Creación de valor frente a captura de valor

En resumen

• Las tecnologías revolucionarias no siempre generan excelentes rentabilidades de inversión
• La pregunta crítica en relación con la IA no es cuánto valor crea, sino dónde se capta ese valor
• La gestión activa podría revestir más relevancia conforme los inversores van estableciendo diferencias entre aquellas firmas que monetizan la IA y aquellas que se limitan a financiarla, facilitarla o trasladar sus beneficios a terceros.

Una de las cosas más difíciles para los inversores es discernir entre la utilidad de la tecnología y la sostenibilidad de los beneficios que cosechan aquellos que la producen. La historia muestra miles de ejemplos de innovaciones que cambiaron la sociedad y, sin embargo, defraudaron a sus accionistas.

Puede que la electricidad sea el ejemplo más claro de ello. Transformó las fábricas, los hogares, el transporte y las comunicaciones. Thomas Edison ayudó a crear un ingente valor. No obstante, gran parte de ese valor se trasladó a los hogares, los fabricantes, las ciudades, los trabajadores y los consumidores. El excedente económico acabó en manos de la sociedad.

La historia de Internet fue diferente, al menos en el caso de un reducido número de empresas. Amazon, Google, Netflix y otras firmas desarrollaron formas de captar valor. Controlaban la relación con el cliente, dominaban la distribución, desarrollaron ventajas competitivas en materia de datos y, además, sus costes disminuían a medida que incrementaban sus cifras de usuarios. Cuanta más gente usaba estas plataformas, más sólido se volvía su modelo económico.

Esta distinción cobra cierta relevancia, ya que los inversores no tienen control sobre la productividad, sino que controlan los flujos de caja.

Casi sin lugar a dudas, la IA creará valor. Puede ayudar a la gente a escribir, programar, investigar, diseñar, analizar y tomar decisiones más rápido. También podría abaratar los costes de muchas tareas cognitivas y facilitar la creación de nuevos productos. La cuestión no es si la IA crea valor, sino quién lo mantiene.

En cuanto a los modelos de inteligencia artificial de frontera, la respuesta todavía no está clara.

La tecnología ya requiere bastantes recursos

El primer desafío llega de la mano de los costes. A diferencia de las plataformas de software de la década de 2010, la IA de frontera exige bastantes recursos. Puede que la IA «viva» en la nube, si bien la nube se sustenta en el mundo físico. La IA requiere centros de datos, semiconductores, memoria, equipos de redes, electricidad, sistemas de refrigeración, suelo, permisos administrativos, mano de obra cualificada e ingentes volúmenes de capital. Entrenar los modelos de IA no es barato. Tenerlos en funcionamiento también resulta oneroso. A pesar de que todas las consultas son digitales, siguen consumiendo recursos físicos.

Esto genera un perfil económico diferente respecto de aquel que muchos inversores asocian con la tecnología. Las compañías adheridas a la tendencia del Internet 2.0 solían sacar partido de un notable apalancamiento operativo: desarrollaban la plataforma una vez, y se podía prestar servicio a cada usuario que se sumaba a ella por un coste muy marginal. Algunos modelos de IA de frontera podrían enfrentarse a la situación opuesta: el incremento en el número de usuarios podría implicar una mayor potencia de cálculo, más memoria, más energía y un repunte de los costes. La escala puede aumentar los ingresos, pero también puede incrementar el coste de los productos que se venden.

Cuando algo «suficientemente bueno» es suficiente

El segundo reto estriba en la diferenciación. Los clientes no siempre pagan por la mejor tecnología. Pagan por la tecnología «suficientemente buena» para el cometido que se le asigna por un precio aceptable.

Si un resumen jurídico, una prueba de software, un borrador de marketing o una respuesta de atención al cliente pueden resolverse con un modelo más económico, muchos clientes no pagarán el precio de un modelo de IA de frontera por un rendimiento propio de ese tipo de modelos. Optarán por un modelo sustitutivo. El token puede parecer una abstracción digital, pero su precio constituye una señal económica. Transmite a los usuarios que la potencia de cálculo, el ancho de banda de las memorias, la energía y la capacidad de inferencia no abundan. Cuando los precios aumentan o los presupuestos ganan visibilidad, los usos que generan una baja rentabilidad rotan hacia unos modelos más baratos o más eficientes. La inteligencia más costosa se reserva para aquellos problemas en los que los beneficios justifican su coste.

