La próxima década ¿Qué significará la IA ge-nerativa para los mercados y las economías?

Contribución a la rentabilidad del 15,1% del S&P 500
Los Siete magníficos frente a los 493 valores restantes del S&P 500, acumulado anual, en puntos porcentuales

La IA generativa es una tecnología de última generación que crea valor en diferentes sectores
Cadena de valor de la innovación: los avances tecnológicos se nutren de infraestructura e insumos y crean nuevo hardware que se integra en plataformas de operadores y habilitadores, beneficiando a la economía en su conjunto.

Proveedores de infraestructura e insumos. Como es comprensible, la demanda de infraestructura e insumos necesarios suele florecer inmediatamente después de la innovación; basta pensar en el acero y el ferrocarril, el petróleo y el automóvil, los semiconductores y el teléfono inteligente. Pero la historia indica que si bien los proveedores de insumos clave pueden obtener grandes beneficios en un comienzo, con el tiempo sus productos pueden volverse materias primas. Así pues, los proveedores de infraestructura e insumos a la larga pueden tener que aprender a operar a gran escala y sacrificar márgenes de beneficios.

Fabricantes de hardware. A menudo las tecnologías innovadoras pueden impulsar la adopción de un nuevo hardware de consumo (p. ej., automóviles, TV) y los fabricantes de hardware pueden, por lo tanto, beneficiarse de un aumento de la demanda. En las etapas iniciales de un auge tecnológico, los fabricantes de hardware pueden beneficiarse de la singularidad, calidad e innovación de su hardware. Pero sostener el liderazgo suele ser más difícil. El hardware también puede transformarse en una materia prima con el tiempo y las empresas de hardware exitosas con frecuencia deben aprender a diferenciar sus productos, potencialmente integrando el hardware con un sistema operativo líder.

Operadores y habilitadores. La mayor y más duradera creación de valor derivada de nuevas tecnologías históricamente ha tendido a beneficiar a sus operadores y habilitadores. Las empresas de ferrocarriles, las cadenas de radio y TV, los desarrolladores de sistemas operativos de software y las empresas de plataformas digitales son todos ejemplos de tales habilitadores. En muchos casos, se han convertido en las mayores empresas del mundo en algún momento. 

Beneficiarios de las aplicaciones. Las tecnologías innovadoras a menudo crean ecosistemas de beneficiarios que pueden no hallarse directamente involucrados en el desarrollo de una tecnología, pero pueden estar en buenas condiciones de utilizarla para construir nuevas empresas o mejorar la rentabilidad de compañías existentes. Algunos ejemplos incluyen empresas que aumentaron el comercio entre países tras el surgimiento de la máquina de vapor, los minoristas que florecieron tras la adopción masiva del automóvil o las empresas involucradas en el comercio electrónico y las redes sociales como consecuencia de internet.

Podemos ver cómo incide este marco histórico en las primeras etapas de la revolución de la IA:

Proveedores de infraestructura e insumos (nube). La informática en la nube es un insumo crucial para la IA generativa porque ofrece la potencia informática necesaria tanto para entrenar a las aplicaciones de IA generativa como para que funcionen. De forma muy similar a los «insumos» históricos en otras tecnologías fundamentales, la informática en la nube es en cierto sentido una materia prima, es decir, un servicio estandarizado con un coste unitario bajo. Eso significa que hay grandes economías de escala y las mayores plataformas en la nube ya están bajo la gestión de las principales empresas tecnológicas. Los proveedores de la nube también pueden «asegurarse» clientes mediante paquetes de servicios.

Fabricantes de hardware (fabricantes de GPU). Las unidades de procesamiento gráfico (GPU, por sus siglas en inglés) son chips fundamentales para el entrenamiento de las redes neuronales, un pilar de la IA y, por ende, están experimentando un fuerte auge y con ello una revalorización significativa de la cotización de los principales fabricantes. A corto plazo esperamos que este auge de la demanda continúe. A medio plazo posiblemente veamos un periodo de «digestión», durante el cual los compradores identifiquen los casos de uso más prometedores y vuelvan a enfocarse solo en ellos. A largo plazo aún queda por ver si los fabricantes de chips pueden mantener el desarrollo, la evolución y la innovación de sus productos y, con ello, el poder de fijación de precios, o si las GPU pasarán a transformarse en «materias primas» sin valor agregado, obligando a los fabricantes a operar a mayor escala y con márgenes más pequeños.

