La inteligencia artificial es un tema muy popular…
El progreso tecnológico es un factor crucial en la economía moderna. Las ventajas comparativas no son estáticas y están en constante evolución, lo que significa que la competitividad de una industria puede disminuir rápidamente si no se adapta a las nuevas tecnologías. Muchas grandes industrias del pasado han desaparecido debido a la falta de innovación y la incapacidad para adaptarse a los cambios del mercado. Por lo tanto, la inversión en tecnología y el cambio tecnológico son aspectos esenciales para la supervivencia y el éxito de una empresa en la actualidad.
En lugar de simplemente dejarnos llevar por nuestra imaginación, es importante realizar un estudio exhaustivo de la herramienta en su conjunto, incluyendo sus componentes y, sobre todo, entender cómo podemos invertir en la denominada inteligencia artificial. Al hacerlo, podemos tener una comprensión más profunda de cómo funcionan las tecnologías de IA y cómo podemos sacar rentabilidad con este sector.
Este articulo esta siendo editado progresivamente, paciencia.
Invertir Inteligencia Artificial
A lo largo de la historia, la innovación tecnológica ha impulsado el avance de la sociedad a pasos agigantados. En la actualidad, se considera ampliamente que la inteligencia artificial será el próximo gran paso en esta evolución tecnológica. De hecho, la mayoría de nosotros damos por sentado que la IA tendrá un papel fundamental en el futuro de la humanidad.
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Es importante tener en cuenta que los avances tecnológicos no siempre experimentan un crecimiento constante, sino que en ciertos momentos pueden estancarse hasta que se produce una innovación que revoluciona el sector. En el caso de la inteligencia artificial, aunque se ha estado hablando de ella durante varios años, su desarrollo es un proceso continuo y de largo plazo. Es probable que veamos grandes avances en la IA en los próximos años, pero también debemos ser conscientes de que el proceso de innovación puede llevar tiempo.
En la actualidad, el uso estratégico de las tecnologías de la información y la comunicación ha generado una enorme cantidad de datos que deben ser procesados, lo que ha llevado a un aumento en la demanda de soluciones de inteligencia artificial. Aunque a menudo se piensa en la IA como máquinas pensantes, en realidad se enfoca en gran medida en el tratamiento de datos. De hecho, la denominada inteligencia artificial es irónicamente una evolución en el procesamiento de información. En lugar de confiar en los métodos tradicionales para procesar grandes cantidades de datos, la IA utiliza técnicas avanzadas de aprendizaje automático para analizar y comprender la información de manera más eficiente y precisa.
¿Qué es la inteligencia artificial?
Una disciplina amplia con el objetivo de crear máquinas inteligentes, a diferencia de la inteligencia natural demostrada por humanos y animales. Captura la ambición a largo plazo de construir máquinas que emulen y luego excedan el rango de cognición humano.
Es un campo multidisciplinar. Podemos definir la IA como la suma de 3 grandes campos.
Machine Learning
El aprendizaje automático es una de las técnicas fundamentales de la inteligencia artificial, que utiliza métodos estadísticos para permitir a las máquinas aprender de manera autónoma, sin necesidad de instrucciones explícitas sobre cómo obtener un resultado. Este proceso se basa en la creación de modelos de aprendizaje que permiten a la máquina mejorar progresivamente su rendimiento en una tarea específica a medida que procesa y analiza grandes cantidades de datos.
Al inicio, la máquina puede no tener conocimiento sobre la tarea a realizar, pero con el tiempo y el procesamiento de datos suficientes, puede volverse extremadamente eficiente en ella, incluso superando a los seres humanos en algunas tareas específicas. En resumen, el aprendizaje automático es una herramienta poderosa que ha permitido a las máquinas aprender de forma autónoma y ha transformado la forma en que las empresas y organizaciones abordan problemas complejos en una amplia gama de áreas.
Reinforcement Learning
En la inteligencia artificial, se utiliza el método de prueba y error en un entorno que permite mejorar el rendimiento de la máquina mediante un mecanismo de retroalimentación (feedback). En este proceso, el sistema recibe información sobre su output o resultado y, en función de la precisión del resultado, se ajusta para mejorar su desempeño en tareas futuras.
La retroalimentación es esencial para el aprendizaje automático y otros métodos de inteligencia artificial, ya que permite a la máquina mejorar su capacidad de realizar tareas de manera autónoma y con mayor precisión. Este enfoque de mejora continua ha permitido a las máquinas alcanzar niveles de precisión y rendimiento impresionantes en tareas complejas y ha transformado la forma en que interactuamos con la tecnología en nuestra vida diaria.
