En el presente informe analizaremos la industria de inteligencia artificial a nivel mundial. Identificaremos cuáles son los países mejor posicionados en lo que respecta a esta innovadora tecnología, a la vez que detallaremos las distintas particularidades de este segmento y las principales compañías que lo conforman.

Contexto

• Si bien la Inteligencia Artificial (IA) existe desde hace más de sesenta años, hoy en día, gracias a una mayor potencia de cómputo, así como a la disponibilidad de grandes cantidades de datos y algoritmos más sofisticados, las aplicaciones de este campo de la computación han ido incrementándose considerablemente y generando un impacto cada vez más directo en la economía real.
• Según uno de los últimos informes del Foro Económico Mundial, se proyecta que para 2022 se crearán 133 millones de nuevos puestos de trabajo en todo el mundo, de los cuales el 16% pertenecerá al sector de Datos e inteligencia artificial.
• La inteligencia artificial es la tecnología más importante del siglo XXI, por lo tanto, es importante entender cuáles son los alcances de la misma, así como también las empresas que lideran esta industria.

¿Qué es la inteligencia artificial?

• Podría ser interpretada o definida como una constelación de tecnologías que trabajan juntas para permitir que las máquinas sientan, comprendan, actúen y aprendan con niveles de inteligencia similares a los seres humanos e inclusive esperando que lo realicen de forma más avanzada y eficiente.
• Es por esto que muchas veces resulta complejo comprender la definición, ya que la inteligencia artificial no es una sola cosa. Tecnologías como machine learning, el procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje automático, los coches autónomos, los chatbots y el reconocimiento de voz, forman parte de este ecosistema.

• El desarrollo de esta tecnología es costoso y los mejores investigadores de IA son escasos. A su vez, se requiere grandes cantidades de datos, los cuales deben recopilarse y clasificarse, a lo cual también debemos sumar que el desarrollo de modelos de IA requiere tiempo para experimentos, errores y nuevos métodos.
• Las IA necesitan datos, deben ser capacitadas y educadas, por lo tanto, la inversión inicial necesaria constituye grandes costos hundidos que quedan a cargo de las empresas, startups, o bien el estado.
• China en este caso lo ha entendido y está invirtiendo más de USD 150.000 millones en el mercado de IA. Por otro lado, Estados Unidos avanza en la aplicación de esta tecnología de forma indirecta, es decir a través de sus principales empresas. Se estima que Google, IBM, Microsoft, Amazon, Facebook y Apple en conjunto ya han invertido más de USD 55.000 millones desde 2015.

El rol clave de la investigación

• El redescubrimiento del Deep Learning, los modelos computacionales que buscan replicar el funcionamiento del cerebro humano, fue solo el comienzo. El campo ha evolucionado a través de nuevos enfoques a medida que creció la capacidad de procesamiento y que los algoritmos ganaron complejidad.
• La lingüística computacional en torno al NPL (procesamiento de lenguaje natural por sus siglas en inglés), interpretado como el campo que estudia las interacciones entre las computadoras y el lenguaje humano, también ha realizado enormes avances.
• En la actualidad, cientos de miles de aplicaciones de inteligencia artificial se basan en los resultados de la investigación de los últimos 30 años, pero ¿de dónde provienen los resultados de la investigación? Por un lado, proceden de universidades como el MIT, Stanford, Carnegie Mellon University y Berkley que son quienes lideran en la investigación de inteligencia artificial.
• Solo el MIT invirtió aproximadamente USD 1.000 millones de dólares en la formación de nuevos programas de grado en inteligencia artificial durante 2020. Por otro lado, las empresas fueron convirtiéndose paulatinamente en un importante impulsor de la investigación. En este sentido, el caso de Google a través del desarrollo de DeepMind o bien Microsoft que cuenta con más de 8.000 investigadores de IA, son algunos de los claros ejemplos de la importancia de la inteligencia artificial para las empresas.
• A su vez, cada vez son más los investigadores líderes que trabajan en múltiples investigaciones para corporaciones con más datos y recursos financieros: Richard Socher (Salesforce), Yann LeCun (Facebook), Andrew Ng (hasta 2017 en Baidu) o Demis Hassabis (Google) son también ejemplos de la creciente preponderancia que tiene la IA.

¿Qué países se encuentran mejor posicionados?

