AI: mucho tiempo hasta llegar y mucho camino por recorrer

En los aproximadamente 18 meses transcurridos desde que Open AI lanzó ChatGPT, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un tema de conversación ineludible entre la comunidad inversora, las salas de juntas de las empresas y los círculos políticos. Dada esta atención, algunos pueden hacerse la pregunta: ¿de verdad es tan importante la IA? Nuestra respuesta es rotundamente «sí».

Las razones son varias. Desde el nivel más alto, creemos que la IA cambia para siempre la forma en que los seres humanos y las empresas interactúan con la tecnología. Desde una perspectiva macroeconómica, podría ser el mayor factor impulsor de la productividad desde la Revolución Industrial de hace más de 200 años. Por último, con respecto a los lugares de trabajo y a la renta variable, esperamos que la IA proporcione un impulso a los beneficios, a medida que las empresas la desplieguen con el objetivo de racionalizar costes, generar ingresos y, en muchos casos, desarrollar nuevos productos.

La inteligencia artificial podría ser el mayor factor impulsor de la productividad desde la Revolución Industrial de hace más de 200 años.

A los hombros de gigantes

Puede que la llegada de ChatGPT haya parecido un relámpago, pero el concepto y las tecnologías predecesoras de la IA llevaban décadas gestándose. De hecho, hace más de 70 años, el famoso matemático Alan Turing planteó la cuestión de si los ordenadores podrían llegar a pensar.

A lo largo de las décadas, a medida que aumentaba la potencia de procesamiento y los algoritmos se volvían más sofisticados, las aplicaciones informáticas podían realizar tareas cada vez más complejas que, de hecho, podían considerarse pasos hacia el pensamiento. Sin embargo, programas como Big Blue de IBM, que derrotó al famoso campeón de ajedrez Gary Kasparov, reaccionaban en gran medida a escenarios para los que habían sido programados.

Los avances ejemplificados por ChatGPT se deben a los grandes modelos de lenguaje (LLM) y a la GenAI. Estas tecnologías complementarias permiten que potentes algoritmos analicen conjuntos de datos masivos. Los LLM producen texto predictivo avanzado, mientras que la GenAI puede crear contenido original basado en sus propias inferencias a partir de fuentes de datos, en lugar de tomar señales predefinidas de datos introducidos por humanos. Sin embargo, chatbots como ChatGPT son solo un ejemplo de la funcionalidad habilitada por IA que esperamos ver desplegada en toda la economía mundial en los próximos años.

¿Por qué la IA ahora?

Los parámetros disponibles para entrenar plataformas de IA han crecido exponencialmente, junto con las capacidades de los procesadores para analizar y realizar inferencias a partir de estos conjuntos de datos masivos.

No es casualidad que la promesa de la IA se esté cumpliendo ahora. Esto se debe a la convergencia de varias aportaciones esenciales: en primer lugar, la cantidad de datos disponibles sin precedentes, gracias en parte a la proliferación de Internet y a la capacidad de almacenamiento de la nube. En segundo lugar, la capacidad de las unidades de procesamiento gráfico (GPU) y los circuitos integrados de aplicaciones específicas (ASIC) de última generación para absorber sistemáticamente estos datos y maximizar la información que contienen. Tercero, los avances en los chips de memoria. Y cuarto, las aplicaciones de software cada vez más sofisticadas y especializadas que ofrecen plataformas sobre las que se puede desplegar la IA.

La IA generativa es el paso más reciente en este proceso y, aunque se ha anticipado desde hace tiempo, solo se podrán entender de verdad sus capacidades y ejemplos de uso cuando llegue. Sigue la pauta de los avances anteriores relacionados con la IA, incluidas las aplicaciones analíticas que podían encontrar patrones en grandes conjuntos de datos, diagnosticar problemas y ofrecer análisis predictivos.

El siguiente paso fue el aprendizaje automático, que podía aplicar las lecciones aprendidas de estos análisis. Aunque sólo estamos empezando a apreciar el poder de la GenAI, reconocemos que la siguiente etapa de su evolución es que la inteligencia artificial general (AGI) pueda ser algún día capaz de aprender y razonar a nivel humano.

