Inteligencia Artificial generativa: ¿Invertir con fervor o desviar el interés?

La inteligencia artificial (IA) generativa es la tecnología que está en boca de todos. Encierra potencial para ser revolucionaria y, de hecho, ya está teniendo un impacto significativo, pero, como ocurre con otras tecnologías recientes (vehículos eléctricos, energías renovables, blockchain...), las valoraciones tienden a desconectarse de los fundamentales. Después de realizar recientemente un estudio en profundidad sobre este campo, resulta evidente que la IA generativa es real, pero los inversores deberían ser selectivos en sus inversiones.

Avances de la IA generativa

Durante los últimos meses, la inteligencia artificial ha captado la atención del público. Llevamos algún tiempo haciendo un seguimiento de esta tecnología y recientemente emprendimos un proyecto de análisis en profundidad sobre esta cuestión en el que también celebramos encuentros con destacadas figuras de este campo.

La IA generativa crea contenidos nuevos y originales usando algoritmos y configuraciones de aprendizaje automático a partir de información existente. Reconoce patrones y reglas a partir de los datos y utiliza este conocimiento para crear nuevos datos que recuerdan a los originales. Puede crear nuevas imágenes, vídeos, canciones, códigos informáticos y textos basados en patrones contenidos en los datos. Este contenido es tan avanzado que parece casi real.

La IA generativa puede crear estos contenidos sin intervención humana, mientras que la IA tradicional basada en reglas necesita que un humano decida los parámetros para la toma de decisiones. Los dos avances clave de la IA generativa son el uso de modelos de difusión latente, que iteran automáticamente un algoritmo para dar lugar a una imagen final realista, y los grandes modelos de lenguaje basados en transformadores, que realizan cálculos en paralelo en lugar de en serie para procesar más volúmenes de datos a mayor velocidad.

Aunque la IA generativa constituye un salto, su forma de “pensar” no replica el pensamiento humano independiente. Sigue siendo una variante del aprendizaje profundo tradicional (una rama del aprendizaje automático), frente al cambio más intenso hacia la inteligencia artificial general que vemos en películas como Terminator, Matrix o La guerra de las galaxias con C-3PO.

Lo bueno y lo no tan bueno de la IA generativa

La IA generativa es brillante a la hora de realizar con rapidez y calidad determinadas tareas, pero podría ocurrir que no hiciera trabajos del todo bien. Su punto débil fundamental es que puede tener problemas para garantizar la calidad, precisión y originalidad del contenido que elabora. Puede diseñar imágenes realistas, pero en ocasiones podría cometer errores de bulto, como colocar dos volantes a un coche o tres piernas a una persona.

Eso significa que la IA generativa no debe verse necesariamente como algo que reemplazará a los humanos en un contexto laboral. Será inevitable que algunos puestos de trabajo pierdan contenido o queden incluso obsoletos, como los agentes de atención al cliente, que principalmente tratan con consultas repetitivas que podrían automatizarse en su mayor parte con la IA, o los contables, que podrían verse desplazados por sistemas de contabilidad basados en IA. Pero otros empleos podrían verse potenciados por la IA generativa, incluidas las tareas creativas, como el diseño de videojuegos, el desarrollo de decorados de películas, la producción musical, la programación de aplicaciones informáticas y la redacción. Del mismo modo que Microsoft Excel se generalizó para tareas cuantitativas, la IA generativa podría convertirse en una atractiva nueva fuente de proyectos artísticos.

El panorama de la IA generativa

Desplegar la IA generativa en tareas repetitivas y potenciar otros trabajos son dos factores que deberían impulsar la mejora de la productividad. Podría liberar trabajadores que se centren en tareas con mayor valor añadido y crear nuevas vías de crecimiento, del mismo modo que las start-ups posibilitadas por el 4G como Uber, Airbnb e Instagram, que necesitan una conexión móvil permanente. Sin embargo, los trabajadores sufrirán cambios. Muchos tendrán que adaptarse, especialmente en sectores creativos, como los editores, los traductores, los profesionales del marketing, los diseñadores gráficos y los productores musicales. El sector de la formación a distancia ha caído con fuerza, ya que las empresas admiten que la IA ya ha afectado a sus ventas, y otras áreas también sentirán la presión. Los trabajadores mejor colocados serán los que aprendan a explotar la tecnología para realizar mejor sus funciones.

