IA: una revolución que puede cambiarlo todo y no hacer ganar dinero a todos

Hay algo extraordinario en la revolución de la inteligencia artificial: cuanto más avanzamos en ella, más evidentes se vuelven sus contradicciones.

Los modelos son cada vez más eficientes, pero el gasto en infraestructura se dispara. Las empresas aspiran a producir más con menos trabajadores, mientras prometen una nueva era de prosperidad. La tecnología amenaza con destruir ventajas competitivas que parecían inexpugnables, al tiempo que puede convertir a algunas compañías consolidadas en negocios todavía más valiosos.

Y, mientras los inversores compiten por encontrar a los próximos gigantes tecnológicos, surge una pregunta incómoda: ¿estamos ante una revolución que generará beneficios extraordinarios o ante una carrera en la que el éxito tecnológico no garantizará el éxito financiero?

La respuesta probablemente no será igual para todos. Y ahí reside la verdadera complejidad de la IA: no basta con entender qué puede hacer la tecnología; hay que comprender cómo cambiará la economía, quién capturará el valor que genere y cuánto estamos pagando hoy por ese futuro.

La tecnología se abarata, pero la factura no deja de crecer

Una de las primeras paradojas de la inteligencia artificial es que cada vez resulta más barato ejecutar determinadas tareas, mientras las grandes tecnológicas comprometen cantidades crecientes de capital en centros de datos, semiconductores, redes eléctricas y capacidad de computación.

A primera vista, parece contradictorio. Si producir inteligencia artificial cuesta menos, ¿por qué aumenta tanto el gasto?

La explicación está en la demanda.

Una inteligencia más barata fomenta un mayor uso, mientras que las aplicaciones cada vez más sofisticadas requieren más potencia de cómputo.

Los costos más bajos por tarea no significan necesariamente un gasto total menor.

La productividad puede dispararse sin que la prosperidad llegue a todos

La promesa económica de la inteligencia artificial es enorme. Si las empresas consiguen automatizar tareas administrativas, acelerar la programación, mejorar la investigación y reducir los tiempos de producción, podrán generar más valor con los mismos recursos.

Pero la productividad y el bienestar no son exactamente lo mismo.

Una empresa que automatiza parte de su plantilla puede reducir costes, mejorar sus márgenes y aumentar el beneficio por empleado. Sin embargo, si esa mejora se traduce en despidos, menor crecimiento salarial o una mayor inseguridad laboral, los beneficios no necesariamente llegarán de forma inmediata al conjunto de los hogares.

Aquí aparece una de las cuestiones económicas más importantes de esta revolución: ¿quién se quedará con las ganancias de productividad?

La incertidumbre está en el ritmo de esa transición.

La IA puede generar nuevas profesiones y sectores enteros, pero eso no garantiza que las oportunidades aparezcan en los mismos lugares, exijan las mismas competencias o lleguen a tiempo para quienes pierdan su empleo.

La adopción de IA en empresas de EE.UU casi se ha DUPLICADO en 12 meses. Ya la usa el 50% de las empresas. Por sectores: Tech 77%, finanzas 68%, industria 52%. Europa, muy por detrás.

Para los mercados, el efecto es igualmente relevante. Un aumento de la productividad puede elevar los beneficios empresariales, pero la evolución del consumo, los salarios y la demanda determinará cuánto de ese potencial termina convirtiéndose en crecimiento sostenible.

El gran salto de productividad todavía tiene que demostrar su valor

Los inversores llevan años escuchando que la inteligencia artificial será una de las mayores revoluciones productivas de la historia. Es una posibilidad razonable, pero existe una diferencia importante entre el potencial tecnológico y el beneficio económico efectivamente realizado.

Una herramienta puede ser extraordinariamente útil y, aun así, tardar años en transformar las cuentas de resultados de una empresa.

La adopción requiere inversión, formación, cambios organizativos, integración con sistemas existentes y controles que garanticen la seguridad y la calidad de los resultados. En determinados sectores, también exige cumplir requisitos regulatorios y asumir responsabilidades por posibles errores.

Por eso, las mejoras de productividad observadas en determinados equipos o empresas no deben extrapolarse automáticamente a toda la economía.

¿Desaparecerán las empresas de software o serán más poderosas que nunca?

Pocas industrias se enfrentan a una transformación tan directa como el software.

Debemos abandonar la visión simplista en la que todas las compañías tecnológicas son ganadoras por el mero hecho de participar en la revolución.

