Todo apunta a que el mercado de tecnologías de inteligencia artificial (IA) seguirá creciendo con fuerza en los próximos años. Desde empresas que explotan grandes conjuntos de datos propios hasta fabricantes que integran la IA en sus actividades, el impacto disruptivo de esta tecnología se extiende por toda la economía global. Por este motivo, un enfoque temático sin preferencias sectoriales será esencial para capturar plenamente esta oportunidad.
El ritmo de disrupción en la economía se acelera
Las fronteras del sector tecnológico llevan un tiempo difuminándose. Resulta cada vez más difícil diferenciar entre una empresa tecnológica pura y compañías disruptivas en otros sectores que se benefician de la innovación tecnológica. El sector de telecomunicaciones pasó a llamarse “servicios de comunicaciones” en 2018 para reflejar la transformación digital de la manera en que se comunica la sociedad, y hace poco, muchas empresas de tecnología financiera se han reasignado al sector financiero, ya que muchos aspectos de los servicios financieros también atraviesan una transformación digital. Dos de las “Siete Magníficas” se consideran de consumo discrecional y representan en torno al 40% de la capitalización de mercado de dicho sector. Estos son algunos de los ejemplos más notables, pero la innovación tecnológica está trastocando la práctica totalidad de la economía global, e innovaciones sucesivas desarrolladas por pioneras tecnológicas están remodelando industrias enteras.
Ello significa que, para capturar el pleno potencial de la tecnología disruptiva, ya no basta con concentrarse únicamente en el sector tecnológico: para encontrar las mejores ideas de inversión, los inversores deben ampliar sus horizontes. Esto podría incluir a empresas que desarrollan o adoptan innovaciones y las aplican en sus propias industrias, ya sea para defender su liderazgo o para transformar su posición competitiva y convertirse en los campeones del mañana.
Esta dinámica ya estaba en marcha cuando la IA daba sus primeros pasos comerciales, y de muchas maneras todavía es el caso. El rápido desarrollo de la tecnología está cambiando las reglas de juego, elevando exponencialmente el impacto de la disrupción en todos los sectores y regiones.
Descubre lo último sobre los avances de la inteligencia artificial
La magnitud del shock de DeepSeek
Lanzado por OpenAI a finales de 2022, ChatGPT fue el primer modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas inglesas) en gozar de amplio reconocimiento del público. Su irrupción supuso el pistoletazo de salida de una carrera competitiva entre las principales compañías estadounidenses de IA: OpenAI, Google y Anthropic. Desde 2022 se han lanzado nuevos modelos cada pocos meses, y cada iteración ha conllevado avances de capacidad y ahorros computacionales, reduciendo así los costes operativos por resultado.
En enero de 2025, sin embargo, un laboratorio de IA chino lanzó la primera versión de DeepSeek, un modelo de IA generativa con muy buenas prestaciones. Este LLM de código abierto mostró sólidas capacidades de razonamiento, codificación e inferencia en pruebas comparativas, pero los aspectos más revolucionarios de este chatbot chino fueron la eficiencia de su proceso de entrenamiento y la significativa reducción del coste por consulta respecto a los principales modelos americanos.
Aunque los costes de inferencia ya estaban cayendo con rapidez (con descensos anuales de 900 veces en función de la tarea) DeepSeek dio nuevo impulso a este proceso[1]. Junto al excelente desempeño del modelo, esto cambió la percepción del panorama competitivo de la noche a la mañana, sembrando preocupación entre los inversores en torno al ritmo y trayectoria del gasto de capital en IA, y en concreto los cientos de miles de millones de dólares gastados cada año por varios gigantes tecnológicos estadounidenses. Desde entonces, estas compañías han reiterado (y en muchos casos elevado) sus previsiones de gasto en IA, tranquilizando a sus accionistas que la carrera armamentista en este ámbito sigue siendo igual de intensa.
