Las Claves #Evli

Miguel Ángel Valero

Juhamatti Pukka, gestor de Evli Short Corporate Bond y Jefe de Renta Fija de Evli, comenta que en el entorno actual, muchos inversores buscan una rentabilidad relativamente estable a través del carry sin asumir un gran riesgo de tipos de interés. El carry o rendimiento esperable por mantener un bono es clave para obtener resultados a largo plazo y ofrece cierta protección frente a la volatilidad del precio de éste. No debe confundirse con el riesgo de crédito, ya que el carry incorpora también otros riesgos como la duración, la curva de tipos, la liquidez y las divisas.

Mantener una asignación diversificada en carry permite aprovechar esta rentabilidad aunque el precio del bono no suba, y es especialmente útil en escenarios donde los tipos de interés son altos o se mantienen elevados durante más tiempo. El carry puede actuar como un 'bastión' que favorece la rentabilidad total de la renta fija, compensando otros factores que podrían ser negativos como la caída de precios o la compresión de diferenciales de crédito. El carry es esencial en la estrategia de inversión en esta clase de activos para mejorar la rentabilidad y diversificar riesgos.

Aunque los tipos han bajado, los bonos corporativos europeos en particular todavía ofrecen rentabilidades atractivas. Además, la desaceleración de la economía global y la incertidumbre geopolítica han llevado a los inversores a centrar su atención en el mercado de bonos, activos que les pueden aportar seguridad y preservación del capital hasta que se despejen las incertidumbres del entorno. 

Según el experto de Evli, el momento actual puede favorecer a los bonos corporativos europeos, porque el crecimiento en Europa es ligeramente positivo. En este entorno, los bancos centrales han relajado la política monetaria, y los gobiernos europeos, además, han implementado medidas de estímulo fiscal.  Estas medidas impulsan la competitividad a largo plazo de las empresas en toda Europa.

Según Pukka, los bonos corporativos europeos consiguen buenos rendimientos en el escenario actual, porque las empresas europeas están enfocadas en mejorar sus operaciones, reducir costos y fortalecer sus balances. Cuando las empresas gestionan bien sus negocios, el riesgo crediticio asumido por los inversores también disminuye, y al fin y al cabo, los fundamentos crediticios son lo más importante en el mundo de los bonos corporativos.

Evli Short Corporate Bond supera los 2.300 millones€

En este contexto, Evli Short Corporate Bond, el fondo 'flagship' o bandera de la gestora nórdica que este año cumple 40 años, ha superado los 2.300 millones€ en activos bajo gestión, convirtiéndose en uno de los de mayor tamaño en Europa en su categoría. Es uno de los fondos más antiguos de Evli, lanzado como nueva estrategia en junio 2012.

Se trata de un fondo de renta fija corporativa europea que invierte en bonos corporativos, sobre todo del segmento crossover (con rating crediticio BBB-BB). La duración máxima del fondo (sensibilidad del precio de los bonos a los cambios en tipos de interés) es 2,5 años. El fondo, además, proporciona acceso a los mercados nórdicos, en los que invierte aproximadamente el 40% de la cartera, y que aportan retorno extra a la cartera. 

El benchmark del fondo es el ICE BofA 1-3 Year Euro Corporate Index. En los últimos 10 años, el fondo ha alcanzado una rentabilidad acumulada de 19,45%, comparada con el 11.4% del índice. Desde el lanzamiento en junio 2012, el fondo ha logrado una rentabilidad del 35,4%, comparada con el 21,7% del benchmark. 

Los gestores del fondo invierten fundamentalmente en bonos denominados en euros emitidos por compañías de diferentes sectores. Las inversiones denominadas en divisas diferentes al euro están totalmente cubiertas frente al riesgo divisa. La cartera del fondo está ampliamente diversificada, e incorpora controles para limitar riesgos tanto en los vencimientos máximos de los bonos, como en la inversión en sectores. Así, la concentración máxima de cada sector es el 25%, mientras que el 90% de la cartera no puede superar vencimientos a 5 años, y el 10% restante no puede superar vencimientos a 8 años. El límite de vencimiento se basa en la fecha de vencimiento legal final y no, por ejemplo, en la siguiente fecha de rescate. El indicador de riesgo del fondo es de nivel 2 sobre 7, lo que significa que los inversores asumen un riesgo bajo.

