Talking Heads – Inteligencia artificial: todo a la vez en todas partes

Grabación del podcast Talking Heads con Derek Glynn sobre tecnología disruptiva

Daniel Morris: Hola y bienvenidos al podcast Talking Heads de BNP Paribas Asset Management. Nuestro podcast ofrece a los inversores una visión y un análisis en profundidad de las cuestiones que realmente les interesan. En este episodio, hablaremos sobre inteligencia artificial. Soy Daniel Morris, estratega jefe de mercado, y hoy me acompaña el gestor Derek Glynn. Bienvenido, Derek, y gracias por participar en el podcast de hoy.

Derek Glynn: Gracias por invitarme. Es un placer para mí estar aquí.

DM: Pensemos en cómo ha evolucionado la tecnología en las últimas décadas. La llegada de internet despertó el interés de los inversores en su momento. Durante la pandemia de covid se registró un enorme impulso de la demanda, y ahora tenemos también la inteligencia artificial. El sector se ha visto también favorecido por la política de aranceles del gobierno de Donald Trump. Los segmentos del mercado que están más orientados a los bienes se ven relativamente más afectados por los aranceles que el sector tecnológico. Por lo tanto, son muchos los factores que favorecen actualmente al sector. Uno de los principales acontecimientos a los que hemos asistido este año ha sido el lanzamiento de DeepSeek por parte de un laboratorio chino de inteligencia artificial. ¿Nos puedes comentar algo al respecto, y hablarnos sobre las posibles consecuencias a largo plazo?

DG: Voy a empezar con una definición. La inteligencia artificial generativa es una tecnología que puede generar contenido a partir de un texto o una imagen. Con una cantidad de datos cada vez mayor y con el entrenamiento adecuado, la tecnología puede alcanzar unos niveles impresionantes de razonamiento avanzado, y ya ha dado lugar a numerosas e interesantes aplicaciones. En lo que se refiere a DeepSeek, se trata de un modelo de razonamiento que puede pensar y revisar su trabajo antes de responder a una pregunta. Lo novedoso ha sido lo aparentemente eficiente que ha sido la compañía a la hora de entrenar el modelo y lo barato que resulta a los usuarios hacer una pregunta a dicho modelo de inteligencia artificial. El coste que supone el uso de DeepSeek es muy inferior al de un modelo estadounidense comparable.

En mi opinión, lo más importante es que DeepSeek ha puesto de manifiesto la tendencia de abaratamiento que vemos en el ámbito del entrenamiento y uso de los modelos de inteligencia artificial. Hoy en día, los precios de estos modelos de consulta son aproximadamente una centésima parte de lo que suponían hace unos años. En economía ya sabemos que, cuando los precios bajan, el consumo tiende a aumentar. Pensamos que la inteligencia artificial va a estar por todas partes, que va a incorporarse a muchos sistemas, aplicaciones y tecnologías. Afectará a todos los ámbitos de nuestra economía. Y los modelos más eficientes nos dan acceso a esta oportunidad.

DM: Aparte del abaratamiento de costes que has comentado, ¿hay algún otro factor que te lleve a anticipar un aumento significativo de las tasas de adopción de la inteligencia artificial en los próximos años?

DG: La adopción de la inteligencia artificial podría acelerarse ante la confluencia de tres tendencias de gran calado. La primera de ellas la vemos en este continuo descenso del coste que conlleva el procesamiento de las consultas. La segunda es la continua mejora de la inteligencia de los modelos. La mayoría de los principales modelos superan ya el nivel básico de inteligencia humana en varias pruebas de referencia, como matemáticas, razonamiento visual, clasificación de imágenes, preguntas científicas avanzadas, etc. Al mismo tiempo, las tasas de error se están reduciendo.

La combinación de ambos factores refuerza la tercera dinámica, que se refiere a la ampliación del número y del tipo de aplicaciones de la inteligencia artificial. Es importante tener en cuenta que se trata de una tecnología de uso general; va a repercutir en todos los aspectos de la economía y también puede mejorar muchas áreas de nuestra vida personal. Las aplicaciones de la inteligencia artificial en ciertos ámbitos como la educación y la asistencia técnica son bien conocidas. Pero también hay otras, como la terapia o la compañía. Muchas personas no tienen acceso a médicos o especialistas. Puede que no haya citas disponibles, o que sus precios sean prohibitivos. Es probable que la inteligencia artificial no sea un sustituto perfecto, pero, en algunos casos, podría ser mejor que nada. Para muchas personas, representa una mejora de la calidad de vida. Se trata de un ejemplo importante, ya que pone de manifiesto la gran variedad de aplicaciones, así como el alcance y el uso práctico de la inteligencia artificial.

