Invertir en inteligencia artificial: así aprendí para estar a la última en finanzas

Invertir en inteligencia artificial

Hace mucho tiempo que la IA dejó de ser cosa del futuro para irrumpir con fuerza en nuestro día a día. Seguro que ya lo sabes, pero esta inteligencia no se aplica solo a los vídeos en los que ocurre algo “imposible” o a las conversaciones con ChatGPT, también se pone en marcha cuando Google Maps te avisa de un cambio de ruta para ir más rápido, cuando la plataforma de entretenimiento te recomienda contenido afín o cuando el termostato se ajusta para optimizar el consumo energético. Sin olvidar lo importante que es en medicina para, por ejemplo, dar diagnósticos más precisos a partir del reconocimiento de imágenes médicas. Una industria floreciente que se convierte en un activo clave para entender el mercado actual, si no, solo hace falta saber que los “siete magníficos” de la IA (Apple, Microsoft, Meta, Amazon, Alphabet, Nvidia y Tesla) representan el 35% de la capitalización bursátil del S&P 500 y que ha generado el 70% de las rentabilidades desde principios de 2023. Ahora también, invertir inteligencia artificial puede ser un activo seguro, solo hay que aprender cómo hacerlo.

Invertir en IA no es poner el dinero en una sola tecnología, sino en todo un ecosistema. Como nos explica Laura Encina, consultora financiera y conferencista internacional, hablamos de empresas que crean algoritmos, procesadores o modelos, y también de las que usan la IA para mejorar su eficiencia, tomar decisiones o crecer. La IA ya no es un nicho, es una capa transversal que está transformando todas las industrias. Una popularidad que no es solo una moda sino que viene a cambiar la estructura de la economía. “Se ha convertido en el motor de productividad más potente desde la revolución industrial. Las empresas que integran IA están reduciendo costes, acelerando la toma de decisiones y multiplicando su rentabilidad”, afirma Laura. Además, la irrupción de modelos abiertos como ChatGPT, Gemini o Claude ha democratizado el acceso y visibilizado su potencial.

Según el estudio Análisis2025: prioridades para los CIOs y líderes tecnológicos elaborado por Experis, el 67% de las organizaciones tiene previsto aumentar su inversión en IA durante este año. Y es que los inversores lo han entendido y, como expone Encina, “por eso los fondos tecnológicos, los ETFs (fondos cotizados en bolsa) temáticos de IA y las compañías vinculadas al machine learning han sido algunos de los activos más rentables en los últimos años”. Además, tiene otra gran ventaja: no es necesario ser un experto en programación ni tener grandes patrimonios para exponerse a la IA. Existen vehículos accesibles —desde ETFs diversificados hasta fondos de inversión o acciones directas en grandes tecnológicas— que permiten hacerlo de forma ordenada. Por tanto, crecimiento exponencial, disrupción transversal, mejora de productividad global y potencial de largo plazo comparable al de internet o la computación en la nube son sus principales fortalezas.

Cómo invertir en IA de forma exitosa

Muchas veces puede parecer que en esto de la tecnología, a no ser que sea tu pasión o profesión, la edad es un factor clave a la hora de planificar el modo de inversión. Sin embargo, Laura cree que lo importante no es la edad, sino la estrategia. “Un joven puede asumir mayor riesgo buscando crecimiento a largo plazo, mientras que un perfil más conservador puede optar por fondos mixtos o posiciones más equilibradas dentro de su cartera global”, matiza. Como siempre, el porcentaje que destinamos a este tipo de activos dependerá de nuestros objetivos y de nuestra tolerancia al riesgo. Así que, antes de invertir, lo que deberemos empezar por comprender es qué tipo de exposición estamos asumiendo: ¿invertimos en empresas puras de IA (como fabricantes de chips o software especializados)? ¿O en compañías que la integran como parte de su modelo de negocio? “La diferencia es clave en la volatilidad y el horizonte temporal”, razona la experta. Así, las posibilidades son amplias, podemos optar por los hardware de IA (Nvidia, ASML), hiperescaladores de IA (Amazon, Google), desarrolladores de IA (Adobe, Microsoft), integradores de IA o servicios básicos para la IA (energía, materias primas, datos).

Luego, durante la inversión, Laura considera que es importante hacer un seguimiento activo sobre tres factores: la evolución tecnológica, ya que el cambio es vertiginoso; las políticas regulatorias en torno a datos y privacidad; los flujos de capital y el apetito del mercado hacia la innovación. En este tipo de tendencias, la información y la visión estratégica marcarán la rentabilidad, más que el timing. Y es que como ocurre con cualquier inversión, el riesgo también existe. En este caso estaríamos hablando de aspectos como la alta volatilidad, concentración de capital en pocas compañías líderes (como NVIDIA o Microsoft) y fuerte dependencia del ciclo tecnológico y regulatorio. También existe el riesgo de la sobrevaloración, ya que “muchos proyectos aún no monetizan su potencial”, apunta Encina.