Por qué importa: el auge de la inteligencia artificial refuerza el papel estructural del big data como motor de inversión.

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Jacques-Aurélien Marcireau, portfolio manager, co-head of equities en Edmond de Rothschild AM y lead portfolio manager del EdR Fund Big Data, defiende que el auge de la inteligencia artificial impulsa el interés por invertir en big data, combinando empresas puramente tecnológicas con otras más tradicionales que usan los datos como ventaja competitiva.

La estrategia se basa en la convicción de que el big data es una megatendencia perdurable. ¿Qué hace que sea un tema de largo plazo?

«Los datos se han convertido en una herramienta de creación de valor estructural en todos los sectores de la economía. Desde las finanzas hasta la salud, las compañías confían cada vez más en ellos para tomar decisiones y generar crecimiento. Es un cambio fundamental, no una moda pasajera. Los datos son la materia prima de la era digital, y su relevancia seguirá aumentando a medida que las empresas profundicen en su transformación tecnológica.»

Dado que los datos son un elemento central desde hace más de una década, ¿por qué es un buen momento para invertir en ellos ahora?

«La oportunidad de inversión está lejos de agotarse. Dos factores hacen que este momento sea especialmente atractivo. En primer lugar, el auge de la inteligencia artificial generativa, que demanda cantidades masivas de datos de alta calidad. En segundo, la consolidación gradual de los ecosistemas de datos en sectores como la salud o los seguros, donde el potencial de monetización sigue en gran parte sin aprovechar.»

IA y calidad del dato

¿En qué medida depende el auge de la inteligencia artificial de la calidad de los datos?

«La inteligencia artificial y el big data están intrínsecamente vinculados. En pocas palabras, la calidad de un algoritmo depende de los datos que lo alimentan. A medida que los conjuntos de datos se enriquecen y estructuran, la IA se vuelve más precisa, creativa y valiosa. Por eso consideramos el big data la base, y la IA, el amplificador: juntos generan un ciclo continuo de innovación.»

¿Cómo está estructurada la estrategia para aprovechar el potencial del big data?

«El fondo invierte en tres subtemas —infraestructura, analítica y usuarios—, una estructura diseñada para capturar toda la cadena de valor del big data y gestionar el riesgo.»

«La infraestructura es la columna vertebral: servicios en la nube, centros de datos y semiconductores. La analítica es donde se genera el conocimiento, mediante software y algoritmos que transforman los datos en inteligencia.»

La IA demanda más datos y acelera la innovación en sectores como salud y seguros

«Por último, los usuarios de datos son empresas tradicionales que los emplean para obtener una ventaja competitiva.»

«Esta arquitectura ofrece exposición a toda la cadena de valor y diversifica el riesgo, equilibrando las compañías tecnológicas de alto crecimiento con negocios más resilientes y de ingresos recurrentes.»

Oportunidades actuales

Con las elevadas valoraciones de las grandes tecnológicas, ¿dónde están hoy las oportunidades más atractivas?

«Aunque las grandes tecnológicas estadounidenses cotizan con valoraciones exigentes, vemos oportunidades destacadas en otros mercados. Europa ofrece un punto de entrada atractivo y avanza en su soberanía digital, con inversiones en infraestructura en la nube y ciberseguridad.»

«También nos interesan las compañías de software especializadas con modelos de ingresos recurrentes, sobre todo en los sectores de salud y seguros, donde la innovación basada en datos aún está en sus primeras fases de desarrollo.»

Datos como ventaja competitiva

¿Podrías darnos ejemplos de empresas no tecnológicas que aprovechen los datos como ventaja competitiva?

«En el sector sanitario, Roche aprovecha grandes volúmenes de datos procedentes de ensayos clínicos, genómica e historiales médicos para acelerar el descubrimiento de fármacos oncológicos, optimizar los plazos de desarrollo y obtener aprobaciones regulatorias.»

«De forma similar, BioMérieux analiza datos microbiológicos y de diagnóstico procedentes de laboratorios de todo el mundo para detectar patrones de infección, monitorizar la resistencia a los antibióticos y reforzar la vigilancia sanitaria global.»

«Por su parte, Veeva, el mayor operador de nube del sector, utiliza datos de ciencias de la vida para agilizar ensayos clínicos, gestionar solicitudes regulatorias y ofrecer información basada en inteligencia artificial que impulsa las ventas y el marketing farmacéutico.»