La caja negra de la IA, impulso perfecto para un mercado en ‘impasse’
La expectativas despertadas por ChatGPT han entusiasmado al mercado, pero queda por ver el ritmo al que la IA generativa se convierte en dinero
La soltura con la que ChatGPT redacta textos o responde a determinadas preguntas puede resultar inquietante o ilusionante, depende de cada cual. Su impacto mediático en los últimos cuatro meses ha trascendido las fronteras de la tecnología; pocos avances recientes han alterado tanto las expectativas económicas, laborales y sociales.
Para el mercado de valores, y en concreto para el sector tecnológico, ha sido una pócima mágica. Las valoraciones se habían disparado en la pandemia entre el exceso de liquidez y las perspectivas de que las tendencias digitales de esos oscuros meses se prolongarían en el tiempo. Los tipos fueron un severo factor corrector, pero los planes de negocio tampoco acompañaron. Antes de que la inteligencia artificial amenazara los puestos de trabajo del futuro, las empresas tecnológicas ya estaban destruyendo empleo del presente.
Poco ha tardado el mercado en adoptar la nueva narrativa, con el entusiasmo habitual en estos casos. En cuatro sesiones las siete grandes tecnológicas, entre las que toca incluir a Nvidia, aumentaron su valor en Bolsa en 454.000 millones de dólares. Han aumentado su capitalización agregada en un 43% en lo que va de año. Al igual que ChatGPT da respuestas para todo o casi todo (acertadas o no), el propio ChatGPT es en sí mismo una respuesta para inversores despistados: ante la duda, compra tecnología.
La subida de Nvidia tiene su propia explicación, y así lo indica el propio ChatGPT. La empresa “ha estado involucrada en el desarrollo de tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático, incluyendo el suministro de hardware especializado, como unidades de procesamiento gráfico (GPU) utilizadas para entrenar y ejecutar modelos de aprendizaje automático. Estas tecnologías son esenciales para la creación y el despliegue de modelos de lenguaje como ChatGPT”.
Es, pues, el vendedor de herramientas que prospera en medio de la fiebre del oro. Otra cosa es hasta qué punto. La empresa cotiza a 37 veces sus ventas anuales. En los términos usados por el CEO de Sun Microsystems ante la burbuja tecnológica de 2000, si la empresa no compra materiales, no paga a sus empleados, no repone maquinaria obsoleta ni investiga y tampoco paga impuestos, en 37 años pagando el 100% de sus ingresos como dividendo el inversor recuperaría su dinero. El PER supera las 200 veces.
No quiere decir eso que sea una mala inversión, todas las siete grandes tecnológicas pasaron épocas de cuentas más ajustadas. Aunque no cuando valían ya un billón de dólares. La historia tiene, también, ejemplos numerosos de fiebres por una tecnología que fueron erróneas, excesivas en su entusiasmo o simplemente prematuras. La velocidad de los acontecimientos recientes puede haber obviado el hecho de que Facebook se cambió el nombre por Meta hace apenas año y medio, una señal inequívoca de la fortísima apuesta de la red social por el metaverso. Sun Microsystems, que llegó a valer 200.000 millones en 2001, fue comprada por Oracle por 7.000 nueve años después.
Al contrario de lo que sucede con el metaverso o las criptodivisas, dos tecnologías que ofrecen una solución a problemas que aún están por definir, las redes neuronales, la técnica de aprendizaje profundo que usan los sistemas de inteligencia artificial generativa, solucionan problemas implanteables. Permitieron hace meses encontrar un patrón que permitía predecir la estructura de las proteínas. Esta semana un paciente parapléjico pudo mover sus piernas a través de una conexión artificial, después de que un sistema de aprendizaje profundo fuera capaz de interpretar y procesar las señales que envía el cerebro.
No sabemos cómo; las redes neuronales recogen datos en bruto, los comparan con resultados reales y ajustan automáticamente la importancia de cada variable en el resultado final. ChatGPT ha aprendido a redactar textos y, si se le encargara la misión de redactar una carta, lo haría después de comprobar cómo en millones de ejemplos se termina con la palabra “saludos” y después, “cordiales”. Pero no hay un humano explicando por qué eso es así; el programa lo deduce por comparación con la realidad de un modo similar al cerebro humano, otra máquina de buscar patrones.
Este mecanismo tiene, pues dos necesidades básicas que justifican la excitación de los inversores: datos y capacidad de procesamiento. Si Nvidia vale un billón es por su procesador H100, diseñado específicamente para sistemas de inteligencia artificial y lanzado hace pocos meses; la demanda de este procesador es la que ha llevado a la empresa a elevar sus previsiones de ingresos para el trimestre un 50% por encima de lo previsto, pues quien quiera subirse al carro de la IA necesita un H100. El segundo ingrediente necesario son datos, y eso (además obviamente de sus propias inversiones en IA) explica la pujanza de las Google, Apple o Meta.
Según Société Générale, la inteligencia artificial explica toda la subida del S&P 500 este año (un 8,8%). Sin esta fiebre, el índice bajaría el 2%. Bank of America, por su parte, habla de una “burbuja bebé”, recordando que episodios previos se formaron con dinero barato y estallaron con las subidas de tipos.
La inteligencia artificial es una caja negra en sí misma, y también por eso su impacto futuro es una incógnita. De momento, la combinación de facilidad de uso y potencia de ChatGPT promete una explosión de aplicaciones, desde la escritura de código informático, la redacción mecánica de documentos, a las aplicaciones en el biomedicina, industria o química. Queda la duda de cómo responderá la inteligencia artificial generativa en entornos menos controlados, donde la intervención humana (o incluso la intervención de otras inteligencias artificiales) cambia el terreno y las reglas del juego sobre la marcha. Contextos donde los patrones del pasado no valen. En todo caso, mientras tanto, los inversores tienen una excusa perfecta para soñar, una vez más, con rendimientos de muchos dígitos.
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