La Incertidumbre Tras La IA

La incertidumbre como constante

Con frecuencia, los inversores quality growth nos vemos nadando entre dos corrientes: los estilos growth y value. En ocasiones, se nos reprende por no invertir suficientemente en crecimiento. Cuando reina la confianza en los conceptos de alto nivel, los títulos growth funcionan, nuestra prudencia y conservadurismo naturales nos dejan atrás, y tenemos que ver cómo los inversores más intrépidos se embolsan fantásticos resultados. Otras veces, cuando son los títulos value los que tienen un buen comportamiento, se nos reprochan los elevados múltiplos que pagamos por nuestras inversiones y la falta de disciplina de valoración que supuestamente tuvimos cuando los vientos soplaban a favor. Sin hacer mucho caso a lo que nos digan, tratamos de mantener la calma conscientes de que determinados entornos de mercado no son los más adecuados para nuestro enfoque y que otros estilos de inversión nos superarán. En los últimos tres años, hemos vivido los extremos de estas dos situaciones, así como algunas otras que desafían cualquier categorización. Mientras que 2020 favoreció en gran medida a los fondos growth, en 2022 los fondos value vivieron por fin su momento de gloria. En ambos casos fuimos objeto de críticas, por razones diametralmente opuestas. Este es el día a día de los inversores que se mantienen fieles a su estilo. La clave para nosotros reside en saber quiénes somos, comunicarlo con claridad y mantener el rumbo.

En los mercados, la incertidumbre –y la volatilidad que se deriva de ella– son una constante. La pregunta del millón es, por tanto, qué estrategia a largo plazo se debe aplicar para hacerle frente. Si miramos al futuro, son pocos los indicios que lleven a pensar que esto vaya a cambiar y muchos los aspectos a vigilar en un entorno del mercado que sigue presentándose difícil. La liquidez continúa siendo un factor determinante en el comportamiento de los activos, y en lo más profundo del mercado de deuda pública están sucediendo cosas que exigen una minuciosa atención y que podrían tener repercusiones. Sin embargo, en lugar de centrarme en las habituales fuentes macroeconómicas de incertidumbre, dedicaré este boletín a la inteligencia artificial (IA), un tema sobre el que aún no hemos hablado, pero que sin duda traerá consigo toda una serie de interesantes retos.

El auge de la IA

La IA es uno de los temas que más atención ha acaparado en 2023. Para aquellos que estaban al tanto de él, lo normal era restarle importancia y abordarlo desde el escepticismo, ya que las dudas que planteaba eran numerosas. Durante muchos años, este campo estuvo marcado por numerosos «inviernos de la IA»¹ en los que el estancamiento era la norma, algo parecido a lo que sucede con la energía de fusión, un hito tecnológico que siempre parece estar a 20 años de distancia. Sin embargo, la atención del gran público hacia la IA empezó a cambiar con GPT3² y cobró verdadero impulso con el lanzamiento de ChatGPT. La combinación de la ley de Moore, que con el tiempo ha permitido aumentar exponencialmente la potencia de computación, con las ingentes cantidades de datos digitales que se han generado en los últimos años ha hecho que modelos informáticos hasta ahora descartados y comparativamente sencillos hayan superado con creces las expectativas de la gente. El surgimiento de la computación en la nube también ha contribuido a crear los cimientos tecnológicos necesarios para hacer que estas soluciones estén ampliamente disponibles para el gran público a un coste bajo. En un breve lapso, la IA ha pasado de ser un campo en el que parecía ocurrir relativamente poco a convertirse en una disciplina cuyo vertiginoso ritmo de avance resulta casi imposible de seguir. Son muchos los que exageran al comparar el impacto de la inteligencia artificial en la sociedad con la invención de la máquina de vapor o la rueda, o incluso con el descubrimiento del fuego³. De hecho, el consenso apunta cada vez más a que el cambio será revolucionario, no evolutivo.

La incertidumbre del progreso

Teniendo en cuenta lo escasos que han sido los progresos en inteligencia artificial durante tanto tiempo, la repentina explosión que se ha producido ahora en su ritmo de avance puede resultar sorprendente. De hecho, a excepción de los más optimistas, ha cogido a todo el mundo por sorpresa, incluidos los propios profesionales de la inteligencia artificial. Sin embargo, existen numerosos precedentes históricos que sugieren que la capacidad para prever el ritmo de avance científico es, en el mejor de los casos, limitada. Ernest Rutherford, el físico atómico más destacado de su época, se hizo célebre por decir en 1933 que cualquiera que buscara una fuente de energía en la transformación de los átomos «perdía el tiempo». En 1938 se descubrió la fisión nuclear y, en 1942, Enrico Fermi consiguió desencadenar la primera reacción nuclear autosostenida⁴. En 1901, Wilbur Wright, uno de los dos hermanos Wright, le dijo a su hermano Orville que faltaban al menos 50 años para que el primer ser humano volase. A finales de 1903, ambos realizaron el primer vuelo de la historia a bordo del Wright Flyer. También se cuenta que Thomas Watson, presidente de IBM, dijo en 1943 que la demanda global de ordenadores podría ser de más o menos cinco máquinas. Esta incertidumbre sobre el ritmo de avance persiste en la actualidad, y los expertos tienen opiniones muy dispares sobre cuándo se desarrollará la inteligencia artificial generalizada⁵, si es que llega a desarrollarse.

