A medida que los inversionistas a nivel global han seguido vertiendo capital al incipiente boom de la inteligencia artificial, las preocupaciones sobre la concentración del mercado accionario estadounidense en las compañías que lideran esta tendencia –las famosas Siete Magníficas– han florecido en distintos sectores. En el lado de los mercados privados, la apuesta por esta tecnología también es prevalente, especialmente en segmentos como el venture capital. Sin embargo, la visión de Hamilton Lane es que estas clases de activos están más diversificadas que la renta variable.
En la última versión de su Market Overview, la firma especializada en mercados privados recalcó que estas siete acciones han estado dictando el desempeño de las carteras de acciones públicas desde hace unos seis años, por lo bajo. Y a futuro, esperan que esto se mantenga, al menos por unos dos o tres años.
Como suele suceder con los grandes cambios tecnológicos, el venture capital ha estado liderando las inversiones. “Es justo decir que la escala del movimiento a la IA ha sido dramática. Más del 50% del valor de los negocios de venture en el mundo ahora está destinado a negocios orientados a la IA”, recalcó el reporte.
Sin embargo, pese a que la apuesta es marcada, estas clases de activos no tienen el mismo nivel de riesgo de concentración que los mercados públicos, según Hamilton Lane. El tema reside en la innovación que ha estado empujando el carro en el rally bursátil de la IA: los modelos extensos de lenguaje (LLMs, por su sigla en inglés).
La IA más allá de los LLMs
“Una parte importante de la narrativa para los inversionistas de mercados públicos y la economía de EE.UU. es el desarrollo de modelos extensos de lenguaje para impulsar el crecimiento y la adopción de la IA”, indicó la firma especializada en su reporte.
En este contexto, dos escenarios se perfilan en el horizonte. Hay actores del mercado que apuestan a que se cumple la promesa de una nueva revolución industrial. Hay otros que no ven un camino escalable para los LLMs, con un techo para su desarrollo. “Ninguno de nosotros sabe la respuesta a esto, pero todos necesitamos entender las preguntas, para entender qué podría salir de la caja de la IA”, indicaron.
Así, un tema clave se pone sobre la mesa: invertir en IA, pero ¿cómo?
Actualmente, recalcaron desde Hamilton Lane en su reporte, los mercados públicos están fuertemente anclados en los LLMs. En cambio, agregaron, los mercados privados –incluyendo el ecosistema de VC– cubren un rango más amplio del espectro de la IA y una exposición más limitada a la escalada de estos modelos. Por ejemplo, no invierten en data centers o los chips que están en el corazón de esta tecnología.
“El mundo venture invierte en las aplicaciones de los LLMs. Invierten en ‘cosas’ que hacen que los productos finales de LLMs funcionen mejor, se conjuguen mejor, sean más fáciles de usar”, recalcaron desde la firma especializada en alternativos.
Según el reporte, independiente de la pregunta de las valorizaciones, el mundo privado ofrece un acceso más diversificado a esta tecnología que los mercados públicos.
Para la firma, hay un 60% de probabilidad de que no estemos en una burbuja financiera relacionada con la IA. Esto significa que es el escenario que favorecen, pero la recomendación es clara: hay que preparar los portafolios para cada escenario. Y esto incluye la consideración de que los activos públicos y privados podrían tener un comportamiento divergente si no se cumpla la promesa de los modelos extensos de lenguaje.
“¿A alguien le sorprendería que, hacia delante, los LLMs se estanquen, pero las aplicaciones que están usando los LLMs actuales prosperen? Eso podría no ser un buen ambiente para los precios de las acciones de las Siete Magníficas, pero un grupo de compañías privadas respaldadas por venture capital volarían”, explicaron.
Una variedad de aplicaciones
En comparación con otros fenómenos de inversión en tecnología, como las empresas SaaS y el período “punto com”, este boom de valorizaciones ligada a la IA está asociado a una curva de ganancias más propicia para los capitales. “Siempre está la crítica de que mucha inversión venture está basada en promesas y no ganancias. No estamos diciendo que las ganancias están aquí, pero sí que el camino a los ingresos reales (que eventualmente lleva a utilidades) está pasando más rápido de lo que hemos visto en otros ciclos impulsados por la tecnología”, acotaron.
En esa línea, el análisis de Hamilton Lane subraya lo extenso del uso de inteligencia artificial a lo largo de los sectores. Sondeando a 150 gestoras, a lo largo del espectro de estrategias y con distintas geografías, se ha visto un aumento en el uso de esta tecnología dentro de las compañías de las cartera en el pasado reciente.
En 2024, un 44% de los GPs encuestados aseguraba que entre 80% y 100% de su portafolio está usando IA activamente. El año siguiente, ese porcentaje había subido a 61%. Y por el contrario, el porcentaje de GPs que invierten en compañías que no tienen ningún uso activo de inteligencia artificial cayó, de 3% a cero, en ese mismo período.
“En un año ha habido una subida significativa en las compañías que están usando activamente la IA. Si el aumento en ingresos es clave para que la IA impulse el crecimiento, este número es alentador, aunque no te dice qué tipo de uso se le está dando o el precio”, señaló la firma estadounidense en su informe.
Por el contrario, si bien les llama la atención el porcentaje de compañías que no están usando mucho esta tecnología –con 3% de los GPs reportando que entre 0% y 20% de sus compañías tiene un uso activo y un 9% reportando entre un 20% y un 40% de uso–, esto se puede explicar por la naturaleza de algunos sectores.
Una empresa de plomería, por ejemplo, va a tener pocas aplicaciones de inteligencia artificial, más allá de la contabilidad y la logística. “Esa falta de exposición directa a la IA va a ser una consideración importante para la construcción de cartera”, señalaron desde Hamilton Lane.
Por Funds Society, Madrid
Por Alicia Miguel Serrano