El objetivo del fondo es superar el índice de referencia a largo plazo. La rentabilidad esperada y el riesgo de los fondos que invierten en bonos corporativos suelen ser superiores a la rentabilidad esperada y al riesgo de los fondos que invierten exclusivamente en bonos del Estado.
El fondo no exige que sus inversiones tengan calificación crediticia, lo que significa que las inversiones del fondo están sujetas a un riesgo crediticio medio o alto. El riesgo crediticio derivado de emisores individuales se reduce diversificando las inversiones entre varios emisores. 

Miguel Ángel Valero

La última temporada de resultados de las grandes tecnológicas ha vuelto a girar en torno a la inteligencia artificial (IA). Pero, a diferencia de trimestres anteriores, el mercado ha empezado a distinguir entre promesas y resultados. La narrativa del 'todo vale' para la IA comienza a perder fuerza, y los inversores ahora exigen algo más que planes ambiciosos: quieren ver beneficios tangibles. 

Las grandes compañías del sector (Amazon, Alphabet, Microsoft, Meta, Apple y Tesla) superaron las expectativas, con un crecimiento de beneficios cercano al 27%, muy por encima del 15% previsto antes del inicio de la temporada. Pero el comportamiento en Bolsa mostró un cambio importante: la recompensa ya no es automática. Las empresas que lograron demostrar que sus inversiones en IA generan ingresos reales fueron premiadas, mientras que aquellas cuyos proyectos aún no se traducen en resultados fueron castigadas con dureza. 

Amazon fue la gran ganadora de la semana. Su división de servicios en la nube, AWS, volvió a acelerar el crecimiento y sus acciones subieron casi un 10%, pese al fuerte aumento de la inversión en infraestructura. Alphabet también convenció al mercado al anunciar que los ingresos derivados de sus productos basados en IA generativa se triplicaron respecto al año anterior, y que las ventas de Google Cloud crecieron un 34%, superando las previsiones. En ambos casos, el mensaje fue claro: el gasto en inteligencia artificial empieza a dar frutos. 

En cambio, Meta se llevó el golpe más severo con sus acciones, registrando la mayor caída diaria de los últimos tres años después de que los inversores reaccionaran con escepticismo ante sus planes de gasto. Aunque la compañía destacó las mejoras en sus sistemas de anuncios y la eficiencia impulsada por la IA, la falta de ingresos visibles relacionados con esas inversiones encendió las alarmas. Microsoft tampoco escapó al escrutinio: su crecimiento en la nube no impresionó al mercado, y las acciones retrocedieron más de un 4% en dos días.

Los analistas coinciden en que se ha producido un punto de inflexión: el mercado empieza a aplicar una “disciplina de retorno” a la euforia inversora. Ya no basta con anunciar más gasto en inteligencia artificial; los inversores quieren saber cuánto se gana con cada dólar invertido. Es la primera vez desde que comenzó el auge de la IA que el incremento del gasto en capital no garantiza una respuesta positiva en Bolsa. 

Aun así, la revolución tecnológica no se detiene. Los compromisos de inversión por parte de los grandes actores siguen actuando como motor del mercado y arrastran a todo el ecosistema asociado. Nvidia volvió a ser la gran beneficiada, con una subida cercana al 9% y una valoración que superó por primera vez los cinco billones de dólares, un hito histórico. También se vieron impulsadas otras empresas vinculadas a la cadena de suministro de la IA, como fabricantes de chips, proveedores de almacenamiento o constructoras de centros de datos. Incluso compañías industriales como Caterpillar, favorecidas por el auge de la infraestructura tecnológica, registraron alzas notables.

En conjunto, la inteligencia artificial sigue siendo el epicentro del crecimiento corporativo estadounidense. Los índices Nasdaq 100 y S&P 500 se mantienen cerca de máximos históricos, apoyados por el empuje de este sector que sigue concentrando la mayor parte de las ganancias del mercado. Sin embargo, el gran examen aún no ha llegado. Nvidia, el termómetro indiscutible del ciclo de la inteligencia artificial, presentará resultados el 19 de noviembre. Las expectativas son altísimas, y cualquier decepción, aunque no es habitual que se produzca, podría generar un impacto en cadena en todo el sector.

"La lección que deja esta temporada de resultados es clara: la inteligencia artificial ha pasado de ser una promesa incuestionable a un proyecto que debe rendir cuentas. Los inversores ya no se conforman con visiones de futuro; ahora exigen evidencias de rentabilidad. El entusiasmo sigue vivo, pero la paciencia basada en promesas futuras podría estar empezando a agotarse", advierte el analista Pablo Gil en The Trader.

