Perspectivas de renta variable y multi-activos - Tercer trimestre

Servicios sanitarios

En asistencia sanitaria, la estadounidense Nuance ofrece una plataforma de asistente virtual de conversación con IA para recopilar datos de los pacientes. Con un mejor análisis de los datos, se pueden aplicar modelos de aprendizaje profundo y del procesamiento del lenguaje natural (PLN) para mejorar los resultados de los pacientes mediante la predicción de afecciones, así como la disminución del coste de la asistencia. El centro médico neoyorquino NYU Langone Health utiliza LLM para predecir el riesgo de reingreso a los 30 días del alta hospitalaria.

Descubrimiento de fármacos

También se están desarrollando modelos para la formulación de fármacos. Aunque la IA generativa todavía se encuentra en una fase incipiente, creemos que a medida que la IA generativa se generalice y madure, veremos una mayor adopción por parte de las empresas sanitarias en lo que respecta al descubrimiento de nuevos fármacos. La farmacéutica AstraZeneca ha sido una de las primeras en utilizar las GPU de Nvidia y ha creado LLM de biología molecular con objeto de explorar conjuntos de datos de pequeñas moléculas, de proteínas y, en breve, de ADN.

Servicios financieros

Las empresas tradicionales representan más del 30% de los clientes del negocio de GPU de Nvidia. Hace poco, la empresa ha constatado un interés particular de gestoras que están explorando el uso de ChatGPT en sus actividades cotidianas. Servicios como la generación de informes a clientes, el servicio al cliente y las actividades de back office pueden prestarse de manera considerablemente más eficiente utilizando IA generativa.

Compañías de suministro público

El auge de Nvidia abre la puerta a que sus rivales se lleven una parte del pastel. A medida que una tecnología se generaliza, el ámbito de competencia suele pasar de la facilidad de uso a los costes y la economía, y aquí es donde el margen bruto del 80% de las GPU de Nvidia deja un «paraguas de precios» muy grande para que entre la competencia. Los hiperescaladores como Microsoft, Meta Platforms (antes Facebook) y Amazon ya colaboran con empresas de diseño de circuitos integrados en la fabricación de chips personalizados para aplicaciones específicas (ASIC, por sus siglas inglesas) para acelerar el desarrollo de tareas. Google ya utiliza sus propios procesadores personalizados, o TPU (Tensor Processing Units), en muchas de sus actividades.

Como el tamaño de estos modelos de IA sigue creciendo a un ritmo exponencial, deben solucionarse más problemas.

• Mientras que los chips de ordenadores han mantenido el ritmo, el ancho de banda de la memoria no lo ha hecho. Esto significa que también es posible mejorar el rendimiento resolviendo este problema de ancho de banda mediante software (grupos de instrucciones) y equipamiento (interconexiones o CXL, por sus siglas inglesas).
• Además, los modelos más grandes requieren varios módulos de GPU conectados mediante dispositivos de red de un gran ancho de banda.
• Por último, la IA generativa reduce las barreras y los costes de la creación de contenido. Por ejemplo, Adobe Stock es una biblioteca que cuenta con unos 200 millones de imágenes; en los últimos dos meses, los usuarios han creado 200 millones de imágenes utilizando Adobe Firefly (la IA generativa de Adobe) en fase beta. Esto repercute en la demanda de almacenamiento.

Democratización del uso de la IA generativa

Los datos ya se han ensalzado como el nuevo petróleo. Siguiendo con este símil, la IA generativa podría ser el motor de combustión interna de nuestra época, que nos ayuda a liberar su valor. Las empresas con conjuntos de datos propios verán elevarse su valor, sobre todo porque esta información es necesaria para crear los modelos generativos.

A comienzos de año, Getty Images demandó a Stability AI por infringir sus derechos de autor⁷, alegando que esta última había copiado 12 millones de imágenes para entrenar su modelo de IA. Los resultados de este caso tendrán grandes repercusiones en el mundo de la generación de contenidos y la protección de los derechos de autor, ya se trate de imágenes, música, vídeos o anuncios.

La mayoría de las empresas de software se verán impulsadas por el uso de la IA generativa. En esencia, esta tecnología es un programa cuyo funcionamiento requiere chips especializados. Su valor se materializará en aplicaciones de software del mundo real que ayudarán a mejorar la productividad de los usuarios en todos los ámbitos.

Microsoft y Adobe ya han dejado entrever lo que está por venir. Se transcribirán notas de las reuniones y se redactarán memorandos en los que se destacarán las medidas y las acciones a tomar. El conocimiento institucional que yace en los rincones desconocidos de una organización podría agregarse y codificarse. La utilidad de los chatbots que nos atienden por teléfono o en un sitio web crecerá de manera exponencial. Cada uno de nosotros podría convertirse en diseñador gráfico, creando arte a través del lenguaje, sin apenas saber manejar una herramienta de Photoshop.

