¿Qué relación existe entre la robótica y la IA y qué potencial presenta a futuro?
Hablamos demasiadas veces de inteligencia artificial como un todo y, para entenderlo bien, hay que visualizar una casa. Una cosa es el ático, que serían los modelos LLM, lo que hacen los algoritmos. Otra muy distinta es el esqueleto de la casa, la estructura, que es lo que tiene que ver con el motor que permite hacer los cálculos y dar esos resultados. Una tercera cosa es lo que hay dentro, el continente, la memoria, los datos con los que se entrena ese modelo para obtener ese resultado, y una cuarta son los pilares.
Para construir esta casa y sacar partido hay que entender que es un proceso, que son fases. Una primera fase, que es la que estamos viendo en los mercados, es la fase de la infraestructura, de los semiconductores, de la tecnología, de la energía, tanto a nivel de oferta como de demanda. Una vez que tenemos esa capacidad, podemos empezar a sacar partido, y lo hemos visto desde 2022 a 2026: cómo la inteligencia artificial, en todo lo que es transformar y mover información, nos es extraordinariamente útil. Eso va a dar paso a la tercera fase de la inteligencia artificial, en la que estamos entrando ahora, que es la democratización del software. Es la capacidad de que alguien que no sepa programar pueda crear aplicaciones espectaculares. Es la entrada de lo que son los agentes de consumo. Es lo que nos va a llevar a que dejemos de pensar en que hay una web para ir a un mundo donde mi inteligencia artificial se habla con tu inteligencia artificial y empezamos a un entorno sumamente digital y personalizado.
Y, para responder a la pregunta, eso es lo que nos da entrada a la fase de la IA física, de la nueva generación de robots, de una nueva manera de interactuar, donde no es un tema de hombre contra máquina, sino que ser humano con máquina es más potente que ser humano y más capaz que la máquina, porque el ser humano contextualiza mejor y la IA, en esa fase, hará mejor que nosotros muchas otras funciones.
¿En qué sectores se focaliza principalmente el uso de los robots colaborativos?
Los robots colaborativos, también llamados co-bots, son una de las aplicaciones de esto que comentaba: vamos a un mundo donde los seres humanos y las máquinas convivimos y donde perfectamente una máquina puede ejecutar una tarea de alta precisión. Pero, si yo fuera cirujano y de pronto veo que el contexto se complica, automáticamente puedo decir a la máquina que pare, que entro yo, o podemos trabajar y convivir.
Los co-bots permiten incorporar la robotización a los procesos industriales, permiten que podamos trabajar a la par y que no sean una amenaza para nosotros. Tienen una serie de sensores que identifican nuestros movimientos y que, si en algún momento su función pone en peligro nuestra integridad, se paran. Eso permite una convivencia y es la manera de visualizar, industrialmente, pero también sanitariamente o financieramente, cómo vamos a convivir en paralelo con robots mientras ejecutamos funciones.
Y a futuro, con la vista puesta en los humanoides y en los vehículos autónomos, ¿qué obstáculos quedan todavía por superar?
Segmentando la pregunta en dos, para ser lo más educativo posible, es algo en lo que a nivel de Pictet AM se viene trabajando mucho. Y, por hacerlo muy visual, tendemos a pensar que un robot es una máquina con ojos que nos va a hacer la vida, a veces, hasta retadora. Creo que el robot que por primera vez vamos a sentir que de verdad transforma nuestras vidas es la conducción autónoma. Hay que cambiar el chip y dejar de pensar que es un coche eléctrico para pensar que es un robot con patas y que un vehículo de conducción autónoma también es un hotel. Perfectamente podremos estar con nuestras familias y, si tenemos que irnos a 600 kilómetros de nuestro hogar, nos meteremos en ese coche, dormiremos, iremos a la velocidad más lenta y llegaremos a la mañana siguiente descansados. No tanto como en casa, pero habremos podido convivir hasta la noche anterior con nuestras familias. Sé que esto cuesta visualizarlo, pero hay muchísima gente que se mete en tubos cilíndricos que se llaman aviones, con unos 100.000 litros de queroseno, y si les dejan dormir en business sienten que tienen un estatus superior. Y eso es infinitamente más incómodo que dormir en un coche que conduce autónomamente. Ya las últimas versiones de coches conducen infinitamente mejor que un altísimo porcentaje de seres humanos.