Crecimiento sin empleo

Por otra parte, la economía estadounidense está mostrando un fenómeno inquietante: el PIB crece mientras la contratación se frena. Algunos lo llaman “crecimiento sin empleo”. ¿Es la inteligencia artificial la culpable? Todo apunta a que la IA está elevando la productividad en tareas concretas, pero su efecto neto sobre el empleo dependerá de cómo las empresas rediseñen el trabajo y de si los gobiernos acompañan con formación, reglas de competencia y políticas de adaptación real.

Según el Fondo Monetario Internacional, cerca del 40% de los empleos del planeta están altamente expuestos a la IA generativa. Pero exposición no equivale a despido, sino a transformación: cambio de tareas, reasignación de tiempo y nuevas combinaciones de habilidades. El riesgo surge cuando esa transición no se gestiona bien. Si los beneficios del capital tecnológico se concentran, la desigualdad aumenta y el dividendo de la IA no se traduce en empleo de calidad. En ese escenario, la tecnología amplifica brechas y deja atrás a quienes no reciben formación o tiempo para adaptarse.

Estamos, sin duda, ante una de las revoluciones tecnológicas más importantes de la historia de la humanidad. La inteligencia artificial no es una moda: es un cambio estructural que reconfigurará el sistema productivo y las reglas sociales con las que hemos convivido durante décadas. Nadie puede prever con certeza el futuro, pero todo indica que en una década el mercado laboral será irreconocible. Para quienes se adapten, aprendan y se reciclen, las oportunidades serán enormes. Pero para otros (por edad, falta de conocimientos o simplemente desinterés) esta ola puede convertirse en una sentencia de exclusión. Cada revolución ha tenido ganadores y perdedores; la diferencia es que esta avanza a una velocidad sin precedentes.

"Yo no tengo la respuesta, pero sí una convicción: debemos evitar los extremos. Ni el apocalipsis ni la promesa fácil. La evidencia sugiere un futuro de trabajo transformado, no eliminado, con claros avances de productividad y riesgos manejables… siempre que hagamos bien nuestra parte. El problema es que no confío en quienes deberían pilotar este cambio. Miro a la casta política que gobierna el mundo y veo con espanto que hace tiempo dejaron de hacerlo para los ciudadanos. Hoy solo buscan preservar un sistema del que se benefician. Pensar que serán capaces de anticiparse y preparar a la sociedad para esta disrupción es, siendo realistas, un acto de fe. Basta observar los debates a los que dedican su tiempo: irrelevantes frente al desafío histórico que enfrentamos. Pedirles que piensen en las próximas décadas es como pedirle a un niño que se preocupe por su vejez", apunta Pablo Gil.

"Algunos visionarios ya defienden como solución una renta mínima universal para quienes no trabajen. Es un debate legítimo, pero personalmente tengo mis dudas. El ser humano siempre se ha movido por metas, desafíos y logros. Trabajar (en el sentido amplio de crear, aportar o mejorar algo) forma parte de nuestra naturaleza. No creo que estemos preparados para vivir sin propósito, ni que una renta garantizada sustituya la satisfacción de sentirse útil. Porque sobrevivir no es lo mismo que vivir", reflexiona este experto.

La guerra del cómputo

En medio de este debate, algo enorme está ocurriendo en el mundo de la inteligencia artificial, pero fuera del foco mediático. No tiene que ver con los modelos ni con los algoritmos, sino con la infraestructura invisible que los alimenta. Durante años, las grandes tecnológicas compraban capacidad en la nube a gigantes como Amazon, Google o Microsoft. Pero ahora estamos entrando en una nueva fase: la economía de guerra del cómputo. 

Microsoft y otras compañías ya no se limitan a contratar servidores: están creando y financiando un ejército de empresas (las llamadas NeoClouds) dedicadas exclusivamente a generar potencia de cálculo para la IA.

Son una nueva especie dentro del ecosistema tecnológico: proveedores privados de cómputo a gran escala, que funcionan casi como extensiones de los gigantes tecnológicos. No ofrecen servicios al público, sino que construyen centros de datos enteros solo para un cliente y mueven por detrás los hilos. 