Operadores y habilitadores (modelos de lenguaje de gran tamaño). Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) pueden considerarse como uno de los «habilitadores» fundamentales del ecosistema de la IA. Para desarrollar un modelo de lenguaje de gran tamaño es preciso contar con una escala significativa de datos, potencia informática y talento, y si bien los modelos pueden ser más adecuados para una aplicación específica (p. ej., generar texto, código o imágenes), no suelen ser específicos para un dominio individual (p. ej., finanzas, leyes o marketing). En última instancia, solo puede haber unos pocos LLM sobre los que se construya la mayoría de las aplicaciones de IA generativa. Hasta el momento, los más notables se han estructurado esencialmente mediante una asociación con las mayores empresas de tecnología.

Beneficiarios de las aplicaciones (generación de texto, programación, generación de imágenes/vídeo). ChatGPT ha sido un claro ejemplo de cómo la IA generativa puede exhibir capacidades de generación de texto similares a las de un ser humano. También puede usarse para generar un código informático, imágenes o vídeo. Identificamos oportunidades significativas en los próximos trimestres en la integración de «copilotos» de IA en el software de productividad de oficina, en la creciente demanda del análisis de datos de IA y en la integración de la IA en imágenes, vídeos y otras aplicaciones empresariales. 

Una característica inusual de la IA generativa radica en que, desde el inicio de la nueva tecnología, muchas de las mismas empresas ya están operando en varias etapas de la cadena de valor: desde la nube hasta la propiedad de LLM y el desarrollo de aplicaciones para el usuario final. 

Con eso en mente, quizás pueda entenderse por qué los Siete magníficos del S&P 500, la mayoría de ellos beneficiarios de la IA, han experimentado un crecimiento de su capitalización bursátil del 67% (o 4,6 billones de USD) en lo que va de 2023. En vista de la gran cantidad de recursos necesarios para desarrollar y beneficiarse de modelos de IA complejos, esperamos que los grandes actores crezcan aún más. 

En nuestra opinión, los inversores que buscan exposición a la IA deben procurar tener una amplia exposición a la cadena de valor, lo que incluye las empresas de semiconductores, software, internet y la nube. Las empresas de semiconductores relacionadas probablemente continúen registrando una fuerte demanda a corto plazo, los lanzamientos clave de productos de IA generativa en muchos de los Siete magníficos posiblemente mantengan el impulso y las acciones de internet deberían de continuar beneficiándose a medida que la IA se integra más en las aplicaciones del consumidor, tales como juegos, entretenimiento y publicidad.

Si bien el potencial de crecimiento a largo plazo es enorme, los inversores deben estar preparados para una posible volatilidad y caídas a corto plazo. Como sucede con otros auges tecnológicos, un aumento inicial de la demanda puede estar seguido de un periodo de digestión para los consumidores y las empresas. Para los inversores a largo plazo, tales periodos podrían constituir puntos de entrada atractivos para incrementar la exposición.

Creemos que la IA debería de mejorar considerablemente las eficiencias y la productividad de los trabajadores, pero las consecuencias para el crecimiento económico no están tan claras. Dependiendo de cómo se aplique finalmente la IA, esta podría no modificar la producción sino aumentar el tiempo de ocio.

La IA provocará la obsolescencia de algunos trabajos —por ejemplo, son pocas las oficinas que hoy día tienen «equipos de mecanógrafos»—, pero eso no significa que debamos esperar necesariamente un fuerte aumento del desempleo. La IA posiblemente cree al menos algunos trabajos nuevos que antes no se habían concebido. Históricamente, alrededor del 10% de los puestos laborales que existían a fines de una década determinada no existían al inicio. Por ejemplo, el empleo en la industria del entretenimiento ha aumentado en los últimos diez años, pues las redes sociales y el streaming han incrementado el consumo de entretenimiento y han reducido las barreras de acceso.

A largo plazo la IA posiblemente tenga efectos desinflacionistas para los precios en algunos sectores, pero el alcance del impacto en el conjunto de la economía dependerá en gran medida de la magnitud, ubicación y momento en que se utilice la IA. Ya comienza a estar más claro de qué modo la generación de texto, imágenes y vídeo mediante IA podría ejercer presión sobre los precios de algunos sectores, incluidos el servicio al cliente, la programación informática, los servicios jurídicos y el entretenimiento.

Por último, los periodos de agitación económica tienden a crear tensiones sociales, pues quienes sufren una merma de sus ingresos y nivel de vida buscan algo o alguien a quien culpar. Estas tensiones pueden dar lugar a políticas populistas o de prejuicios. La IA también podría intensificar las tensiones geopolíticas, si los países iniciaran una «carrera armamentística» de la IA para defenderse de posibles aplicaciones de IA de sus rivales. Esta tendencia ya se observa en las recientes restricciones sobre la tecnología de IA que introdujo Estados Unidos y otras represalias adoptadas por China.