Schroders | Varios miembros de los equipos de renta variable cotizada y privada de Schroders analizan qué tipo de empresas tecnológicas pueden estar mejor situadas para cosechar mejores resultados:

¿Qué es la IA y por qué ha despertado tanto interés?

Jonathan McMullan, especialista sectorial global de renta variable pública de Schroders: «Inteligencia artificial (IA) significa esencialmente cualquier técnica que permita a los ordenadores realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. El concepto de IA existe desde hace mucho tiempo; podríamos remontarnos a 1950, cuando Alan Turing introdujo la Prueba de Turing para la inteligencia de las máquinas. Como muchas tecnologías conceptuales, su progreso ha ido y venido a lo largo de los años. El viaje se ha caracterizado por la alternancia de periodos de gran entusiasmo y posterior desilusión. Ya nos encontramos con la IA en nuestra vida cotidiana, a menudo sin saberlo: pensemos en el reconocimiento de voz o de imágenes de nuestro smartphone, o en los programas de televisión que nos recomienda Netflix. Pero la IA generativa, y en particular la presentación de ChatGPT a finales del año pasado, ha despertado la imaginación de la gente. Lo que realmente distingue a la IA generativa de otras tecnologías de moda en los últimos años, como las criptomonedas o el metaverso, es su naturaleza tangible y práctica. No es sólo una idea abstracta. La IA generativa ya se está abriendo camino en los flujos de trabajo cotidianos, y no necesitamos extender demasiado nuestra imaginación para ver su potencial transformador».

Michael White, especialista global de renta variable de Schroders: «El éxito de ChatGPT ha sido asombroso. Ha sido la plataforma que más rápido ha alcanzado los 100 millones de usuarios en toda la historia, y ahora ronda los 170 millones. La rapidez con la que se ha alcanzado este hito sugiere que se están formando hábitos sociales en torno al uso de la IA generativa basada en texto, y que esta práctica ha llegado para quedarse».

¿Qué hay detrás de la nueva ola de aplicaciones de IA generativa?

Paddy Flood, especialista global de renta variable de Schroders: «Hay múltiples factores que contribuyen a la aparición de la IA generativa, entre ellos:

1. Nueva(s) arquitectura(s): existen muchos enfoques arquitectónicos diferentes para la IA, pero en 2017 Google introdujo una nueva arquitectura basada en transformadores. Esta arquitectura es un bloque de construcción esencial para los grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) que vemos hoy en día, ya que, entre otras cosas, significa que los modelos pueden contextualizar preguntas enteras (en oposición a palabras o frases aisladas) y ser entrenados más rápido.
2. Los semiconductores son cada vez más pequeños y potentes, lo que permite realizar tareas con mayor rapidez y eficacia. Además, ha despegado la computación en nube, que ha permitido a las empresas externalizar su infraestructura informática a terceros. Sin esto, las empresas de todo el mundo habrían tenido que invertir en costosas infraestructuras relacionadas con la IA, lo que podría ralentizar la adopción de la IA generativa.
3. Datos: la mayor disponibilidad y facilidad de uso de los datos, una parte clave de la IA generativa, es otra de las razones. El mundo sigue generando muchos datos y avances como la computación en la nube hacen que sea más fácil acceder a ellos y almacenarlos.
4. Inteligencia artificial en la periferia: por último, ahora también existen técnicas para desplegar la IA en la periferia. Esto significa que los cálculos de IA se realizan en el dispositivo donde se crean los datos, en lugar de en un centro de datos distante. Esto es crucial para aplicaciones como la conducción autónoma, en la que las instrucciones de los datos deben ejecutarse inmediatamente, sin latencia ni retraso.

¿Qué tipo de empresas operan en el segmento de la IA generativa?