• IREN, una antigua minera de bitcoin, acaba de firmar un acuerdo de 9.700 millones$ con Microsoft, transformándose en proveedor de IA de la noche a la mañana.
• Nebius, con un acuerdo de 17.400 millones, ha pasado a ser una especie de anexo de infraestructura privada.
• CoreWeave, pionera del modelo, consiguió un contrato multimillonario con Microsoft, lo usó como aval para pedir préstamos a Blackstone y empezó a acumular GPU como si fueran reservas estratégicas.

Montar un centro de datos de alta capacidad cuesta miles de millones, y las NeoClouds no tienen ese capital, así que utilizan un mecanismo clásico de apalancamiento:

1. Firman un contrato a largo plazo por ejemplo con Microsoft (que garantiza ingresos futuros).
2. Usan ese contrato como garantía ante fondos de inversión o bancos.
3. Obtienen créditos masivos para comprar GPUs y construir más infraestructura.

El resultado es que crecen a toda velocidad, pero a base de deuda. Y mientras, los reguladores y las redes eléctricas intentan alcanzar el ritmo, estas empresas hipotecan el futuro para sostener el apetito de cómputo de la IA. Así que ojo, porque lo que se presenta como “innovación” empieza a parecerse a una política industrial privada, movida por deuda, chips y contratos exclusivos.

En cualquier caso, lo que queda claro es que la IA no es solo una revolución tecnológica; es una carrera por el territorio computacional respaldad por deuda, donde el poder se mide en GPU, capacidad eléctrica y acceso al crédito. 

Evli: las valoraciones no están al nivel de burbuja

Las acciones tecnológicas se han convertido en el núcleo del mercado bursátil y, por tanto, las narrativas sobre su futuro son críticas para el rendimiento de todo el mercado. Las tecnológicas representan cerca del 60% de la capitalización bursátil estadounidense y más del 20% de los mercados emergentes. Las acciones europeas tienen la menor exposición. Una corrección brusca en las tecnológicas y, por tanto, en las Bolsas globales erosionaría la riqueza de los hogares y debilitaría el consumo, perjudicando el crecimiento económico.

La narrativa principal respecto a las tecnológicas es el auge de la inteligencia artificial, señala Valtteri Ahti, Chief Investment Strategist and Head of Investment Research de la gestora nórdica Evli. Hay temores generalizados de que la IA se haya convertido en una burbuja y existen síntomas inconfundibles de burbuja. Hay un gran bombo sobre semanas laborales de tres días a medida que los robots sustituyen a los humanos.

El meteórico ascenso de acciones ligadas a la IA sin ingresos recuerda mucho a la burbuja puntocom. Hay financiación de proveedores: Nvidia invertirá hasta 100.000 millones$ en OpenAI, parte de los cuales vuelven a Nvidia en compras de GPU.

Existen diferencias significativas entre la burbuja puntocom y el auge actual de la IA. Durante la burbuja puntocom, las tecnológicas construyeron vastas redes de fibra esperando una demanda que no llegó. Un año después del estallido, el 85% de la capacidad de fibra estaba sin usar. El auge de la IA es diferente, ya que la oferta de centros de datos no puede cubrir la demanda existente por la escasez de chips, energía y mano de obra cualificada.

Sin embargo, la verdadera prueba de una burbuja es la valoración, o más concretamente, las valoraciones infladas. Al fin y al cabo, una burbuja consiste en que los inversores están dispuestos a pagar una prima significativa sobre los fundamentales porque las perspectivas de futuro son excepcionalmente brillantes.

Como grupo, las principales tecnológicas actuales —Nvidia, Microsoft, Amazon, Google y Meta— cotizan a valoraciones significativamente más bajas que los líderes de la burbuja puntocom: Cisco, Nortel, IBM, Intel y Microsoft.

La razón principal es que los líderes tecnológicos actuales son mucho más rentables y tienen balances mucho más sólidos que los de la era puntocom. La característica clave de una burbuja son las valoraciones extremadamente altas, que aún no se observan en el mercado actual.

Otra característica clave de una burbuja es que muchos inversores participan en el mercado no porque crean en el futuro, sino porque esperan que otros sigan haciéndolo. La dinámica de burbuja y auge está intrínsecamente ligada a las expectativas y, por tanto, a las noticias sobre si la historia sigue intacta.

