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Inteligencia artificial
Inteligencia artificial: dónde está la oportunidad real de inversión
Mark Casey
Gestor de renta variable
Peter Eliot
Gestor de renta variable
Jared Franz
Economista

El ciclo de la inteligencia artificial (IA) avanza a toda velocidad.


Los medios de comunicación nos hablan todos los días sobre la capacidad de la IA generativa para acelerar los descubrimientos científicos y médicos, impulsar la productividad y eliminar puestos de trabajo a gran escala.


Las empresas y los particulares se han apresurado a utilizar herramientas de inteligencia artificial. Según OpenAI, que es la compañía que ha desarrollado ChatGPT, la herramienta contaba con 100 millones de usuarios semanales a principios de 2024, entre los que se encontraban dos millones de desarrolladores y el 92% de las compañías que integran la lista Fortune 500.


El entusiasmo de los inversores ha disparado las cotizaciones de los facilitadores más visibles de IA, como NVIDIA, Meta Platforms y Microsoft, que ha invertido en OpenAI. Entre principios de 2023 y febrero de 2024, la cotización de estos tres gigantes tecnológicos subió un 519%, un 304% y un 77% respectivamente.


Sin embargo, los inversores se preguntan si la IA generativa, que consiste en plataformas y herramientas que pueden generar contenido nuevo, en forma de texto, imágenes, vídeo y sonido, es una megatendencia duradera o si es posible que su potencial se haya exagerado mucho.


En nuestra opinión, la IA generativa supone un cambio radical que ofrecerá unas oportunidades de inversión sin precedentes. El reto para los inversores está en separar todo el revuelo que ha generado esta tecnología de lo que realmente importa: el ritmo de adopción, las mejoras de los modelos y la reducción de los precios.


El tamaño del mercado de IA resulta difícil de cuantificar

Este gráfico de barras lleva por título «Instalaciones anuales de nuevos robots industriales (miles de unidades)» y visualiza el número de nuevas instalaciones de robots industriales de 2017 a 2026. Distingue entre robots tradicionales y robots colaborativos de 2017 a 2022. El eje vertical representa el número de instalaciones miles, y el eje horizontal representa los años. El número de robots colaborativos y tradicionales de 2017 a 2022 es el siguiente: en 2017, hubo 11.000 robots colaborativos y 389.000 robots tradicionales; en 2018 hubo 19.000 robots colaborativos y 405.000 tradicionales; en 2019 hubo 21.000 colaborativos y 366.000 tradicionales; en 2020 hubo 26.000 colaborativos y 363.000 tradicionales; en 2021 hubo 42.000 colaborativos y 484.000 tradicionales; y en 2022, 55.000 colaborativos y 498.000 tradicionales. Hay un texto que muestra que entre 2021 y 2022 hubo un crecimiento del 31% en instalaciones de robots colaborativos. Además, se muestran las previsiones para el número total de robots industriales de 2023 a 2026. La previsión es de 593.000 robots en 2023, 622.000 en 2024, 662.000 en 2025 y 718.000 en 2026.

Fuente: Gartner, Statista, Naciones Unidas, Banco Mundial. Estimación del tamaño del mercado de smartphones: población mundial total de entre 15 y 64 años (Naciones Unidas) multiplicada por el precio medio estimado de venta de un smartphone, 291 dólares (a fecha de 2022). Estimación del tamaño del mercado de pagos digitales: PIB mundial total (Banco Mundial) multiplicado por una tasa de adopción media estimada del 2% (a fecha de 2022). Estimación del tamaño del mercado de vehículos eléctricos: ingresos mundiales de la industria automovilística (a fecha de julio 2023). Estimación del tamaño del mercado de nube / SaaS: gasto tecnológico mundial (a fecha de enero 2023). SaaS: software como servicio.

El mercado de la IA podría ser mayor de lo que se piensa


La IA está aún en una fase muy incipiente, así que es difícil calcular el volumen de mercado que acabará teniendo. Según la consultora McKinsey, el mercado de IA podría alcanzar los 13 billones de dólares en 2030, mientras que PricewaterhouseCoopers considera que dicha cifra podría ser de 15,7 billones. Por su parte, Goldman Sachs ha calculado que esta tecnología podría aumentar el PIB en un 7%.