Cuando el idioma se convierte en la API⁸ para acceder a la mayoría de las herramientas informáticas y beneficiarse de ellas, su uso se democratiza. La aplicación de la IA generativa al software existente será una oportunidad de crecimiento de precios importante y duradera para los operadores establecidos.

Un análisis sobre la IA generativa sería incompleto si no señaláramos la actual «explosión cámbrica» que se ha producido en el campo del código abierto en torno a los modelos más pequeños y las aplicaciones de la IA generativa. En febrero de 2023, después de que Meta hiciera público su LLM de 65.000 millones de parámetros para ayudar a los investigadores en el campo de la IA, aparecieron múltiples derivados adaptados, en algunos casos con un coste de tan solo 300 dólares⁹. La disponibilidad de un modelo fundacional de código abierto ha reducido la barrera del capital, y el amplio interés suscitado ha impulsado la innovación del código abierto, así como la entrada de empresas disruptivas en el mercado. Stability AI, a la que ya nos hemos referido, es una compañía de código abierto con una comunidad de 200.000 miembros. Midjourney, otra herramienta generativa de imágenes (véase la anterior figura de ejemplo),  solo tiene 11 empleados a tiempo completo y ha optado por seguir siendo privada y financiarse  ella misma¹⁰.

Prosperar y sobrevivir

Nos hallamos en un momento muy interesante para la innovación y la competencia. La adopción de la IA generativa en diversos sectores conducirá a importantes ventajas de productividad y a excedente del consumidor. Por supuesto, muchas empresas se subirán al carro de la IA generativa, como ocurre con cualquier tecnología nueva. Así que, aunque es un momento muy emocionante para invertir, será importante separar el grano de la paja.

⁷ https://www.theverge.com/2023/2/6/23587393/ai-art-copyright-lawsuit-getty-images-stable-diffusion
 ⁸ Una interfaz de programación de aplicaciones (API, por sus siglas en inglés) es una modalidad de comunicación entre dos o más programas informáticos. Se trata de un tipo de interfaz informática que ofrece un servicio a otros programas de software.
⁹ https://lmsys.org/blog/2023-03-30-vicuna/
¹⁰ Genera flujos de caja positivos, a diferencia de muchas de las empresas de nueva creación en la última década.

Esta información no constituye una oferta ni un ofrecimiento para la adquisición de acciones de inversión en cualquiera de los fondos de M&G. Los puntos de vista expresados en este documento no deben considerarse como una recomendación, asesoramiento o previsión. Las rentabilidades pasadas no son un indicativo de las rentabilidades futuras. El valor de los activos del fondo podrían tanto aumentar como disminuir, lo cual provocará que el valor de su inversión se reduzca o se incremente. Es posible que no recupere la cantidad invertida inicialmente.

Agua

La IA puede desempeñar un papel crucial a la hora de optimizar la gestión de los recursos hídricos. Mediante algoritmos de aprendizaje automático y análisis de datos en tiempo real, los sistemas de agua inteligentes pueden detectar fugas, predecir la demanda de agua y optimizar su distribución. American Water Works (la mayor empresa de suministro de agua de los Estados Unidos) está utilizando el aprendizaje automático para controlar el envejecimiento de su red de tuberías, detectar el deterioro del revestimiento de los depósitos y predecir las fugas de agua. Esto permite un uso más eficiente de los recursos hídricos y garantiza la disponibilidad de agua salubre para los clientes. Las empresas de suministro de agua que sepan aprovechar estos sistemas obtendrán mayores beneficios regulados a través de mecanismos de incentivos existentes que fomentan la eficiencia y la fiabilidad de los recursos hídricos.

Transporte

Las empresas de infraestructura de transporte pueden aprovechar la IA para mejorar la eficiencia y la seguridad de la movilidad. Los sistemas de gestión de tráfico que utilizan IA para el análisis predictivo pueden optimizar el flujo de vehículos, reducir la congestión y mejorar la seguridad vial. Por su parte, los operadores de autopistas de peaje tienen la posibilidad de utilizar el análisis de datos para predecir los patrones de demanda y ajustar de manera dinámica los peajes para maximizar sus ingresos. Ferrovial, el mayor operador español de autopistas de peaje, está desarrollando los corredores conectados orquestados AIVIA, un proyecto que utiliza IA para integrar los vehículos autónomos conectados de forma segura en las carreteras del futuro.

