TRIBUNA de Lucía Catalán, directora general para Iberia, GSAM. Comentario patrocinado por Goldman Sachs Asset Management.
La idea de que las máquinas puedan pensar como humanos ha existido durante casi un siglo. En las décadas de 1940 y 1950, el pionero de la informática, Alan Turing, escribió un artículo sobre máquinas capaces de simular seres humanos y creó el primer bot de ajedrez del mundo. John McCarthy, profesor de la Universidad de Stanford, quien más tarde definió la IA como "la ciencia y la ingeniería de fabricar máquinas inteligentes, especialmente programas informáticos inteligentes", utilizó el término 'inteligencia artificial' por primera vez en 1956(1). Sin duda, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial no son conceptos nuevos en la inversión y, de hecho, ambos llevan algún tiempo empleándose en estrategias de cuantificación.
El renovado entusiasmo en torno al tema surge del aspecto generativo de la IA. En noviembre de 2022, OpenAI lanzó el primer chatbot de inteligencia artificial generativa (IAG): ChatGPT. En pocas palabras, ChatGPT es un programa informático diseñado para simular conversaciones con usuarios humanos. Puede contarte un chiste, puede ofrecer información meteorológica, incluso puede escribir este documento técnico. Al utilizar IA generativa en lugar de IA tradicional, ChatGPT no solo puede mantener una conversación mucho mejor que los chatbots de antaño, sino que también puede traducir el lenguaje a código, escribir un currículum para un puesto completamente ficticio o crear letras de canciones sobre tus vacaciones favoritas con el estilo de escritura de Edgar Allen Poe. La popularidad de ChatGPT se disparó y, a los cinco días de su lanzamiento, el software ya tenía más de un millón de usuarios. Además, fue una de las aplicaciones más rápidas en llegar a los 100 millones de usuarios.
El rápido auge de ChatGPT
¿Es la IAG otro despliegue publicitario para generar expectación?
Uno de los puntos clave del escepticismo en torno a la inversión en inteligencia artificial es el debate sobre si se trata de otra burbuja. Argumentamos que no lo es, porque la IA ya está teniendo un impacto importante en la inversión y porque la financiación de la IAG ya ha superado la de los ciclos de expectativas anteriores en sus respectivos picos. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático se utilizan en estrategias de inversión cuantitativa desde hace varios años. Cualquiera que haya utilizado un algoritmo de operaciones bursátiles probablemente haya utilizado la IA para invertir, ya que muchos de estos algoritmos toman decisiones basadas en grandes conjuntos de datos a altas velocidades o aprovechan posibles oportunidades de arbitraje. La IA también se puede utilizar para optimizar las asignaciones de activos al construir carteras que podrían tener un mejor rendimiento que las creadas con técnicas tradicionales, ayudar en el análisis anterior y posterior a la operación bursátil y analizar el riesgo de mercado y de crédito.
Por supuesto, el uso de IA también plantea retos. Por ejemplo, los algoritmos cada vez más opacos pueden hacer más difícil para los humanos supervisar, evaluar y comprender cómo responderán los modelos de IA a entradas, eventos anómalos o tareas complejas. Además, la IA depende de grandes cantidades de datos, especialmente en la fase de aprendizaje. La calidad y la disponibilidad de estos datos pueden dar lugar a una calibración incorrecta y a resultados sesgados. Dicho esto, somos conscientes del riesgo potencial de que los mercados se precipiten pero en nuestra opinión, la IAG ha llegado para quedarse.
Impacto de la IAG en la inversión
Más allá de la pregunta "¿puede la IA reemplazar a la humanidad?", los inversores sienten curiosidad por saber cómo posicionar estratégicamente sus carteras para aprovechar estos nuevos avances. Dados los diferentes componentes de la tecnología de la IAG, incluyendo aplicaciones, hardware, plataformas en la nube, modelos básicos y centros de modelos, las empresas pueden considerar inversiones tecnológicas para aprovechar los beneficios de la IAG.