Deep Learning
En el ámbito de la inteligencia artificial, una tarea fundamental es el reconocimiento de patrones complejos en grandes conjuntos de datos. Para abordar esta tarea, se utiliza la técnica de aprendizaje profundo (deep learning), que se basa en la utilización de múltiples capas en el proceso de análisis de datos. Este enfoque jerárquico busca emular la estructura de conexiones neuronales presentes en el cerebro humano. A través de la creación de múltiples capas de clasificación ocultas (también conocidas como hidden layers), el sistema puede extraer características cada vez más complejas de los datos y producir un resultado preciso.
Si te interesa profundizar en el tema, te recomendamos estudiar las redes neuronales profundas, que son una de las técnicas más utilizadas en el aprendizaje profundo. Estas redes se caracterizan por su capacidad para trabajar con grandes volúmenes de datos y aprender patrones complejos en ellos. En la actualidad, el aprendizaje profundo y las redes neuronales profundas son áreas muy activas de investigación en el campo de la inteligencia artificial y se están aplicando en una amplia variedad de campos, desde la visión artificial hasta el procesamiento del lenguaje natural y la robótica.
La creación de ventajas, también conocida como alpha, es una de las grandes demandas en los mercados financieros. Consiste en obtener un retorno superior al benchmark o índice de referencia. En la agricultura moderna, por ejemplo, una pequeña ventaja en la predicción de los resultados de las cosechas puede marcar la diferencia para muchos participantes del mercado agrícola. Un ejemplo propuesto por los investigadores es la implementación de sensores en los tractores para analizar la calidad del suelo de cada campo en tiempo real, junto con información meteorológica.
Estos datos permitirían calcular con mayor precisión los rendimientos de los cultivos y especular con su precio a través de los futuros, lo que podría generar una ventaja significativa en los mercados financieros. Es importante destacar que las fuentes de alpha no son infinitas, por lo que es necesario buscar constantemente nuevas oportunidades.
Tecnología inteligencia artificial – Semiconductores
Además, los avances en la tecnología de semiconductores han permitido la creación de chips especializados en la ejecución de algoritmos de aprendizaje profundo, conocidos como Unidades de Procesamiento de Tensor (TPU, por sus siglas en inglés). Estos TPUs son capaces de procesar grandes cantidades de datos de forma más rápida y eficiente que los chips convencionales, lo que los hace ideales para la implementación de soluciones de IA en tiempo real. Por lo tanto, la investigación y el desarrollo de semiconductores específicos de IA son fundamentales para el crecimiento y la evolución de la industria de la inteligencia artificial.
Las empresas de semiconductores se encuentran entre las principales beneficiarias del auge de la inteligencia artificial, y se espera que sus ingresos aumenten en un 20%. Sin embargo, invertir directamente en estas empresas puede resultar difícil si no se posee un conocimiento profundo sobre los pilares tecnológicos que sostienen el sector. Por lo tanto, es importante considerar también la inversión en empresas especializadas en software de machine learning, como aquellas que desarrollan algoritmos capaces de reconocer imágenes y objetos, entre otras aplicaciones. Estas empresas pueden ofrecer una opción más accesible para invertir en el creciente mercado de la inteligencia artificial.
Para realizar tareas de machine learning de manera efectiva, se requiere una gran capacidad de procesamiento. Los algoritmos de IA modernos son muy complejos y necesitan una gran cantidad de cálculos para funcionar correctamente. Los ordenadores convencionales no pueden realizar la cantidad necesaria de operaciones, por lo que es esencial invertir en empresas que fabriquen chips y otros componentes necesarios para la computación de alta potencia.
Aunque estas inversiones pueden ser costosas, el potencial de retorno es muy alto, especialmente considerando que las empresas que utilizan estas tecnologías son principalmente grandes firmas financieras y tecnológicas. Estas empresas tienen mucho que ganar al utilizar tecnologías avanzadas, pero no comparten fácilmente sus avances con el público para evitar la copia por parte de la competencia. Por lo tanto, es importante considerar también la inversión en empresas dedicadas al desarrollo de software de machine learning, como aquellas que trabajan en el reconocimiento de imágenes y en la identificación de objetos, entre otras áreas. Estas empresas pueden ofrecer una forma más accesible de invertir en el auge de la inteligencia artificial.
