Los ganadores se lo llevan todo en la evolución de la inteligencia artificial

Las empresas más punteras en inteligencia artificial serán las ganadoras

En la rápida evolución de la inteligencia artificial (IA), el ganador conseguirá, a buen seguro, la mayor cuota de mercado. Pensemos en Amazon, Google y Microsoft en el segmento de la informática en la nube, un tipo de infraestructura vital para la IA.

Estas compañías dominan un sector que experimentará un rápido crecimiento conforme se acelera la adopción de la IA, y su escala es tan enorme que obstaculiza la competencia de los nuevos entrantes.

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En la mayoría de los demás sectores, resulta más difícil identificar a los principales ganadores de la IA; aun así, su potencial es enorme. La IA tiene el poder de transformar la productividad y espolear los ingresos.

En nuestra opinión, la adopción de la IA provocará efectivamente una mayor dispersión de los resultados para las compañías y sus accionistas, ya que las firmas exitosas multiplicarán sus ventajas competitivas con el paso del tiempo.

«Conforme se desarrolla la IA, los negocios con capacidad de adaptación tendrán más probabilidades de acelerar esta tendencia (de divergencia de las rentabilidades) que de experimentar cualquier tipo de reversión a la media», afirma Neil Robson, director de renta variable mundial de Columbia Threadneedle Investments.

La transformación pone contra las cuerdas al 'valor'

En términos de inversión de estilo “crecimiento” frente al estilo “valor”, el verdadero mensaje es que existe una transformación subyacente y muchas compañías experimentarán justo lo contrario, ya que sus modelos de negocio afrontarán enormes desafíos.

Muchísimos títulos infravalorados (de estilo “valor”) lidian con significativos problemas, por lo que cabe preguntarse si, dentro de diez años, ¿existirán?.

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En cuanto a las aplicaciones comerciales, la IA permanece en sus etapas iniciales: muchos «ganadores de la IA» todavía están por aparecer y algunos sectores que acabarán viéndose transformados por la IA siguen ampliamente intactos.

No obstante, Robson cree que el avance de la IA se acelerará de forma significativa en los próximos años, y algunas de
las dinámicas que caracterizarán este proceso ya son visibles.

Cambio de las reglas del juego en la productividad

Una ventaja clave que la IA aportará en muchos sectores será la oportunidad de aumentar la eficiencia y productividad: se recurrirá a la IA, en lugar de a personas, para tomar decisiones cruciales y en tiempo real.

Ya existe una amplia literatura acerca del potencial de automatizar muchas tareas administrativas rutinarias en sectores como la banca.

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Sin embargo, Robson también destaca el potencial de la IA para transformar la eficiencia en entornos industriales con grandes necesidades de capital, donde sus efectos podrían ser significativos.

Cita como ejemplo las plantas de fabricación de semiconductores, que ya están sumamente automatizadas, aunque Intel ha sugerido que recurrir a la IA para el proceso de toma de decisiones podría desembocar en la plena automatización de la fabricación de chips, lo que redundaría en un incremento de la productividad del 2%-3%.

Un aumento de la producción del 2%-3% en una fábrica probablemente representa la diferencia entre lograr una rentabilidad del capital invertido del 15%-19% o del 30%.

"Las ventajas podrían ser así de enormes", comenta el experto.

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Un apoyo tanto para pequeñas como grandes empresas

Del mismo modo, Robson destaca el ejemplo de una compañía de pequeña capitalización que fabrica sistemas de control automatizados «casi IA» para aplicaciones industriales, incluidas las refinerías.

Al agregar datos de precios en tiempo real para la gama de productos que la refinería puede obtener de un barril de crudo, se puede optimizar el proceso de refinado con el fin de maximizar el valor de la producción a partir de cada barril.

De nuevo, este avance constante de los sistemas tecnológicos hacia la automatización inteligente presenta el potencial de gestionar procesos complicados y aportar significativas ventajas en términos de eficiencia.


En el caso de los sectores con grandes necesidades de capital, incluso un pequeño aumento de la productividad puede revolucionar las métricas económicas de los líderes sectoriales.

Además de optimizar operaciones comerciales clave, Robson sugiere que la IA alterará de manera fundamental las prácticas corporativas casi universales, como la formulación de previsiones, que hoy en día conlleva frecuentemente la introducción manual de datos en hojas de cálculo complejas y propensas a errores.

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Según Robson, la automatización de ese proceso modificará el comportamiento de las compañías. «Cualquier sector o negocio que formule cualquier tipo de previsiones puede hacerlo mejor, más rápido y más barato con la IA. Y si se puede hacer mejor, más rápido y más barato, probablemente se hará en mayor cantidad.