Esto implica que el auge se pone a prueba de vez en cuando, lo que significa volatilidad. Por tanto, las valoraciones no están en niveles de burbuja, pero pueden producirse correcciones a medida que se ponga a prueba la narrativa de la inteligencia artificial.

Por otra parte, Japón considera incluir 6.500 millones$ anuales de los Presupuestos ordinarios a inversiones en IA y semiconductores. La clave está en que, hasta la fecha, estos fondos se canalizaban a través de Presupuestos extraordinarios, por lo que no ofrecían la estabilidad que proporciona el regular. En el último ejercicio final, se destinaron aproximadamente 9.700 millones a este propósito y, desde 2021, la cantidad acumulada asciende a unos 37.140 millones.

Evli Hannibal, recientemente registrado en España pero existente desde el 30 de marzo de 2007 y con un volumen gestionado de 126,8 millones€ es un fondo deep value europeo que busca compañías con valoración extremadamente barata, con el apoyo de una herramienta cuantitativa denominada Zenostock.

No se basa en previsiones ni en ratios convencionales como el P/E actual. Su objetivo es identificar empresas que el mercado ha castigado en exceso, pero que conservan activos tangibles y una capacidad probada de generar beneficios. Petter Langenskiöld, gestor del fondo, deja muy claro que "no se trata de adivinar el futuro, sino de comprar compañías que ya han demostrado su capacidad, pero que hoy cotizan como si no valieran nada".

Este fondo de renta variable europea tiene una estrategia de inversión basada en la tendencia constante de los mercados a reaccionar exageradamente y, finalmente, a volver a la media. Sigue una estrategia de valor profundo/contraria sin concesiones y comienza su proceso de selección con acciones que, por el motivo que sea, tienen una valoración notablemente baja, claramente inferior a la anterior.

El fondo ha seguido la misma estrategia desde su creación en 2007, sin ninguna desviación de estilo, superando claramente el rendimiento del mercado europeo y de su clase de fondo. Desde el inicio, acumula una rentabilidad del 206%, con una cartera que hoy cotiza, de media, un 57% por debajo de sus valoraciones históricas. A cinco años, Hannibal supera ampliamente a su índice de referencia.

La composición de la cartera del fondo difiere completamente de los índices europeos generales y de los índices de estrategias de inversión/factoriales más comunes (crecimiento, dividendo, valor, calidad). 

El proceso de inversión parte de un universo de más de 4.500 compañías europeas, filtradas con Zenostock, una herramienta desarrollada por el propio equipo gestor. Se basa en tres criterios:

• Valoración de activos: se buscan compañías con bajo P/B, idealmente en mínimos históricos, y con alto potencial de reversión hacia su media histórica.
• Capacidad de generar beneficios: se analiza el valor de mercado frente a beneficios normalizados y dividendos históricos. El P/E actual o estimado no se considera.
• Estructura de deuda: se penaliza el endeudamiento elevado y se premia el exceso de caja.

El resultado es una cartera concentrada (40–50 posiciones), con elevada gestión activa, fuerte sesgo cíclico, y una clara vocación 'contrarian'. El gestor lo resume así: “No necesitamos que las compañías estén funcionando bien para invertir; necesitamos que estén baratas en relación con su historia".

Durante la presentación, se destacó el caso de Volkswagen y Porsche, que históricamente cotizaban a 0,8-0,9 veces su valor contable y hoy se compran a 0,3x. Otros ejemplos: conglomerados industriales suizos con divisiones que valen más que su capitalización bursátil completa o compañías de satélites, químicas y papeleras con activos no core infravalorados.

El gestor insistió en que “la calidad, tal como la define el mercado, no es un criterio útil para esta estrategia”. Muchas de las compañías en cartera tienen ratings bajos, pero eso no impide que generen valor cuando el mercado corrige su percepción: “Invertimos cuando el mercado ha perdido la fe, pero los activos y la historia siguen hablando.”

Más allá de lass ratios, lo que destaca es la lógica detrás de cada posición. Hannibal no necesita que las compañías “mejoren” para que la inversión funcione. Basta con que el mercado reconozca que ha exagerado el castigo. En muchos casos, los activos no core o las divisiones industriales valen más que la capitalización bursátil completa. Y eso, en un entorno de normalización, puede traducirse en revalorizaciones muy significativas.