Es cierto que la capacidad de los algoritmos de la IA para rastrear datos, establecer vínculos, extraer inferencias y, cuando se les solicita, probar hipótesis y llegar a conclusiones, puede no ser lo mismo que el pensamiento humano. Pero la capacidad de la IA de aprovechar rápidamente grandes conjuntos de datos para lograr estos objetivos la convierten en un poderoso complemento de los trabajadores en una amplia gama de profesiones y funciones.

En este contexto, la IA puede considerarse tanto su propio tema secular como la culminación de otros temas que hemos seguido a lo largo de los años, entre ellos la nube, el Internet de las cosas (IoT) y la movilidad. Bajo nuestro punto de vista, su convergencia constituye un cambio generacional en la tecnología informática similar a la transición de los mainframes a los servidores y ordenadores personales y, más recientemente, a la adopción de Internet y la movilidad.

Aplicaciones de la IA: una visión general

Dado todo el revuelo del mercado en torno a la IA, los inversores pueden estar preguntándose si han perdido el tren de obtener exposición a esta temática. La exageración suele ir de la mano de la aparición de una tecnología transformadora y trae consigo un gran revuelo. Aun así, creemos que una característica única de la IA es la amplitud de actores en todos los sectores y cadenas de valor a los que puede proporcionar beneficios duraderos.

Quizá los benefactores más fundamentales de la IA sean los facilitadores: las empresas que producen las GPU y los bienes de equipo necesarios para crear la infraestructura física que sostiene el ecosistema de la IA.

Los siguientes son los creadores de IA. Entre ellos figuran las empresas que ya han lanzado plataformas de IA, como los principales operadores de Internet y los proveedores de servicios en la nube que disponen de enormes conjuntos de datos. Para algunos creadores, la IA complementará sus propios modelos de negocio, y en otros puede considerarse como una unidad de negocio al servicio de los clientes. Otros creadores son los proveedores de software como servicio (SaaS) que utilizan la IA para reforzar su oferta de productos y las empresas de software centradas en sectores verticales de negocio específicos.

Aunque estos ejemplos tienen la IA integrada en su ADN, la lista de beneficiarios potenciales puede ampliarse para incluir empresas de todos los sectores que tienen la oportunidad de aprovechar la IA para impulsar resultados empresariales positivos.

Además de tener en cuenta los impactos de la IA en el entorno corporativo ―muchos de los cuales aún no se han identificado―, los inversores preocupados por llegar tarde a la fiesta de la IA deberían recordar la siguiente máxima: el potencial de beneficios de los avances tecnológicos suele sobreestimarse a corto plazo, mientras que se subestima considerablemente a más largo plazo.

Este es probablemente el caso de la IA. Aunque ya se han identificado los innovadores y los pioneros adoptantes, los inversores, y a menudo las propias empresas, aún no están seguros del impacto total que tendrá la IA en varios sectores, modelos de negocio y funciones. Una cosa que creemos, sin embargo, es que, al igual que con otros avances innovadores, habrá líderes y rezagados, y estos últimos corren el riesgo de ser desintermediados por no entender la magnitud del potencial disruptivo de la IA.

El panorama general

El contexto que se proporciona aquí se centra en cómo la IA puede afectar al entorno corporativo. Pero para entender del todo en qué medida esta fuerza revolucionaria ―en contraposición a la evolutiva― podría afectar a la economía mundial, hay que considerar lo que ya están planteando las hipótesis de analistas, economistas y responsables políticos.

Al impulsar la productividad, muchos expertos creen que la IA podría influir en el crecimiento económico, los salarios, el nivel de inflación e incluso los tipos de interés. Dentro de los mercados financieros, la capacidad de las empresas para aprovechar eficazmente la IA será un factor que deberá tenerse en cuenta en el precio de sus acciones, y los mencionados efectos macroeconómicos de la IA deberán ser considerados por los inversores en renta fija. La conclusión es que muy pocas áreas de la economía mundial son inmunes al despliegue de la IA.

En la próxima entrega, analizaremos más de cerca las aplicaciones de IA en el lugar de trabajo y los sectores específicos que tienen más probabilidades de contribuir y beneficiarse de la llegada de este importante avance tecnológico.

 

Información importante

Los sectores tecnológicos pueden verse muy afectados por la obsolescencia de la tecnología existente, los ciclos de producto cortos, la caída de los precios y beneficios, la competencia con nuevos participantes del mercado y las condiciones económicas en general. Una inversión concentrada en un único sector podría ser más volátil que la rentabilidad de inversiones menos concentradas y del conjunto del mercado.