Los cuatro tipos de chips de IA
Los desarrolladores de IA generalmente tienen cuatro tipos de chips a su disposición:
- Circuitos integrados de aplicaciones específicas (ASIC)
- Unidades centrales de procesamiento (CPU)
- Unidades de procesamiento de gráficos (GPU)
- Matriz de puerta programable en campo (FPGA)
Memoria: Dominará el alto ancho de banda y el chip
La IA está desplazando las demandas de memoria de DRAM (memoria dinámica de acceso aleatorio) a otras dos fuentes:
- Memoria de gran ancho de banda (HBM)
- Memoria en chip (OCM)
HBM permite que los algoritmos de IA procesen más datos, más rápido. Esta solución obvia llevó a dos de las empresas de tecnología más grandes (NVDA y GOOGL) a cambiar su preferencia por HBM frente a DRAM. Ese cambio tiene un costo ya que HBM es 3 veces más caro que DRAM. Pero de nuevo, en un mundo basado en inteligencia artificial, estos chips se convierten en diferenciadores, no en productos básicos.
Cuando entrena un algoritmo, necesita todos los datos que pueda obtener. Sin embargo, a nivel de inferencia, los requisitos de datos disminuyen significativamente.
Esta fluidez en las necesidades de almacenamiento crea una oportunidad para nuevas tecnologías. Específicamente, nuevas formas de memoria no volátil (NVM). La NVM es como una memoria a largo plazo.
McKinsey prevé que la demanda de almacenamiento aumentará entre un 25% y un 30% anual durante los próximos cinco años a medida que los programas basados en IA consuman más datos en los centros de datos.
Servidores de IA
La creación de redes es fundamental en el desarrollo de la IA, ya que estas conectan múltiples servidores para llevar a cabo la tarea de entrenamiento de modelos. Una velocidad de red lenta puede disminuir significativamente la capacidad de la IA para entrenar modelos de manera eficiente, lo que puede ser especialmente problemático en aplicaciones críticas como la conducción autónoma. En este ámbito, se estima que se requieren unos 140 servidores para lograr una precisión del 97% en la detección de obstáculos, según McKinsey.
En este contexto, la velocidad de la red puede marcar la diferencia entre un vehículo que impacta contra una barrera o regresa a casa de manera segura. Por tanto, la inversión en infraestructura de red de alta velocidad es esencial para impulsar la IA en aplicaciones críticas y aumentar la seguridad en diversos ámbitos, incluyendo el transporte y la salud.
Acciones Inteligencia Artificial
El problema es la elección.
La lectura de libros o informes por sí sola no garantiza tomar decisiones acertadas en la selección de acciones. Las inversiones en acciones individuales conllevan un alto riesgo de pérdida permanente, ya que un 40% de ellas suelen sufrir una catástrofe en algún momento, y el 70% de estas no se recuperan nunca.
Además, las empresas de telecomunicaciones, biotecnología y energía tienen un porcentaje de fracaso completo superior al 40%. Por lo general, las acciones individuales tienen un rendimiento inferior al promedio de su índice, debido a que unas pocas empresas dominan gran parte del mercado. Por tanto, se recomienda tener precaución al invertir en acciones individuales y diversificar la cartera de inversión.
Winners takes all.
Al poseer solo una o unas pocas acciones, el riesgo de perderse estas empresas ganadoras es muy alto.
Por último, existe el apego emocional a tus elecciones de inversión. Cuando eliges una empresa, suele generarse cierta afinidad. Es humano desarrollar cierto cariño hacia la entidad después de haber pasado horas estudiándola. Sin embargo, este apego puede afectar negativamente tus finanzas.
Si te gusta el desafío de invertir en acciones individuales, siempre puedes considerar una estrategia combinada, invirtiendo el 80% en un ETF o fondo y el 20% restante en 2 o 3 empresas que consideres tienen un potencial de crecimiento adecuado. Esto puede ayudar a equilibrar el riesgo y la diversificación de tu cartera.
ETF Inteligencia Artificial
Xtrackers Artificial Intelligence and Big Data UCITS ETF 1C
Ticker: XAIX
El ETF Xtrackers Artificial Intelligence and Big Data UCITS ETF 1C es un ETF que sigue el desempeño de las empresas líderes en el sector de la inteligencia artificial y el big data. Este ETF ofrece una forma fácil y eficiente de invertir en las empresas que están impulsando la innovación en el campo de la IA y el big data, lo que lo convierte en una opción atractiva para los inversores interesados en el creciente mercado de tecnologías disruptivas.
El fondo sigue un índice diseñado por STOXX que incluye empresas globales que se dedican a la investigación, desarrollo y aplicación de tecnologías de IA y big data en sectores como la atención médica, la robótica, la ciberseguridad y la industria automotriz, entre otros.
El Xtrackers Artificial Intelligence and Big Data UCITS ETF 1C se compone de empresas diversificadas de diferentes tamaños y regiones geográficas, lo que ayuda a reducir el riesgo y a proporcionar una exposición global al mercado de IA y big data. Además, el ETF tiene una estructura de acumulación, lo que significa que cualquier ingreso generado por las empresas en las que invierte se reinvierte automáticamente en el fondo.