Esos coches, cuando nos permitan que sean hoteles portátiles, también, cuando estén aparcados, pueden ser racks, pueden ser ordenadores que pueden ceder o alquilar su capacidad de computación a las redes de satélites. Por lo tanto, imagínense una empresa con todos los coches, todos esos ordenadores conectados en paralelo, para poder procesar lo que un algoritmo complejo muchas veces busca en un centro de datos.
También hay que entender que una conducción autónoma va a permitir que los coches se hablen entre ellos. Si yo me pongo detrás del tuyo —no soy un experto en ciclismo, pero todo el mundo visualiza que ahorraría un montón de esfuerzo de inercia—, puedo llegar a ahorrar hasta un 40-50% de la energía simplemente porque mi coche se conecta con el vuestro y automáticamente eso permite que, por aerodinámica, haya menos resistencia al aire y menos consumo eléctrico.
Vamos a un mundo donde todavía falta infraestructura, donde nuestra red todavía tiene que tener las capacidades para absorber una demanda creciente de energía, porque hay que entender que la reindustrialización que necesita el mundo desarrollado para hacer todo eso realidad es altamente intensiva en energía.
Y lo segundo es que una cosa es entrenar al modelo para hacerlo y otra es desplegarlo. ¿Dónde vamos a querer tener el chip y la capacidad de computación si cualquiera de nosotros va en ese coche autónomo, en ese robot con patas? Lo más cerca de nosotros. Por la cuenta que nos trae, no lo querremos en Madagascar. Así que por eso necesitamos tener la capacidad de computación en Occidente. Y por eso, ¿cuál es el gran cuello de botella ahora mismo? Por el lado de la oferta, por el lado de la demanda, por la tecnología para refrigerar y por lo que implica a nivel de uso eficiente de energía, es en esa primera fase de la IA.
Parece que los semiconductores son fundamentales en el caso de la inversión de la IA física. ¿Por qué razones?
También es otro ejemplo de tremenda oportunidad de inversión por la afición que tiene muchas veces el mercado a las generalizaciones. Aquí confundimos el todo con la parte. Hay semiconductores que sirven para entrenar, para procesamiento en paralelo. Hay semiconductores que tienen una función no tan flexible y que son más rígidos, pero que ahorran un 10% o 15% del consumo energético. Y hay otros semiconductores, los de última generación, que son diseños a medida que permiten llegar a ahorrar porcentajes del 30% al 40%.
Para visualizarlo de una manera pedagógica: un gran centro de datos de un gigavatio equivale al consumo que pueden tener un millón de hogares. Un gigavatio, un millón de hogares. A poco que pongas un precio de amigo de 100 euros o dólares por megavatio hora, estamos hablando de que un gran centro de datos puede consumir cerca de 1.000 millones de euros de luz. Si tienes algo que consume 1.000 millones de euros al año en factura de la luz y unos chips que te reducen esa factura un 20% o un 30%, estamos hablando de una cantidad espectacular. Esta nueva generación de semiconductores, los ASIC, son extraordinariamente atractivos en esta primera fase y no tienen que ver con los otros.
Los otros van a volver a tener un nuevo renacer en cuanto a funcionalidad, porque todo lo que son los chips, las GPU, los chips de procesamiento en paralelo, se originaron con el juego, con el gaming. Porque, si yo voy conduciendo un coche o jugando un partido de fútbol, si giro el volante a la derecha quiero ver lo que hay aquí y, si giro a la izquierda, lo que hay aquí. Entonces, mi ordenador, para no volverse loco procesando en función de mis preferencias, va anticipando lo que vería si hago una de las dos. Esta flexibilidad, que es lo que se utiliza para entrenar, es el fundamento básico de todo lo que es la primera fase del entrenamiento de inteligencia artificial y va a ser clave para la robotización.
Así que tenemos —y yo creo que es visualmente muy importante entenderlo— semiconductores analógicos, que son los que va a utilizar el coche para detectar, o el cobot que hablábamos antes; semiconductores de procesamiento en paralelo; y semiconductores de ahorro energético, menos flexibles.
Entre los tres, según la fase y la valoración, habrá tremendas oportunidades y habrá momentos donde, a lo mejor, esas valoraciones no se justifican, esas filias y esas fobias. Pero es un tremendo error hablar de burbuja, es un tremendo error asistir a esto de forma pasiva y genérica. Hay muchas diferencias entre unos y otros y ahí es donde está la oportunidad.
Pictet Robotics cuenta ya con 11 años de trayectoria como fondo de inversión activa en robótica. ¿Qué buscáis a la hora de seleccionar las compañías que forman parte de la cartera?