La IA generativa podría crear riesgos en materia de propiedad intelectual y plagio, propagación de noticias falsas o contenido ofensivo, suplantación de identidades y uso indebido por parte de delincuentes para engañar, defraudar y manipular. En algunos lares se contempla incluso un escenario apocalíptico en el que la IA se convierte en enemiga de la humanidad y alumbra robots soldado y los sistemas de IA se vuelven incontrolables. Aunque podría parecer un tanto exagerado, es un riesgo contra el que han alertado expertos como Elon Musk, cofundador de OpenAI (la empresa detrás de ChatGPT) y Geoffrey Hinton, un pionero de la IA. De hecho, los máximos ejecutivos de las grandes empresas de IA, como Google, Microsoft y OpenAI, se reunieron recientemente con el vicepresidente de EE.UU. para analizar la seguridad de sus productos.

Con independencia de que este riesgo existencial de la IA sea realista o no, creemos en el desarrollo, despliegue y uso responsable y ético de la IA. Es importante, en general, elevar el grado de comprensión y estudio de las cuestiones relativas a la ética digital y, en particular, promover compromisos de las empresas con los códigos de buenas prácticas y la divulgación en el ámbito de la IA. A consecuencia de ello, hemos dialogado sobre esta cuestión con más de 100 empresas tecnológicas durante el último año.

Otro riesgo tiene que ver con la competencia. Los avances de la IA requieren importantes recursos que únicamente las entidades bien financiadas pueden costear y eso podría traducirse, por tanto, en una industria oligopolística. Eso podría dar lugar a alguna forma de regulación de la competencia. De hecho, la Autoridad de Competencia y Mercados del Reino Unido ha puesto en marcha una revisión del mercado de la IA y la Comisión Federal de Comercio de EE.UU. declaró recientemente que está “muy atenta“ a esta área.

El sector también se enfrenta a consideraciones y riesgos de carácter más general. La industria de los semiconductores influye en las tendencias geopolíticas y se ve influido por ellas. Por ese motivo, los gobiernos están adoptando cada vez más medidas proteccionistas. La desconexión de las cadenas de suministro internacionales y la deslocalización cercana o traslado de instalaciones de producción a países amigos podrían restringir el flujo de datos y talento en la IA. Las autoridades están empezando a restringir las exportaciones de tecnologías de IA y podrían obligar a las empresas a divulgar más información sobre los algoritmos que están desarrollando. Las tensiones geopolíticas podrían afectar a la capacidad de las empresas e investigadores para proteger la propiedad intelectual, lo que podría limitar el ritmo de innovación.

Todos estos factores añaden una dimensión adicional de riesgo político a la inversión en IA. Sin embargo, aunque estas presiones podrían frenar el desarrollo, es improbable que lo detengan a la vista de que se innova en IA en todo el mundo y muchas regiones y países se sitúan a la vanguardia.

Invertir en IA generativa

Invertir en IA no es tan sencillo como escoger la mejor tecnología. Existe una cadena de valor muy larga para escoger que abarca desde los componentes informáticos básicos hasta los chatbots especializados. Otra consideración clave es el nivel de exposición de una empresa. Por ejemplo, Microsoft está bien posicionada para aprovechar oportunidades en esta tecnología: posee una gran participación accionarial en OpenAI, ya ha incorporado ChatGPT a su motor de búsqueda y planea integrarlo en su paquete Office. Sin embargo, el aumento de los ingresos de Microsoft procedentes de la IA generativa podría no ser tan grande como el mercado espera. En este punto, la IA generativa no moverá mucho las cifras de este mastodonte y Google y Amazon seguirán siendo competidores formidables. A pesar de ello, la cotización de Microsoft ha aumentado un tercio durante los últimos seis meses en lo que parece ser un exceso de entusiasmo en torno a la IA.

Es importante no solo fijarse en los beneficiarios de la IA generativa, sino también en las expectativas y las valoraciones. La consultora tecnológica Gartner alerta contra el ciclo de expectación que suele repetirse en la tecnología, donde una novedad evoluciona de innovación a entusiasmo excesivo, pasando por la desilusión y, finalmente, la comprensión de su relevancia y papel en un mercado. Como tecnología, la IA generativa tiene todavía camino por recorrer antes de llegar al exceso de entusiasmo, pero en algún momento probablemente lo haga y con el tiempo podrían darse casos de interés desproporcionado por empresas concretas del sector.

