Cómo ganar dinero en fondos de IA hasta que ella misma aprenda a gestionar
El potencial de esta tecnología es innegable, pero también los desafíos de encontrar los vehículos idóneos para aprovecharlo
La expectación creada en torno a ChatGPT y la subida en Bolsa de Nvidia han impulsado el entusiasmo de los inversores y actualmente la inteligencia artificial es la tendencia de moda.
La IA ya tiene aplicación en una amplia gama de servicios y productos, pero gestionando no aporta valor y, si no miren la historia del AI Powered Equity ETF, que proclama estar gestionado íntegramente por una inteligencia artificial. Pero dejando la gestión aparte, es de esperar que el desarrollo de esta tecnología y su aplicación en una amplia gama de industrias crezca de forma exponencial. Entonces, ¿cómo puede capitalizar un inversor esta oportunidad?
Existe una docena de fondos que incluyen en su nombre inteligencia artificial. Sin embargo, detrás de esa aparente homogeneidad, se esconden enfoques diferentes y distintos criterios para seleccionar las compañías de su cartera.
Algunos se concentran en gigantes como Microsoft, Amazon, Alphabet (Google) y Meta, con áreas de negocio especializadas en el desarrollo de algoritmos avanzados y su aplicación empresarial. Mientras que otros fondos apuestan principalmente por fabricantes de semiconductores, chips y otros componentes necesarios para su aplicación, como Nvidia o ASML. También los hay que tienen en cartera compañías como Tesla, que están aplicando la IA en los productos y servicios que llegan al consumidor final.
Los inversores que se planteen invertir directamente en acciones relacionadas con la IA deberían tener en cuenta la historia de tecnologías que han cambiado el mundo, como internet en los noventa. Algunas de las compañías que en esa década parecía que serían los ganadores en el siglo XXI, no lo fueron, y se pagó un precio en Bolsa tan alto por ellas que muchos inversores, lejos de ganar, perdieron bastante dinero. Conviene estudiar casos como el de Terra, Yahoo Inc. o Cisco Systems, cuyas cotizaciones alcanzaron máximos en el año 2000 y nunca volvieron a recuperarse.
Los gestores de fondos de IA se enfrentan a desafíos importantes: identificar las compañías que se beneficiarán más de esta nueva tecnología y lograr un rendimiento superior en comparación con otros fondos de tecnología o renta variable global que tienen una mayor diversificación sectorial. Además de los fondos especializados en IA, muchos fondos tecnológicos y globales también invierten en estas compañías, por lo que resulta interesante analizar los resultados que están teniendo hasta ahora tanto unos como otros.
Empezamos por el fondo más antiguo: DWS Artificial Intelligence, lanzado en el lejano 1983. A pesar de la dilatada experiencia de sus gestores, la rentabilidad acumulada a lo largo de todos estos años no logra superar la de fondos de renta variable global como el JPM Global Select Equity o el Capital Group New Perspective. En los últimos 15 años, este fondo tampoco consigue batir el rendimiento de fondos del sector tecnológico, no especializados en IA, como el BlackRock World Technology y el Fidelity Global Technology, ni tampoco en los últimos 10, 5 y 3 años.
La amplia historia del fondo de DWS, más de 30 años, es una excepción, ya que la mayoría de los fondos y ETFs de esta temática se han lanzado entre 2017 y 2021, una corta historia que limita el análisis de la consistencia de sus resultados. Las diferentes estrategias de inversión de los fondos de IA generan grandes diferencias en rentabilidad. La mayoría de los fondos y ETF cuentan con una historia de 3 años y podemos comparar rentabilidades acumuladas. Estas diferencias son significativas, y superan el 60%. Mientras que el mejor fondo obtiene un rendimiento del 50%, el peor registra pérdidas superiores al 10%.
Si nos fijamos en el de mayor tamaño, el Allianz Global Artificial Intelligence, lanzado en 2017, vemos que ha mostrado un rendimiento acumulado en los últimos tres años de un 40% y desde su inicio superior al 140%. Sin embargo, su rentabilidad es menor en comparación con los fondos tecnológicos mencionados anteriormente, a pesar de haber obtenido resultados impresionantes, como el 85% en 2020.
Si bien los resultados difieren, la volatilidad elevada es común en todos los fondos de inversión especializados en inteligencia artificial. Sin embargo, no siempre una alta volatilidad se traduce en una alta rentabilidad.
Para ilustrar este efecto tomemos como ejemplo el Echiquier Artificial Intelligence B EUR. En 2020, comenzó con un valor liquidativo de 120 y obtuvo un rendimiento cercano al 80%, seguido de un incremento del 8% al año siguiente. Sin embargo, en 2022 experimentó una caída superior al 54%, reduciendo su valor liquidativo a 125. El inversor prácticamente vuelve a la casilla de salida después de haber visto un máximo de 266. Imaginemos cómo se sentiría alguien que hubiera invertido 1,2 millones de euros al inicio de 2020, los vio multiplicarse hasta 2,6 millones en noviembre de 2021 y al final de 2022 veía en esa posición 1,25 millones.
Todos inversores que suscribieron desde junio de 2020 a finales de 2021 pierden dinero, y este es el periodo en el que este tipo de fondos más partícipes atrajeron.
Cuando el miedo entra por la puerta la razón salta por la ventana. Cuando la volatilidad es muy alta, suele jugar malas pasadas. Además, no se puede garantizar que los fondos de IA logren una rentabilidad superior. Por lo tanto, conviene considerar limitar la inversión en fondos temáticos muy específicos y diversificar con fondos globales de menor volatilidad. Al final se puede ganar más por haber perdido menos.
Marta Díaz-Bajo es socia directora de Soluciones de Inversión de Atl Capital
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