Algunas perderán poder de mercado. Otras se convertirán en intermediarios menos relevantes. Y algunas podrían salir reforzadas precisamente porque la IA hace más valiosos sus activos existentes. La destrucción creativa será brutal en este sector.

La revolución es digital, pero sus límites son físicos

Existe otra paradoja que merece especial atención: la inteligencia artificial parece pertenecer al mundo virtual, pero depende cada vez más de restricciones muy materiales.

La Agencia Internacional de la Energía ha advertido de que el crecimiento de los centros de datos está elevando la demanda eléctrica y que los centros orientados a la IA están creciendo especialmente rápido.

Esto significa que la expansión de la tecnología no depende únicamente de desarrollar algoritmos más sofisticados.

Una empresa puede disponer de un modelo excelente y descubrir que no tiene suficiente capacidad de computación para ofrecerlo a escala comercial. Un centro de datos puede estar construido, pero no contar con la conexión eléctrica necesaria para operar a plena capacidad.

En este contexto, los cuellos de botella físicos pueden adquirir un valor económico extraordinario.

Cuando la inteligencia se vuelve abundante, la confianza se convierte en un activo escaso

La IA también está modificando la economía de la información.

Generar textos, imágenes, vídeos, código y análisis resulta cada vez más accesible. Esta abundancia puede reducir costes, democratizar herramientas profesionales y permitir que pequeñas empresas compitan con organizaciones mucho mayores.

Pero también genera un problema: cuando producir contenido convincente cuesta muy poco, distinguir lo auténtico de lo falso se vuelve más difícil.

La abundancia de información no garantiza una mayor disponibilidad de conocimiento fiable.

A medida que cae el costo de producir información, la información confiable, la verificación y la reputación podrían volverse más valiosas.

El mayor riesgo para los inversores: confundir una revolución con una buena inversión

Llegamos al punto decisivo.

La IA podría transformar industrias enteras, acelerar el descubrimiento científico y aumentar sustancialmente la productividad económica.

Sin embargo, nada de eso garantiza que cada empresa que desarrolla IA, fabrica chips o construye centros de datos obtenga un retorno atractivo sobre el capital invertido.

La competencia, la presión de precios, la depreciación, los costos de financiamiento y la capacidad excesiva pueden destruir los retornos de inversión incluso cuando la tecnología subyacente tiene éxito.

Internet transformó el mundo. Eso no hizo que cada empresa de internet fuera una buena inversión a cada precio.

El éxito de una tecnología no determina por sí solo el rendimiento de una inversión. Conviene distinguir entre tres cuestiones diferentes:

1) Potencial tecnológico: cuánto puede mejorar la IA las capacidades de una empresa o de una industria.

2) Economía del negocio: cuánto ingreso, margen y flujo de caja puede generar esa mejora.

3) Valoración bursátil: cuánto de ese éxito futuro está incorporado ya en el precio de la acción.

Las tres variables están relacionadas, pero no son intercambiables.

Una tecnología puede superar todas las expectativas y, al mismo tiempo, generar rentabilidades bursátiles mediocres si los inversores pagaron demasiado por anticipado. También puede ocurrir lo contrario: una compañía infravalorada puede ofrecer buenos resultados sin necesidad de convertirse en líder absoluto del sector.

La pregunta que determinará la próxima década

El mercado intenta valorar negocios cuyos productos, estructuras de costes y ventajas competitivas están cambiando a una velocidad extraordinaria.

Algunas empresas podrían valer mucho más de lo que hoy anticipan los inversores. Otras descubrirán que sus productos son más fáciles de replicar, que sus márgenes son menos duraderos o que necesitan mucho más capital para seguir siendo competitivas.

La incertidumbre no invalida el potencial de la IA. Simplemente obliga a analizarlo con mayor rigor.

En lugar de preguntarnos únicamente qué compañías utilizan inteligencia artificial, conviene investigar cuáles consiguen monetizarla, cuáles mejoran su productividad de forma demostrable y cuáles pueden mantener una ventaja competitiva cuando sus rivales dispongan de herramientas similares.

La pregunta no es si la IA será importante. Es qué empresas conseguirán convertir esa importancia en beneficios sostenibles, cuánto capital necesitarán para hacerlo y qué precio estamos dispuestos a pagar por esos beneficios futuros. Y es lo que trataremos de enseñar en TradingPRO.