Inteligencia Artificial: de la imitación a la innovación

La imitación no siempre es mala. De hecho, cumple una función social. Los seres humanos crecemos y aprendemos imitando a nuestros padres. El lenguaje, hasta cierto punto, se aprende por imitación. Incluso chusmear es útil: conocer sobre la vida de los demás nos permite juzgarla, y juzgarla –positiva o negativamente– nos provee de un parámetro, de un benchmark, si se quiere, para evaluar nuestras propias conductas, sean presentes, pasadas o futuras.

Ahora bien, cuando hablamos de invertir, la imitación es extremadamente peligrosa. Y, lamentablemente, este columnista no se encuentra en condiciones de afirmar que el mundo financiero sea particularmente creativo, pese a que siempre existen honrosas excepciones. Al margen de lo anterior, un lector pragmático podría preguntarse por qué importa realmente la imitación, si a mí lo único que me interesa es que lo que tenga invertido, sea donde sea, me genere un retorno acorde con el riesgo que estoy asumiendo.

Supongamos que soy el gerente de un fondo de inversiones que tiene un retorno espectacularmente alto, digamos de 100% anual para fijar ideas. Y no sólo eso, supongamos también que logré mantener ese retorno anual durante los últimos 20 años. Además, asumamos también que ese extraordinario rendimiento ha sido auditado por las mejores firmas del mundo, llevando casi a cero la probabilidad de que sea una estafa. Si tomamos como válidos todos estos supuestos, algún lector podría estar rogándome que aceptara su dinero para invertirlo por él.

Sin embargo, introduzcamos un dato adicional: mi método de inversión no consiste en otra cosa más que en agarrar una guía telefónica, darle la vuelta, tirarla al aire y colocar la plata en la primera empresa cuyo nombre aparezca. Ante este nuevo escenario, el mismo lector debería salir corriendo de mi oficina sin dejarme ni un sólo peso. ¿Por qué motivo? Porque en finanzas el método importa por sí mismo, no sólo por los resultados que pueda reportar. Es el método a través del cual un gestor de inversiones llega a esos resultados el que dicta precisamente si pueden ser o no sostenibles en el tiempo.

En otras palabras, en nuestro caso hipotético de la guía, las probabilidades de que al año siguiente logre mantener esos mismos resultados tienden a cero. Eventualmente, tendremos lo que se conoce como un “regreso a la media”, posiblemente a partir de una espectacular caída; en definitiva, nunca existió una ventaja competitiva. La totalidad de mis resultados es atribuible a la suerte.

Entonces, ahora que establecimos la importancia de que existan ventajas competitivas fundamentales que justifiquen un rendimiento superior a un benchmark para esperar razonablemente que los resultados extraordinarios sean sostenibles, podemos entender los peligros que representan las burbujas temáticas en torno a activos financieros: internet, Internet de las cosas, impresiones 3D, cripto, etcétera.

Si todos invierten en lo mismo, es muy poco probable que todos cuenten con una ventaja competitiva respecto a esa misma área, y es muy probable que un segmento importante de la comunidad financiera esté invirtiendo ahí solamente porque su colega lo está haciendo. Y así in aeternum. Esto implica, de acuerdo a lo desarrollado, que eventualmente asistiremos a un “retorno a la media” en el caso de los imitadores.

La inversión en inteligencia artificial

La última tecnología de moda es, sin lugar a dudas, la inteligencia artificial (IA). A pesar de que se está desarrollando desde hace más de 70 años (el término fue acuñado por John McCarthy en la Conferencia de Dartmouth de 1956), recién hace unos meses tuvo su “momento eureka”, cuando todos, desde los jóvenes tecnológicos hasta los más veteranos, utilizamos por primera vez el ChatGPT y fuimos deslumbrados por su capacidad y potencial.

A pesar de esto, todavía estamos en las primeras etapas de lo que probablemente se convierta en una burbuja durante los próximos meses. En este ciclo económico aún no se han realizado ofertas públicas (IPO) de compañías pure play, es decir, que se dediquen exclusivamente a la inteligencia artificial y que sean prometedoras. El problema es que el mercado no se queda sentado esperando a que esto ocurra, sino que dirige los fondos hacia las oportunidades disponibles, más allá de que la relación con la inteligencia artificial pueda ser tangencial o apenas una pequeña parte del negocio general.

