Rommel (DWS): "El verdadero impacto de la inteligencia artificial en los beneficios aún no ha llegado"

Los valores ligados a la inteligencia artificial (IA) han liderado las alzas en el mercado durante la primera parte del 2023. Como ejemplo, el fondo de DWS enfocado en esta temática, el DWS Invested Artificial Intelligence, marca una rentabilidad superior al 30% en el año (7,25% analizado a tres años, según Morningstar). Su gestor, Tobias Rommel, considera que el potencial de la IA irá en aumento en los próximos años mientras ya se aprecia el impacto de esta tecnología en los beneficios de las compañías del sector.

¿Estamos ante una nueva burbuja tecnológica o la inteligencia está aquí para quedarse?

La tendencia de máquinas cada vez más inteligentes ha sido lo habitual en los últimos 20 años. Ahora, la inteligencia artificial (IA) ya tiene varias aplicaciones prácticas. Por ejemplo, en 2017 Google DeepMind irrumpió con fuerza y eso creó una expectativa que inició un ciclo nuevo. Este es uno de los puntos que nos llevó a lanzar el fondo DWS Invested Artificial Intelligence en 2018. Una idea que se reforzó en diciembre del año pasado con el lanzamiento de JetGPT que en solo dos meses alcanzó los 100 millones de usuarios. Nunca antes una aplicación había registrado este rápido aumento de usuarios y eso claramente está llevando a la IA al siguiente nivel.

¿Deberíamos hacer distinciones entre producir componentes para la IA y desarrollar aplicaciones inteligencia artificial a la hora de buscar oportunidades en el mercado?

Yo haría tres pilares básicos. Así lo enfocamos en nuestro fondo. Uno es la data [los datos y tratamiento de los mismos] y las empresas que ayudan con la recolección de datos o que tienen datos en propiedad. El segundo es el poder de computación, los semiconductores, que son necesarios para hacer a los modelos de IA más rápidos y potentes. Las GPU [unidad de procesamiento gráfico] de Nvidia procesan información un millón de veces más rápido que hace 10 años. Los datos y la potencia informática son los dos principales impulsores de la IA y, en tercer lugar, tenemos los casos de uso en los que las empresas aplican la IA de manera diferenciada para impulsar el crecimiento de los ingresos y las ganancias.

¿Y cuáles son los que realmente pueden impulsar a la economía en general?

Claramente, la rama de los semiconductores son los que tienen el poder de transformar otras industrias, como puede ser el caso de la agricultura o los tractores autónomos. La salud es un área muy emocionante para la aplicación de AI en el futuro.

Ahora el principal protagonista de la historia es Nvidia. ¿Es realmente el líder de la industria?

Sí, lo es, en cuanto a las formas de entrenar a la IA o los algoritmos de AI. Los GPU, lo que Nvidia hace, han demostrado ser muy efectivos porque a diferencia a de los CPU [unidad central de procesamiento] tradicionales, por ejemplo los de Intel, solo pueden hacer una cosa al mismo tiempo. Los GPU, por su diseño, históricamente han sido para el procesamiento de gráficos en ordenadores, así que pueden calcular muchas cosas al mismo tiempo, como calcular todos los píxeles en el PC a la vez. Y esto es muy efectivo.

¿Y no hay otros jugadores en el mismo mercado?

La GPU de Nvidia es la primera del mercado. Hay otro líder distante, AMD. Lo que está afectando a su crecimiento es que cuando se invierte en los centros de datos, se hace en este tipo de compañías. Antes se compraban semiconductores que se basan mucho en la parte CPU y menos en GPU. Ahora con la IA, las GPU cobran mayor relevancia. Probablemente en breves habrá más actores con peso como Google o Microsoft, que intenten desarrollar su propia solución.

¿Y hay competidores en IA en Europa?

Creo que Europa tiene poco peso en este sector actualmente. Si miras nuestro porfolio verás que apenas representa un 10%. Es una parte pequeña, pero está creciendo. Somos un fondo global y no queremos invertir solo en firmas estadounidenses. Tenemos una parte significativa en Asia también, porque creo que la carrera de la IA es básicamente una pelea entre Estados Unidos y China. Y habrá ganadores en China también porque están avanzando mucho en términos de tecnología. Europa, sin embargo, está detrás porque hay pocas empresas que son líderes en lo que hacen. Afecta también el ecosistema, ya que no tenemos algo como un Silicon Valley donde tienes las mejores universidades, los mejores científicos...

