La inteligencia artificial impulsa la transformación digital en todos los sectores de la economía mundial. A medida que la tecnología continúa extendiéndose a nuevas aplicaciones, 2024 se perfila ya como un año crucial para el desarrollo de las oportunidades de inversión que ofrece la inteligencia artificial, tal y como explican Pamela Hegarty y Vincent Nichols.
El lanzamiento en noviembre de 2022 de ChatGPT marcó un punto de inflexión en la evolución de la inteligencia artificial (IA). Llevó a un nivel superior el uso de los llamados «grandes modelos lingüísticos», una rama de la IA generativa que amplía la capacidad de los algoritmos de aprendizaje profundo desde el análisis de la información existente a la generación de contenido de nueva creación.
Además, los desarrolladores de ChatGPT democratizaron el acceso a los modelos de IA a través de servicios en la nube y aplicaciones móviles, facilitando en gran medida el uso de esta tecnología por parte de otros desarrolladores, empresas e individuos.
El lanzamiento de ChatGPT ha desatado una auténtica competición entre los proveedores de servicios en la nube y otras compañías tecnológicas para ampliar sus infraestructuras de centros de datos, sus paquetes de software, sus modelos fundacionales y sus aplicaciones. Varias empresas líderes en este ámbito han publicado importantes revisiones al alza de sus beneficios y han registrado fuertes rentabilidades en 2023 y los primeros meses de 2024.
Fuente: 5 Types of Artificial Intelligence That Bring Value to Business (scnsoft.com)
¿Hacia dónde nos dirigimos? Nueve avances en 2024
A lo largo de 2024, podrían producirse los siguientes avances:
Crecimiento continuo de las infraestructuras destinadas al entrenamiento de los modelos de IA: el gasto de capital de los proveedores de servicios en la nube y las grandes empresas beneficiará a las compañías de semiconductores y a los proveedores de servidores, almacenamiento y equipos de red.
Aparición de un competidor de peso para el principal proveedor de unidades de procesamiento gráfico (GPU) a medida que aumenta el rendimiento del chip MI300, que podría competir en lo que respecta a las cargas de trabajo de entrenamiento de modelos de IA. La posible transición del sector hacia un software que se adapte a distintos tipos de hardware podría comenzar a jugar a su favor, ya que sigue colaborando con el ecosistema de software de código abierto.
Las GPU podrían utilizarse para la mayoría de las cargas de trabajo de la IA gracias a su rendimiento y flexibilidad, aun cuando una amplia gama de compañías tecnológicas seguirán utilizando circuitos integrados específicos de aplicaciones en ciertas aplicaciones de gran volumen.
La IA impulsará la demanda de semiconductores en los próximos años, algo de lo que podrían beneficiarse las empresas de chips lógicos y de memoria, las fábricas de semiconductores y los proveedores de materiales y bienes de equipo para semiconductores. Con el tiempo, la inferencia de IA (mediante la cual un modelo entrenado se introduce en un entorno de producción) migrará de la nube a la computación periférica y a los dispositivos.
Vemos una oportunidad para las redes de back-end de los superordenadores de IA, con una adopción de Ethernet superior al crecimiento de InfiniBand, gracias a su capacidad para soportar infraestructuras de nube multiusuario.
Los proveedores de servidores, equipos de almacenamiento de datos, equipos de redes ópticas y plataformas de ciberseguridad podrían ver incrementadas sus oportunidades de ingresos. Es fundamental garantizar un gran ancho de banda para que los superordenadores de IA mantengan la actividad de las GPU, así como para que los sistemas sean eficientes desde el punto de vista energético y minimicen su impacto medioambiental.
Los proveedores de servicios en la nube podrían desarrollar sistemas de IA más grandes y potentes a medida que vayan aumentando el número de parámetros que utilizan en los modelos y hagan uso de conjuntos de datos más grandes. Las empresas de software podrían continuar incorporando funciones de IA para mejorar sus productos. Los inversores han de comprobar la capacidad de los proveedores de tecnología para monetizar los nuevos recursos.
Usos de la IA. Fuente: What-Is-AI-Types-Of-Artificial-Intelligence-Edureka.png (3994×1689) (d1jnx9ba8s6j9r.cloudfront.net)
Podrían aumentar los usos de la IA. La publicación británica The Economist ha señalado varias aplicaciones científicas interesantes, como el reconocimiento de patrones (para el descubrimiento de fármacos y la ciencia de materiales), los motores predictivos (plegamiento de proteínas), las simulaciones informáticas complejas (modelos meteorológicos y simulación de procesos) y el uso de IA generativa para diseñar nuevos productos químicos.
Las empresas están utilizando la IA generativa para una amplia gama de actividades, como el desarrollo de software, los chatbots para el servicio de atención al cliente, la redacción de contratos y la automatización de la producción de contenido de marketing.
En el sector industrial, los fabricantes y proveedores de equipos están aplicando sistemas de IA para mejorar el control de los procesos y los modelos virtuales de «gemelos digitales». En el ámbito sanitario, la revista Nature publicó un estudio científico realizado en los Países Bajos que describe el uso de IA en el análisis de imágenes médicas con el fin de clasificar tumores, lo que podría mejorar la toma de decisiones por parte de los cirujanos durante las intervenciones cerebrales.
En nuestra opinión, el análisis fundamental de enfoque bottom-up será crucial a la hora de identificar cuáles son las mejores empresas en este ámbito y de descartar a aquellas que no puedan adaptarse a la evolución del entorno.
La IA como motor de crecimiento
A medida que la adopción de la IA se va extendiendo, deberemos tener en cuenta ciertos factores de riesgo relativos al análisis fundamental, los factores medioambientales, sociales y de buen gobierno (ESG) y la confianza de los inversores.
Una perspectiva de crecimiento: la velocidad y la duración del desarrollo de infraestructuras aún son muy inciertas, y durante el proceso podrían producirse ciertas pausas destinadas a «asimilar» el nuevo contexto. El gasto en IA podría desplazar el destinado a otros proyectos tecnológicos.
A finales de 2023, Estados Unidos endureció sus restricciones a la exportación de semiconductores a China. Aunque el objetivo era limitar su uso en aplicaciones militares, esta medida podría tener otras consecuencias. También existe la posibilidad de que se aprueben nuevas restricciones.
Cuestiones ESG: los usuarios irresponsables podrían abusar de la IA con fines de vigilancia, piratería informática y creación de noticias falsas. Unos datos sesgados pueden dar lugar a unos resultados incorrectos de los modelos de IA. La seguridad y la privacidad de los datos constituyen un problema, al igual que las grandes necesidades energéticas que requieren los centros de datos que ejecutan los modelos de IA.
Confianza de los inversores: la valoraciones podrían fluctuar a medida que la tecnología avanza en el ciclo de adopción. Algunos expertos han destacado los riesgos existenciales que trae consigo la utilización de la IA para la guerra y otras aplicaciones malintencionadas.
En términos generales, somos optimistas sobre la adopción generalizada de la inteligencia artificial y su impacto positivo en:
- los proveedores de servicios en la nube
- las compañías de software
- los propietarios de grandes bases de datos
- la cadena de suministro de semiconductores
- las empresas que utilizan la IA para mejorar sus procesos de negocio
Pensamos que la IA es un elemento clave para:
- los motores de recomendaciones
- los servicios automatizados de servicio al cliente
- la automatización de la fabricación
- el descubrimiento de fármacos
- la producción de documentación
- las herramientas educativas
Con un potencial tan diverso, pensamos que la IA será un importante impulsor del crecimiento en 2024 y años posteriores.
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