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De los muchos factores que contribuyeron a la victoria de los aliados en la Segunda Guerra Mundial, cabe destacar uno procedente de las fábricas de acero de Pittsburgh, los talleres mecánicos de Worcester y las fundiciones de Cleveland. Alemania desarrolló armamento muy sofisticado, aunque la ventaja de Estados Unidos residía en su capacidad para fabricar, transportar, reparar y sustituir equipos a una escala abrumadora. La superioridad tecnológica puede ganar batallas. Ahora bien, una capacidad de producción superior ayuda a ganar las guerras.

Durante décadas después de la guerra, el gigante norteamericano contó con ambas ventajas, y la prosperidad aumentó. La globalización, un fenómeno que empezó a materializarse en la década de los noventa, cambió el modelo. El capital se recondujo hacia la propiedad intelectual, las recompras de acciones, los dividendos, la actividad de fusiones y adquisiciones y la externalización de la producción en lugar de hacia los activos físicos. Incluso los grandes ciclos de inversión que siguieron —las telecomunicaciones en la década de 1990 y la vivienda en la de los 2000— apenas contribuyeron a reconstruir la capacidad industrial.

Esto reviste cierta importancia en estos momentos, dado que la IA podrá existir en la nube, pero la existencia de la nube depende de lo terrenal. Cualquier modelo, consulta y centro de datos depende de la electricidad, los semiconductores, la memoria, el cobre, el acero, el hormigón, los sistemas de refrigeración, la mano de obra cualificada, las autorizaciones administrativas, la logística y el capital. Tras décadas de escasa inversión y deslocalización que contribuyeron a catapultar los márgenes de beneficios, Estados Unidos exhibe una menor capacidad ociosa que en eras anteriores. Se puede percibir esta situación tanto en los beneficios, parámetro en que algunas compañías de hardware están logrando aumentos de precios significativos, como en los mercados de tipos de interés, ya que la inflación sigue mostrándose persistente.

El resultado es un giro en el ciclo de capital por el que dicho capital se desvía de la ingeniería financiera hacia la economía real que se necesita para generar capacidad de computación. Dicho giro ya se está constatando en el mercado y en la rentabilidad de las carteras de dos maneras.

En primer lugar, la escasez está ganando la partida

La reacción inicial del mercado ha sido clara: recompensar a aquellas empresas que se encontraban más próximas a cuellos de botella físicos.

El hardware, la capacidad de computación, la memoria, los equipos eléctricos y otros sectores intensivos en capital han mostrado una trayectoria superior porque la demanda supera a la oferta. En muchos ámbitos, esa divergencia se ha traducido en un incremento notable de los precios y un aumento de los beneficios. Los clientes necesitan insumos que escasean y cuentan con pocas alternativas a corto plazo, lo que otorga a los proveedores un poder de fijación de precios real.

Ahora bien, seguimos estando ante un ciclo de inversión de capital en el segmento del hardware. Los elevados precios atraen capital. El capital genera oferta. La oferta cambia el poder de fijación de precios, las rentabilidades y las valoraciones. Aunque los ganadores de hoy podrían seguir creciendo, los inversores deben andar con cuidado a la hora de asumir que la escasez va a durar para siempre. En sectores intensivos en capital —y la historia no deja lugar a dudas en este sentido— la rentabilidad excepcional suele plantar la semilla de una normalización en los márgenes.

Segundo, el mercado está utilizando un instrumento poco preciso con aquellas empresas que podrían ser objeto de disrupciones

Las empresas vinculadas con el software, los datos, los servicios de información y los flujos de trabajo críticos para la actividad empresarial se han visto penalizadas, en algunos casos incluso cuando han cumplido las expectativas de beneficios y apenas han mostrado señales de deterioro en sus ingresos.

El mercado ha abordado la posible disrupción provocada por la IA como si el veredicto fuera sencillo: las firmas de software no valen la pena, la computación sí y la situación de disrupción tecnológica afecta a todos los ámbitos. Pensamos que se trata de una afirmación demasiado vaga.