TER 0,35% – Accumulación
Amundi STOXX Global Artificial Intelligence UCITS ETF
Ticker: GOAI
El ETF Amundi STOXX Global Artificial Intelligence UCITS ETF C es un ETF que ofrece exposición a las empresas globales líderes en el campo de la inteligencia artificial. El fondo se compone de empresas seleccionadas por su compromiso y experiencia en la aplicación de tecnologías de inteligencia artificial en diversos sectores.
El ETF sigue el índice STOXX Global Artificial Intelligence, que incluye empresas de diferentes tamaños y regiones geográficas que se dedican a la investigación, desarrollo y aplicación de tecnologías de inteligencia artificial. Este índice se compone de empresas que generan al menos el 50% de sus ingresos de la IA, lo que garantiza que el fondo ofrezca una exposición significativa al mercado de IA.
El ETF Amundi STOXX Global Artificial Intelligence UCITS ETF C ofrece una forma eficiente y diversificada de invertir en el mercado de IA. El fondo se compone de empresas líderes en diferentes subsectores de IA, como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora. Además, el ETF utiliza una estructura de acumulación, lo que significa que cualquier ingreso generado por las empresas en las que invierte se reinvierte automáticamente en el fondo.
TER 0,35% – Accumulación
WisdomTree Artificial Intelligence UCITS ETF USD Acc
Ticker: WTI2
Este ETF está diseñado para proporcionar a los inversores exposición a empresas que están impulsando la revolución de la IA en todo el mundo. La cartera del fondo se compone de empresas líderes en tecnología que están utilizando IA en sus productos y servicios, como Alphabet (Google), Amazon, Microsoft y Nvidia, entre otras.
La estrategia de inversión del WisdomTree Artificial Intelligence UCITS ETF – USD Acc se basa en una selección sistemática de acciones, utilizando un enfoque de ponderación por capitalización que busca maximizar la exposición a las empresas de IA de mayor tamaño de mercado.
El fondo tiene como objetivo replicar el rendimiento del WisdomTree Artificial Intelligence Index, que incluye empresas de todo el mundo que están en la vanguardia de la IA. Además, al ser un ETF, ofrece una gran liquidez y transparencia a los inversores, y se puede negociar en bolsas de valores en todo el mundo.
TER 0,35% – Accumulación
Global X Robotics & Artificial Intelligence UCITS ETF
Ticker: BOTZ
Robotics & Artificial Intelligence UCITS ETF es un fondo cotizado (ETF) que se centra en empresas que operan en los sectores de la robótica y la inteligencia artificial. El fondo busca ofrecer a los inversores exposición diversificada a empresas líderes en estas áreas de alta tecnología.
Este ETF está diseñado para seguir el índice de referencia ROBO Global Robotics and Automation UCITS, que incluye empresas de todo el mundo que están involucradas en la robótica, la automatización y la inteligencia artificial en una amplia variedad de sectores, como la salud, la industria manufacturera, la defensa, la energía y muchos más.
TER 0,50% – Distribución
Conclusiones Invertir Inteligencia Artificial
Los avances en inteligencia artificial son indudables. Los robots pueden aprender, adaptarse y reaccionar ante entornos y situaciones cada vez más complejas. Las fábricas inteligentes dependen cada vez más de una gran cantidad de sensores para recopilar datos, incluyendo imágenes, mediciones y diagnósticos, los cuales son introducidos en sistemas de inteligencia artificial para aumentar la eficiencia general y alertar a los ingenieros sobre problemas de mantenimiento o fallos en la calidad.
Las principales empresas de robótica del mundo se han convertido en expertas en el desarrollo e integración de software de IA en maquinarias altamente especializadas. Los nuevos simuladores pueden ejecutar miles de procesos en segundos, lo que permite crear grandes cantidades de entrenamiento para una tarea.
Los robots están asumiendo un conjunto cada vez más amplio de tareas. A medida que la tecnología avanza en cada uno de estos campos, la robótica continúa adquiriendo nuevas capacidades y reduciendo sus costos. La tecnología es deflacionaria, lo que significa que su adopción suele reducir los costos generales.
Actualmente, la robótica y la inteligencia artificial se encuentran en las primeras etapas de la curva de adopción, pero cada vez más empresas en todo el mundo están considerando aprovechar estas tecnologías emergentes. Estamos en un punto de inflexión donde la tecnología sigue evolucionando y transformando diversas industrias. En lugar de debatir sobre milagros, debemos centrarnos en no perdernos esta tendencia y elegir sabiamente dónde invertir.
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