Resumiendo: esta combinación de menor coste, mejora de la inteligencia y uso general hará que las tasas de adopción vayan aumentando con el tiempo. Algunos datos en este sentido. Según un estudio realizado por McKinsey & Company el año pasado, el 78% de las empresas han adoptado ya la inteligencia artificial en una o más de sus funciones o departamentos, frente al porcentaje del 55% de hace un par de años. Sin embargo, solo el 16% de las empresas han adoptado la tecnología en cinco o más departamentos. Es decir, estamos aún en las etapas iniciales. Las empresas están comenzando a experimentar con la inteligencia artificial, pero la tecnología aún no ha logrado extenderse por toda la organización. Más a largo plazo, me interesan mucho la inteligencia artificial y los distintos factores de forma físicos, como la robótica o las gafas de realidad aumentada. Habrá muchas más aplicaciones y un aumento aún mayor de las tasas de adopción cuando estos sistemas de inteligencia artificial tengan funcionalidades tangibles y ofrezcan acceso a la información a tiempo real sobre el mundo que nos rodea.

DM: Según lo que has comentado, es probable que aún no hayamos visto nada de todo lo que puede ofrecer esta tecnología. Al mismo tiempo, asistimos a un importante debate entre los inversores en torno a la magnitud del gasto, en especial por parte de los principales proveedores de servicios en la nube. ¿Cómo crees que puede evolucionar esta tendencia en los próximos años?

DG: El trabajo de DeepSeek hizo que algunos cuestionaran el ritmo y la trayectoria de los gastos de capital, ya que DeepSeek demostró ser muy eficiente en su labor de entrenamiento de los modelos. Básicamente, consiguió más gastando menos. En nuestra opinión, los gastos de capital de los principales proveedores de servicios en la nube y de las compañías líderes en redes sociales van a seguir aumentando. Es probable que se produzca en oleadas de fuertes inversiones seguidas de periodos de asimilación, pero, en términos generales, pensamos que la tendencia será al alza. En 2025, anticipamos un crecimiento interanual superior al 40%, hasta alcanzar los casi 290.000 millones de dólares. La mayor parte de este gasto irá destinado a la construcción de centros de datos y al equipamiento de dichas instalaciones con servidores y unidades de procesamiento gráfico.

Resulta más complicado predecir el ritmo de inversión, pero pensamos que va a continuar creciendo en términos interanuales, si bien es probable que lo haga a un ritmo más lento que el 40% que esperamos para 2025. Las compañías tecnológicas de megacapitalización se han embarcado en una carrera por la inteligencia artificial. La tecnología representa una gran y aún incipiente oportunidad y, para las empresas, el riesgo de no acceder a dicha oportunidad podría ser mayor que el de invertir en exceso en ella, por lo que pensamos que van a mantener este tipo de gasto para asegurarse su futuro.

También hay mucho debate sobre la rentabilidad que los proveedores de servicios en la nube podrían obtener de su inversión. En nuestra opinión, están bien posicionados. No creo que estén gastando en exceso, y pienso que pueden monetizar sus inversiones de muchas formas. Suelo decir que todos los caminos de la inteligencia artificial llevan a los tres grandes proveedores de servicios en la nube. Estas compañías ofrecen almacenamiento y recursos de computación, y son las que cuentan con el acceso más amplio a las unidades de procesamiento gráfico. Además, están desarrollando aplicaciones que permitan a las empresas aprovechar la tecnología, y también están comenzando a aplicar internamente la inteligencia artificial para aumentar su eficiencia. Los desarrolladores de software son cada vez más productivos, en ocasiones entre un 30% y un 40% más, porque están recurriendo a la inteligencia artificial para autocompletar los códigos a medida que los van escribiendo. También es importante recordar que se trata de empresas sólidas, que generan mucho flujo de caja libre, lo que les permite financiar estos gastos de capital, y que también utilizan la inteligencia artificial en el desarrollo de su actividad principal. Tienen muchas maneras de monetizar la tecnología. En lo que se refiere al segmento del hardware, las compañías de semiconductores y de equipos de semiconductores siguen estando también bien posicionadas. Son las que permiten la tecnología, ya que proporcionan los chips, los equipos, las redes, el hardware necesario para entrenar y utilizar la inteligencia artificial.

