Aunque las ideas en las que se basa la IA existen desde hace más tiempo del que han vivido la mayoría de los inversores, este ámbito, hasta ahora reservado a los departamentos de informática, se ha vuelto accesible para la población en general.
No obstante, aunque los títulos tecnológicos han experimentado un fuerte “rally”, la revolución de la IA se encuentra todavía en fases tempranas.
Sus principales modelos básicos –las redes neuronales de IA entrenadas con enormes conjuntos de datos– están aumentando de tamaño rápidamente y generando grandes incrementos de su capacidad con cada iteración. Será interesante descubrir hasta qué punto el nuevo modelo Gemini de Google, que se presentará este otoño, supone una mejora con respecto a los modelos de lenguaje extenso (LLM) ya existentes.
La oleada de interés por la IA generativa pone de manifiesto los principales atractivos del sector tecnológico y su capacidad para encontrar nuevas vías de crecimiento.
En muchos sentidos, el aluvión de innovaciones que se está produciendo en la actualidad guarda paralelismos con el auge de Internet en los años noventa. La implantación de Internet fue relativamente lenta debido al tiempo que se necesitó para crear conectividad en todo el mundo: en 1990, tan solo la mitad de la población mundial estaba conectada a la red. Hoy en día, la mayor parte de la población dispone de un teléfono inteligente y conexión a Internet. Dos meses después de su lanzamiento, ChatGPT ya tenía más usuarios que los que tenía Internet en 1996.
¿Dónde se encuentran las oportunidades?
La oleada de IA generativa no ha hecho más que empezar: creará oportunidades en la totalidad del universo de inversión digital en los próximos años. Bill Gates, de Microsoft, captó la importancia de los LLM: “Sabía que acababa de asistir al avance tecnológico más importante desde la interfaz gráfica de usuario”.
Al igual que ocurrió con el auge de Internet, la mayor parte del dinero que se invierte en IA hoy en día se destina a infraestructuras. Empresas como Google, Microsoft, Amazon, Meta y Tesla aún se ven condicionadas por la disponibilidad de unidades de procesamiento gráfico (GPU) de alto rendimiento, necesarias tanto para el entrenamiento como para la inferencia de los modelos. Creemos que, con el tiempo, la inversión ampliará su alcance más allá de la pura infraestructura, a medida que la inteligencia de estos modelos de IA se introduzca en las aplicaciones.
En la actualidad, la variedad potencial de estas aplicaciones parece casi ilimitada. Con el tiempo, la IA transformará el diagnóstico y el descubrimiento de fármacos en el ámbito sanitario, así como la educación, el arte y las finanzas. Y esto, a su vez, fomentará la demanda en otros sectores tecnológicos como los del software, el hardware y los semiconductores.
La herramienta GitHub Copilot de Microsoft (para generar código) es uno de los casos de utilización de la IA a escala más exitosos de la actualidad. Empresas de todo el mundo informan de un aumento del 20-40% en la eficiencia de los desarrolladores gracias al uso de Copilot, que tiene un coste de unos 230 USD al año para los usuarios empresariales. Pronto dispondremos de Copilots para todo.
En este ciclo de inversión hay algo diferente: creemos que, en muchos casos, este ciclo tecnológico favorece a las empresas ya existentes frente a las nuevas. A día de hoy, son con frecuencia las empresas tecnológicas consolidadas las que llevan la delantera en lo que IA se refiere. La IA exige grandes cantidades de datos y el entrenamiento de sus modelos es extremadamente caro, requisitos ambos que, como es lógico, resultan más fáciles de cumplir para las empresas grandes y adaptadas que para las empresas de nueva creación. Del mismo modo, cualquiera puede integrarse con los LLM: en este sentido, no existe ninguna ventaja a priori para las empresas de nueva creación. Por último, la IA favorece a las empresas que ya cuentan con grandes bases de usuarios, dado que las nuevas prestaciones de los productos de IA serán más fáciles de implantar en productos bien conocidos que ya cuentan con un gran número de usuarios. Para los inversores, esto representa numerosas y atractivas oportunidades para obtener exposición al tema de la IA a través de empresas tecnológicas cotizadas que son una buena inversión y están bien gestionadas.
Obstáculos en el camino
Aunque la promesa a largo plazo es real, la consultora tecnológica Gartner resumió recientemente el sentir de varios comentaristas (e inversores) al afirmar que, actualmente, la IA generativa se encuentra en un “punto álgido de sobredimensionamiento de las expectativas”.
Creemos que los inversores irán volviéndose más selectivos a medida que pase el tiempo. Cada vez cobrará más importancia tener un conocimiento exacto de la naturaleza de cada producto y del posicionamiento de las distintas empresas. Consideramos que el tiempo necesario hasta que empiecen a generar beneficios también es otra cuestión importante. Este es el tipo de trabajo en el que nos centramos como equipo actualmente, clasificando las empresas en las que la rentabilidad de la inversión se apoya en el revuelo generado por la novedad.
Es evidente que nos encontramos en los inicios de otro gran cambio de la tecnología que, con el tiempo, transformará la mayoría de los mercados tecnológicos (y no tecnológicos). Resulta inspirador observar con qué rapidez se están adaptando las empresas para beneficiarse de la IA. Estaremos muy atentos a los productos revolucionarios que empiecen a definir esta nueva era de la IA.