Satya Nadella, consejero delegado de Microsoft, destacó que el descenso de los precios conducirá seguramente a un mayor consumo, un fenómeno conocido como la paradoja de Jevons. Así, el “shock de DeepSeek” (y en general el rápido abaratamiento de la inferencia) ha abierto las puertas a la integración de la IA en muchas más aplicaciones y sistemas. Esto ampliará e intensificará más si cabe el potencial disruptivo de la IA, consolidando su estatus como tecnología de uso general con un potencial inmenso para transformar cómo operan las empresas y cómo interactuamos como sociedad.
Dicho esto, la adopción de la IA todavía está en ciernes. Una encuesta realizada por McKinsey en 2024 reveló que un 78% de las empresas habían adoptado la IA en una o más funciones o departamentos, frente a un 55% un par de años antes[2]. No obstante, la evidencia de ganancias de eficiencia en forma de márgenes más amplios o niveles crecientes de productividad de los empleados es aún incipiente. Esto sugiere que la mayoría de las organizaciones todavía experimentan con la IA para identificar las aplicaciones prácticas con mayor impacto, y que a la disrupción a nivel de empresas le queda mucho camino por recorrer.
¿Quién se beneficiará de la difusión de la IA?
De momento, los grandes beneficiarios de las innovaciones en IA han sido las empresas más esenciales para llevar a cabo la inmensa tarea de construir la infraestructura necesaria. Esto incluye a los hiperescaladores que dominan el mercado de la computación en la nube, donde un porcentaje creciente de los ingresos procede de la explosión de las tareas de IA, y a las selectas compañías de semiconductores imprescindibles para el entrenamiento y la inferencia de los motores de IA. Tampoco hay que olvidar los grupos industriales que ayudan a construir los centros de datos necesarios para satisfacer la voraz demanda de recursos computacionales, ni a los proveedores tanto nuevos como existentes de suministro público para hacer frente al fuerte crecimiento de la demanda de electricidad de los modelos de IA.
Con cientos de empresas emergentes y colosos tecnológicos en plena carrera para no quedarse atrás en la fiebre de la IA, la demanda de recursos de computación continúa superando con creces la oferta, y los beneficios de las empresas más alineadas con el desarrollo de la infraestructura de IA siguen aumentando a un ritmo inaudito. Las rondas sucesivas de financiación de unicornios de IA tienen lugar en valoraciones increíbles, captando sumas de capital muy superiores a los ingresos de estas compañías. Los inversores en mercados privados continúan satisfaciendo la insaciable demanda de nuevo dinero, pero tarde o temprano, el ritmo de inversión en infraestructura de IA acabará probablemente frenándose o incluso disminuyendo, y los inversores que esperen un crecimiento ininterrumpido se verán decepcionados.
Al mismo tiempo, las oportunidades de inversión para las empresas que adoptan la IA a fin de elevar su eficiencia o crear nuevos productos o servicios no han hecho más que empezar. Por ejemplo, la IA permite a los desarrolladores de software codificar el doble de rápido, automatizando tareas rutinarias y la finalización de código[3].
Otra área sumamente prometedora es la de los negocios de calidad con enormes cantidades de datos propios. Negocios sólidos con datos únicos pueden sacar partido a la IA para desarrollar nuevos productos o servicios (y con ello obtener más oportunidades de ingresos), mejorar su productividad y reducir costes. Además, la IA ayuda a automatizar los flujos de trabajo en áreas como servicio al cliente, ventas y desarrollo de aplicaciones, lo cual les permite ampliar sus márgenes y sus beneficios.
Nuestra expectativa es que las funcionalidades de IA proliferarán en el área del software, con potencial de crear tendencias de implicación del usuario más sólidas en casos con una buena ejecución. También creemos que las herramientas de desarrollo de software, los programas de bases de datos y los sistemas de ciberseguridad son componentes esenciales de la infraestructura digital necesaria para respaldar las iniciativas de IA: los algoritmos de IA son software y pueden desarrollarse y gestionarse con las mismas herramientas empleadas para aplicaciones tradicionales. Las empresas tienen un incentivo para sustituir su software heredado de bases de datos por sistemas modernos capaces de manejar datos tanto estructurados como no estructurados. Al mismo tiempo, la ciberseguridad es crucial para proteger los algoritmos y los datos frente a ataques; estos sistemas también pueden incorporar técnicas de aprendizaje automático para identificar y detener amenazas de mejor manera.
