Los riesgos derivados de la IA trascienden el ámbito del software

En resumen

• Los riesgos procedentes de las perturbaciones por la IA se están extendiendo más allá del software.
• La IA puede tanto erosionar como ampliar fosos económicos.
• Las perturbaciones traen consigo oportunidades, si bien aprovechar dichas oportunidades requiere un análisis profundo y sentido de la colaboración.

En nuestra última edición de Strategist’s Corner, que llevaba por título La IA está suscitando nerviosismo en los valores de software, pusimos de relieve los riesgos disruptivos a los que se enfrenta el sector del software. Argumentamos que la IA no es simplemente una herramienta de mejora de productividad añadida a productos existentes, sino que representa una fuerza que podría reducir los costes de cambio y acelerar la competencia en el sector del software. Aunque los riesgos son reales, no se reparten por igual. 

Si bien los flujos de trabajo sencillos o los repositorios de datos actuales podrían verse reemplazados la IA, el código profundamente integrado que impulsa flujos de trabajo complejos y que dependen de la confianza y de la rendición de cuentas podría salir reforzado con la IA. Desde que se publicó el artículo que se cita con anterioridad, los miedos del mercado han transcendido el ámbito del software.

Se amplía el prisma del descuento

Lo que, en primera instancia, parecía ser un reajuste de precios en el sector del software en concreto ahora se asemeja cada vez más una ampliación del riesgo de perturbaciones a múltiples sectores, como se muestra a continuación.

El denominador común no es la exposición a la tecnología en sí misma, sino más bien los modelos de negocio cuya rentabilidad depende de la asimetría de la información o de procesos manuales. 

De manera más concreta, consideramos que resultaría útil categorizar estos negocios por tipo.

• Asimetría en materia de información – Se trata de negocios que se construyen sobre la base de conocimiento interno o ventajas de análisis, como las agencias de calificación o los proveedores de índices.
• Experiencia humana – Firmas en las que las personas son el producto; en concreto, asesoramiento, diseño, programación, análisis u otros servicios cognitivos. Los clientes pagan por criterio y experiencia.
• Fricción en los procesos – Muchos flujos de trabajo requieren escala, coordinación o esfuerzo manual, como el procesamiento de nóminas o las verificaciones de crédito/antecedentes. Estas son sus barreras de entrada. 
• Estructuras de alto coste marginal – Negocios donde la mano de obra representa el principal coste de insumo y los servicios son repetibles o impulsados por procesos.

La IA desafía cada uno de estos modelos: podrá reducir el coste del trabajo intelectual, acelerar la iteración o disminuir el tiempo necesario para replicar capacidades. Esto añade incertidumbre respecto de la sostenibilidad de los márgenes y el posicionamiento competitivo a largo plazo, lo que, sin lugar dudas, constituye en última instancia lo que preocupa a los mercados y la razón por la que la volatilidad está repuntando y expandiéndose entre estos valores. 

Sin embargo, las perturbaciones no son sinónimo de destrucción. Como dijimos con anterioridad, la IA puede destruir o agrandar los fosos económicos. De hecho, si bien la «comoditización» constituye un riesgo real para algunos proveedores del segmento de las aplicaciones, las empresas de infraestructura y las firmas del segmento de infraestructuras de datos podrían experimentar la dinámica opuesta. Las bases de datos, las plataformas de gestión de datos y los sistemas críticos de registro podrían adquirir un mayor valor estratégico en un entorno impulsado por la IA. A medida que proliferan los modelos de IA, la importancia de contar con unos datos transparentes, internos y bien gestionados debería ganar enteros.

La volatilidad refleja el esfuerzo del mercado por reajustar los pronósticos ante una distribución cambiante de los resultados futuros. Se están dando muchos cambios a una velocidad de vértigo, ya sea por nuevas incógnitas o por la revisión de hipótesis anteriores sobre beneficios.

Periodos como este traen consigo riesgos, aunque también oportunidades. Nos corresponde a nosotros evaluar de manera rigurosa dónde se están erosionando las ventajas competitivas y dónde podrían verse reforzadas.

Paradoja de Jevons: contextualicemos los riesgos y las oportunidades

En el siglo XIX, el economista William Stanley Jevons observó que una mayor eficiencia incrementa el consumo. Constató que, conforme se abarataba el carbón, abastecía a más aplicaciones, expandía la producción industrial y generaba una mayor demanda total. 

Hemos sido testigos de una dinámica similar en el ámbito de la tecnología. A medida que la capacidad de computación se ha abaratado, no usamos menos chips. En cambio, hemos integrado la computación en casi cualquier dispositivo y flujo de trabajo. De forma análoga, a medida que los costes del almacenamiento en la nube disminuyeron, los volúmenes de datos se dispararon. 

La IA podría producir un efecto comparable, ya que la reducción de los costes asociados a la generación de análisis, código, contenido y asesoramiento podría traducirse en un aumento de la demanda de estos resultados de valor añadido, en lugar de en un descenso. Por ejemplo, si la IA rebajase los costes que supone el análisis de los datos financieros, los inversores podrían demandar más análisis, escenarios y opiniones en tiempo real, lo que incrementaría el consumo total de datos y optimizaría el valor estratégico de algunos de los negocios que los inversores están descontando en la actualidad.

En el caso de aquellas empresas que cuentan con datos internos, flujos de trabajo integrados o un gran volumen de distribución, los menores costes marginales podrían desembocar en un mayor uso y en efectos de enlace más sólidos. Si la IA incrementa los rendimientos a escala al aprovechar los datos, ajustar con precisión los modelos o gestionar las dificultades en materia de integración, las empresas consolidadas con fortalezas existentes podrían ampliar aún más su ventaja. 

En este sentido, lo que estamos presenciando en estos instantes podría no ser tanto una erosión de la rentabilidad a gran escala, sino más bien una reasignación de la capacidad de generar beneficios a escala sectorial.

Conclusión

Nuestra tarea como inversores no consiste en categorizar de manera general los sectores como «ganadores de la IA» o «perdedores de la IA», sino en examinar dónde se refuerzan las capacidades competitivas y dónde se ven mermadas dichas capacidades competitivas. A nuestro parecer, la sostenibilidad de los fosos y no la mera presencia de una tecnología determinada es el principal interrogante que deben plantearse los inversores.

Los periodos en que se dan cambios estructurales no suelen recompensar las hipótesis establecidas con anterioridad. Los índices de referencia reflejan el pasado, no el futuro. En este tipo de entornos, la capacidad de formular opiniones diferenciadas adquiere un valor cada vez mayor, lo que exige un análisis profundo y un sentido de la colaboración en lugar de una simple extrapolación.

Cuando el mercado aplica un marco generalizado del tipo de «culpable hasta que se demuestre lo contrario», un análisis riguroso podrá distinguir entre la erosión y el fortalecimiento a nivel estructural. Las oportunidades no radican en saber predecir el ritmo de adopción de la IA, sino en identificar dónde se podría concentrar el poder económico y dónde podría diluirse.

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