La apuesta por la IA en Bolsa o cómo separar el grano de la paja
César Gimeno, gestor de MAPFRE AM.
El reciente boom en bolsa de la industria de la inteligencia ha hecho que gran parte de las empresas, grandes y pequeñas, y de los inversores, tanto minoristas como institucionales, intenten surfear la ola de esta nueva tendencia y sacar rendimiento económico de ello. No es baladí que el Nasdaq 100 haya subido más de un 48% en el último año.
Sin embargo, en muchos casos, el uso de la inteligencia artificial no es necesariamente ni la única ni la mejor alternativa que las empresas tienen para desarrollar su negocio.
Para entender mejor cómo aprovechar este desarrollo tecnológico es necesario profundizar sobre la cadena de valor de esta industria. Como en la mayor parte de los sectores de la economía, podemos dividir esta industria en dos partes: la de los productores y la de los consumidores.
Cuando pensamos en productores, podemos hablar de dos grandes áreas. Por una parte, lo que conocemos como facilitadores de hardware: aquí el claro ejemplo es Nvidia, cuyas GPUs (unidades de procesamiento gráfico) son el elemento físico fundamental para poder construir algoritmos a gran escala de aprendizaje profundo. Por otra parte, podemos hablar de los facilitadores de soluciones y software, como los modelos de lenguaje de gran tamaño (ChatGPT de Microsoft o Gemini de Google).
No obstante, es importante darse cuenta de que estos son los ejemplos más representativos, en los que los inversores ya se han posicionado, registrando avances muy importantes en el último año (Nvidia +235% y Microsoft +64%, frente a +27% del S&P500), lo que, a su vez, ha dado lugar a valoraciones muy exigentes, con la ratio precio-beneficio (PER) de Nvidia en 66 veces y la de Microsoft, en 37, frente a las 21 del S&P.
Por eso, conviene fijarse también en otras áreas/valores que son igual de relevantes. Un ejemplo sería la fabricación de GPUs, donde Nvidia es un mero diseñador y necesita apalancarse en otras empresas para poder fabricar estos dispositivos, área donde TSMC es el líder indiscutible, y cuya valoración es significativamente más atractiva que la del primero, con un PER de en torno a 20 veces.
A su vez, los productores tienen una fuerte dependencia de equipamiento clave para fabricar estos chips. En esta área, tenemos ejemplos muy conocidos en Europa, como el de ASML y sus equipos de fotolitografía, pero también otros que no lo son tanto, como su hermana pequeña ASM, cuyas soluciones de procesamiento de obleas de silicio serán cada vez más fundamentales.
Desde el punto de vista del consumidor es de vital importancia tener en cuenta cómo se van a utilizar las soluciones de IA en su propuesta de valor. En este sentido, podemos dividir las empresas en dos grandes grupos: aquellas que tienen una estrategia clara con respecto a la integración de soluciones de inteligencia artificial en su propuesta de valor y aquellas que no lo tienen.
Resulta evidente que el foco, en este caso, debe estar en las segundas. Sin embargo, esto es solo una condición necesaria pero no suficiente. Un segundo aspecto primordial que debemos considerar es la rentabilidad, no solo en términos absolutos, sino también en términos relativos, pues la historia nos ha mostrado cómo la implementación de nuevos desarrollos tecnológicos puede canibalizar negocios preexistentes más rentables, como ocurrió con la fotografía analógica y digital.
La inteligencia artificial será transformacional y algunos de los futuros ganadores están ya claramente identificados. Sin embargo, existen todavía oportunidades menos obvias para sacar partido de esta tendencia ya imparable.