Por lo tanto, en mi opinión, la cantidad de pronósticos y modelizaciones tenderá, sin duda alguna, al alza». Si las compañías pueden reducir la necesidad de intervención humana, aumentar su capacidad de previsión y mejorar sus resultados, los beneficios deberían ser sustanciales.

Liberar el crecimiento de los ingresos

Robson sugiere que la segunda fuente principal de ventajas de la IA procederá de la capacidad de utilizar la IA para acelerar el crecimiento de los ingresos, mediante el desarrollo de nuevos productos y servicios basados en los datos que las compañías poseen, generan y, en algunos casos, compran para aumentar sus recursos internos.

Observaremos los resultados de este proceso en el futuro. En estos momentos, resulta difícil predecir los resultados del desarrollo de productos e I+D empresarial mejorado por la IA.

En cualquier caso, las oportunidades potenciales en este ámbito son, en opinión de Robson, gigantescas.

El crecimiento de los ingresos que podría experimentarse gracias a nuevos productos y servicios de éxito podría
ser sustancial.

Ahora bien, Robson también señala que, con el fin de aplicar efectivamente la IA a sus datos y liberar nuevas fuentes de valor, las compañías no tendrán otra opción que transferir sus recursos de datos desde compartimentos individuales hasta «lagos de datos» centrales, que probablemente se mantienen en nubes públicas.

Esta transición presenta una ventaja de doble vertiente. No solo permite que todos datos de una compañía sean accesibles para la IA en un solo lugar, lo que facilita el proceso de desarrollo de productos, sino que además reduce considerablemente los costes ligados a la infraestructura tecnológica del negocio.

«Cuando se apuesta por las soluciones en la nube, la estructura de costes (de TI) se reduce en más de un 20% y se adquiere una mayor capacidad de innovación y desarrollo de nuevos productos, ya que todos los datos se ubican en un mismo lugar», afirma Robson.

«Esto podría hacer que los datos de una compañía sean aún más valiosos, lo que podría traducirse en una mayor capacidad para subir los precios».

Por lo tanto, una satisfactoria adopción de la IA ofrece la perspectiva de desarrollar productos y servicios capaces de impulsar los ingresos y, al mismo tiempo, gozar de las ventajas de una menor base de costes de tecnología. Esto supone otra vía para mejorar las rentabilidades del capital invertido de las compañías que adoptan la IA de manera efectiva.

Importantes ventajas para los procesos productivos

En su conjunto, estas ventajas previstas de la aplicación de la IA en múltiples procesos empresariales deberían garantizar importantes ventajas en términos de eficiencia operativa y crecimiento de los ingresos para las compañías más prósperas.

Se prevé que esta dinámica refuerce una tendencia que resulta aparente desde hace algún tiempo, en la que un subgrupo (integrado por «compañías superestrellas» como las ha apodado la consultora McKinsey) están obteniendo una continua y creciente ventaja con respecto al resto en materia de rentabilidades sobre los recursos propios.

Robson sugiere que las ventajas competitivas que ofrece la IA acentuarán el sesgo de las rentabilidades hacia el primer decil de las compañías, lo que provocará una mayor concentración de las ventajas en los principales operadores.

¿Quiénes son los ganadores?

Las posibles aplicaciones de la IA son, cuando menos, variadas: desde un horno con capacidades de IA que puede decidir cómo cocinar todo lo que se ponga dentro hasta el uso de la tecnología de reconocimiento facial para combatir la trata de niños.

«Cuando leemos los casos de uso, nos damos cuenta de que la IA está por todos lados. Cada título de nuestras carteras se verá afectado de un modo u otro», señala Robson.

Del mismo modo, conforme maduran otras tecnologías como las redes inalámbricas 5G, existirán numerosas oportunidades para aplicar una «capa de IA» a los enormes flujos de datos nuevos, por ejemplo, los procedentes de las redes 5G de sensores que formarán el «Internet de las cosas».

En sectores como el transporte, la energía y las redes de comunicaciones, así como en prácticamente todos los procesos de fabricación, el alcance de unos sistemas de toma de decisiones a tiempo real basados en la IA aumentará de manera gigantesca.

De forma simultánea, surgirán nuevos productos y se alterarán las pautas de comportamiento de los consumidores. Robson compara lo que ocurrirá con los cambios que se derivaron de la transición de las redes 3G a las 4G.