Gestión de residuos

La IA puede ayudar a las empresas de gestión de residuos y reciclaje a mejorar los procesos de recogida, separación y aprovechamiento de residuos. Asimismo, puede automatizar las rutas de recogida, generando ahorros de costes para las empresas del segmento. Los sensores y la robótica con capacidades de IA pueden mejorar de forma significativa la precisión de la separación para el reciclaje, por lo que las empresas que adopten estos sistemas pueden generar nuevas fuentes de ingresos gracias a una mayor eficiencia en estos procesos. Tales avances también contribuyen a acelerar el giro hacia la economía circular.

Waste Management y Republic Services (dos de las mayores empresas del sector en los Estados Unidos) han invertido en sistemas modernos que utilizan la IA y la robótica para automatizar la separación de deshechos. Estos sistemas avanzados pueden separar los materiales reciclables del flujo de residuos con una precisión extremadamente elevada.

Demanda de centros de datos

La explosión de aplicaciones de IA puede traducirse directamente en demanda de centros de datos. Las empresas hacen cola para acceder a más recursos informáticos. El aumento de la demanda de recursos computacionales de IA puede conducir tanto a un mayor crecimiento de los ingresos como a una mayor capacidad de fijación de precios para los operadores de centros de datos como Equinix y Digital Realty. Además, las cargas de trabajo de la IA pueden ser intensivas a nivel computacional, lo que equivale a un mayor consumo de energía. Los centros de datos tendrán que invertir más para garantizar una infraestructura energética y de refrigeración suficiente que pueda soportar las operaciones con IA.

Gestión de riesgos

Por último, en el caso de los proyectos de construcción de infraestructuras, la IA puede analizar los datos históricos de un proyecto (como los patrones de uso y la carga máxima) para evaluar los riesgos que conlleva. También es capaz de ayudar a identificar posibles riesgos durante el ciclo de vida del proyecto, como por ejemplo la predicción de retrasos, los sobrecostes y el impacto ambiental. Al proporcionar evaluaciones de riesgo precisas, la IA ayuda a las empresas de infraestructura y a los inversores en el segmento a desarrollar estrategias efectivas de mitigación de riesgos y a tomar decisiones mejor fundadas.

No cabe duda de que habrá riesgos y desafíos asociados con el rápido aumento del uso de la IA, pero como mencionábamos antes, al incorporar esta tecnología a los sistemas de transporte, energía, agua y gestión de residuos, las empresas tienen la oportunidad de acceder a mayores niveles de eficiencia y resiliencia de las infraestructuras, lo cual apoyará el crecimiento futuro y propiciará mayores ingresos en múltiples unidades de negocio.

Esta información no constituye una oferta ni un ofrecimiento para la adquisición de acciones de inversión en cualquiera de los fondos de M&G. Los puntos de vista expresados en este documento no deben considerarse como una recomendación, asesoramiento o previsión. Las rentabilidades pasadas no son un indicativo de las rentabilidades futuras. El valor de los activos del fondo podrían tanto aumentar como disminuir, lo cual provocará que el valor de su inversión se reduzca o se incremente. Es posible que no recupere la cantidad invertida inicialmente.

Las discusiones que hemos mantenido con compañías japonesas en 2023 han revelado una elevada concienciación de la IA e inversión en la misma, sobre todo en la IA generativa. Esto resulta un tanto sorprendente, puesto que las compañías japonesas se han rezagado en la implementación de la transformación digital (DX). No obstante, dentro de la inversión en DX, la IA ha suscitado especial atención en los últimos años. El grupo de telecomunicaciones NTT, por ejemplo, ya está entrenando a su propio modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM), que lanzará más entrado en 2023 y está especialmente adaptado para el mercado japonés.

Al mismo tiempo, empresas como Panasonic ya utilizan LLM de forma generalizada en sus negocios. En el sector industrial, estamos viendo cómo las inversiones en tecnología LLM y de aprendizaje automático (AA) están teniendo impacto en las perspectivas de negocio.

De a cara a los próximos años, creemos que la implementación de esta tecnología será un factor diferenciador clave entre ganadores y perdedores en todos los sectores. Como selectores de valores, creemos que esto va más allá de los semiconductores. El nivel de preparación e implementación de las compañías que analizamos es un factor clave en lo que respecta a sus perspectivas de beneficio a medio plazo.

Esta información no constituye una oferta ni un ofrecimiento para la adquisición de acciones de inversión en cualquiera de los fondos de M&G. Los puntos de vista expresados en este documento no deben considerarse como una recomendación, asesoramiento o previsión. Las rentabilidades pasadas no son un indicativo de las rentabilidades futuras. El valor de los activos del fondo podrían tanto aumentar como disminuir, lo cual provocará que el valor de su inversión se reduzca o se incremente. Es posible que no recupere la cantidad invertida inicialmente.

