Big Data: la verdadera mina de oro en la era de la IA

"Los inversores podrían ser demasiado optimistas sobre los posibles beneficios para las empresas estadounidenses que traerá Trump 2.0, con una inflación pegajosa que podría posponer los recortes de la Fed", afirma Xiadong Bao, gestor de fondos de renta variable internacional de Edmond de Rothschild Asset Management y cogestor de la estrategia con Rating FundsPeople en 2024 EdR Big Data. Del mismo modo, según el experto, los beneficios a corto plazo de las aplicaciones generativas de IA también podrían exagerarse, mientras que las elevadas expectativas depositadas hoy en los precios de las acciones podrían revisarse en los próximos meses.

"Esperamos que la volatilidad del mercado aumente a corto plazo, lo que podría verse exacerbado por nuevos acontecimientos geopolíticos tras las elecciones estadounidenses", afirma Bao. "Mientras que la renta variable europea y de los mercados emergentes lleva tiempo lastrada por la asunción de un mayor riesgo arancelario, las empresas estadounidenses aún tienen que ser evaluadas por el mercado sobre los posibles riesgos económicos y geopolíticos de la nueva Administración Trump", resume el gestor.

Los datos están en el corazón de la IA

Según Bao, la cuestión clave es cómo el tema de los grandes datos puede ser inmune a este entorno marcado por múltiples incertidumbres. "Aunque el mercado suele fijarse únicamente en el sector tecnológico para obtener exposición al tema Big Data/AI, y esto ha sido bastante visible en el revuelo generado por algunos valores de semiconductores, seguimos convencidos de que Big Data es un tema amplio que probablemente repercutirá en una gran variedad de sectores", explica el gestor. "Si tomamos GenAI como ejemplo, hay tres ingredientes: potencia de cálculo, algoritmos (o LLM) y datos", prosigue.

"Aunque el mercado está excesivamente entusiasmado con los dos primeros, creemos que los datos son el núcleo. Es cierto que la IA generativa puede cambiar las reglas del juego en muchos sectores. Sólo estamos al principio de explorar todo el potencial de estas LLM. Pero creemos que el mercado ha pasado por alto la importancia de los datos, la auténtica mina de oro en la era de la IA", afirma. "El comportamiento de estos grandes modelos lingüísticos no viene determinado necesariamente por la arquitectura, los parámetros o las optimizaciones. Lo determinan los conjuntos de datos de alta calidad que se han utilizado para entrenar el modelo", advierte el experto.

Por tanto, se espera que la proliferación de aplicaciones de IA a largo plazo beneficie al tema de los Big Data. "Los datos propios de alta calidad son la materia prima para poner en marcha mejoras de la eficiencia de la IA en casi todos los sectores, desde la administración pública a la industria, desde los mercados desarrollados a las economías emergentes. El aumento de la productividad mediante modelos bien probados y datos en tiempo real abrirá nuevas fronteras a las innovaciones, desde la investigación biológica a la industria de servicios, desde el comercio electrónico a la educación, desde las soluciones de movilidad a la fabricación automatizada", afirma el directivo.

La estrategia

"Nuestro fondo se estructuró precisamente para responder a esta oportunidad hace nueve años y, además de los valores de análisis de datos e infraestructuras que constituyen al menos el 50% de la cartera, también invertimos en algunos usuarios de datos selectivos que probablemente se conviertan en grandes ganadores de la revolución de Big Data, como ya está ocurriendo en los sectores de la energía, la sanidad, la logística, la defensa y la banca/seguros", afirma el gestor al presentar los elementos distintivos de la estrategia.

EdR Big Data pretende invertir en empresas no tecnológicas que cuenten con excelentes equipos tecnológicos internos y exploten datos en sus respectivos sectores. Para ello, recurre a análisis independientes, realizados a través de redes de académicos, especialistas del sector y destacados grupos de reflexión (por ejemplo, GLG, Qalis e IFRI), que aportan información sobre la dinámica del sector y el entorno macroeconómico y normativo.

"También realizamos numerosas visitas a empresas y diligencias debidas para evaluar la calidad de la gestión de una empresa y la pertinencia de sus objetivos y estrategia a largo plazo. Nos reunimos sistemáticamente con cada empresa de la cartera antes de invertir y tratamos de mantener un diálogo regular y activo con la dirección de las empresas", afirma. Comprender la dinámica clave del sector también es fundamental para el marco de investigación: "Nuestro objetivo final es centrarnos en aquellas empresas con grandes barreras de entrada y fuertes motores de innovación y crecimiento transnacional".

Proceso de inversión y actualización de la cartera

La valoración es un pilar fundamental del proceso de inversión en fondos y representa el primer nivel de gestión del riesgo. "Una de las mayores trampas que pueden cometer los inversores es pagar de más por una tecnología", afirma Bao. "Una empresa que posee una tecnología interrumpe parte de nuestra disciplina de compra/venta y nos impulsa a recortar una acción cuando consideramos que las hipótesis de crecimiento de los mercados no están en sintonía con los fundamentos de la empresa", prosigue. "Esta es una de las razones por las que recortamos Nvidia en la segunda mitad del año pasado, a pesar de haber tenido la acción en la cartera durante los últimos nueve años", explica.

"Aunque reconocemos que puede haber focos de sobrevaloración en algunas partes del mercado, hemos intentado proteger la cartera de los riesgos de sobrevaloración invirtiendo en empresas con activos tecnológicos estratégicos que operan con hipótesis realistas de crecimiento/rentabilidad, lo que explica por qué el fondo ha sido bastante inmune a las caídas de 2022 en el sector tecnológico", afirma. "Entre las recientes incorporaciones a la cartera figuran Nasdaq, Unity y Teledyne", concluye.