Ankur Dubey, director de inversiones de private equity de Schroders: «Tenemos que entender la ‘pila tecnológica’, es decir, el conjunto de tecnologías necesarias para crear una aplicación de IA generativa. Hay cuatro capas en la pila:

1. La capa informática es la base de la pila. Los sistemas de IA generativa requieren grandes cantidades de potencia informática y capacidad de almacenamiento para entrenar y ejecutar los modelos. El hardware (chips semiconductores) proporciona la potencia de cálculo y las plataformas en la nube como Amazon Web Services, Microsoft Azure o Google Cloud Platform proporcionan servicios como máquinas virtuales y almacenamiento.
2. A continuación viene la capa del modelo fundacional. Los modelos fundacionales son sistemas con amplias capacidades que luego pueden adaptarse a una serie de fines diferentes y más específicos. Podría decirse que esta es la capa más importante de la pila de IA generativa. Estos modelos básicos son grandes modelos estadísticos construidos mediante sofisticados algoritmos de aprendizaje automático que generan respuestas similares a las humanas a partir de grandes volúmenes de datos con los que se han entrenado. Los modelos básicos se dividen en modelos de código cerrado y de código abierto. El software de código cerrado es propietario -sólo la empresa propietaria puede modificarlo-, mientras que el de código abierto significa que el código fuente está a disposición del público y los programadores pueden cambiarlo.
3. Capa de infraestructura. Son las empresas de herramientas/infraestructuras para aplicaciones que no utilizan modelos fundacionales propietarios. Estas aplicaciones necesitan que las empresas de infraestructura les ayuden a utilizar plenamente la tecnología disponible en el nivel fundacional. Las aplicaciones con modelos propietarios (como ChatGPT) no necesitan depender de terceros en las capas de infraestructura o modelos fundacionales.
4. Por último, en la parte superior de la pila se encuentra la capa de aplicación, que es el software a través del cual los usuarios interactúan con la tecnología de IA subyacente. Puede tratarse del producto ChatGPT de OpenAI o de una solución desarrollada internamente, como el producto interno de IA de Schroders, denominado «Genie».

¿Qué tipo de empresas ganarán más dinero con la IA generativa?

Ankur Dubey: «Aún hay debate sobre cuál de estas capas generará más valor. Al fin y al cabo, aún es pronto para esta tecnología. Sin embargo, estamos de acuerdo en que, hasta ahora, la capa «computacional» ha resultado ganadora, y el ejemplo de NVIDIA, cuyas acciones han subido un 190% en lo que va de año (FactSet, a 30 de junio), demuestra que el mercado está de acuerdo. Dicho esto, cabe preguntarse si la tecnología de vanguardia que diseña NVIDIA en la actualidad podría convertirse en un producto básico con el tiempo».

Michael White: «Por ahora, las ‘empresas de pico y pala’ en la capa de computación parecen ganadoras gracias a sus actuales posiciones dominantes. A medida que crezcan aumente el uso de la IA generativa, también crecerá la demanda de chips y NVIDIA es una experta con una cuota de mercado dominante en las GPU (unidades de procesamiento gráfico), esenciales para el procesamiento de la IA.

En cuanto a la nube, el mercado de la computación en nube es un oligopolio. Al menos por ahora, los grandes actores como Amazon Web Services, Microsoft Azure y Google Cloud Platform probablemente mantendrán su ventaja al haber invertido significativamente en infraestructura y establecido relaciones con los clientes en los últimos años.

Pero debemos recordar que las nuevas tecnologías permiten nuevas formas de hacer las cosas y crear negocios completamente nuevos. Por ejemplo, Netflix fue posible por Internet y se le permitió florecer porque ofrecía un producto superior a la televisión de pago tradicional de una manera que amenazaba a las empresas de medios de comunicación existentes.

Del mismo modo, Uber es una empresa cuyo modelo de negocio sólo puede existir gracias a los teléfonos inteligentes y a Internet móvil. No cabe duda de que esta nueva y apasionante tecnología ofrecerá nuevas formas de hacer las cosas, pero quizá sea demasiado pronto para que esas empresas hayan surgido todavía; esto es lo que estamos investigando».

Mike McLean, director de inversiones de private equity de Schroders: «Si miramos más allá del propio sector tecnológico, una posibilidad es que las empresas que tienen muchos datos, por ejemplo las que poseen una gran cantidad de contenidos propios generados por los usuarios, se vuelvan valiosas simplemente por el valor de esos datos para entrenar modelos de IA.

Desde el punto de vista del private equity, los flujos de inversión hacia empresas de IA se han disparado en los últimos años, como muestra el gráfico siguiente. Y los flujos hacia las empresas de IA están creciendo exponencialmente mucho más rápido que el mercado de private equity en general. El año pasado disminuyeron las inversiones en el sector de la inteligencia artificial, pero esto refleja una caída del mercado de private equity en general. El punto clave es que la IA es un elemento cada vez más importante de los tipos de empresas que se crean en el mercado hoy en día».