Muchas de las compañías de software de la región, desde la coreana Naver hasta las chinas Alibaba y Baidu, han mostrado cómo podrían ser capaces de ofrecer herramientas de IA que mejoran la experiencia del cliente y conducen a un compromiso mayor y más prolongado de este con los productos y servicios que ofrecen. Comprensiblemente, el impacto de estos anuncios en las cotizaciones de sus acciones ha sido relativamente apagado, a medida que el mercado trata de determinar quién será capaz de emplear la IA para mejorar su negocio y su rentabilidad, en lugar de mantener simplemente su posición actual.

Pese a no tratarse de una aplicación especialmente llamativa, las grandes entidades financieras parecen tener una oportunidad real de implementar la IA para servir a sus clientes de una manera mucho más personalizada y a medida, y a un coste mucho más bajo al reducirse la necesidad de interacción humana. La clave es el acceso de la empresa a conjuntos de datos únicos vinculados a la experiencia del cliente y la capacidad de explotar el aprendizaje automático de dichos datos para entender y anticipar sus necesidades. Estas tendencias ya estaban bien asentadas en estas empresas, pero las mejoras en el campo de la IA deberían acelerarlas.

Un segmento en el que estamos trabajando en mayor medida es el de servicios de software en la India. Se trata de compañías de tecnologías de la información muy sofisticadas que ya llevan un tiempo utilizando IA y experimentando con ella. Así, estas empresas tienen una oportunidad real de ofrecer soluciones de IA efectivas para ayudar a crear eficiencias en las actividades de sus clientes. No obstante, existe un riesgo real de que firmas disruptoras irrumpan en el extremo de «bajo valor añadido» de su mercado con soluciones baratas, y de que el impacto negativo de esta disrupción en las tarifas contrarreste gran parte de las ventajas relacionadas con la IA.

¹¹ Fuente: Bloomberg, 30 de junio de 2023.

Esta información no constituye una oferta ni un ofrecimiento para la adquisición de acciones de inversión en cualquiera de los fondos de M&G. Los puntos de vista expresados en este documento no deben considerarse como una recomendación, asesoramiento o previsión. Las rentabilidades pasadas no son un indicativo de las rentabilidades futuras. El valor de los activos del fondo podrían tanto aumentar como disminuir, lo cual provocará que el valor de su inversión se reduzca o se incremente. Es posible que no recupere la cantidad invertida inicialmente.

^{Fuente: Refinitiv DataStream, 27 de junio de 2023. Ajustado a nueva base 100 el 1 de enero de 2023. Rentabilidad en USD.}

Entonces, ¿por qué tanto optimismo?

En dos palabras: inteligencia artificial (IA). La fiebre de la IA generativa ha contagiado al mundo de la inversión, y las acciones de TI se han visto impulsadas por la ola de optimismo en torno a las oportunidades en distintos ámbitos de actividad. El sector de TI en los mercados emergentes está centrado en Asia, dominado por gigantes de semiconductores como la taiwanesa TSMC y la coreana Samsung Electronics. Los inversores no han tardado en descontar las ventajas obvias de la IA para los grandes fabricantes de chips de la región.

La demografía como catalizador

Si observamos la lista de países que más contribuyeron al tráfico global en la plataforma ChatGPT en el primer trimestre de este año, India e Indonesia dominan el uso en Asia. ¿Qué tienen en común estos dos países? Su demografía de edad: cerca de un 50% de la población es más joven de 30 años, lo cual acelera la adopción de la tecnología y la innovación.

África

Esa misma característica demográfica la comparte África, con un 70% de la población del continente por debajo de los 30 años. La IA le ofrece enormes oportunidades de acelerar el desarrollo e impulsar una mejora de la productividad. Ya estamos presenciando cómo el vasto sector agrícola adopta la tecnología (incluida la IA) para elevar la fiabilidad y el rendimiento de los cultivos, desde Ghana hasta Kenia¹³. No cabe duda de que se presentarán considerables oportunidades de inversión impulsadas por este desarrollo, ya que la adopción de la tecnología mejorará con el tiempo la obtención de datos y la transparencia. Los operadores del sector tradicional de telecomunicaciones, como Safaricom (Kenia) o MTN (Sudáfrica), nos parecen los canales naturales para la inversión en IA.

Oriente Medio

Esta región dispone del capital necesario para hacer realidad sus ambiciones y se está moviendo con rapidez para aprovechar las oportunidades que ofrece la IA. Los Emiratos Árabes Unidos (EAU) son el puente cultural, lingüístico, de transporte y de capital entre Oriente Medio y el resto del mundo, por lo que sus fondos soberanos ya han asumido un papel destacado en el desarrollo de la IA y la inversión en ella tanto a escala local como global.

