IA: una historia multifacética

En nuestro 11º Tour de Silicon Valley de junio, analistas y gestores de fondos de Fidelity pasaron 5 días en la carretera y se reunieron con 25 empresas y organizaciones. Nada puede sustituir a un encuentro sobre el terreno con las compañías en su hábitat natural para asistir de primera mano a las operaciones, estar con los directivos en su entorno y experimentar directamente la cultura de las organizaciones. Los analistas y gestores de fondos de Fidelity tienen la oportunidad de sumergirse en las profundidades de un sector, compartir notas, comparar compañías y cuestionarse las propias hipótesis y opiniones.

No es sorprendente que las conversaciones en Silicon Valley sigan protagonizadas por la IA, una tecnología que continúa despertando entusiasmo en ese entorno. Las empresas invierten grandes cantidades en IA y sus proyecciones son optimistas. Sin embargo, lo que me impactó fueron los matices y la variedad de enfoques relacionados con ella, que indican que tanto sus más entregados defensores como sus detractores más pesimistas parecen estar pasando por alto los detalles más sutiles de la historia. La IA es un sector multifacético que ofrece toda una gama de posibilidades, por lo que invertir en esta tecnología exige aplicar una buena dosis de discernimiento.

Gran demanda de hardware... por ahora

La demanda de hardware de IA es muy alta actualmente. El hardware proporciona la capacidad de computación de IA y cualquier organización que desee utilizar la tecnología tendrá que invertir en él: procesadores, memoria y almacenamiento, interconexiones y centros de datos. Las ventas de hardware más significativas son las de GPU, uno de los elementos clave del centro de datos de la IA.

La demanda de software es menor, pero probablemente se trate de algo temporal. Si bien la GPU aporta la capacidad informática, los demás elementos del ecosistema de TI siguen siendo necesarios para que los usuarios optimicen las soluciones de IA. De modo que deberíamos esperar un mayor equilibrio del gasto en hardware y software a medida que la infraestructura general de TI vuelva al primer plano. También es posible que la propia inversión en hardware se vuelva más variada con el paso del tiempo. El gasto actual en GPU hace palidecer todos los demás, pero la situación podría cambiar cuando se desarrollen tecnologías alternativas.

En la carrera de la IA también puede estar subyaciendo una sensación de “miedo a perdérselo” que favorece la inversión en hardware. Las empresas no quieren quedar rezagadas, pero es improbable que sostengan el gasto solo por ese motivo a menos que consigan monetizar la IA. De hecho, buena parte de la demanda de hardware de IA ha procedido de startups respaldadas por firmas de capital riesgo. Muchas de esas startups no son rentables y, si no empiezan a serlo, la financiación de capital riesgo disminuirá y con ella la demanda de hardware.

La integración difiere según los sectores

Algunos sectores han podido adquirir hardware de IA y encontrar formas rápidas de integrar las soluciones, lo que les ha permitido añadir valor tangible a su operativa. Este suele ser el caso de empresas del ámbito de los medios, que tienen como base de sus modelos de negocio las tareas creativas; por ejemplo, la generación de contenidos musicales, vídeos o juegos. También existen determinadas funciones de trabajo que pueden aprovechar con rapidez la tecnología de la IA, como la codificación.

En otros sectores, la senda de monetización de la IA no es tan evidente. Negocios empresariales tales como servicios financieros, de salud, multinacionales, conglomerados y Gobiernos en general son organizaciones operativamente diversas y las mayores inversoras en TI. La IA empresarial no ha hecho grandes progresos en estos casos desde nuestro tour del año pasado. Aunque hay muchas pruebas en marcha, no se llega a conclusiones importantes sobre un argumento de negocio sólido para el uso de la IA. Los clientes corporativos aún siguen buscando formas de incorporar la IA y no es posible prever cuánto tiempo llevará ese “descubrimiento”.

Dispersión generalizada en los tipos de organizaciones que utilizan IA generativa

Con todo, la IA sí está marcando pequeñas diferencias, por ejemplo en codificación. Pero la tecnología de IA aún no está madura y sus resultados son incoherentes. Y, si bien eso no supone un problema para los sectores de creatividad, sí lo es sin duda para otros sectores en los que es crucial la precisión como los de salud, financiero, algunas compañías industriales y áreas de Gobiernos.