Por ejemplo, desde que se lanzó ChatGPT el pasado noviembre, y de acuerdo a lo relevado por Reuters,¹ las acciones de Nvidia, que es el principal fabricante de chips utilizados en la creación de IA, han aumentado más de 100%. Microsoft, el gigante del software, ha ganado casi 500 mil millones de dólares en valor de mercado desde que anunció que estaba incorporando IA en su motor de búsqueda Bing en febrero. En esa línea, la semana pasada, y en un solo día, los inversores en Alphabet (holding de Google) añadieron 60.000 millones de dólares al valor de Google luego de que el CEO, Sundar Pichai, presentara su nueva oferta de IA en la conferencia anual de la empresa. Este mismo fenómeno se da también a nivel de empresas de menor porte, en las llamadas small caps o mid caps que, a pesar de cotizar en bolsa –como Alphabet o Microsoft–, son negocios más pequeños y menos maduros. Contamos también con el caso de las acciones del fabricante de IA C3.ai, cuyos clientes incluyen Bank of America, Shell y 3M, que llegó a subir más de 100% desde que comenzó el año. Y otras, como BigBear.ai, que presta servicios a las industrias de la salud, al gobierno y la manufactura vienen con un incremento acumulado superior a 400% en el mismo período de tiempo.²

Pero, además, este boom de inversión no se restringe únicamente a compañías que cotizan en bolsa. De hecho, la gran mayoría se está canalizando a través de compañías incipientes, es decir, a través de las famosas startups. En los últimos meses se han creado innumerables fondos de inversión con el objetivo de invertir exclusivamente (o casi exclusivamente) en startups orientadas a la inteligencia artificial. Incluso el actor Ashton Kutcher se le atrevió al tema y levantó un fondo de 243 millones de dólares para invertir en empresas de este tipo. Según lo que le declaró a la revista Fortune,³ recaudar la inversión para el fondo le tomó “unas cinco semanas” y ya ha invertido en los tres darlings de esta nueva revolución tecnológica: OpenAI, Stability AI y Anthropic.

A la luz de lo anterior, es importante notar que el capital no es un factor menor a la hora de pensar y estudiar esta tecnología. De hecho, esta probablemente sea una de las revoluciones tecnológicas recientes (digamos, de los 90 para acá) más intensivas en capital. Y, obviamente, los protagonistas de este cuento están de acuerdo con esta caracterización: “Vamos a ser la empresa emergente más intensiva en capital de la historia de Silicon Valley”, declaró recientemente Sam Altman, cofundador de OpenAI. Y la realidad viene dándole la razón: OpenAI invirtió más de 540 millones de dólares el año pasado para desarrollar la interfaz ChatGPT y sus modelos (GPT-3.5 y GPT-4).⁴

Esto presenta un contraste importante respecto a la anterior camada de startups tecnológicas, en la que la cultura ágil y la falta de necesidad de entrenar modelos propios (con la altísima inversión de chips y poder de cómputo que eso conlleva) hicieron posibles fenómenos como el de Instagram, que al venderse a Facebook por 1.000 millones de dólares contaba con apenas 13 empleados y había levantado en toda la historia de la compañía “sólo” 57,5 millones de dólares. Dicen que la historia no se repite, pero rima. Y en este caso puede ser que Silicon Valley se reencuentre con sus inicios, cuando la industria de punta era dominada por los grandes productores de semiconductores y la concentración de capital, y ya no sólo de talento, era una condición necesaria para el éxito.

De acuerdo con la información relevada por WriterBuddy,⁵ obtenida de fuentes especializadas en información de inversiones, la inversión corporativa en inteligencia artificial alcanzó los 93,5 mil millones de dólares en 2021. Es decir, ya presentaba un crecimiento extraordinario previo al lanzamiento de ChatGPT, que naturalmente aceleró fuertemente esa tendencia.

Por supuesto, al describir este boom de inversión y los probables excesos que se generarán en torno a las empresas del sector, no pretendo descontar el potencial transformador de esta tecnología. Ambas cosas pueden ser ciertas al mismo tiempo: se pueden crear burbujas en torno a sectores realmente útiles, como sucedió con las .com. Como alertó recientemente Bill Gates, cuando calificó a la inteligencia artificial –particularmente lo logrado por el equipo de OpenAI– como “el avance tecnológico más importante desde la interfaz de usuario gráfica”,⁶ estas tecnologías muchas veces padecen la paradoja de ser sobreestimadas en el corto plazo y subestimadas en el largo plazo.

En suma

Retornando al comienzo y al tema de la imitación, es importante tener presente que la premisa inversa también vale, y si bien de niños aprendemos de nuestros padres y del entorno, de grandes también podemos aprender de los niños e imitarlos. Y, en este caso puntual, tendríamos que hacer como ellos: cuando nos traigan una propuesta de inversión extraordinaria, preguntemos al menos tres veces por qué.