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Inteligencia Artificial: la próxima revolución


TRIBUNA de Juan Jesús Gómez Cubillo, socio de Consilio Asesores Patrimoniales Independientes. 

Un conocido estudio publicado en 2013 por los profesores Carl Benedikt Frey y Michael A. Osborne de la Universidad de Oxford estimaba que el 47% de los empleados en EE.UU. estaban en riesgo de ser reemplazados por robots a corto plazo… pero no todo son malas noticias…

La Inteligencia Artificial (AI, por sus siglas en inglés) es considerada hoy como la mayor disrupción en la historia económica de la humanidad. Bank of America Merrill Lynch estima que en 2025 el impacto económico de la disrupción creativa derivada de la Inteligencia Artificial oscilará entre 14 y 33 billones (trillions americanos) de dólares anuales, incluyendo una reducción en costes laborales de 9 billones de dólares fruto de la aplicación de Inteligencia Artificial a trabajos de elevada cualificación así como reducciones de costes en industria y salud de 8 billones de dólares y ganancias de eficiencia energética (gracias a los vehículos sin conductor y al uso de drones) de 2 billones de dólares. Por su parte McKinsey Global Institute estima que la Inteligencia Artificial está contribuyendo a la transformación de la sociedad a una velocidad 300 veces superior o con un impacto 3.000 veces mayor que en la Revolución Industrial.

Es en este contexto en el que se encuadra el denominado internet de las cosas (Internet of things, según la denominación original) que supone la interacción de lo digital con lo físico o cómo los datos son utilizados para mejorar la vida de las personas, la seguridad o la prevención de situaciones no deseadas. Por ejemplo, la firma industrial Siemens, fabricante de, entre otros bienes de equipo, trenes de alta velocidad, ha invertido 15.000 millones de dólares en la compra de compañías de software americanas desde 2007 y cuenta con 21.000 ingenieros de software. El objetivo no es otro que mejorar los sistemas de seguridad y prevención para que gracias a los sensores instalados en vías y máquinas y el proceso de toda esa información, sea posible mejorar la puntualidad, aumentar la seguridad y anticipar posibles accidentes. El diario Financial Times ha publicado recientemente que en 2020, las empresas invertirán 250.000 millones anuales de euros globalmente en Internet de las Cosas. Asimismo, estima que en esa fecha, el número de dispositivos conectados a la industria de Internet de las Cosas más que se duplicará, pasando de los actuales 3.100 millones de dispositivos a los 7.600 millones.

Inteligencia Artificial en la gestión de activos

BlackRock, la mayor gestora de fondos de inversión del mundo anunció recientemente que reemplazaría a siete gestores de renta variable para dar un enfoque más cuantitativo a estos portfolios. Así, tratará de aplicar un proceso de gestión basado en señales de inversión desarrolladas mayoritariamente por la gestora de forma interna y con un elevado componente de big data (que es la utilización de la máxima información disponible para obtener conclusiones sobre comportamientos de mercados, consumidores, tendencias, etc.). La gestión cuantitativa o quant está resurgiendo como consecuencia de los decepcionantes resultados de la gestión activa. Fruto del actual escepticismo sobre los gestores activos y su capacidad de añadir alfa (aportación de valor por el gestor en sus decisiones de inversión) hay dos tendencias en la industria que ganan peso: la gestión índiciada, mucho menos costosa ya que se basa en la pura réplica de índices y la gestión Quant que se está reinventando como una aplicación de la Inteligencia Artificial. Curiosamente como veremos estas dos respuestas de los inversores ante su decepción por la capacidad de los gestores (humanos) de generar alfa son contradictorias. La primera apuesta por no batir a los índices sino replicarlos al mínimo coste, considerando que éstos no pueden ser batidos de forma consistente. La segunda, la gestión quant, se basa precisamente en que el seguimiento de los índices genera oportunidades que las máquinas (que trabajan sobre complejos algoritmos) son capaces de detectar y aprovechar.

Veamos cómo funciona: el fundamento quant se basa en un enfoque de inversión sistemático que trata de explotar oportunidades en el mercado. Fundamentalmente, hay dos vías para la detección de esas oportunidades: el primero viene determinado por las estrategias de momentum, que son modelos que tratan de sacar provecho de la probabilidad de que los precios se comporten con arreglo a una tendencia. Los segundos son los denominados modelos de valoración, que tratan de encontrar activos infravalorados en relación con su valoración por criterios fundamentales. Normalmente estas oportunidades surgen como consecuencia de que los inversores, incluso profesionales, toman decisiones no racionales basadas en la visión a corto plazo y en la necesidad de seguir a los índices que según esta tesis se retroalimentan, revalorizando más aquellos títulos que más se han apreciado porque los inversores han de tenerlos en cartera en mayores proporciones.

¿Esta vez es diferente?

Mientras tanto, las denominadas FAAMG (Facebook, Amazon, Apple, Microsoft y Google –cuya holding cotizada se denomina Alphabet-) alcanzan valoraciones difíciles de justificar. Estas cinco compañías representan el 13% de la capitalización bursátil del S&P500 y el 42% del Nasdaq y son responsables en lo que llevamos de ejercicio del 37% y 55% de las subidas en estos índices respectivamente. Salvo Apple, con valoraciones tradicionales más ajustadas (PER 17,1x), el resto cotizan con niveles de valoración exagerados siguiendo las métricas tradicionales (PER 40,5x Facebook, 185,9x Amazon, 32,2x Microsoft y 32,5x Alphabet).

Para muchos analistas este rally tecnológico es diferente a la burbuja que vivimos a principios de siglo (crisis tecnológica 2000-2002) pero algunos de quienes vivimos aquella ya trabajando en mercados financieros, vemos demasiados paralelismos: expectativas de crecimientos ilimitados difícilmente monetizables y ruptura de la lógica de valoración de un negocio. Goldman Sachs Global Investment Research recientemente ha publicado un ejemplo de lo anterior: el flujo libre de caja de estas compañías dividido por su capitalización bursátil está en franco retroceso desde 2012, pero esta tendencia, lejos frenarse, se ha intensificado en los últimos dos años, con una extraordinaria revalorización de las acciones (subida de capitalización bursátil) que contrasta con el estancamiento de la capacidad de las compañías para generar caja.

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