La selección final de las acciones que cumplen con los criterios de valoración del fondo se realiza mediante el análisis tradicional de empresas y estados financieros (con especial énfasis en los activos ocultos/suma de partes, desglose, liquidación, valores de reposición/balances generales). El fondo utiliza Zenostock como su principal herramienta de selección e investigación. Zenostock ha sido desarrollado por esta gestora para la búsqueda de acciones y carteras de acciones baratas.

El núcleo de la estrategia de Evli Hannibal se resume en:

• “Un precio de adquisición bajo es lo primero” 
• Buscar solo empresas cuyos activos se vendan a precios bajos
• Buscar solo empresas cuyos activos se vendan muy por debajo de la norma histórica
• Buscar solo empresas cuya capacidad histórica de ganancias demostrada se venda a múltiplos bajos
• Buscar solo empresas para las que el mercado tenga expectativas pesimistas sobre el futuro que contrasten claramente con los logros históricos

La condición principal para la selección de acciones es un precio bajo. El fondo busca acciones con una capitalización bursátil sustancialmente inferior a la que su situación financiera, sus activos o su capacidad de generación de ingresos, tanto histórica como actual, harían creer. El fondo no tiene preferencias por sector ni tamaño.

Los grupos más grandes son: 

• 1. Automoción (principalmente el sector de Volkswagen), 
• 2. Siderurgia, 
• 3. Telecomunicación y Satélite, 
• 4. Empresas en la fase anterior de la cadena de valor de semiconductores a un tercio de su valoración normal, 
• 5. Industria química, 
• 6. Una cesta de empresas suizas que, aunque han sufrido un desplome, son líderes, 
• y 7. Papel y cartón.

 Los grupos se mantienen sin cambios, pero el número de miembros y el orden de tamaño de los grupos han cambiado. Las mayores compras netas se realizaron en el grupo "Crisis de semiconductores", que también incorporó a un nuevo miembro. Claramente, más de la mitad de las inversiones actuales del Evli Hannibal (30 acciones) aún no han contribuido en absoluto a la rentabilidad del fondo. Al cierre del mes, los activos ascendían a 127,5 millones€, y la participación en el capital de las empresas era de 248 millones. Esta ratio (127/248) es inferior a la mitad de la mediana de 10 años de las inversiones actuales. Los precios tendrían que multiplicarse por 2,5 para alcanzar el "nivel normal" a largo plazo.

El número 1 del mes fue el fabricante de obleas de silicio Siltronic AG, con un aumento del 31%, tras lo cual la capitalización bursátil de la compañía se situó en 1.400 millones. Hace cinco años, la compañía recibió una oferta de 4.200 millones. Siltronic ha logrado en dos ocasiones a lo largo de su historia un beneficio anual antes de impuestos de 500 millones€, un PER de aproximadamente 2.

 La cartera de Hannibal incluye 20 empresas (y el 52% de sus activos bajo gestión) con un PER calculado de esta manera, comenzando con los números 3, 2 o 1. El fondo es adecuado para inversores que deseen invertir en una cartera diversificada y de gestión activa de acciones europeas. que deseen beneficiarse de la posible apreciación futura del precio con grandes descuentos.

Miguel Ángel Valero

Valtteri Ahti, Chief Investment Strategist y Head of Investment Research de la gestora nórdica Evli, asegura que los ganadores de la carrera de la inteligencia artificial (IA) serán aquellas compañías que sepan entender a largo plazo los avances en robótica, automatización, y autonomía que se están produciendo, y que hayan construido modelos de negocio rentables.

La inteligencia artificial está impulsando una inversión récord. A diferencia de lo que sucedió durante la burbuja de internet, la capacidad no se está desplegando antes que la demanda, sino en respuesta a la demanda -la escasez de chips, energía e instalaciones son las principales limitaciones-.

El boom continuará porque las empresas tecnológicas más grandes no tienen otra opción que comprometerse; si no lo hacen, corren el riesgo de quedarse atrás el día de mañana. Y dado que la IA se entiende mejor como una evolución paso a paso que como una revolución, el boom de internet y su disrupción a gran escala no son el modelo en el que fijarse para lo que se avecina.

Nueve de las diez empresas más grandes del S&P 500 son firmas tecnológicas. Por  orden de su valor de mercado, son Nvidia, Microsoft, Apple, Alphabet, Amazon, Meta, Broadcom, Tesla y Oracle. Juntas, representan alrededor del 40% del índice.