Eso no significa que la IA de frontera no tendrá éxito. Más bien implica que el mercado podría fragmentarse. Los modelos más avanzados podrían usarse para trabajos complejos de alto valor, al tiempo que el uso cotidiano se vería desplazado hacia sistemas más pequeños, más baratos y más especializados. La adopción de esos modelos podría repuntar a medida que caiga el poder de fijación de precios. El uso podría dispararse, mientras que la captación de valor resultaría una decepción. Esta es la incómoda posibilidad que los inversores deben tener en cuenta.

A esto se suma un problema relativo al poder de negociación. Si la IA abarata los costes para los clientes, la competencia podría obligarlos a repercutir ese ahorro en otros. Si la IA requiere chips, memorias y energía que resultan escasos, los proveedores podrían capturar el valor económico. En el caso de que los resultados derivados de la IA se integren dentro de la aplicación de un tercero, el propietario del flujo de trabajo podría capturar dicho valor. En el caso de que la calidad de los modelos vaya convergiendo, los clientes podrían hacer competir entre sí a los distintos proveedores. La IA crea valor, si bien los proveedores de los modelos de frontera podrían no quedarse con gran parte de él.

Esa la razón por la que la distinción cobra cierta pertinencia. Una empresa puede contribuir a transformar el mundo y, aun así, ser una mala inversión si carece de poder de fijación de precios, de una relación directa con sus clientes, de datos diferenciados, de control sobre los canales de distribución o de una economía unitaria favorable.

Así pues, la pregunta que se plantea es la siguiente: ¿dónde se podría capturar valor? 

Creemos que el valor económico podría recaer en firmas que controlan insumos escasos, disponen de flujos de datos de confianza, poseen datos propios, prestan servicio a funciones esenciales para la actividad de sus clientes o disponen de los canales de distribución que se precisan para integrar la IA en las relaciones ya establecidas con sus clientes.

El mayor riesgo lo correrán aquellas firmas que realicen ingentes gastos con el fin de seguir siendo competitivas, pero que no sean capaces de capitalizar dicho gasto. Estas empresas podrían adoptar la IA, financiarla o vender productos basados en ella y, aun así, acabar trasladando gran parte de los beneficios a terceros. No se trata de un problema relacionado con la tecnología. Hablamos de un problema en el modelo de negocio.

Conclusión

El mercado aún está por dilucidar cuánto abarcará la IA. Creemos que esa es la pregunta más sencilla. La pregunta más difícil e importante estriba en cómo se repartirá el excedente de valor.

Los índices de referencia no distinguen entre las compañías que generan valor y las compañías que lo capturan. Los índices incluyen por igual a desarrolladores de modelos que requieren mucho capital, proveedores de recursos escasos, empresas que controlan flujos de trabajo, beneficiarios de la IA y empresas perjudicadas por la IA. La gestión activa podría plantear una cuestión diferente: no se ceñiría a ver quién está expuesto a la IA, sino que trataría de identificar cuáles podrían mejorar sus resultados económicos gracias a ella.

La IA podría convertirse en una de las tecnologías más importantes de nuestros tiempos, si bien la creación de valor recaerá en la sociedad. La captación de valor corresponde a los propietarios. La brecha entre ambas podría marcar la próxima etapa de las rentabilidades en la renta variable.

La información que se recoge anteriormente, así como las empresas y/o los valores individuales que se mencionan no deben interpretarse como asesoramiento de inversión, recomendaciones de compra o venta ni como indicación de intención de negociación en nombre de cualquier producto de inversión de MFS. 

Debe tener en cuenta que todas las inversiones conllevan un cierto nivel de riesgo, incluida la posible pérdida del importe principal invertido.

Las opiniones expresadas pertenecen al autor o autores y pueden variar en cualquier momento. Estas opiniones se presentan exclusivamente a título informativo y no deben considerarse como una recomendación para comprar cualquier valor o como una solicitud o consejo de inversión. Las previsiones no están garantizadas. Las rentabilidades pasadas no garantizan los resultados futuros.