Puede que la IA convierta en productos indiferenciados parte del software genérico y de los flujos de trabajo repetitivos, de escasa confianza o fáciles de replicar. Ahora bien, no todas las firmas de software, datos o gestión de flujos de trabajo afrontan el mismo riesgo. Aquellas cuyo valor proviene, principalmente, de las fricciones inherentes a los procesos o de la simple recuperación de información podrían ser vulnerables. En cambio, podría ocurrir algo distinto con aquellas empresas que gestionan datos internos, flujos de trabajo integrados, sistemas regulados, registros de auditoría, procesos de cumplimiento normativo o información crítica para la operativa. En esos casos, el valor no estriba solo en el código de software, sino en la confianza, el gobierno corporativo, el conocimiento especializado, el historial acumulado y la responsabilidad que se integran en el flujo de trabajo. La IA puede derribar los fosos competitivos más débiles, aunque también reforzar los sólidos.

¿Por qué las respuestas fiables podrían volverse más valiosas?

Aquí es donde entra en juego la paradoja de Jevons. Cuando la tecnología abarata algo, su uso tiende a incrementarse. El abaratamiento de la capacidad de computación no supuso una menor actividad de computación. Los menores costes en materia de almacenamiento no se tradujeron en un menor volumen de datos. Los análisis generados por IA de menor coste podrían impulsar una mayor demanda de respuestas, escenarios, flujos de trabajo y apoyo a la toma de decisiones. No obstante, a medida que se abaratan las respuestas genéricas, las respuestas más fiables podrían volverse más valiosas.

En un mundo impulsado por la IA, el cuello de botella podría no hallarse en producir una respuesta, sino que podría estar en saber si la respuesta que se brinda es precisa, cumple con la normativa, se puede auditar y encaja en el propósito que se busca. Eso debería beneficiar a las empresas que disponen de datos propios, sistemas de referencia, relaciones profundamente integradas con sus clientes y flujos de trabajo específicos de su sector que un gran modelo de lenguaje difícilmente puede replicar. Esto es especialmente relevante para las empresas de servicios empresariales, las compañías de bases de datos y otras firmas intensivas en información cuyo valor reside en la fiabilidad de sus datos y en su integración en los procesos de trabajo de sus clientes. Algunas se están valorando como si la IA fuese a erosionar sus fundamentos económicos. En algunos casos, esto podría ser cierto. En otros, la IA podría hacer que los clientes dependan más de ellas y suponer que sus datos se vuelvan más significativos desde un punto de vista estratégico.

Conclusión

La gestión pasiva invierte en empresas de ambos lados de esta transición. Incluye tanto a los beneficiarios del ciclo de inversión en IA como a empresas cuyos márgenes, ventajas competitivas o valoraciones podrían resultar vulnerables. No distingue entre las empresas capaces de financiar, absorber y obtener rentabilidades atractivas en este nuevo ciclo de inversión y aquellas que no lo son. Tampoco distingue entre el software que puede replicarse con facilidad y las empresas cuyos flujos de trabajo son críticos para la actividad de sus clientes y cuyos datos, trazabilidad y confianza adquieren más valor a medida que aumenta la adopción de la IA.

El ciclo de inversión en IA ya está dividiendo el mercado. La escasez de hardware es real, pero los ciclos de capital tienen un final. La disrupción provocada por la IA es real, pero no es universal. La tarea consiste en distinguir entre la escasez temporal y las ventajas económicas duraderas, así como entre la disrupción real y la reacción exagerada del mercado. El mercado está utilizando un martillo donde haría falta un bisturí. En ese entorno, la gestión activa debería revestir aún más importancia. La oportunidad va más allá de tener posiciones en los ganadores de la IA y evitar a los perdedores; consiste en identificar qué empresas poseen un poder económico que la IA erosionará y cuáles cuentan con un poder económico que la IA podría reforzar o hacer aún más valioso.