El potencial de la inteligencia artificial generativa está empezando a ser apreciado por las empresas estadounidenses. Más de un tercio de las compañías que integran el S&P 500 la mencionaron en las presentaciones de resultados del primer trimestre, y Bank of America prevé que casi un tercio incorporará algún tipo de IA a sus procesos de aquí a 2025. Optimización del diseño, análisis de riesgos, uso de materiales, mantenimiento predictivo y automatización son sólo algunos ejemplos. La potencia de cálculo de la IA para entrenar conjuntos se ha multiplicado por 300.000 en la última década, duplicándose aproximadamente cada tres meses, seis veces más que la progresión de la ley de Moore; un avance increíble.
Jefferies calcula que el consiguiente ahorro de costes podría oscilar entre el 21% y el 26%. Los trabajos menos cualificados y repetitivos que son fáciles de reproducir pueden ser los más expuestos a la disrupción de la IA. Esto ya está ocurriendo, por ejemplo, en almacenes, fábricas y establecimientos de comida rápida, que están recurriendo a los robots, la automatización y el autoservicio a un ritmo acelerado. Lo que muchos quizá no sepan es que la IA también está llegando a los empleos más cualificados y mejor pagados en áreas como las telecomunicaciones y los medios de comunicación, los mercados de capitales, los seguros y la banca, e incluso el software y las plataformas.
El interés por la IA recuerda al ambiente que se vivió a finales de los 90 con el boom de las puntocoms. En el año 2000, las empresas cotizaban a múltiplos de PER de miles de veces, o ni siquiera lo hacían, ya que a menudo seguían perdiendo dinero y, en algunos casos, no registraban ni facturación. Parece que se escucha un rumor similar sobre la IA y se producen las mismas subidas de determinados valores a medida que el mercado crea su propio impulso. La diferencia esta vez es que muchos valores influidos por la IA tienen flujos de caja mucho más sólidos, salvo contadas excepciones, no se acercan ni de lejos a las exorbitantes valoraciones de los valores predilectos de las puntocoms.
No obstante, el sector también se enfrenta a posibles vientos en contra, como una posible adopción de la IA más lenta de lo esperado por parte de las empresas. Las prometedoras mejoras de la productividad son estupendas, pero puede resultar difícil aplicarlas correctamente. Los propios empleados pueden oponerse a la adopción, especialmente si ven la IA como un sustituto y no como una mejora. Y ni siquiera hemos hablado de la posible regulación. Sin embargo, la IA generativa en todas sus configuraciones probablemente se integrará en la economía mucho más rápido que los avances tecnológicos del pasado, con un impacto sustancialmente mayor en el crecimiento, comparable a las Revoluciones Agrícola e Industrial. Una de las novedades es que en lugar de centrarse en la aplicación y difusión de conocimientos preexistentes, la IA más reciente tiene el potencial de conducir a la creación de nuevos conocimientos generados por máquinas en lugar de por humanos.
Por otro lado, no se pueden ignorar los riesgos para la seguridad. La cuestión principal se centra en el llamado «problema de alineación», es decir, cómo alinear los objetivos de la sociedad en general con los de la IA. Conseguir que la IA cumpla un objetivo de la forma prevista originalmente podría resultar difícil. Por ejemplo, AlphaZero de DeepMind se entrenó a sí misma para dominar el ajedrez sin que nunca le hayan enseñado las reglas del juego. Se podría argumentar que una IA suficientemente inteligente sería capaz de prever las consecuencias potencialmente desastrosas de sus acciones y corregir el rumbo antes de que sea demasiado tarde. Desgraciadamente, es una ilusión. Stephen Wolfram, informático, físico y empresario, ha afirmado que casi todos los sistemas complejos presentan lo que él denomina irreducibilidad computacional, es decir, que si se quiere predecir lo que hará el sistema en 10 pasos, el camino más rápido para llegar a la respuesta será dar los 10 pasos. Esto implica que una IA superinteligente no podrá predecir, ni siquiera en principio, lo que hará hasta que lo haya hecho. En marzo, el Future of Life Institute publicó una carta firmada por más de 1.000 personalidades, entre ellas Elon Musk y el cofundador de Apple Steve Wozniak, en la que abogaban por una pausa de seis meses en la investigación de la IA para disponer de más tiempo para desarrollar mejores protocolos de seguridad. Hasta la fecha, no se ha hecho nada.
No todo el mundo sale ganando en esta transformación, ya que el cambio disruptivo de la IA podría dejar obsoletas algunas de las tecnologías existentes, dejando en la cuneta a muchas de las empresas tecnológicas actuales. Además, según Bank of America, los riesgos derivados de la disrupción de las industrias se extienden también a la seguridad nacional. La privacidad podría erosionarse aún más, dando lugar a falsificaciones, riesgos de propaganda y suplantación de identidad. Para mitigar estos peligros será necesario supervisar los modelos de inteligencia artificial y regularlos.
Pese a los retos que tiene por delante, la realidad es que la IA ya está en marcha. Para los inversores, el reto consistirá en reconocer las oportunidades, tanto en las empresas que crean y suministran IA como en las que la adoptan de forma efectiva. La oportunidad no está exenta de riesgos, pero desde luego podría cambiar por completo el mundo en el que vivimos.
Tribuna elaborada por Linda Duessel, CFA, investigadora de renta variable en Federated Hermes.
Por Funds Society, Madrid