El año pasado, la compañía emiratí de inteligencia artificial G42, respaldada por Mubadala, creó un fondo tecnológico de 10.000 millones de dólares para operar como empresa de private equity e invertir en tecnologías emergentes en todo el mundo, incluida la IA. Astra Tech¹⁴, con el apoyo de G42, ya ha presentado el primer «ChatGPT árabe» de la región de Oriente Medio y Norte d África (MENA, por sus siglas inglesas) para integrarlo en su aplicación BOTIM, ya que este idioma no se encuentra bien atendido por los operadores tecnológicos globales.

En Arabia Saudí, con su iniciativa Vision 2030, el gobierno ha dejado clara su ambición de diversificar la economía y dejar de depender de los hidrocarburos mediante una fuerte inversión en infraestructura y servicios de tecnologías de la información y la comunicación (TIC). Actores globales de la talla de Microsoft, Google, Oracle, Meta y Apple ya están invirtiendo en el Reino, atraídos por sus grandes recursos, su elevado uso de internet y sus planes de futuro.

Una vez más, el impulso local lo lideran los operadores locales de telecomunicaciones, Saudi Telecom Company (STC) y Etisalat (e&). No obstante, empresas de otros sectores también están adoptando con rapidez la tecnología: compañías tan diversas como Dubai Electricity & Water Authority (DEWA), la agencia de viajes en línea Almosafer, la start-up de tecnología educativa Abwaab y el proveedor de servicios de conserjería Yanzo están integrando ChatGPT en sus respectivos sistemas.

Latinoamérica

En toda esta región, las empresas financieras no han perdido el tiempo en incorporar ChatGPT y la IA a su arsenal tecnológico, a menudo de forma experimental. Dichas compañías se encuentran en una posición privilegiada para hacerlo, dada la animada escena de las tecnologías financieras, junto a la sofisticación y los años de experiencia que ya tienen los operadores tradicionales a la hora de responder tanto a las amenazas como las oportunidades que presenta la tecnología para sus negocios.

Banorte, uno de los principales bancos de México, es un buen ejemplo de ello: la entidad está probando ChatGPT en sus comunicaciones corporativas. El potencial de uso de la IA contextual en los servicios financieros es enorme, pero se sigue buscando una aplicación adecuada en el mundo real, y en especial de cara al cliente. Como es natural, el sector se mueve con cautela, dada la gran sensibilidad normativa en torno a los riesgos operativos.

Las aplicaciones prácticas más obvias para ChatGPT y la IA en general se hallan en áreas como la atención al cliente automatizada, el comercio electrónico conversacional, los asistentes virtuales basados en IA y la eficiencia en el trabajo. Por ejemplo, el mayor ecosistema de comercio electrónico de Latinoamérica, MercadoLibre, ha adoptado Vue.ai (un proveedor líder de IA para minoristas) en sus procesos de incorporación de proveedores para procesar y evaluar textos e imágenes de forma más rápida y precisa¹⁵. Esto ha reducido la intervención humana en un 50% y disminuye las posibilidades de error, con el consiguiente descenso de un 56% de los falsos positivos detectados en el texto evaluado.

El reparto desigual de las ventajas de la IA

La febril actividad de las empresas para comprender mejor cómo integrar la IA y ChatGPT en sus negocios viene acompañada de una comprensible ansiedad por los riesgos que entraña una adopción precipitada de estas, susceptible de exacerbar más si cabe la desigualdad económica en las comunidades vulnerables de los países emergentes (EM).

La aparición de ChatGPT y otras aplicaciones de IA ha catalizado el debate sobre lo que implican estas tecnologías para el futuro del trabajo. Existe una preocupación real de que los beneficios de la IA puedan favorecer solo a los que se encuentran en la cúspide de la pirámide económica, mientras que las desventajas en términos de desplazamiento de puestos de trabajo las sufrirán sobre todo los pobres y la clase trabajadora.

En un informe reciente, la empresa McKinsey & Company¹⁶ concluye que es probable que la adopción de la IA sea más rápida en los países desarrollados, y que por consiguiente, los beneficios de la productividad vayan a parar en mayor medida a aquellos que ya tengan conocimientos tecnológicos. Los salarios elevados de los países ricos hacen que aumenten las prisas por la automatización para reducir costes, mientras que los sueldos más bajos de países como México ejercen menos presión sobre las empresas para que adopten la IA.

Corresponde a los responsables políticos de los países emergentes prepararse para la revolución que representa esta tecnología y dotar a la población de la capacidad necesaria para recoger sus frutos.

P.S. Este artículo se ha redactado sin utilizar ChatGPT, con lo que soy responsable de cualquier error. No obstante, esto podría cambiar en el futuro próximo...

