{"id":11557,"date":"2024-10-31T21:10:35","date_gmt":"2024-11-01T02:10:35","guid":{"rendered":"https:\/\/economiaconedmer.com\/economiaenserio\/?p=11557"},"modified":"2024-10-31T21:16:19","modified_gmt":"2024-11-01T02:16:19","slug":"los-riesgos-de-invertir-en-la-revolucionaria-tecnologia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/economiaconedmer.com\/economiaenserio\/10\/31\/los-riesgos-de-invertir-en-la-revolucionaria-tecnologia\/digital\/2024\/","title":{"rendered":"Los riesgos de invertir en la revolucionaria tecnolog\u00eda"},"content":{"rendered":"\n

El gestor de carteras Denny Fish y el especialista en inversiones Michael McNurney de Janus Henderson explican el conjunto \u00fanico de riesgos que los inversores deben comprender cuando tratan de acceder a este poderoso tema de inversi\u00f3n como lo es la IA.<\/strong><\/em><\/p>\n\n\n\n

Bogot\u00e1, noviembre 1 de 2024. <\/strong>Aunque la venta masiva de acciones tecnol\u00f3gicas vista a mediados de a\u00f1o puede haber sugerido lo contrario, seguimos confiando en que la IA tenga el potencial de multiplicar la productividad econ\u00f3mica y el crecimiento de los beneficios corporativos.<\/p>\n\n\n\n

La ef\u00edmera correcci\u00f3n que sufrieron los \u00edndices orientados a la tecnolog\u00eda, incluidas algunas empresas estrechamente asociadas a la IA, nos record\u00f3 que los mercados de renta variable son vol\u00e1tiles,<\/strong> pueden ser susceptibles a la euforia extrema y son vulnerables a las fuerzas macroecon\u00f3micas y t\u00e9cnicas, en este caso la anulaci\u00f3n de una popular \u00aboperaci\u00f3n de crecimiento\u00bb financiada por el yen japon\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n

Lo que la correcci\u00f3n no hizo fue invalidar la poderosa tesis secular que sustenta la IA. De hecho, a pesar de la facilidad con la que se comprimieron los m\u00faltiplos de beneficios, no hab\u00edamos reparado en que las valoraciones relacionadas con la IA fueran especialmente altas antes de la venta masiva. Eso se debe a que, a diferencia de la burbuja de Internet surgida a finales de los a\u00f1os 90, los inversores de hoy pueden obtener exposici\u00f3n a modelos de negocio que ya son capaces de capitalizar el crecimiento de las ganancias y generar tesorer\u00eda, no simplemente la esperanza<\/em> de \u00e9pocas pasadas.<\/p>\n\n\n\n

Por otro lado, en nuestra opini\u00f3n, los inevitables repliegues del mercado representan oportunidades de compra. Este entusiasmo lo sustenta la m\u00e1xima del sector tecnol\u00f3gico: el potencial de beneficios que ofrecen los avances tecnol\u00f3gicos suele sobreestimar a corto plazo, pero en periodos m\u00e1s lejanos se subestima considerablemente<\/em>. La historia muestra que una vez que el mercado accede a una nueva innovaci\u00f3n, puede determinar mejor el modo de implementarla con m\u00e1s eficacia para aumentar las eficiencias y los ingresos. En el caso de las tecnolog\u00edas de funci\u00f3n escalonada, su crecimiento ha superado las estimaciones iniciales, a tenor de la historia.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, la reciente volatilidad nos brinda la oportunidad de analizar los riesgos que conlleva invertir en este tema a\u00fan novedoso. Los temas de larga duraci\u00f3n, por su naturaleza, conllevan cierto grado de riesgo, ya que los inversores intentan evaluar la din\u00e1mica del mercado para los a\u00f1os futuros. Adem\u00e1s, el tema de la IA entra\u00f1a un conjunto \u00fanico de riesgos dado su potencial disruptivo y el temor a obtener resultados negativos asociados a la idea de entregar las llaves de gran parte de nuestra vida cotidiana a una m\u00e1quina.<\/p>\n\n\n\n