Algunos de esos sectores están sujetos a una regulación estricta, lo que exigiría una fiabilidad de las soluciones de IA muy alta que pudiera cumplir los requisitos y convencer a los reguladores. Si hay pequeños errores en los resultados, las consecuencias pueden ser importantes, ya que las empresas podrían encontrarse en una situación de responsabilidad legal y de alto riesgo de reputación. Todo esto explica que los clientes corporativos estén siendo más lentos en la adopción de tecnologías de IA.

Invertir en IA

Actualmente, el mercado está centrado en beneficiarios inmediatos de la IA que pueden incorporar los beneficios directos de la tecnología en sus cuentas de resultados. Esas empresas, generalmente del ámbito del hardware y los semiconductores, han visto subir sus cotizaciones bursátiles. Sin embargo, para que las compañías mantengan el crecimiento de sus beneficios, sus clientes tendrán que comercializar la IA, algo que podría no ser tan obvio de corto a medio plazo. Puede que sea preferible para los inversores buscar empresas cuyos ingresos relacionados con la IA aún no estén reflejándose en las cuentas pero puedan hacerlo a más largo plazo.

Las compañías de infraestructura de datos y consultoría de TI se sitúan en un punto importante, aunque subestimado, de la cadena de suministro de IA. Las empresas deben abordar las limitaciones de los datos para hacer el mejor uso posible de la IA, lo que requiere tanto soluciones de datos como experiencia y conocimientos en la materia. Los expertos en datos pueden ayudar a las empresas en ese sentido, lo que incluye afrontar los cambios de entorno normativo y legal de la IA. Muchas de las compañías con las que he hablado están utilizando los servicios de esos expertos de datos, algo que debería ir reflejándose gradualmente en sus resultados empresariales.

En hardware, algunos fabricantes proporcionan componentes universales en sistemas de IA, lo que los hace menos dependientes de tecnologías o proveedores de IA específicos. Por ejemplo, el negocio de fabricación de semiconductores de TSMC probablemente siga yendo bien con independencia de qué elemento de la tecnología (GPU, CPU u otros) predomine o qué clientes vayan perfilándose como los ganadores (Nvidia, AMD o compañías de nube a hiperescala).

Los proveedores de servicios en nube deberían verse favorecidos por la penetración de la IA pero no dependen de ella totalmente a efectos de crecimiento. Así, el negocio de computación en la nube de Amazon saldrá ganando cuando las empresas adopten la IA y sus necesidades de computación en la nube se incrementen. Pero, incluso en ausencia de IA, los usuarios de la nube siguen teniendo que modernizar su tecnología informática y utilizar cada vez más servicios en la nube.

Los ganadores aún están por aparecer

La historia de la IA es larga y avanza a varias velocidades. Los ganadores irán apareciendo gradualmente en distintas partes de la economía. Las empresas están compitiendo para establecer el mejor modo de aprovechar la IA, por lo que la demanda de GPU, por ejemplo, predomina en esta fase de “descubrimiento”. No obstante, por ahora no ha habido demasiados beneficios tangibles. Con el tiempo, los diversos sectores y compañías irán modificando su adopción de IA y el éxito asociado a ella también cambiará. Por eso, debemos tratar de entender el impacto, la aplicación y la comercialización de la IA caso por caso.

La carrera hacia la monetización de la IA ha llevado a la asignación de presupuestos corporativos a la innovación en detrimento del gasto general en TI. Este es probablemente otro aspecto que cambiará y la inversión en TI se hará más equilibrada. Podemos confiar en que el gasto general en tecnología tenderá a subir con el tiempo, ya que la tecnología produce eficiencias que son cruciales para la competencia entre empresas.

La digitalización y la automatización son desarrollos tecnológicos constantes que las compañías están desplegando de modos diversos. Lo mismo puede decirse de la IA, que, siendo la eficiencia tecnológica más reciente, sigue siendo parte de la evolución de la tecnología.

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