A más corto plazo, ha entrado mucho dinero especulativo en valores de la IA durante el último año y gran parte de ello se debe a los inversores que buscan exposición a la temática, en lugar de aplicar un marco de inversión más riguroso para generar rentabilidades a largo plazo. Eso significa que, si bien la IA podría tener ante sí un largo periodo de crecimiento, algunos valores y segmentos podrían terminar sobrevalorados y sujetos a un alto riesgo. En mi opinión, lo mejor para los inversores es que adopten un enfoque basado en los precios que haga hincapié en las áreas infravaloradas de la cadena de valor de la tecnología. Los semiconductores son una parte de la cadena de valor de la IA que creo que ofrece un perfil de riesgo y recompensa atractivo.

El ciclo de expectación de la IA

Semiconductores: un componente esencial de la IA

Un importante cuello de botella para la IA generativa es la capacidad de los equipos informáticos. ChatGPT sufre sobrecarga de demanda y su servicio se ralentiza o raciona en los momentos de máxima actividad. Además, los modelos de IA generativa consiguen mejoras de la producción cuanto mayor es su tamaño; así, ChatGPT-3, que utiliza 175.000 millones de parámetros, queda ensombrecido por el tamaño de ChatGPT-4, pero este último tiene mucha más capacidad de lo que sugiere su tamaño adicional. Los modelos de IA generativa todavía están lejos de ese momento en el que las mejoras son cada vez más pequeñas y están ávidos de potencia. Las empresas que puedan mejorar las infraestructuras informáticas encontrarán una audiencia entregada entre los usuarios y proveedores de IA generativa.

Concretamente, las empresas de semiconductores son grandes beneficiarias de la demanda de potencia de la IA. Los chips de IA son muy especializados y están optimizados para poder procesar grandes cantidades de datos y ejecutar algoritmos complejos. Los chips de IA generativa no difieren en lo sustancial de los que se utilizan en la IA tradicional, pero las necesidades de cálculo para ejecutar modelos de IA generativa pueden ser mucho mayores y, por lo tanto, estos chips son más potentes o especializados.

Eso ha desembocado en la introducción de sofisticados aceleradores de semiconductores con diversas siglas, como unidades centrales de procesamiento avanzadas (CPU), unidades de procesamiento de gráficos (GPU), matrices de puertas programables por el usuario (FPGA), unidades de procesamiento de tensores (TPU) y circuitos integrados para aplicaciones específicas (ASIC), para atender la demanda de cálculo de la IA generativa. También han surgido innovaciones en el desarrollo, como los chips neuromórficos, que están inspirados en los cerebros humanos y utilizan neuronas artificiales de silicio diseñadas para calcular.

La pregunta de quién fabrica los mejores semiconductores no tiene una respuesta clara, ya que depende de la aplicación en cuestión; así, cada chip tiene sus puntos fuertes. Esta área está evolucionando continuamente, así que se necesitan indicios claros de hacia dónde se dirige el sector para invertir con inteligencia. Lo que está claro es que la IA propiciará un importante crecimiento en la industria de los semiconductores.

Las GPU de NVIDIA son, quizá, las más conocidas, ya que se han adoptado ampliamente para las aplicaciones de IA por su reputación de altas prestaciones y eficiencia, sobre todo en aplicaciones de aprendizaje profundo; a consecuencia de ello, la empresa ha visto cómo se revisaba rápidamente al alza su valoración por el optimismo del mercado. Las empresas de semiconductores como Intel, Samsung Electronics, Applied Materials y ASMPT pueden beneficiarse de la IA generativa y sus valoraciones son competitivas.

Valoraciones interesantes en algunas empresas de semiconductores

Un sector atractivo, pero se recomienda prudencia

La IA y la IA generativa son áreas del desarrollo tecnológico nuevas y atractivas que prometen años de crecimiento. Los inversores podrían conseguir rentabilidades muy elevadas, pero deben tener cuidado con las valoraciones: algunas empresas generan demasiada expectación, lo que podría dar lugar a un peor comportamiento relativo con el paso del tiempo.

Los inversores también deben ser conscientes de que el sector no está exento de riesgos normativos y políticos. Existe la posibilidad de que se produzca una reacción negativa entre el público por la propensión de la IA a provocar alteraciones en el mercado laboral y el sensacionalismo que atemoriza con un mundo de IA distópico más propio de la ciencia ficción. Los inversores deberían ser capaces de minimizar los riesgos adquiriendo un conocimiento adecuado de la tecnología y seleccionando acciones en áreas infravaloradas de la cadena de suministro, como semiconductores, siendo en todo momento rigurosos con las valoraciones.

Jonathan Tseng - Analista sénior sector tecnológico

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