<\/a>Los problemas crecen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Como ocurre con muchas tecnolog\u00edas, el despliegue de la IA no ha estado exento de contratiempos. Esto tiene mucho que ver con la transici\u00f3n desde la etapa de entrenamiento<\/em> hasta la etapa de inferencia<\/em> . Los grandes modelos de lenguaje (LLM) exigen ingentes conjuntos de datos, y las aplicaciones de IA espec\u00edficas de la funci\u00f3n deben entrenarse absorbiendo la mayor cantidad de informaci\u00f3n relevante posible. Los primeros usuarios de ChatGPT no tardaron en notar respuestas incorrectas y, en algunos casos, alucinaciones,<\/em> en las que el modelo parec\u00eda haberse inventado algo por completo.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, como se ha comentado anteriormente, el crecimiento exponencial de los datos disponibles en Internet y de la potencia de computaci\u00f3n de las unidades de procesamiento gr\u00e1fico (GPU) avanzadas ha propiciado que los LLM y la IA generativa avancen en su recorrido de entrenamiento<\/em> m\u00e1s deprisa de lo que muchos esperaban. Sospechamos que esta tendencia continuar\u00e1 a medida que aumenta la potencia de computaci\u00f3n y los datos disponibles.<\/p>\n\n\n\n

La etapa de inferencia<\/em> ser\u00e1 la beneficiaria de estos contratiempos iniciales. Para muchas aplicaciones, ese momento ya ha llegado, y la IA puede implantarse para complementar a los humanos que traten de obtener eficiencias, mejorar la experiencia del cliente y, en muchos casos, colaborar en el descubrimiento de productos, incluido el desarrollo de f\u00e1rmacos.<\/p>\n\n\n\n

<\/a>Sopesar el riesgo y la rentabilidad<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Es probable que los inversores tengan que lidiar con riesgos asociados m\u00e1s habitualmente con temas de crecimiento disruptivos. Adem\u00e1s de los constructores<\/em> de infraestructuras de IA y los creadores<\/em> de plataformas basadas en esta tecnolog\u00eda, muchas empresas han desarrollado estrategias premonitorias sobre c\u00f3mo integrar la IA en su vertical de negocio. Las rezagadas, por otro lado, no reconocen la magnitud de este cambio radical. El reciente retroceso de las valoraciones relacionadas con la IA lo vimos como un \u00abreseteo\u00bb que permiti\u00f3 a los inversores reconocer que, con cualquier periodo de transici\u00f3n tecnol\u00f3gica r\u00e1pida, habr\u00e1 una gran dispersi\u00f3n entre ganadores y perdedores; esto les inst\u00f3 a posicionarse en consecuencia.<\/p>\n\n\n\n

Los m\u00faltiplos de beneficios, especialmente en el caso de las acciones growth<\/em>, tienden a fluctuar en funci\u00f3n de factores que van desde la trayectoria de los tipos de inter\u00e9s hasta el punto del ciclo econ\u00f3mico en que nos encontramos. Por otro lado, las ganancias son un bar\u00f3metro m\u00e1s efectivo de la promesa de una empresa. A diferencia de muchos temas de crecimiento secular, incluso en estas oportunidades tempranas y medias, algunas empresas ya est\u00e1n generando un impresionante crecimiento de los beneficios gracias a sus iniciativas de IA.<\/p>\n\n\n\n

La identificaci\u00f3n de estos ganadores, junto con la cuantificaci\u00f3n de los riesgos reales descritos anteriormente, exige un nivel de diligencia debida que tenga en cuenta todos los factores tecnol\u00f3gicos, normativos, geopol\u00edticos y relativos a modelos de negocio. Podr\u00eda parecer que la r\u00e1pida recuperaci\u00f3n de un mercado de renta variable concentrado disminuye la necesidad de ce\u00f1irse a este enfoque, pero en nuestra opini\u00f3n, en el punto m\u00e1ximo de despliegue de la IA, deber\u00eda resultar ganador el que tenga m\u00e1s probabilidades de aprovechar esta tecnolog\u00eda para generar rentabilidades excedentes.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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