«¿Quién se habría imaginado que hacer una llamada telefónica ya no se incluiría si quiera en las 10 primeras cosas que hacemos con nuestros teléfonos?

En su opinión, el próximo periodo de tres años se verá dominado por el desarrollo de la infraestructura de IA, lo que incluye una mayor adopción de la informática en la nube, la introducción de las redes 5G y los mayores esfuerzos de las compañías por agregar y estructurar sus datos.

Los ganadores potenciales durante esta fase pueden identificarse con relativa facilidad.

El poder de los datos

Los grandes propietarios de datos se hallan en buena posición, sobre todo si pueden utilizar la IA para optimizar su oferta de análisis de datos, señala Robson, al igual que los principales proveedores de hardware esencial, como NVIDIA, fabricante de juegos de chips punteros programables para el aprendizaje automático.


Del mismo modo, considera que los líderes existentes en ámbitos como la automatización industrial (p. ej., Keyence de Japón) o la secuenciación genética (p. ej., Illumina de Estados Unidos) pueden utilizar la IA para mejorar sus actuales ventajas competitivas.

No obstante, los claros ganadores son los que componen el oligopolio de la informática en la nube: Amazon y Microsoft a la cabeza, seguidos de Google.

«En total, el gasto empresarial en informática supera el billón de dólares al año, y los ingresos anuales de Amazon Web Services en 2020 rondaron los 45.000 millones de USD, y Microsoft registró un crecimiento del 50% el año pasado.

Así pues, ambas compañías quizás superen los 80.000 millones de USD en conjunto. Esa cifra excederá los 500.000 millones de USD y, a mi parecer, no observaremos nuevos entrantes en este negocio. Resulta casi imposible, perderían todo su dinero en el intento».

Robson sugiere que aunque Google queda a la zaga de los dos pesos pesados en servicios en la nube, la adopción de la IA probablemente le permitirá situarse en mejor posición conforme saca partido de su enorme inversión en talento de IA para ofrecer servicios en la nube optimizados por herramientas de IA (el modelo de «IA como servicio»).

«Lo que escuchamos de las compañías en estos momentos es que existe un renovado interés por Google debido a su “caja de herramientas de IA”. Conforme se avance la transición hacia la IA, el negocio de informática en la nube de Google debería mejorar».

A medida que se expande la adopción de la IA, los principales proveedores de servicios en la nube probablemente registrarán unas rentabilidades del capital invertido en el rango del 36%-39%, lo que afianzará aún más la rentabilidad superior a largo plazo.

El caso particular de la automoción

Estos gigantes tecnológicos, ¿suponen una amenaza para los principales operadores de otros sectores? En opinión de Robson, existen claros riesgos, por ejemplo, en las ambiciones de Google en el campo de los vehículos autónomos.

Si Google se convirtiera en el principal proveedor de sistemas de control para vehículos autónomos, los efectos podrían ser drásticos. Con un coste de licencia de 3.000 USD por vehículo, Google absorbería todo el margen EBITDA del fabricante típico de equipos originales del sector de automoción, que se sitúa en torno al 12%, afirma Robson.


«La cadena de valor se está desplazando. Probablemente no llegará hasta ese punto, pero se trata de un movimiento en la cadena de valor que resulta absolutamente vital que los inversores entiendan».

Los vehículos autónomos presentan una oportunidad de mercado mundial para los gigantes tecnológicos que podría equipararse a la oportunidad que Microsoft aprovechó en los sistemas operativos para los ordenadores personales.

No obstante, en otros sectores, Robson considera que estas compañías tienen menos probabilidades de desbancar a los especialistas sectoriales porque no disponen de los conocimientos o los datos necesarios para competir de manera eficaz. En su lugar, proporcionarán la infraestructura y las herramientas necesarias, pero no intentarán dominar toda la cadena
de valor.

Por consiguiente, el desafío al que se enfrentan los inversores sigue siendo el mismo: determinar qué compañías presentan las ventajas competitivas más sólidas y están mejor posicionadas para beneficiarse de las dinámicas imperantes en sus sectores.

«Resulta sencillo determinar cuáles serán los proveedores de datos, los proveedores de herramientas y los gigantes tecnológicos que, a todas luces, se verán laureados en IA», afirma Robson.

«Ahora bien, resulta mucho más complicado identificar a los ganadores en otros sectores. ¿Quién lo hará mejor en el sector bancario? ¿Algún banco existente o una entidad procedente de otro sector?

En este sentido, resulta primordial que los inversores mantengan conversaciones con las compañías para entender lo que realmente están haciendo».

Más información en la guía de gestoras

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