Una estrategia temática tiene sentido
La difusión de la IA y la innovación tecnológica en todo tipo de sectores ofrecen un excelente estudio de caso para un enfoque de inversión temática. Aplicando una lente temática a las tendencias de tecnología disruptiva, el conjunto más amplio de oportunidades proporciona un marco operativo sólido a los inversores interesados en sacar partido a su impacto en toda la economía.
Sin inclinación alguna por regiones, sectores o capitalizaciones de mercado, el BNP Paribas Disruptive Technology busca oportunidades en múltiples segmentos, desde tecnología y salud hasta energía y producción industrial, pasando por empresas financieras y de consumo.
La estrategia pretende identificar compañías financieramente resilientes y sostenibles a nivel medioambiental, con posiciones competitivas sólidas y valoraciones atractivas. Estos tres pilares nos comprometen a un estilo de inversión que combina una evaluación top-down de los temas que impulsan la innovación global con un enfoque disciplinado bottom-up de análisis fundamental de valores y construcción de cartera. Este marco operativo conduce a una cartera concentrada en las ideas que más convencen al equipo, y menos volátil que muchos otros productos de temática tecnológica disponibles en el mercado.
Al tener previsto mantener posiciones a largo plazo, ponemos mucho énfasis en evaluar la fortaleza del posicionamiento competitivo de cada empresa y su capacidad para sostener dicha ventaja. Esto significa concentrarnos en aspectos como solidez del modelo de negocio a través de efectos de red o ventajas de escala, propiedad intelectual y otras barreras de entrada. También prestamos una gran atención a las valoraciones de las acciones que compramos. Esto requiere un proceso disciplinado que evalúa a las empresas mediante un análisis de flujo de caja descontado (DCF), lo cual nos parece especialmente adecuado para evaluar a empresas cuyos flujos de caja crecen a ritmo elevado a largo plazo.
Nuestros principales temas de inversión y las tecnologías a tener en cuenta
Aunque la tecnología evoluciona de manera constante, seguimos concentrados en cuatro temas principales: la IA, la computación en la nube, el internet de las cosas (edge computing) y la automatización. Pese a haber estado comprometidos con estos temas desde 2017, dentro de este marco adoptamos un enfoque flexible que también abarca inversiones en áreas emergentes a las que queremos estar expuestos a medida que evolucionan, como por ejemplo la informática cuántica y los vehículos autónomos. Nuestro análisis en todos estos temas se complementa con las tecnologías de base que permiten desarrollos como la IA y la automatización, como los semiconductores, la ciberseguridad y la infraestructura tecnológica, entre otros.
El impacto creciente de la IA se ve reflejado en nuestra composición de cartera: estimamos que casi un 95% de nuestras posiciones están relacionadas con el tema de la IA en mayor o menor grado, formando una combinación de desarrolladores de IA, tecnología fundamental, empresas de datos y beneficiarios de la IA: empresas de un abanico de sectores que en nuestra opinión se beneficiarán de la adopción de herramientas de IA desarrolladas por terceros.
Concentrándose en todos los eslabones de la cadena de suministro de la IA y examinando todo el universo de la renta variable global en busca de empresas infravaloradas que se benefician de la exposición a la IA y de la transformación digital de la economía y la sociedad, nuestra estrategia de Tecnología Disruptiva identifica oportunidades de inversión atractivas bien situadas para ganar en la era de la IA. Descubre cómo capturamos las numerosas ventajas de este fascinante tema.
[1]. https://epoch.ai/data-insights/llm-inference-price-trends
[2]. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai?form=MG0AV3&utm
[3]. https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/unleashing-developer-productivity-with-generative-ai
Ver el fondo