• Como en otros sectores de la economía, no todos los países se encuentran en la misma situación ante esta nueva tecnología, y aquellos que toman la delantera son los que realizaron determinadas políticas para lograr que efectivamente sea así.
• Desde el punto de vista de China, la inteligencia artificial es una herramienta importante, similar a lo que mencionamos que sucedía en la industria de semiconductores, representando una política sólida ya que para ellos es un elemento fundamental para lograr el éxito económico.
• Por el contrario, vemos que por ejemplo Estados Unidos se beneficia de un sólido grupo de investigación y de las grandes corporaciones como Apple, Google, Microsoft, Facebook y Amazon, las cuales son líderes mundiales en el desarrollo de IA.
• También debemos hacer referencia tanto a Canadá como a Israel, quienes se han convertido en jugadores igualmente importantes, pero más pequeños en la competencia global de inteligencia artificial. No es ninguna novedad decir que Israel se ha vuelto muy fuerte en lo que refiere a desarrollo tecnológico, de hecho, tiene más empresas de inteligencia artificial que Alemania y Francia.
• Recientemente Intel compró la empresa israelí Mobileye por USD 15.000 millones, lo que representa una clara referencia del grado de desarrollo que tiene Israel en este campo. Mientras que Canada también tiene una clara estrategia de IA, habiendo promovido la inversión, investigación e implementación de esta tecnología durante años.

La ventaja competitiva de la ciencia de datos

• La base de cualquier inteligencia artificial son los datos, sin ellos y la continua actualización de los mismos no sería posible el avance de este campo. estopor este motivo es que necesitamos datos para la investigación y el entrenamiento de inteligencias artificiales por lo que cuanto más digital sea el modelo de negocio de la compañía, más datos obtendrá y menos complejo será desarrollar y evolucionar el de forma avanzada.
• Precisamente esta es una de las principales razones por las que algunas empresas líderes como Apple, Google o Facebook, empresas de software como Salesforce, Microsoft y minoristas de comercio electrónico como Amazon, Mercado Libre o Alibaba han estado muy involucrados en el desarrollo de IA durante años.
• Algunos bancos como Goldman Sachs o J.P. Morgan Chase también reconocieron la tendencia desde el principio y contrataron numerosa cantidad de empleados con un enfoque en el aprendizaje automático y la ciencia de datos. Justamente aquellos que tienen sus propios datos son quienes cuentan con una ventaja comparativa respecto de aquellas compañías que no los tienen y deben recopilar.
• Además, debemos sumar a esto, los numerosos costos que conllevaría desarrollar desde un inicio un sistema de datos eficiente. De acuerdo a diversos estudios, la inteligencia artificial tiene el potencial de impulsar las tasas de rentabilidad en un promedio del 38% y podría conducir a un impulso económico de $ 14 billones en valor agregado bruto adicional (VAB) para 2035.

• Existen dos tipos de empresas: las que desarrollan y venden IA como producto central y las que utilizan IA para complementar su cadena de valor. Sin embargo, a pesar de que podemos realizar esta segmentación en dos clases de compañía, hoy en día prácticamente cualquier empresa aplica en mayor o menor medida inteligencia artificial.
• Por un lado, las IA pueden reemplazar los modelos comerciales existentes, mientras que también pueden integrarse en innumerables procesos internos de la empresa contabilidad, control, producción, marketing, ventas, administración, gestión y contratación de personal por mencionar los casos más comunes. De hecho, es precisamente este el principal impulsor de la inteligencia artificial aplicada: reducir costos y maximizar las ganancias. Y, por supuesto, también se trata de control.
• Cada IA utilizada se hace cargo de actividades que anteriormente realizaban los humanos, siendo la principal ventaja que, después de un tiempo de entrenamiento, esta se vuelve más rápida, más eficiente y representa un menor costo para la compañía.

• Si lo que deseamos es posicionarnos en el sector, una buena alternativa de inversión la representan los ETF (por la sigla Exchange Traded Fund). Estos activos, son fondos de inversión que tienen la particularidad de cotizar en la bolsa de Estados Unidos, siendo su operatoria igual a la de una acción, es decir, se pueden comprar y vender a lo largo de una rueda al precio existente en cada momento.
• Los ETFs son instrumentos que se encuentran conformados por uno o por múltiples activos, como ser en este caso, acciones de empresas relacionadas con automatización, inteligencia artificial o bien robótica.
• De esta manera, son vehículos que ayudan realizar una inversión diversificada y con bajo costo, ya que permiten al inversor comprar varios activos con tan solo una operación, disminuyendo significativamente la cantidad de comisiones a pagar.