Aunque es difícil predecir el ritmo de avance, si hay algo seguro es que la IA continuará progresando y que su impacto será probablemente significativo. Incluso suponiendo que no se produjera ningún avance, lo cual es altamente improbable, las repercusiones del despliegue de los actuales modelos de IA en la economía serán importantes. Sin embargo, pese a la abundancia de afirmaciones generales sobre el impacto de la IA (como la que acabo de hacer), es extremadamente difícil predecir sus efectos concretos. Si bien es muy probable que esta tecnología tenga repercusiones disruptivas, es complicado saber dónde se producirá la disrupción, quiénes serán sus autores y quiénes sus perjudicados. Aunque la IA aspira a ser el motor de la próxima ola de crecimiento económico, ese crecimiento podría resultar nefasto para los sectores y profesiones a cuyas expensas se produzca, y es prácticamente imposible predecir cómo se desarrollará. No hay tampoco garantías de que los beneficios de este crecimiento vayan a distribuirse uniformemente por toda la economía, ni de que quienes actualmente lideran esta carrera tecnológica vayan a ser los que se beneficien de ella en el futuro.

Acertar de forma aproximada y equivocarse con precisión

A principios de este año, se filtró un documento interno redactado por un jefe de ingeniería de Alphabet. En él, argumentaba que ninguna empresa individual parte realmente con ventaja en lo que respecta a la IA, ya que las comunidades de código abierto erosionarán rápidamente cualquier diferencia que estas hayan podido acumular. Aunque no todo el mundo está de acuerdo con esta reflexión, plantea preguntas interesantes sobre hasta qué punto podemos aventurar en este momento quiénes serán los ganadores y perdedores específicos de la IA. Además, actualmente la mayor parte del entusiasmo hacia la inteligencia artificial se concentra en las empresas tecnológicas, ya sean las asociadas con los grandes laboratorios o las que ya están lanzando productos. No obstante, es probable que el impacto de la IA se deje sentir en niveles más bajos de la cadena. A medida que la tecnología va volviéndose más omnipresente, puede que surjan muchas implicaciones que actualmente no factorizamos. Del mismo modo que el auge del software e Internet hizo que muchos nuevos modelos de negocio proliferasen, algo similar podría suceder con la IA. Cada día escuchamos afirmaciones y previsiones sobre el panorama general futuro de la IA que, muy posiblemente, terminarán por hacerse realidad. Sin embargo, invertir tomando como referencia dicho panorama general puede resultar peligroso, ya que obvia detalles y cuestiones específicas que también importan. 

En cierto modo, el entorno actual se asemeja a aquel en el que se fraguó el boom tecnológico de los años noventa. El entusiasmo generalizado derivado de la aparición de los ordenadores personales, Internet y las telecomunicaciones propició, en última instancia, tanto el auge como la quiebra de las puntocom. Pero, pese a la euforia que la IA ha generado este año, no estamos en absoluto cerca del nivel de excesos que caracterizó aquel episodio, al menos de momento. Sí estamos, no obstante, en disposición de extraer varias moralejas de lo acontecido durante dicho periodo. Para empezar, si analizamos las suposiciones que sustentaron la fiebre de las puntocom, comprobamos que eran en gran medida correctas. Internet ha resultado ser una tecnología revolucionaria que supuso un gigantesco desarrollo de infraestructuras. En combinación con la proliferación masiva de los ordenadores personales, permitió que los motores de búsqueda prosperaran y que el comercio electrónico sometiese a las tiendas físicas a una enorme presión. Muchos modelos empresariales tradicionales se hundieron para dar paso a otros nuevos que definieron una forma completamente nueva de hacer negocios. Pero, analizándolo a posteriori, es interesante observar que las enormes pérdidas sufridas no se debieron a que las suposiciones que sustentaban el auge de las puntocom fueran erróneas, sino a que los inversores acertaron con el panorama general, pero se equivocaron estrepitosamente con sus detalles y tiempos.