En nuestra opinión, el mercado total de la IA es el más difícil de cuantificar de todos los que hemos analizado hasta ahora. Después de todo, ¿cómo se valora la posibilidad de mejorar nuestra «inteligencia» o de tener más conocimientos sobre cualquier cosa? En resumidas cuentas, la IA tiene un potencial sin precedentes para generar un mercado mucho mayor que el que han generado otros avances tecnológicos anteriores.


Cuando hace quince años se popularizó el smartphone, que combinaba la tecnología de internet con la de telefonía móvil, pocos habrían imaginado que acabaría generando nuevos modelos de negocio como Uber y DoorDash. Los avances en inteligencia artificial entrañan un potencial similar.


Además, la IA generativa puede analizar cantidades ingentes de información y utilizar el reconocimiento de patrones para aprender por sí misma nuevas tareas, lo que podría contribuir a solucionar problemas complejos, descubrir nuevos conocimientos y favorecer la creación de nuevos modelos de negocio.


Cuatro ámbitos de adopción de la inteligencia artificial


Las compañías están aún en fase experimental en lo que respecta a la IA. Algunas consultoras tecnológicas, como Accenture, han lanzado una iniciativa para ayudar a los clientes a identificar posibles casos de uso de la IA generativa y a adoptar herramientas de IA e integrarlas en sus organizaciones.


Las empresas ya están tratando de aprovechar las ventajas de eficiencia y productividad que puede traer consigo la IA. Según un estudio realizado por McKinsey, de aquí a 2030 podrían automatizarse hasta el 30% de las horas trabajadas en Estados Unidos.


A continuación, analizamos algunos de los ámbitos en los que las compañías están integrando la IA en sus operaciones.


1. Descubrimientos médicos y científicos


La IA podría acelerar los descubrimientos en diversas disciplinas. La inteligencia artificial puede procesar la totalidad de las matemáticas, la física o la medicina conocidas en muy poco tiempo. Por ejemplo, la compañía biofarmacéutica Regeneron está utilizando herramientas de IA generativa para examinar la enorme base de datos de su centro genético, con el fin de identificar enfermedades diana, entender el avance de las enfermedades, desarrollar terapias farmacológicas y comprobar cómo responden los pacientes a los distintos tratamientos.


2. Desarrollo de productos


El gigante de los productos de consumo Procter & Gamble ha comenzado a utilizar IA generativa para mejorar el descubrimiento molecular, lo que le permite desarrollar, por ejemplo, 100 fragancias diferentes a la vez y responder a las nuevas tendencias en un plazo de meses, en lugar de años.


En el ámbito de la tecnología de consumo, Meta ha desarrollado unas gafas de sol con IA que llevan incorporadas unas cámaras que ven lo que el usuario ve y unos micrófonos que oyen lo que oye el usuario. Las gafas están diseñadas para absorber toda la información que rodea al usuario y pueden, por ejemplo, hacer fotos, o también recomendaciones sobre todo tipo de cosas, como el formato de una hoja de cálculo.


3. Robótica y automatización industrial


Amazon, que lleva mucho tiempo utilizando robots industriales en sus centros de distribución, ha comenzado a recurrir a la IA para mejorar su eficiencia y funcionalidad. Por su parte, la compañía robótica Figure ha utilizado ChatGPT para crear un robot «humanoide» con funciones de audio y de vídeo que puede conversar con humanos y trabajar con ellos. Schneider Electric está desarrollando una herramienta de IA generativa para dar información a los clientes sobre sus emisiones de carbono. Caterpillar, fabricante de equipos de construcción y minería, está invirtiendo en IA para impulsar la productividad de sus máquinas autónomas.


4. Servicios tecnológicos


Las compañías ya habían comenzado a trasladar parte de sus necesidades tecnológicas a la nube y a externalizar un mayor número de servicios de asistencia técnica. Esta tendencia se ha visto reforzada por la proliferación de la IA generativa, que ha propiciado la aparición de una gran cantidad de compañías más pequeñas que ofrecen servicios tecnológicos y de consultoría a empresas de mayor tamaño, y que se dedican a evaluar y puntuar la calidad del contenido creado mediante IA, que a veces puede generar información falsa o engañosa, algo que se conoce como «alucinaciones».


Otras compañías han comenzado a utilizar la IA para dar respaldo a los centros de atención telefónica, mejorar los modelos financieros, crear contenido de marketing y publicidad, analizar contratos y desarrollar material de formación para los empleados.