Somos conscientes de los riesgos a corto plazo derivados de los aranceles y los controles a la exportación. El contexto actual de mercado exige que prestemos una gran atención a estos factores de riesgo. En general, la inteligencia artificial supone una oportunidad de crecimiento a largo plazo y podría impulsar unas tendencias financieras más marcadas en los próximos años para muchos de los participantes en el mercado.

DM: Me gustaría retomar dos puntos en concreto. Has dicho que la inteligencia artificial supone una oportunidad de crecimiento a largo plazo. Si analizamos las expectativas de beneficios del sector durante el último año, vemos que hay una tendencia alcista bastante estable, a diferencia de lo que ocurre en muchos otros sectores. Por otra parte, cuando nos has hablado del gasto de capital de estas empresas, hemos de ser conscientes de lo importante que es para la economía estadounidense. Si analizamos el crecimiento de la economía durante el primer trimestre, vemos una notable debilidad de la demanda de los consumidores, que se ha visto contrarrestada en gran medida por la inversión empresarial. Una gran parte de dicha inversión se ha producido en los sectores tecnológicos y el software. Te hago una última pregunta, Derek. ¿Es posible que el mercado haya infravalorado otras empresas que podrían verse favorecidas por la inteligencia artificial generativa?

DG: Las empresas de calidad con datos propios y poca competencia están bien posicionadas para beneficiarse de la inteligencia artificial generativa, y no están siendo suficientemente valoradas por los inversores. Este tipo de empresas están en todos los sectores, pero son especialmente frecuentes en el sector de soluciones de información. La inteligencia artificial permite a estas empresas optimizar todo el potencial que ofrecen los datos con el desarrollo de nuevos productos, como ciertas herramientas de análisis predictivo, por ejemplo, lo que les permitiría impulsar sus ingresos.

También podrían verse favorecidas por el aumento de la productividad o la reducción de los costes. La inteligencia artificial es muy útil para automatizar flujos de trabajo, en áreas como, por ejemplo, la atención al cliente, las ventas y el desarrollo de aplicaciones. Las empresas que tengan poca competencia pueden optar por trasladar a su cuenta de resultados el ahorro que le supone la inteligencia artificial. Es una oportunidad para que amplíen sus márgenes. Por último, estas empresas permiten ampliar el alcance de los beneficios de la inteligencia artificial, que ya no se limitarán a las empresas tecnológicas y de semiconductores de gran capitalización. Pensamos que serán muchas las empresas que puedan verse favorecidas por la inteligencia artificial generativa, más allá de las tecnológicas.

DM: Me gustaría resumir lo que nos has contado hoy. La principal conclusión del anuncio de DeepSeek fue la posibilidad de desarrollar tecnologías de inteligencia artificial a un coste muy inferior, lo que podría acabar derivándose en un mayor uso de la tecnología. También vemos una continua mejora en la inteligencia de los modelos en algunas áreas, que llegan a superar la inteligencia humana. En lo que se refiere a las perspectivas, crees que las empresas van a mantener un nivel elevado de gastos de capital para seguir avanzando en el desarrollo de estos modelos. Bueno, Derek, muchas gracias por acompañarme en el episodio de hoy.

DG: Muchas gracias a ti por invitarme.

DM: Pues así terminamos el episodio de Talking Heads. Si desean más información sobre nuestros recursos de inversión en tecnología, no duden en ponerse en contacto con BNP Paribas Asset Management o consultar nuestro sitio web BNP Paribas Asset Management – España Inversor profesional – BNPP AM. También puedes escuchar el podcast y suscribirte a Talking Heads en YouTube, Spotify, o a través de tu plataforma habitual. Han escuchado el podcast Talking Heads de BNP Paribas Asset Management conmigo, Daniel Morris, y el gestor Derek Glynn. Hasta entonces, cuídense.