestionados y se comparan las rentabilidades con el índice S&P 500 (gráfico 2).

Problema 2: Pureza cuestionable

Aparte de la definición de IA, una de las principales causas de esta divergencia en rentabilidades viene de la falta de pureza de las empresas seleccionadas en un índice. La IA en el sentido más estricto es un mercado bastante estrecho y hay muy pocas empresas que generen la inmensa mayoría de sus ingresos a partir de la IA.

En consecuencia, los índices de IA tienen un umbral mínimo relativamente bajo en lo que constituye una empresa de IA para garantizar que exista un conjunto suficiente de valores.

Volviendo a nuestros tres ETF de IA y analizando sus 10 primeras posiciones, las más destacadas fueron conglomerados globales como Bank of America, Amazon, Samsung y Apple. Se trata de empresas que utilizan la IA, pero sería difícil argumentar por qué son empresas dominantes en este campo.

Problema 3. Forzar reglas fijas en un mercado dinámico

El mercado de la IA experimenta cambios constantes, y es probable que desempeñe un papel clave en la reconfiguración de la economía mundial, lo que lleva a los analistas a creer que el sector crecerá más de 1,8 billones de dólares hacia finales de la década, según el proveedor de datos Statista.

En un mercado en constante evolución, ningún conjunto de reglas puede captar cómo será el futuro de la IA; por tanto, aunque es un sector apasionante en el que invertir, apenas estamos empezando a comprender lo que puede hacer.

Sin embargo, lo que sabemos con certeza es que no podemos basarnos en un simple conjunto de normas y exposiciones generalizadas para invertir en una industrial vertical tan dinámica.