Oportunidades de inversión en inteligencia artificial


Aunque la adopción de la IA ha sido más acusada en los sectores de la tecnología y los medios de comunicación, su uso se ha generalizado entre los distintos sectores y organizaciones.


Según un informe elaborado por Wall Street Journal , se calcula que las compañías de todo el mundo han invertido unos 19.400 millones de dólares en 2023 para integrar la IA en sus procesos. Aunque muchas de ellas se encuentran aún en una fase experimental, la IA podría aumentar enormemente la productividad, reducir los costes de las compañías y generar información que ofrezca una ventaja competitiva a las empresas pioneras en el uso de esta tecnología.


La IA puede impulsar la automatización en una amplia gama de procesos

El gráfico muestra el porcentaje de encuestados de diversos sectores que han manifestado hacer un uso habitual de la inteligencia artificial generativa, que la han utilizado alguna vez o que no la han utilizado nunca.  Los resultados fueron los siguientes: en el sector de la tecnología, los medios de comunicación y las telecomunicaciones, el 50% de los encuestados hace un uso regular de la tecnología, el 37% la ha probado al menos una vez y el 12% no la ha utilizado aún; en el sector de los servicios financieros, el 42% la utiliza habitualmente, el 41% la ha utilizado al menos una vez y el 18% no la ha utilizado nunca; en el sector de los servicios empresariales, jurídicos y profesionales, el 36% de los encuestados hace un uso regular de la tecnología, el 41% la ha probado al menos una vez y el 23% no la ha utilizado aún; en el sector de los productos médicos, sanitarios y farmacéuticos, el 33% la utiliza habitualmente, el 44% la ha probado al menos una vez y el 22% no la ha utilizado; en el sector de las industrias avanzadas, el 32% hace un uso regular, el 47% la ha utilizado al menos una vez y el 20% no la ha utilizado aún; en el sector de bienes de consumo y comercio minorista, el 30% la utiliza habitualmente, el 40% ha recurrido a ella al menos una vez y el 30% no lo ha hecho nunca; y en el sector de la energía y los materiales, el 29% la utiliza de manera regular, el 50% la ha utilizado al menos una vez y el 22% no la ha utilizado nunca.

Fuente: Capital Group, Estudio Global sobre IA de McKinsey. Las cifras ofrecidas pueden no sumar el 100% a causa del redondeo. Las industrias avanzadas incluyen la automoción y el ensamblaje, la industria aeroespacial y de defensa y la electrónica avanzada. La encuesta se realizó en abril de 2023 e incluyó respuestas de 1.684 participantes.

La generalización en el uso de la IA puede favorecer mejoras continuas que se vayan reforzando entre sí y que vayan creando un círculo virtuoso de innovación y adopción. A medida que aumente el número de compañías que adoptan la IA generativa, podrían ir surgiendo usos nuevos y más complejos.


En lugar de enfocar su atención en las noticias que nos hablan sobre la pérdida masiva de puestos de trabajo o la preocupación por la llegada de robots con «sentimientos», los inversores deberían atender a la reducción de los costes que trae consigo la adopción de la IA, los avances en los modelos y la identificación de las compañías que han decidido comenzar ya a utilizar esta herramienta para obtener una ventaja competitiva.


Como inversores activos, esas son las cuestiones que estamos analizando, con el fin de descubrir oportunidades de inversión que respondan al enorme potencial que ofrece la IA generativa.



Mark Casey es gestor de renta variable y cuenta con 18 años de experiencia en el sector. Tiene un MBA de Harvard y una licenciatura de la Universidad de Yale.

Peter Eliot es gestor de renta variable y cuenta con 23 años de experiencia en el sector. Tiene una licenciatura en Relaciones Internacionales por la Universidad de Pensilvania, así como un MBA y un máster en Asuntos Internacionales por Columbia.

Jared Franz es economista de Capital Group, responsable de las regiones de Estados Unidos y América Latina. Cuenta con 16 años de experiencia en el sector y lleva siete años trabajando en Capital Group. Es doctor en Economía por la Universidad de Illinois de Chicago y licenciado en Matemáticas por la Universidad de Northwestern. También es miembro del Forecasters Club de Nueva York y de la National Association of Business Economics. Tiene su oficina en Los Ángeles.


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