En nuestra opinión, los grupos que más pueden prosperar son las grandes empresas con infraestructura que puedan integrar la IA en sus plataformas existentes, las empresas que producen los componentes de la IA y crean/comercializan modelos de IAG, y las empresas fuera del ámbito tecnológico que están más dispuestas a aumentar su propia adopción de IA. Como era de esperar, las grandes empresas tecnológicas con una infraestructura sólida pueden beneficiarse de la llegada de la nueva tecnología. Al implementar modelos de IA en las herramientas de productividad existentes, los trabajadores podrían beneficiarse de una mayor eficiencia y de la capacidad de aprovechar múltiples fuentes de datos en una sola aplicación. Por ejemplo, alguien que crea una presentación podría usar la IAG para extraer notas de un documento de texto y rellenar una diapositiva en una presentación, todo ello sin salir de la aplicación de la presentación. Además, la IAG puede ayudar a los empleados que no tienen tantos conocimientos de software a aprovechar al máximo las herramientas disponibles.
Aparte de la productividad, las empresas tecnológicas estarían bien posicionadas para adoptar rápidamente la IAG en motores de búsqueda como en el ámbito de la ciberseguridad, entre otros. En segundo lugar, ahora existe una demanda global de modelos de IAG, pero no todas las empresas tienen la infraestructura o los recursos para construir los suyos propios. Para una empresa más pequeña que busca aumentar la productividad, tiene sentido adquirir una licencia para utilizar un modelo de IA creado externamente. También creemos que los fabricantes de unidades de procesamiento gráfico (GPU) y otros componentes de la IA pueden tener éxito.
Por último, dado que aproximadamente el 66 % de los trabajos están expuestos a la automatización con IA, creemos que cualquier empresa que pueda adoptar la IAG para mejorar su eficiencia podría beneficiarse. La atención sanitaria es solo un ejemplo de un sector en el que las herramientas de IAG podrían aprovecharse para el diagnóstico de pacientes, los planes de tratamiento personalizados y el diseño de fármacos novedosos. Parece existir un uso plausible de la IAG en casi todos los sectores y, aunque hay muy pocos casos en los que la IAG puede automatizar más de la mitad del trabajo, creemos que su adopción generalizada podría impulsar la productividad a tasas de dos dígitos en muchos campos.
Principales riesgos
Consideramos que existen tres riesgos principales en lo que respecta a la adopción generalizada de la tecnología de IA:
- Problemas de privacidad y derechos de autor.
- Problemas éticos.
- Desplazamiento laboral.
Los grandes modelos de aprendizaje del lenguaje en los que se basan las plataformas de IA utilizan enormes cantidades de datos para entrenar, lo que significa que un ciberataque o una vulneración de la seguridad de los datos podría causar daños sustanciales. Más inherente a la IAG es el riesgo de infracción de derechos de autor. Aunque todavía es pronto, algunos ejemplos destacados de robo de IA proceden de la industria musical, en la que los ingenieros de sonido han podido utilizar la inteligencia artificial para crear música original con versiones de IA de voces de artistas famosos. En algunos casos, la réplica es extraordinaria.
También se plantean problemas éticos cuando se trata de utilizar la IA, especialmente en forma de plagio y desinformación. Como se mencionó anteriormente, los modelos de IAG se entrenan a partir de los datos disponibles, por lo que la probabilidad de plagio de contenidos es mayor, y es responsabilidad del usuario utilizar de forma sensata el contenido generado. Además, las herramientas de IAG se han sometido a un escrutinio en torno a la precisión de la información que se difunde, lo que puede ser peligroso para usuarios como los gestores de activos que no pueden comprobar dicha precisión.
Impacto de la IA en profesiones actuales
Creemos que la IAG podría cambiar drásticamente tanto el panorama económico como el de inversión. Al igual que con muchas tecnologías nuevas, sin duda existen riesgos, pero creemos que los beneficios de la adopción de la IAG superan con creces los costes. A través de la IAG, los humanos reciben algunas de las piezas de juego más futuristas que el mundo haya visto, sin tablero de juego ni instrucciones sobre cómo se juega. Ahí es donde el arte y la imaginación de la inteligencia artificial se afianzan. A medida que la civilización comienza a aprender a manejar estas herramientas, creemos que las posibilidades de innovación podrían ser verdaderamente infinitas.
Fuentes y notas:
1 John McCarthy, “What is Artificial Intelligence?” A 12 de noviembre de 2007.
Glosario
La inteligencia artificial es el desarrollo de sistemas informáticos capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana.
La IA generativa es un tipo de sistema de IA capaz de generar texto, imágenes u otros medios en respuesta a comandos dinámicos a partir de una base de datos.
Consideraciones sobre el riesgo
Todas las inversiones conllevan riesgo, incluida la posible pérdida del principal.
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