Invertir en la era de la inteligencia artificial

Autor: Björn Jesch, director de inversiones de DWS

El "prompting" se está convirtiendo rápidamente en una habilidad clave. Dentro de muy poco, saber interactuar con la inteligencia artificial (IA), y dotarla de contexto y matices, será esencial para cualquier estudiante o trabajador. La inteligencia artificial generativa promete grandes aumentos de la productividad. Sus diversos usos ya están quedando claros en ámbitos como la programación o la síntesis de conocimientos humanos existentes de posible relevancia para una pregunta concreta de un cliente, por ejemplo, en la consultoría empresarial. Los grandes modelos lingüísticos (LLM, por sus siglas en inglés) también pueden ofrecer una interfaz de usuario mucho más natural con aplicaciones especializadas adaptadas a la tarea en cuestión. El truco está en evaluar sus respuestas con objetivos concretos.

Tomemos la cuestión de cómo (no) identificar a los beneficiarios a largo plazo de IA en el mercado de valores. Este es un buen ejemplo de lo que IA puede hacer, pero también de dónde es probable que haya limitaciones, al menos en un futuro previsible. "Sólo sabe lo que ha visto y lo que ha visto suficientes veces como para que tenga sentido", como dice un excelente manual para los recién llegados al tema. Como ya hemos dicho, los recientes avances de la inteligencia artificial pueden ser muy útiles, si se emplean correctamente, para aumentar la experiencia humana, no para sustituirla. El reconocimiento de patrones tiende a ser de uso limitado, si se encuentran problemas raros o inusuales.  Y lo que quizá sea más importante, los usuarios de lA, tanto particulares como empresas, tardarán tiempo en reorganizar su forma de trabajar en torno a las nuevas posibilidades que abre lA. Por ejemplo, una buena pregunta sobre los beneficiarios de la bolsa podría incluir una referencia al pensamiento de Clayton Christensen sobre los distintos tipos de innovación (véase nuestro artículo "Electrificación: El dilema de los innovadores") o ideas sobre la selección de valores de alta calidad en general (véase nuestro artículo "Calidad: guía para seleccionadores de valores"). Sin embargo, no espere que "entienda" automáticamente el contexto relevante.

Por lo que respecta a la identificación de los beneficiarios a largo plazo de la IA, dos elementos de contexto que cualquier inversor humano experimentado conoce son:

• Las previsiones son extremadamente delicadas para las tecnologías disruptivas.

• La IA ha sido un tema candente en los últimos meses, lo que ha hecho subir las valoraciones relativas.

Los mercados se adaptan. Las empresas tienen incentivos para decir a sus inversores lo que quieren oír. Sabiendo esto, uno podría, por ejemplo, utilizar la IA para buscar empresas que lleven años investigando -y presumiendo- de su potencial transformador en el sector, en lugar de centrarse en recientes conversiones o comentarios durante las últimas convocatorias de beneficios. También ayuda estar atento a los acontecimientos más allá de EE.UU., especialmente en Asia.

Los progresos recientes llevan años realizándose. Pensemos, por ejemplo, en lo lejos que ha llegado la IA en el ajedrez. En 2017, se anunció que AlphaZero de Deep Mind podía derrotar al "motor de ajedrez sobrehumano más fuerte", exclusivamente enseñándose a sí mismo, "sin aprender la sabiduría humana establecida sobre la estrategia del ajedrez." Por supuesto, los programas autodidactas de IA no funcionarían ni de lejos tan bien si las reglas siguieran cambiando. Sin embargo, en muchas áreas, la IA ya está acelerando el descubrimiento científico y la innovación. Esto incluye una proporción cada vez mayor de investigación aplicada por parte de la industria, en lugar del mundo académico (véase el gráfico), lo que promete avances fácilmente aplicables.

La industria, más que el mundo académico, toma la iniciativa

"Creemos que los beneficiarios de la IA disponen de potentes palancas para impulsar el futuro crecimiento de ingresos y beneficios. En nuestro análisis hacemos especial hincapié en el "moat" -es decir, la ventaja competitiva duradera- en torno al producto de IA de una empresa, así como en su potencial de crecimiento".

Tobias Rommel, gestor senior de cartera de DWS