¿En qué se basa para buscar oportunidades de inversión en compañías ligadas a la IA?

Queremos invertir en empresas que tienen una oferta de productos de IA diferenciada. No solo una banca que tiene un chatbot para su servicio de contacto central, porque probablemente en dos años todos los bancos tendrán eso. No es algo que conduzca el rendimiento o a una mejora de sus beneficios de una forma significativa. Así que buscamos productos de IA que giren en torno al modelo de la compañía y también qué tipo de potencial de crecimiento ofrece esa empresa con sus productos o servicios ligados a la inteligencia artificial. Otro elemento es si realmente marcan la diferencia con su estrategia IA y cómo impacta en la valoración del mercado de la compañía. Es un proceso de análisis que realizamos internamente porque las empresas no reportan un porcentaje de beneficio ligado a IA.

¿Tiene pensado reducir la exposición de valores norteamericanos?

Las compañías estadounidenses, acaparan la mayor parte de la atención. Si hubiera en Europa compañías como las de EEUU, el panorama sería mucho mejor. Ha sido un gran año para estas tecnológicas. No esperábamos, para ser honestos, que la evolución fuese tan significativa. Ya hay, incluso, impacto en los beneficios como hemos visto en resultados empresariales en semanas previas. 

¿Y cambios en las previsiones a raíz de esos resultados?

Algunas ya han aumentado su guía de ganancias para este año debido a las ganancias de la IA intangible. Pero creo que probablemente todavía es temprano para ver el impacto real, porque lleva tiempo incorporar los herramientas de inteligencia artificial en tus productos y que tus clientes se adapten y se ajusten los precios. Este proceso puede llevar hasta dos años. No obstante, somos inversores a largo plazo, así que invertimos con perspectivas a 5 o 10 años. No espero demasiados cambios de un mes para otro en nuestra cartera. Nos centramos más en el análisis fundamental y lo que pensamos del potencial de la compañía en cuestión.

Antes mencionaba a China. El país no tiene la mejor relación con Estados Unidos en la actualidad, ¿esta relación puede ser un problema para la industria?

Sí. La protección estratégica de los semiconductores es algo que todos los gobiernos han realizado. También con la pandemia, cuando vimos los problemas de la cadena de suministros. Ahora estamos tratando de obtener más manufactura de semiconductores en nuestra región y Estados Unidos está restringiendo el acceso a ciertas tecnologías críticas para que no vayan a China. Pero, no ha llegado al punto en el que se esté limitando la ambición o el progreso de China de una forma significativa. Pero con las restricciones, obviamente, la producción china de semiconductores se verá afectada en los próximos años.

¿Ve otros riesgos para esta nueva tecnología?

Para mí, la pregunta es, ¿cómo vamos a regular la IA? Históricamente, cuando tuviste una nueva tecnología o un nuevo producto se ejecutaron procesos muy diligentes y había alguien que aprobó el producto para la IA. No teníamos eso, solo lanzamos los LLM, los check-ports... A veces, incluso descubrimos lo que pueden hacer después de aprobarlos. Por ejemplo, hacer programación de software y luego lo usamos para esas aplicaciones. Así que creo que la gran pregunta es sobre la regulación. ¿Cómo pueden Europa, Estados Unidos, China hacer a escala global una regulación conjunta o similar? Creo que es muy difícil hacer eso. Eso es algo que necesitamos monitorizar, pero todavía es demasiado temprano para decir cómo las empresas se afectarán.

¿Qué otras industrias pueden beneficiarse más?

El potencial uso de la IA es inmenso. Por ejemplo, el uso de vehículos autónomos. He visto test de vehículos autónomos en China o EEUU en los que las mejoras son claras en los últimos años. Ya tenemos tractores autónomos, en el campo es más fácil que en las calles de una ciudad al no haber tráfico, señalización lumínica... Todo lo relacionado con la salud es otro de los puntos donde la inteligencia artificial puede ayudar, también en la reducción de costes potenciales. Puede usarse para asimilar y procesar imágenes de diagnósticos de cáncer para mejorar un tratamiento o, en algún momento, identificar un cáncer mejor que un humano.