¹²Fuente: Bloomberg, datos correspondientes al 31 de diciembre de 2022.
¹³Fuente: Africa will be transformed by the potential of AI and data – if we can get investment, Mahamudu Bawumia, The Guardian.
¹⁴BOTIM launches region’s first Arabic ChatGPT with MBZUAI (gulfbusiness.com).
¹⁵Fuente: MercadoLibre automates image moderation with AI – Vue.ai
¹⁶Fuente: McKinsey & Company, junio de 2023, the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier-vf.pdf (mckinsey.com)

Esta información no constituye una oferta ni un ofrecimiento para la adquisición de acciones de inversión en cualquiera de los fondos de M&G. Los puntos de vista expresados en este documento no deben considerarse como una recomendación, asesoramiento o previsión. Las rentabilidades pasadas no son un indicativo de las rentabilidades futuras. El valor de los activos del fondo podrían tanto aumentar como disminuir, lo cual provocará que el valor de su inversión se reduzca o se incremente. Es posible que no recupere la cantidad invertida inicialmente.

Descubrimiento de fármacos

• De cada 5000 fármacos que alcanzan la fase de ensayos preclínicos, únicamente unos cinco llegan a probarse alguna vez en humanos, y de estos, tan solo uno se aprueba para su uso¹⁷.
• Thermo Fisher Scientific, líder mundial en herramientas de I+D, incorpora soluciones de IA en su equipamiento analítico. Por ejemplo, sus imágenes de resolución casi atómica utilizan IA para permitir a los investigadores comprender mejor los objetivos farmacológicos y acelerar así el descubrimiento de medicamentos.

Diagnosis más temprana

• El genoma humano tiene tres mil millones de pares de bases¹⁸, y la IA es una herramienta crucial para ayudar a dar sentido a todos esos datos.
• De media, el diagnóstico de una enfermedad rara tarda entre 5 y 7 años y afecta de manera desproporcionada a los niños¹⁹. Los líderes en secuenciación del genoma utilizan programas informáticos de IA para identificar con mayor rapidez las variantes genéticas raras en recién nacidos, lo que permite un tratamiento más precoz.

Respaldo de toma de decisiones

• La Organización Mundial de la Salud (OMS) estima que de aquí a 2030 habrá una escasez mundial de 10 millones de profesionales sanitarios²⁰. La IA desempeñará un papel clave para ayudarlos en su toma de decisiones.
• Masimo, empresa líder en tecnología médica, ha lanzado un sistema de monitorización remota de pacientes. El sistema, que captura más de 60 parámetros, utiliza el aprendizaje automático para fijar una línea de base personalizada para cada paciente, con el fin de escalar con mayor precisión su estado de angustia y obtener menos falsas alarmas, lo que permite una productividad mayor del personal sanitario.

Medicamentos personalizados

• La medicina de precisión es un enfoque para adaptar el tratamiento de las enfermedades en función de la propia genética del paciente. La IA será clave para facilitar el giro de un planteamiento universal a planes de tratamiento personalizados.
• Lynparza, el fármaco oncológico selectivo de AstraZeneca, es un ejemplo de tratamiento personalizado para pacientes con cáncer. La secuenciación genética aprovecha la IA para identificar a pacientes con la mutación del gen BRCA, que son posibles candidatas adecuadas para el tratamiento. 

Como es natural, las directrices éticas y la normativa van por detrás de estos avances tecnológicos, y es importante mantener un diálogo abierto sobre los aspectos positivos y negativos que entrañan. Teniendo esto en cuenta, no debemos perder de vista el potencial transformador de la IA para mejorar los resultados de la atención sanitaria.

¹⁷ https://ca-biomed.org/wp-content/uploads/2020/08/FS-DrugDevelop.pdf
¹⁸ https://www.genome.gov/genetics-glossary/Base-Pair#:~:text=One%20copy%20of%20the%20human,to%20300%20 million%20base%20pairs
¹⁹ https://www.thelancet.com/pdfs/journals/landia/PIIS2213-8587(19)30006-3.pdf 
²⁰ https://www.who.int/health-topics/health-workforce#tab=tab_1

Esta información no constituye una oferta ni un ofrecimiento para la adquisición de acciones de inversión en cualquiera de los fondos de M&G. Los puntos de vista expresados en este documento no deben considerarse como una recomendación, asesoramiento o previsión. Las rentabilidades pasadas no son un indicativo de las rentabilidades futuras. El valor de los activos del fondo podrían tanto aumentar como disminuir, lo cual provocará que el valor de su inversión se reduzca o se incremente. Es posible que no recupere la cantidad invertida inicialmente.

Desgraciadamente, tales firmas de infraestructura de megacapitalización están ausentes en el universo de los convertibles (el último convertible de Nvidia venció hace cinco años, y solamente existe un pequeño convertible sintético para Microsoft). Algunos emisores de convertibles en el segmento de semiconductores y equipamiento podrían gozar de cierta exposición al tema, al proveer el equipamiento necesario para las tareas de IA (por ejemplo productores de memoria o de maquinaria para fabricar obleas de silicio).