Estas empresas están ahora profundamente involucradas en el despliegue de la Inteligencia Artificial que está impulsando los mercados de valores. La escala de las inversiones para facilitar la adopción de la IA es histórica, aunque no sin precedentes. Este año, Microsoft, Amazon, Google y Meta se han comprometido a gastar cerca de 350.000 millones$ para la construcción de centros de datos en todo el mundo.

Actualmente, la inversión en centros de datos en EEUU ronda los 200.000 millones$ al año, lo que equivale a alrededor del 0,7% del PIB. Aunque considerable, sigue siendo inferior al de etapas anteriores de gasto en infraestructura transformadora.

Durante la gran expansión de las redes ferroviarias en el siglo XIX, la inversión anual alcanzó entre el 2% y el 3% del PIB en EEUU. La expansión de la electricidad en las décadas de 1920 y 1930 requirió un nivel similar de gasto en servicios públicos. Incluso el boom de internet y de las telecomunicaciones a finales del milenio pasado, generó un pico de gasto que se situó cerca del 1,2% del PIB.

En comparación, el actual boom de los centros de datos impulsado por la Inteligencia Artificial, es menor en términos relativos, pero está acelerándose. Dada la velocidad con la que tanto los consumidores como las empresas están incorporando el uso de la IA es razonable esperar que la inversión siga creciendo.

La demanda está superando a la oferta

Existen algunas preocupaciones respecto a la sobreinversión en centros de datos, tal y como ocurrió durante el boom de internet a finales de la década de 1990. En el apogeo del boom de las puntocom, se gastaron sumas enormes en la instalación de cables de fibra óptica para anticiparse a una fuerte subida del tráfico en el futuro. Algunas estimaciones sugerían que a principios de la década de 2000, hasta el 85% de la capacidad de fibra óptica instalada en EEUU no se utilizaba.

La diferencia clave es que esta vez las empresas no están desplegando capacidades para satisfacer anticipadamente la demanda futura; más bien, no pueden satisfacer la demanda actual. Amazon, Microsoft y Google señalan que la demanda para la computación está superando lo que pueden suministrar, porque se ve frenada por cuellos de botella en los chips, la energía y las instalaciones físicas.

La creciente demanda de IA se refleja perfectamente en OpenAI, que dice que tiene más de 700 millones de usuarios semanales, el crecimiento más rápido jamás registrado por una aplicación. La directora financiera de OpenAI, Sarah Friar, explicó con cierta sorna en la conferencia anual de tecnología de Goldman Sachs lo que piensa:  cada lunes, en la llamada regular con Microsoft, reitera la misma petición: más computación.

Algunos inversores están preocupados porque los precios actuales estén muy por debajo del costo de computación, lo que podría provocar que los modelos de negocio de empresas como OpenAI no fueran rentables. La compañía cobra solo 20$ al mes por el uso de ChatGPT, muy por debajo de los costos actuales de computación. Como muchas empresas en crecimiento, está dispuesta a quemar efectivo en busca de escalar, asumiendo que los beneficios pueden alcanzarse una vez que el ritmo de crecimiento se vaya acortando. 

Los costos de la Inteligencia Artificial bajarán. La ley de Moore -el número de transistores se dobla cada dos años aproximadamente-, ha reducido a la mitad el coste de la potencia de computación, aunque es más una tendencia empírica  que una ley de la física.

El dilema del prisionero

La carrera para la construcción de centros de datos entre Microsoft, Amazon, Google y Meta está impulsada no sólo por razones comerciales, sino también por consideraciones estratégicas. En teoría, las empresas estarían en mejor situación si moderasen el gasto en IA pero en la práctica, el miedo a ser superadas en gasto -y por tanto, en el ritmo de crecimiento- hace que ninguna está dispuesta a retroceder.

El resultado es una sobreinversión por parte de las empresas desde una perspectiva a corto plazo, pero que es racional en términos estratégicos. Ningún líder tecnológico quiere ser recordado como el que desperdició el boom de la IA. Esta trampa competitiva puede ser la razón más sólida por la que el boom de la inteligencia artificial continuará.

¿Quién captura el valor en la transición tecnológica?

Los cambios tecnológicos crean ganadores y perdedores. Durante el boom de internet, las empresas que venden "picos y palas" como Cisco, no fueron las ganadoras. Los proveedores de infraestructura como las empresas de telecomunicaciones tuvieron aún peor suerte. El verdadero valor se acumuló en lel ámbito de las aplicaciones: Microsoft para las empresas, Google y Amazon en el lado del consumidor.

