Hoy en día, la inteligencia artificial (IA) es la principal tecnología disruptiva en la economía. Con su amplísimo potencial, promete revolucionar la manera en que trabajamos, los productos que utilizamos y los servicios que consumimos. Sin embargo, un elemento intrínseco de una fuerza digital emergente de tal envergadura son sus posibles riesgos, incertidumbres y destrucción creadora, capaces de afectar a la seguridad de nuestras vidas cotidianas.
Para los inversores, junto a un sinfín de oportunidades para quienes sepan sacar el máximo partido a las funcionalidades de la IA, se perfila un paisaje de inversión complejo. Así, navegar con éxito la era de la IA requerirá adoptar un enfoque flexible.
IA: una oportunidad de inversión difícil de evitar
El lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022 fue el detonante de innovación que puso de golpe a la IA en un primer plano. En los dos años transcurridos desde entonces hemos visto a muchas empresas competir para aprovechar esta ventaja tecnológica. Se prevé que el gasto mundial en servicios de IA se doblará con creces de cara a 2028, hasta un nivel pronosticado de 632.000 millones de dólares1.
Ahora mismo, los principales actores en el campo de la IA son los proveedores de tecnologías fundacionales que impulsan y facilitan el despliegue de infraestructura necesario. A medio y a largo plazo, no obstante, el potencial de la IA como tecnología polivalente ofrece un abanico de aplicaciones mucho más amplio. Sus diversos usos prácticos afectarán probablemente a la práctica totalidad de los sectores de la economía, de forma tanto positiva (elevando la productividad) como negativa (potencialmente eliminando puestos de trabajo).
Con tantas empresas diferentes invirtiendo en el tema de la IA, todo apunta a que estas inversiones aportarán niveles de rentabilidad muy variados, presentando tanto retos como oportunidades a los inversores.
Líderes fundacionales
Los líderes iniciales que fomentan el desarrollo de la IA pueden dividirse en dos grupos: los que espolean la innovación en IA, y los que proporcionan las herramientas para impulsar esta tecnología. El vector de desarrollo es relativamente concentrado e incluye a los creadores de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas inglesas) y algoritmos de aprendizaje automático, y a compañías con los conjuntos de datos necesarios para entrenar modelos de IA. Desde una perspectiva de inversión, es importante destacar que no muchos desarrolladores cotizan en mercados de renta variable.
El despliegue de infraestructura es mucho más amplio y, presumiblemente, más accesible para los inversores. Los proveedores de servicios de computación en la nube son una vía de acceso a la IA: gracias a su gran capacidad de centros de datos, estas empresas cuentan con suficiente ancho de banda para soportar modelos de IA. Por su parte, ciertos fabricantes de semiconductores producen las unidades de procesamiento gráfico (GPU) y chips personalizados para aplicaciones específicas (ASIC) esenciales para respaldar los procesos de inferencia y aprendizaje de IA. Las herramientas de desarrollo de software y los programas de bases de datos también son componentes de apoyo para iniciativas de IA: los algoritmos de IA son software y pueden desarrollarse y gestionarse con las mismas herramientas empleadas para aplicaciones tradicionales. Y lo curioso es que la IA también puede aplicarse para mejorar estas herramientas de software. Al mismo tiempo, la ciberseguridad es crucial para proteger los algoritmos y los datos frente a ataques; estos sistemas también pueden incorporar técnicas de aprendizaje automático para identificar y detener amenazas de mejor manera.
Las facilitadoras de IA también abarcan a proveedores de materiales y bienes de equipo de semiconductores, fundiciones y proveedores de equipamiento de red y sistemas de almacenamiento de datos. Por otra parte, las soluciones de energía alternativa y eficiencia energética son esenciales para la IA, hasta el punto de que varios gigantes tecnológicos están financiando proyectos de energía nuclear para asegurarse una fuente alternativa de electricidad de bajas emisiones para sus centros de datos.
Beneficiarios futuros
Aunque sin duda faltan varios años para que la productividad de la IA toque techo, esta tecnología ya se está integrando con éxito en un abanico de aplicaciones. Concretamente, la IA es un facilitador clave de herramientas versátiles como motores de recomendación, automatización manufacturera y producción de documentos que pueden utilizarse en todas las áreas de la economía.