Hacer predicciones generales sobre resultados es algo muy distinto de formular previsiones específicas sobre las empresas y acertar con ellas. Por ejemplo, que hubiera que construir muchas infraestructuras no significaba que las empresas de telecomunicaciones fueran a ser las beneficiarias de esa actividad. De hecho, con el tiempo los beneficios irían a parar a una parte totalmente distinta de la cadena de valor, es decir, a empresas como Apple y el consumidor final. Del mismo modo, la alta probabilidad de que el comercio electrónico fuera a ser objeto de una verdadera explosión no ayudó a Pets.com que, pese a identificar correctamente la tendencia, fracasó de forma escandalosa⁶. Google no fue el primer motor de búsqueda –ni siquiera el décimo–, pero terminó por imponerse a todos los demás. Esa brecha entre el relato conceptual y la realidad de la inversión enseñó una dolorosa lección a muchos de los inversores de aquel periodo. Análogamente, empresas como Amazon, Microsoft y Alphabet invierten hoy miles de millones de dólares en construir la infraestructura informática que se necesitará para la implementación generalizada de la IA. Compañías como Nvidia fabrican los chips con los que mejor funcionan las redes neuronales. Aunque, según la información de la que disponemos ahora, estos negocios están bien posicionados para beneficiarse, es probable que el campo evolucione rápidamente y, a día de hoy, no podemos saber a ciencia cierta en qué parte de la cadena de valor acabarán concentrándose los beneficios.

Conclusión

Pese a existir como disciplina académica desde los cuarenta, la IA se encuentra aún en su infancia. Su futuro y los efectos que tendrá sobre la economía, la sociedad y los mercados financieros vendrán determinados por un gran número de factores y por la forma en que estos interactúen entre sí. Por desgracia, esto significa que serán difíciles de predecir. Lo que sí podemos anticipar es que se avecinan cambios significativos. Puede que la gente esté acertando (más o menos) en cómo será el panorama general, pero hay demasiada incertidumbre como para tomar decisiones de inversión concretas, al menos desde el nivel de tolerancia al riesgo de un inversor quality growth. Abrirse paso entre estos cambios conforme tienen lugar supondrá un reto para los inversores y exigirá que mantengan la cabeza fría. Estamos ante una tendencia que se desarrollará durante años, no trimestres. Del mismo modo que hay periodos que favorecen al estilo value frente al estilo growth, habrá épocas en las que la IA entusiasme y otras en las que defraude. Ya los hemos visto en el precio de las acciones de Alphabet en un año en el que los inversores han pasado de creer que ChatGPT pondría contra las cuerdas a los buscadores a pensar que Google será un «ganador en IA», sea cual sea su significado a día de hoy. En nuestro caso, lo relevante no es qué pensamos de la IA, sino cómo vamos a afrontar la imprevisibilidad que pueda traer consigo, ya que es y seguirá siendo un blanco en movimiento. La clave está, por tanto, en dedicar el tiempo necesario a analizar cada caso concreto para determinar qué puede materializarse de forma tangible, en lugar de a hacer apuestas conceptuales. Dejaremos esta labor a los inversores growth puros, quienes sí cuentan con tolerancia al riesgo necesaria para llevarla a cabo, y nos mantendremos fieles a nuestra filosofía de inversión quality growth,

donde invertir es muy distinto de apostar.

T. Seilern,

29 de septiembre de 2023

¹«Invierno de la IA» hace referencia a un periodo de difícil acceso a la inversión y pocos avances en la inteligencia artificial causado en parte por no alcanzar unas altas expectativas. Históricamente, ha habido tres inviernos notables en los que no se han cumplido las expectativas en torno al potencial de la IA.

²GPT-3 es un potente modelo de lenguaje de IA creado por OpenAI. Aunque ChatGPT está basado en GPT-3, ha recibido entrenamiento adicional para hacer que las conversaciones tengan más calidad y resulten más fáciles de entender. Es una especie de versión de GPT-3 optimizada para la conversación.

³En una entrevista a 60 minutes, el Consejero Delegado de Alphabet afirmó que la IA «es la tecnología más profunda que la humanidad está desarrollando; más profunda que el fuego, la electricidad o cualquier cosa que hayamos descubierto o inventado antes». (Abril 2023)

⁴Curiosamente, al procesar este boletín con GPT4, el modelo intentó corregir esta afirmación al considerar que era incorrecta. Dado que discrepo con GPT4 sobre esta cuestión, he decidido arriesgarme y dejarlo tal cual para que sean los físicos que nos lean quienes decidan quién tiene razón.

⁵La inteligencia artificial generalizada (o inteligencia artificial general) es el estadio de desarrollo en el que las máquinas podrán realizar correctamente cualquier tarea intelectual que pueda realizar un ser humano. Se trata de un concepto distinto del de inteligencia artificial (o inteligencia artificial acotada), que es aquella capaz de realizar hacer tareas simples o específicas propias de los seres humanos, por ejemplo reconocer el habla.

⁶Adoptando un modelo de negocio similar pero mejor gestionado, Chewy.com registró en 2022 unas ventas netas de 10 000 millones de dólares.

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