Expertos de Allianz Global Investors analizan el impacto que puede tener el desarrollo de la Inteligencia Artificial sobre sectores tan dispares como las finanzas, la aeronáutica, el farmacéutico o el legal.
Las temáticas de la robótica y la ciberseguridad han ganado popularidad a lo largo del último año, por aportar diversificación y ofrecer exposición a valores que están experimentando fuertes tasas de crecimiento en un contexto de valoraciones ajustadas. Sin embargo, ha llamado menos la atención una tercera temática ligada al desarrollo tecnológico que también presenta características interesantes para los inversores: la inteligencia artificial (IA).
“Cada vez más compañías están buscando en la IA una manera de mejorar sus productos y experiencias de consumo, mejorar la eficiencia y conseguir una ventaja competitiva”, afirman desde Allianz Global Investors. Sus analistas matizan que “no todas las empresas tendrán éxito en la ejecución de las oportunidades ofrecidas por las IA, pero creemos que casi todas las empresas sufrirán el impacto de la tecnología”. Esto significa que los inversores deberán hacer un análisis cuidadoso para saber distinguir a ganadores y perdedores de la tendencia para realizar un stock picking acertado.
Crecimiento actual y futuro
El sector tecnológico batió en rentabilidad a la mayoría de grandes mercados en 2017 gracias a los fuertes retornos de grandes capitalizadas vinculadas al consumo, como Facebook, Amazon, Apple, Netflix, Google, Baidu, Alibaba o Tencent. Son compañías que se han beneficiado de la creciente penetración de los smartphones: “Al volverse los smartphones más capaces y al haber incrementado el tiempo de consumo gastado en ellos, estas compañías han sido capaces de capturar datos sobre hábitos de consumo y utilizar IA para traducirlos en datos procesables”, indican los analistas. El fenómeno se está extendiendo tanto que “muchas empresas tradicionales están invirtiendo ahora en esas mismas tecnologías de IA para conseguir ganancias derivadas de la innovación y la eficiencia en sus propios sectores”.
La lectura que extrae la gestora de estas dinámicas es que el sector de la tecnología todavía tiene potencial alcista para rato: “También creemos que la IA podría convertirse en la tecnología más disruptiva y de impacto en las próximas décadas”. Sí matizan que el sector ha sufrido fases de volatilidad y correcciones reseñables en los últimos años, como por ejemplo la producida entre noviembre y diciembre, cuando los inversores rotaron posiciones desde valores tecnológicos a sectores que podrían verse beneficiados por la reforma fiscal en EE.UU. Según los analistas, fue una toma de beneficios que no ha estado justificada por ningún cambio en los fundamentales, que de hecho creen que “nunca han estado tan fuertes como ahora gracias a motores de la demanda como la IA, el big data y la nube”. Además, observan que el apalancamiento del sector “no es excesivo”, y que no existe ningún indicio que apunte a un crecimiento de la deuda en el futuro.
“Pensamos que los próximos años podrían ser muy interesantes para el lado corporativo (…). Los beneficios corporativos de aquellas empresas que inviertan en las áreas innovadoras correctas podrían ser más fuertes y duraderos que en cualquier otro ciclo empresarial del pasado, y dar como resultado una rentabilidad superior a la de sus competidores”, resumen los expertos.
Aplicaciones de la IA y oportunidades de inversión
Publicidad: mediante algoritmos de aprendizaje automático, los vendedores minoristas online pueden personalizar sus anuncios, basándose en factores como la edad, localización, preferencias, estilo de vida e historial de compras. También se está incorporando la IA para “realizar ajustes en tiempo real para optimizar campañas, filtrar anuncios inapropiados y procesar datos offline para recomendar otros productos.
Agricultura: el uso de la IA se canaliza a través de drones autónomos que ayudan a los agricultores a monitorizar sus tierras, controlando por ejemplo los niveles de fertilidad, cuánta agua necesita la cosecha o incluso realizando modelos de predicción del tiempo o de detección de plagas.
Aeronáutica: diseño de sistemas de autopilotaje IA de nueva generación, con múltiples redes neuronales entrenadas a partir de la observación de pilotos humanos. Las IA son capaces de procesar datos procedentes de los miles de sensores instalados en los aviones y transmitirlos a la nube para monitorizar el transcurso del vuelo y los niveles de seguridad para predecir su grado de mantenimiento.
Automoción: es una de las industrias con desarrollo más incipiente. Entre los logros actuales figuran sistemas avanzados de conducción asistida como frenos automáticos o asistentes para aparcar, así como sistemas de autoconducción, que en este caso son ofrecidos sólo por unas pocas compañías (Tesla, BMW, Mercedes-Benz, Infiniti). Según cálculos de las gestoras, gracias al desarrollo tecnológico será posible la comercialización de coches autónomos para 2020- 2025.
Educación: el desarrollo de sistemas de enseñanza inteligentes contribuye a rebajar los costes de la enseñanza e incrementar el acceso de más estudiantes, que pueden beneficiarse de un aprendizaje más personalizado.
Energía: muchas compañías petroleras están empleando IA para determinar dónde perforar y optimizar sus perforaciones, mediante la fusión de datos medioambientales y de operativas en tiempo real. También se emplea la IA para mejorar la eficiencia de los cuadros eléctricos a través de predicciones sobre la demanda y la combinación de fuentes tradicionales eléctricas con otras renovables.
Finanzas: además del uso de IA y blockchain para el desarrollo de soluciones de inversión con una operativa más eficiente, desde Allianz Global Investments citan el uso extensivo de roboasesores en banca privada para alcanzar al segmento de inversores con menos ingresos. Además, indican que la IA “está revolucionando la concesión de crédito mediante el uso de aprendizaje automático para analizar muchas más fuentes de datos sobre los potenciales prestatarios”. Se emplean herramientas de IA para reducir el fraude y otros delitos financieros, y además cada vez más aseguradoras emplean herramientas automáticas de cálculo de primas en su toma de decisiones. Mediante el uso de blockchain se podría generar un gran ahorro mediante la reducción de los costes de infraestructuras y la mejora de la calidad de los datos y la transparencia en las transacciones.
Salud: se están empleando las IA a través del análisis de imágenes de rayos X para mejorar el diagnóstico de varios tipos de cáncer, tuberculosis, neumonía, ceguera por diabetes e infecciones de la sangre. También se están aplicando a sistemas electrónicos para predecir el riesgo de ataque cardíaco y otras enfermedades. Recientemente se ha conseguido implementar una red neuronal que permite predecir reacciones químicas, contribuyendo a acelerar la creación de nuevos medicamentos.
Legal: se emplea la IA para simular sentencias judiciales basándose en datos sobre clientes, precedentes legales y defensas. Los tribunales están empleando herramientas predictivas para ayudarles a determinar estratégicamente las cantidades de las multas, duración de las sentencias y concesión de libertades condicionales.
Fabricación: empleo de tecnología de reconocimiento de imágenes para la identificación de productos a tiempo real, contabilización de productos e inspección de calidad, y desarrollo de robots con capacidades IA para trabajar en colaboración con humanos.
Ventas minoristas: desarrollo de experiencias de consumo más personalizadas e interactivas y empleo de deep learning para comprender mejor los gustos de los consumidores y sugerirles productos más ajustados a sus preferencias, así como para desarrollar productos con nuevas características (por ejemplo, prendas con un color o corte diferente).