ARK Autonomous Technology & Robotics ETF (ARKQ)

• Es un ETF de gestión activa que busca el crecimiento de capital de largo plazo, el cual se encuentra al menos un 80% invertido en renta variable de compañías tanto estadounidenses como internacionales dedicadas al desarrollo de tecnologías autónomas y de robótica.
• Las empresas que componen el fondo en cuestión obtienen gran parte de sus beneficios del desarrollo de nuevos productos tecnológicos y avances en la investigación científica relacionada, entre otras cosas, con la energía, la automatización y la fabricación de materiales y transportes diferenciales.
  

iShares Robotics and Artificial Intelligence Multisector ETF (IRBO)

• Es un ETF que busca replicar los resultados de inversión del índice “Global Robotics and Artificial Intelligence Index” compuesto por empresas de mercados desarrollados y emergentes cuyo beneficio principal se origina del desarrollo de tecnologías dentro del segmento de robótica e inteligencia artificial.
• Tiene una gran exposición a empresas a la vanguardia de la innovación en robótica e inteligencia artificial.
• Busca replicar la ponderación del mencionado índice Global Robotics and Artificial Intelligence Index.
• Busca el crecimiento a largo plazo con empresas que puedan dar forma al futuro económico mundial.
• Aproximadamente el 55% del ETF en cuestión se encuentra posicionado en empresas estadounidenses, mientras que el 45% restante lo conforman empresas internacionales donde destacan la participación de China y Japón, que alcanzan el 15% y 10% respectivamente.
  

Innovator Loup Frontier Tech (LOUP)

• Este fondo busca seguir el desempeño de distintas empresas cotizantes consideradas como influyentes en el futuro de la tecnología.
• Bajo este último punto, principalmente el ETF agrupa empresas dedicadas al desarrollo de inteligencia artificial, robótica, vehículos autónomos, percepción informática, y realidad virtual y aumentada.
• Justamente, la idea subyacente en la creación de este fondo, fue la de identificar aquellas empresas que van a formar parte de la próxima era de tecnológica.
• Si bien existen algunos índices que intentan replicar algunos segmentos en particular como inteligencia artificial y robótica, este ETF busca abarcar una categoría más amplia en la cual se incluyen diferentes gamas de tecnologías de frontera.
• El índice se centra en empresas con menor exposición pública y que se encuentran por fuera de las compañías tecnológicas de gran capitalización (más de 250.000 millones de dólares de capitalización de mercado) como Apple, Google o Facebook, entre los principales ejemplos.
• Este ETF ajusta su ponderación de cartera paulatinamente, ya que irá sobreponderando la participación en aquellas que registren un mayor crecimiento, y que se prevé que aumenten sus ingresos, EPS y flujo de caja más rápidamente.
  

• En síntesis, el sector de inteligencia artificial no solo representa un segmento clave de la economía actual, sino que probablemente sea uno de los sectores líderes de los próximos años.
• En este contexto, creemos que posicionarse en este resultaría estratégico sobre todo para un inversor que mantenga un perfil de riesgo agresivo y no tenga como principal objetivo obtener rendimientos de corto plazo.
• Consideramos que, ante la gran cantidad de empresas que en mayor o menor medida emplean IA, una de las mejores alternativas de inversión la representan los ETF. A través de los distintos ejemplos que mencionamos, los inversores pueden ganar exposición al mercado en general, destacando que, todos los fondos analizados en el presente informe, obtuvieron una mejor performance en comparación con el índice Nasdaq100 y respecto también del ETF más importante de empresas tecnológicas, el XLK.
• En este sentido, a nosotros nos resulta interesante el Innovator LOUP Frontier Tech (LOUP) debido a que se encuentra centrado en empresas influyentes del sector de IA y robótica, pero de baja capitalización bursátil, siendo este factor un elemento distintivo respecto de los otros fondos.
• En caso de que se quisiera seleccionar empresas de manera individual, una inversión eficiente estará determinada por un mix entre empresas grandes del sector, ya que son las destinan mayores inversiones al desarrollo de este tipo de tecnologías, dentro de las que destacamos Amazon, Google, Nvidia y Tesla y empresas de menor tamaño (las conocidas como small caps), que se encuentra totalmente enfocadas al desarrollo de aplicaciones innovadoras con inteligencia artificial.
• En este sentido, resaltamos Trimble por sus avances en el campo de machine learning aplicado a la construcción principalmente, como así también Synopsys, la cual ha desarrollado un sistema de IA para analizar y escanear imágenes médicas.