En los ámbitos de las ventas y el márketing se utilizan chatbots para interactuar con solicitudes de servicio al cliente y simplificar flujos de trabajo, lo cual está conduciendo a mejoras de productividad. Las aplicaciones científicas incluyen el reconocimiento de patrones y el desarrollo de nuevas estructuras de proteínas para el descubrimiento de fármacos y la ciencia de materiales, así como el uso de simulaciones informáticas complejas para mejorar modelos meteorológicos. En el sector industrial, los fabricantes y proveedores de equipamiento implementan sistemas de IA con objeto de mejorar el control de procesos y crear modelos de gemelos digitales virtuales. En el área de la salud, la IA se está aplicando en el análisis de imágenes médicas para clasificar tumores, lo cual podría mejorar la toma de decisiones de cirujanos durante operaciones cerebrales. Los copilotos de IA también están ayudando a escribir resúmenes de informes médicos y de visitas de pacientes, lo cual redunda positivamente en la productividad de médicos y farmacéuticos.
Con un potencial tan diverso, la IA será un importante motor de crecimiento en adelante. Las empresas con mayores perspectivas de beneficiarse de la IA son aquellas capaces de sacar partido a conjuntos de datos propios o de obtener una ventaja competitiva para productos y servicios que puedan adoptarse ampliamente.
Retos y riesgos
Con la adopción de la IA en un número creciente de áreas de actividad, se hace necesario dejar de concentrarse en su promesa para evaluar debidamente los riesgos (a menudo imprevistos) que conlleva su implementación.
Ahora que el contenido “sintético” generado por la IA es cada vez más omnipresente, los usuarios tienen que poder diferenciar fácilmente entre lo auténtico y lo falso. Los derechos de autor y la propiedad intelectual de las entradas y salidas de los modelos están siendo objeto de un importante debate. Además, los LLM han demostrado ser susceptibles a generar “alucinaciones”, resultados con información incorrecta o engañosa.
En un mundo en que nuestra seguridad ya se ve amenazada por la manipulación y difusión de desinformación y noticias falsas por parte de actores irresponsables, la implementación de etiquetas de IA podría ayudar a identificar mejor la fuente del contenido en el futuro. Los sesgos inherentes podrían mitigarse utilizando datos de entrenamiento más diversos y representativos, y los desarrolladores podrían tomar más medidas para asegurar que utilizan por defecto conjuntos de datos de calidad y que divulgan sus fuentes de manera transparente; al fin y al cabo, la calidad de la IA solo será tan alta como la de las entradas que utiliza.
También se teme el abuso de la IA para fines de vigilancia, mientras que los piratas informáticos y los cibercriminales también podrían servirse de ella para perpetuar actividades fraudulentas más sofisticadas. No obstante, el aspecto más trascendental quizá sea el potencial de la IA para crear y destruir puestos de trabajo. El FMI ha proyectado que la IA afectará a casi un 40% de los empleos a nivel mundial2, y esta transición deberá manejarse de manera justa y equitativa para evitar un aumento de la desigualdad y del malestar social.
Las autoridades de todo el mundo hacen bien en prestar atención a la IA, pero no será tarea fácil crear legislación que aproveche el potencial de la IA para beneficiar y proteger a la sociedad sin crear al mismo tiempo reglas que amenacen con obstaculizar la innovación y frenar el progreso económico.
Capturar la creciente oportunidad de la IA
La creciente integración de la IA en la economía global no hará más que ampliar las oportunidades para los inversores. Hasta ahora, sus principales beneficiarios se han limitado al universo relativamente pequeño de facilitadoras, pero esto evolucionará a medida que la IA madura tanto dentro como más allá del sector tecnológico.
El potencial de la IA para trastocar el panorama económico y ampliarlo de manera creativa obligará a los inversores a adoptar un enfoque activo y flexible para sacar partido a los resultados positivos y evitar las trampas y peligros de esta tecnología. El BNP Paribas Disruptive Technology se concentra en la transformación digital. Tratamos de invertir en los líderes y beneficiarios de la innovación digital, evitando a aquellas empresas incapaces de adaptarse.
Creemos que la revolución de la IA es uno de los temas más excitantes, duraderos y expansivos de la inversión en tecnología, y que su impacto económico no hará más que aumentar con el tiempo. Nuestro proceso único está dirigido a examinar la propuesta de la IA desde múltiples perspectivas, lo cual nos permite capturar todo el abanico de ventajas que ofrece tanto ahora como en el futuro. De hecho, una tercera parte de nuestras inversiones ya son en empresas fuera del sector tecnológico tradicional, con lo que nuestra estrategia está idealmente posicionada para capturar el rango completo de ventajas de la implementación de la IA.
