Los mercados tienen un pobre historial de cara a detectar a los perdedores de la IA
Buscar valor entre las supuestas víctimas de la tecnología ofrece ganancias más seguras a largo plazo
Cuando llega una tecnología revolucionaria, suele ser más fácil detectar a los perdedores que a los ganadores, afirma el escritor e inversor Alisdair Nairn. En los últimos meses, las acciones de sectores que van desde el software hasta los servicios de información, considerados bajo amenaza por la inteligencia de las máquinas, se han visto castigadas. Sin embargo, la historia de los auges tecnológicos pasados muestra que el mercado bursátil tiene un historial irregular a la hora de identificar a los perdedores. La mejor regla que se puede hacer en estos casos es bíblica. Como dice el Evangelio de Mateo (20:16): “Así, los últimos serán los primeros, y los primeros, últimos: porque muchos son los llamados, pero pocos los escogidos”.
Cuando el primer ferrocarril de vapor británico entre Stockton y Darlington se inauguró en 1825, era más barato y rápido para mover mercancías que los canales. No obstante, los inversores en acciones de canales británicos se mantuvieron complacientes ante esta amenaza durante casi una década. 50 años después, la compañía de telégrafos dominante en Estados Unidos, Western Union, mostró un desprecio similar ante la amenaza que suponían para su negocio los nuevos teléfonos de Alexander Bell. Este recibió sus patentes en 1875 y se ofreció a venderlas a Western Union por una miseria al año siguiente. La empresa le rechazó. Western Union superó a la Bolsa de EE UU durante un decenio hasta mediados de la década de 1890, a pesar del rápido avance de la telefonía.
La capacidad del mercado para identificar tanto a ganadores como a perdedores durante la burbuja de los valores de tecnología, medios de comunicación y telecomunicaciones (TMT) a finales de los años 90 fue pésima. Las empresas de sectores que no estaban directamente expuestos a internet fueron descartadas como “vieja economía” y sus valoraciones se redujeron. Al tiempo, las valoraciones de las acciones de la llamada “nueva economía” se dispararon hasta la luna. El 29 de febrero de 2000, Jim Cramer declaró que internet estaba a punto de cambiar la economía de todos los sectores: “Elimina a cualquier empresa de ladrillo y cemento que no adopte la Red...”, escribió el gestor de fondos de alto riesgo y colaborador de la CNBC en TheStreet.com. “Simplemente destruye el comercio minorista tal como lo conocemos... ¿Cómo puede Bank of America competir con Nokia como forma de hacer banca?”.
Lecciones de la burbuja
Cramer recomendó que los inversores evitaran los bancos, los corredores de Bolsa, los fabricantes de materias primas, los periódicos y las acciones de maquinaria, dejándoles solo con valores tecnológicos. Este pronunciamiento se produjo pocos días antes de que el Nasdaq alcanzara su máximo. Después de aquello, la mayoría de los sectores que Cramer había descartado, especialmente las mineras y los bancos, entraron en una racha alcista. De 2000 a 2003, el Dow Jones, muy expuesto a los valores de la “vieja economía”, superó al S&P 500, cargado de tecnología, mientras que el Nasdaq cayó casi un 80% desde su máximo hasta su punto más bajo.
Cuando el polvo se asentó, los operadores de telecomunicaciones que antes volaban alto y que habían invertido cientos de miles de millones de dólares en la construcción de la autopista de la información fueron despreciados como proveedores de “tuberías tontas”, obligados por las normas de neutralidad de la red a cobrar una tarifa plana a los usuarios. Del mismo modo, los operadores europeos de telefonía móvil no lograron ganar su coste de capital por el despliegue de sus redes de tercera generación. “El contenido es el rey” fue el grito de guerra del periodo de auge. Sin embargo, la industria periodística fue destruida gradualmente por internet, a medida que los ingresos publicitarios migraban a los nuevos gigantes tecnológicos, incluidos Google y Facebook. El mercado tardó en observar la amenaza. El precio de las acciones del New York Times alcanzó su máximo histórico en el verano de 2002, tras lo cual cayó un 85% durante los años siguientes.
Durante la llamada Burbuja de Todo de 2020 y 2021, el mercado volvió a confundir a los ganadores y los perdedores. En aquel momento, todo lo relacionado con los vehículos eléctricos y la energía limpia se disparó, mientras que se formó una antiburbuja en las empresas de combustibles fósiles y los proveedores de componentes para los fabricantes de los motores de combustión interna, supuestamente pronto redundantes. En un momento dado, la capitalización bursátil de Tesla superó a todo el sector energético de EE UU. Tras 2022, la burbuja de la tecnología verde estalló y los valores energéticos repuntaron. Las acciones de Valterra Platinum han subido alrededor de un 120% en el último año.
En lo que respecta a la identificación de los perdedores de la revolución de la inteligencia artificial, el mercado parece ser igualmente propenso al error. A finales de febrero, un artículo de Citrini Research se hizo viral. La firma de investigación sugería que negocios que van desde la compañía de reparto de comida a domicilio DoorDash hasta Mastercard pronto se verían socavados por la nueva competencia impulsada por la IA.
Jonathan Tepper, director de inversiones de Prevatt Capital, con sede en Bahamas, se muestra escéptico. En una carta reciente a los inversores, sugiere que, aunque algunas empresas de información y análisis pueden verse afectadas, la mayoría tiene datos propios y opera en sectores muy regulados. Las plataformas en línea para la venta de viajes, coches y bienes inmuebles disfrutan de fuertes efectos de red, dice Tepper, quien señala que Google lleva años tratando de desplazarlas sin éxito. La cartera de Prevatt está recogiendo a los supuestos perdedores de la IA, como London Stock Exchange Group y Veeva Systems, que proporciona software en la nube, datos y consultoría de negocios a la industria de las ciencias de la vida, fuertemente regulada.
El problema clave que los inversores parecen estar pasando por alto es la falta de fiabilidad inherente a los grandes modelos lingüísticos (LLM, por sus siglas en inglés). Estos modelos generan respuestas mediante el cálculo probabilístico en lugar de razonamiento determinista. Como resultado, son propensos a las alucinaciones. Alasdair Nairn señala un estudio de rendimiento de 166 LLM del pasado octubre que descubrió que el modelo con mejor rendimiento tenía una tasa de alucinaciones del 0,6%, mientras el vigésimo modelo de la clasificación tenía una tasa de error del 1,9%. Compárese con Seis Sigma, el enfoque de gestión corporativa que pretende reducir los defectos a menos de 4 por cada millón de incidencias.
Dada la situación actual de la tecnología, las actividades críticas para los objetivos no pueden ser dirigidas por la IA. El servicio en la nube de Amazon sufrió cortes a finales de 2025 después de que los empleados utilizaran una herramienta de IA para hacer código. Esto debería haber sido una señal de alarma. Elegir a los ganadores de la IA durante el actual frenesí de inversión es un juego de tontos. Buscar valor entre los supuestos perdedores ofrece ganancias más seguras. Como comentó el veterano inversor Marc Faber durante el auge de las TMT: “Cuanto mayor es la fiebre en un sector de un mercado, o en un mercado de valores, más probable es que las clases de activos descuidadas en otros lugares ofrezcan un enorme potencial de revalorización. Esta es una de las reglas cardinales de la inversión, y siempre funcionará para el inversor paciente a largo plazo”.
Los autores son columnistas de Reuters Breakingviews. Las opiniones son suyas. La traducción, de Carlos Gómez Abajo, es responsabilidad de CincoDías