Pictet AM quiere ser muy pragmático a la hora de invertir y entender que hay estrategias como Pictet Clean Energy, que van a la fase de infraestructura y que esa infraestructura va a seguir creciendo. Hay otros, como Pictet Digital, que van a todo lo que tiene que ver con el futuro de la digitalización y el Web 3.0. Y Pictet Robotics se centra en sacar partido de lo que es la automatización y la industrialización, no solamente a nivel de fábricas, sino también a nivel de conducción autónoma, cobots o réplicas digitales de lo que va a ser el proceso industrial, que se llama Digital Twins.
Pictet Robotics tiene un atractivo para los inversores y es que no se mete en las grandes compañías. Tiene pocas posiciones en las Magnificent 7, lo cual diversifica mucho para aquellos que tengan mucha concentración pasiva. Y lo que también exige es mucha exigencia y mucho rigor a la hora de invertir en valoraciones razonables. No se compra una empresa, por muy atractiva que sea, si los múltiplos o el beneficio que ya se descuenta en el precio de compra son excesivos. Lo que intenta es sacar partido de esta fase, vamos a decir, más tardía o menos descontada de lo que va a ser la evolución de la IA, de todo lo que es la conducción autónoma y de todo lo que tiene que ver con la automatización de los procesos productivos de la economía a todos los niveles, sacando partido de las tremendas diferencias entre ganadores y perdedores que va a haber.
¿Qué tipo de compañías tienen más peso en la cartera y cómo se distribuye la inversión por regiones?
Todo lo que tiene que ver con tecnología tiene una exposición a Estados Unidos. Lo que sí es importante distinguir es que no son tanto las grandes compañías, sino que se beneficia de esa segunda corte de compañías. Por visualizarlo con un ejemplo, puede invertir en compañías de semiconductores ASIC, estos que ahorran un 30% de energía. Nombres como Broadcom forman parte de la cartera, y podría ser Marvell. Al final, se trata de intentar sacar partido de esta nueva era o fase evolutiva de la infraestructura de la IA. Lo combina también con los grandes temas de conducción autónoma. Waymo y otras compañías muy conocidas están o están a punto de sorprendernos a todos en cuanto a cómo pueden transformar nuestras vidas. Invierten mucho en todo lo que son los sistemas de industrialización, de aislamientos, en todo lo que son las distintas fases productivas.
Y, sobre todo, hay un tema muy interesante a día de hoy que se ilustra con compañías como Snowflake. Todo el mundo, al ver lo que está haciendo la IA, ha descontado que es el fin de los programadores, que parece que toda empresa de software ha muerto, y es un error. Una cosa es que los programadores de software tengan que redefinir sus funciones y otra pensar que la empresa de software tiene el mismo futuro que un programador.
La empresa de software es una plataforma segura, es una plataforma neutra. Las grandes compañías no vamos a acceder directamente a la IA; crearemos entornos seguros porque nuestra responsabilidad es proteger nuestros datos por encima de todo y proteger la confidencialidad de nuestros clientes. Así que empezar a ver a las compañías de software como plataformas donde se puede importar la capacidad de la IA sobre nuestras actividades funcionales, empezar a entender que las empresas de software ya no crean herramientas fijas, sino que crean soluciones totalmente a medida, cada vez más en tiempo real, por esta capacidad de poder producir software casi en minutos o segundos.
Y, encima, software en paralelo. ¿Qué quiere decir? Que no hace falta hacer una función hasta que esté terminada para hacer la siguiente, sino que pueden ir adaptándose a las compañías. Eso implica una personalización del software, una capacidad de adaptación segura de las nuevas tecnologías y nos va a ayudar a que entremos en un mundo de digitalización, que es lo que Pictet Robotics trata de sacar partido y de beneficiar a los inversores.
¿Dentro de vuestras inversiones entran en juego alguna de las 7 magníficas?
El peso, más allá de citar algún nombre, es mucho más reducido y hay una infraponderación muy clara. De tal manera que los inversores no tengan que preocuparse tanto de si estamos en niveles máximos en el S&P o en el Nasdaq, sino que tengan a los candidatos que el día de mañana, no sé si serán parte de las Magnificent 7 o habrá Magnificent 8, 9 y 10. Pero esa siguiente ola —ya no me atrevo a llamarla cantera porque son verdaderos monstruos que están próximos a un trillón de capitalización— es donde se centra Robotics: en la nueva era de los futuros campeones. Y yo creo que, más allá de cualquier nombre que despistaría a la audiencia, este es el mensaje con el que se tienen que quedar.