Una veta de oportunidades potencialmente más rica podría acechar en otras firmas tecnológicas, de medios y de software, que representan aproximadamente un 27% del universo de convertibles. Con la voraz demanda de automatización basada en IA, las compañías que ya proporcionan soluciones diversas y que ya han incorporado ciertas capacidades de IA (en una encarnación previa, probablemente aprendizaje automático en lugar de los LLM más nuevos) serán probables beneficiarias, tanto en términos de mayores volúmenes de ventas como de mayores precios, y con ello mayores márgenes.

Además, podríamos ser testigos de reducciones de costes y de mayor innovación de necesitarse menos ingenieros de software a medida que la IA generativa trastoca el sector. Hasta la fecha, la escasez de programadores ha sido un importante factor negativo para muchas compañías tecnológicas y emisores de bonos convertibles, al no poder controlar los gastos 21 Cita original de Isaac Newton: «Puedo calcular el movimiento de los cuerpos celestes, pero no la locura de la gente».  relacionados con I+D para generar niveles adecuados de beneficio y flujos de caja. No obstante, algunos proveedores de software heredado susceptible de ser sustituido por automatización basada en IA (como por ejemplo soluciones in situ, educación y marketing/ CRM, o soluciones de centros de llamadas) podrían correr peligro.

Otro área en el segmento de convertibles que podría ofrecer oportunidades de inversión interesantes es el de las empresas farmacéuticas y de tecnología médica y diagnóstico, junto a los servicios sanitarios con capacidades tecnológicas. Estos representan en torno a un 12% del saldo vivo de deuda convertible. Aquí, la IA generativa podría ser la clave para impulsar la productividad de forma significativa, acelerando la investigación clínica, reduciendo el tiempo de aprobación de fármacos, limitando el gasto sanitario innecesario y mejorando los resultados clínicos.

Anticipamos una ola de emisores de IA

Con independencia de qué compañías acaban ganando o perdiendo, nuestra expectativa es que se avecina una ola de emisores de convertibles relacionados con la IA que podría comenzar en la segunda mitad de este año. En base al precedente histórico y al apetito del mercado por todo lo relacionado con la IA, anticipamos un aluvión de compañías de IA incipientes tratando de captar capital a través de bonos convertibles. Si el entusiasmo en torno a la IA permanece elevado, estas emisiones podrían realizarse en condiciones menos favorables para los inversores, y por consiguiente, ideales para los emisores.

A lo largo de los años hemos visto arranques similares de emisiones, por ejemplo con SaaS²², redes sociales, comercio electrónico/mercados online, pagos, diagnósticos/genética, salud digital, renovables, criptomonedas, y vehículos y baterías eléctricas, por nombrar algunas. Una oleada de IA podría ayudar a satisfacer, o incluso superar, nuestra expectativa de comienzos de año de 70.000 a 80.000 millones de dólares de nuevas emisiones en 2023: a fin de junio nos hallamos en un nivel anualizado de en torno a 79.000 millones.

¿Qué implicaciones tiene todo esto para los inversores?

Actualmente estamos viendo un alto nivel de optimismo y valoraciones elevadas en el mercado, así como potencial de mayor volatilidad a medida que los inversores digieren las implicaciones de la IA generativa. Pese a anticipar una gran oleada de nuevas emisiones relacionadas con la IA, no obstante, podríamos enfrentarnos a largos plazos de gestación hasta lograr el impulso de productividad previsto, mientras que las ventanas de vencimiento para los convertibles siguen siendo comparativamente cortas. En tal entorno mantenemos la cautela y nuestro enfoque selectivo, evaluando las perspectivas de negocio de inversiones potenciales de manera lúcida, conscientes del precio que pagamos, de la calidad crediticia de los emisores de deuda y del binomio riesgo/rentabilidad en nuestras decisiones de asignación de capital.

Con independencia de lo que ocurra con la IA, fuera del sector tecnológico vemos una creciente diversificación sectorial de nuevas emisiones (con más bonos de utilities, REIT y entidades financieras saliendo al mercado) y valoraciones atractivas en Asia, donde los diferenciales de crédito son más anchos y la renta variable ha cedido parte de las ganancias obtenidas tras el fin de los confinamientos por la COVID-19 en China.

Pensamos que este es el mejor modo de generar niveles atractivos de rentabilidad ajustada al riesgo ante las excelentes perspectivas de la IA generativa, pero también de los numerosos escollos potenciales que podría conllevar.

²¹ Cita original de Isaac Newton: «Puedo calcular el movimiento de los cuerpos celestes, pero no la locura de la gente».
²²Software como servicio, por sus siglas inglesas.