Muchos de los ganadores ni siquiera estaban presentes durante la llegada de internet. El iPhone facilitó nuevas aplicaciones como Facebook y Uber. La computación en la nube generó más disrupción en el lado de las empresas, con ganadores como Salesforce, Adobe y Microsoft.

La transición de la IA no seguirá exactamente el modelo del despliegue de internet en la década de 1990. En esencia, la IA es un modelo estadístico aplicado a conjuntos de datos muy grandes. En términos generales, sus avances recientes se deben a dos factores: el uso de procesadores gráficos, que son muy eficientes en la multiplicación de matrices, y los enormes conjuntos de datos acumulados durante tres décadas de uso de Internet. La combinación de ambos factores ha permitido que los modelos se vuelvan muy sofisticados, como se puede ver en ChatGPT.

A la hora de la práctica, muchos problemas pueden resolverse mediante modelizaciones estadísticos. ¿Qué vídeo es más probable que vea un usuario a continuación? ¿Cómo debería reaccionar un coche sin conductor en una situación determinada? ¿Cuál es la trayectoria probable de un dron, dados sus parámetros de lanzamiento? La IA es muy adecuada para resolver este tipo de preguntas.

A corto plazo, la tecnología se aplicará a los problemas más fáciles y más rentables. Esto significa que la publicidad estará más ajustada al target, feeds de redes sociales más atractivos, y servicios digitales más eficientes. Con el tiempo, los modelos se extenderán a retos más complejos, desde la robótica hasta los sistemas autónomos.

La IA es resultado más de una evolución que una revolución. El nacimiento de internet fue transformador y destruyó industrias enteras: periódicos, cadenas de alquiler de videos y otras, reemplazándolas por empresas tecnológicas. La IA es evolutiva más que revolucionaria. Es por ello más probable que las empresas grandes se adapten, antes de que se las lleve la corriente.

Uber podría acabar beneficiándose de los robotaxis; empresas SaaS como Salesforce podrían aprovechar la IA agencial en lugar de ser sustituidas por una codificación de IA más sencilla; Google ya ha modificado su buscador para que cuente con asistencia de IA, y la publicidad de Meta se ha visto reforzada gracias a una mejor segmentación.

Los protagonistas de la era de Internet eran las tiendas de alquiler de vídeos; los de la era de la IA son gigantes tecnológicos globales que están impulsando el cambio. Los modelos Gemini de Google encabezan las descargas de la Apple Store, Microsoft tiene una participación en OpenAI,  y Amazon desarrolla hardware personalizado a través de Annapurna Labs en colaboración con Anthropic.

A largo plazo, solo los paranoicos sobreviven

Esto no significa que los líderes de hoy sean invulnerables. Intel parecía inexpugnable en la década de 1990, capturando la mayor parte de las ganancias de la industria de PC junto con Microsoft, pero luego flaqueó ante Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC). Los errores estratégicos y los cambios tecnológicos aún pueden reordenar la jerarquía.

A corto plazo, la IA provocará crecientes cambios. A largo plazo, facilitará avances más imaginativos en robótica, autonomía y computación cuántica. La gente tiende a sobrestimar el cambio a corto plazo y subestimarlo a largo plazo.

Quizás esto refleje simplemente nuestra dificultad para comprender el poder del interés compuesto: pequeños cambios se van acumulando hasta convertirse en maravillas. Como se dice que Albert Einstein bromeó: "El interés compuesto es la octava maravilla del mundo. Quien lo entiende, lo gana... quien no lo entiende, lo paga".

Treelogic debutará en BME Growth

Por otra parte, Treelogic, con sede en Asturias, es una empresa tecnológica especializada en el desarrollo de soluciones avanzadas para la transformación digital de empresas e instituciones. Fundada en 2018, su actividad se centra en áreas clave como la IA, la ciberseguridad y la salud digital. 

La compañía ofrece servicios en analítica avanzada, visión por computador, procesamiento de lenguaje natural y protección de sistemas y datos frente a ciberamenazas. Además, desarrolla herramientas propias para el ámbito sanitario, como sistemas de triaje estructurado para urgencias, y soluciones IT personalizadas que mejoran la eficiencia operativa. Con un fuerte compromiso con la I+D, participa en proyectos europeos aplicando tecnologías disruptivas como Big Data e IA en sectores como la salud, la industria y la energía.