Esta información no constituye una oferta ni un ofrecimiento para la adquisición de acciones de inversión en cualquiera de los fondos de M&G. Los puntos de vista expresados en este documento no deben considerarse como una recomendación, asesoramiento o previsión. Las rentabilidades pasadas no son un indicativo de las rentabilidades futuras. El valor de los activos del fondo podrían tanto aumentar como disminuir, lo cual provocará que el valor de su inversión se reduzca o se incremente. Es posible que no recupere la cantidad invertida inicialmente.

La crisis bancaria estadounidense, en el retrovisor

Los inversores parecen haber dejado claramente atrás la crisis bancaria de Estados Unidos. Ante la disparidad de los datos económicos, el lento descenso de la inflación y la firme disposición de los bancos centrales a frenar las subidas generalizadas de los precios, las expectativas del mercado evolucionaron a lo largo del segundo trimestre: tras descontar inicialmente recortes significativos del precio del dinero en Estados Unidos, la perspectiva actual está más alineada con la de las autoridades monetarias y prevé tipos de interés más altos durante más tiempo.

Fuente: Bloomberg, junio de 2023.

Esto afectó eminentemente a las rentabilidades al vencimiento (TIR) de los tramos iniciales de la curva estadounidense, mientras que las TIR a más largo plazo han seguido rondando el nivel del 4%. En esta fase, las TIR en el mercado de deuda soberana británica también han continuado subiendo en el marco de una inflación elevada, solidez del mercado laboral y un fuerte crecimiento de los salarios. La expectativa es que el Banco de Inglaterra (BdI) tiene más trabajo que hacer que la Fed estadounidense, o incluso el BCE en la eurozona. No obstante, a medida que los mayores costes de las hipotecas comienzan a hacer mella en la renta disponible de los hogares británicos de aquí a fin de año, el mercado podría desviar fácilmente su atención hacia la necesidad de recortar tipos, en lugar de subirlos. En general, hemos elevado la duración en muchas de nuestras carteras, inclinándonos por la exposición a Estados Unidos y el Reino Unido.

El impacto del endurecimiento monetario

El tiempo dirá cuándo y cómo se manifiesta el efecto retardado de la política monetaria a través del sistema económico. Los gobiernos del universo emergente nos ofrecen un rayo de esperanza. Tras haber comenzado temprano a combatir la inflación, muchos de ellos están viendo desaceleraciones más convincentes que en los mercados desarrollados, lo cual está dando pie a rentabilidades atractivas en un abanico de bonos y divisas emergentes. Sudáfrica ha sido la excepción: el malestar macroeconómico tras cortes prolongados de electricidad se vio exacerbado por las noticias de vínculos con Rusia, lo cual podría afectar a la relación del país con Estados Unidos.

Si bien hemos recogido beneficios en los mercados emergentes durante el trimestre, el aumento resultante de la prima de riesgo de Sudáfrica nos brindó una oportunidad para ampliar la exposición a la deuda soberana y la divisa del país en varias de nuestras carteras, al considerar que los movimientos del mercado observados compensaban con creces los temores legítimos de los inversores.

Por lo demás, Japón ha proporcionado rentabilidades excitantes a los inversores que han estado dispuestos a permanecer invertidos. Las empresas han generado beneficios sólidos, pero las valoraciones del índice han aumentado de forma significativa a lo largo del año, y ahora son potencialmente menos atractivas que las de los principales índices de renta variable europeos. Aunque las acciones japonesas aún nos parecen atractivas a largo plazo, hemos recortado nuestras posiciones generales en algunas de nuestras carteras, al reconocer que, en adelante, gran parte del alfa procederá probablemente de la selección de valores.

Giro potencial del sentimiento en un entorno determinado por los datos

De cara a la segunda mitad del año, la mayoría de los activos parecen cotizar en precios razonables, con algunas oportunidades en renta variable y renta fija, como describíamos antes. Mantenemos una postura por lo general cauta, ya que el actual flujo de datos económicos diversos continúa brindando a los inversores un terreno fértil para un cambio abrupto de narrativa y un giro en el sentimiento del mercado (y por ende, de las cotizaciones).

²³Fuente: cesta UBS S&P 500 Ex-Tech, que reproduce la evolución del índice S&P 500 excluyendo a los sectores de tecnología,

Esta información no constituye una oferta ni un ofrecimiento para la adquisición de acciones de inversión en cualquiera de los fondos de M&G. Los puntos de vista expresados en este documento no deben considerarse como una recomendación, asesoramiento o previsión. Las rentabilidades pasadas no son un indicativo de las rentabilidades futuras. El valor de los activos del fondo podrían tanto aumentar como disminuir, lo cual provocará que el valor de su inversión se reduzca o se incremente. Es posible que no recupere la cantidad invertida inicialmente.