Cómo la inteligencia artificial y la róbotica cambiarán nuestro futuro

Las mejoras de automatización y tecnología impulsadas por la Inteligencia Artificial (IA) y la Robótica están transformando el modo en que vivimos, interactuamos y hacemos negocios. Ese proceso está acelerándose debido a una combinación de avances significativos de la capacidad de rendimiento y rápidos descensos de los costes de tecnologías capacitadoras clave. Los usos son numerosos y siguen creciendo: desde oportunidades en automatización industrial y atención sanitaria hasta tareas administrativas y servicios a consumidores. Por eso, Inteligencia Artificial y Robótica constituyen una oportunidad de inversión potencialmente atractiva y diferenciada dentro del universo temático global.

Entrevista a Karen Kharmandarian, Presidente y socio de Thematics Asset Management (filial de Natixis IM)

Karen Kharmandarian, cogestor del fondo temático de IA y Robótica, explica en esta entrevista cómo los notables adelantos tecnológicos están impulsando la rentabilidad y reduciendo los costes en varios sectores de la economía, y por qué la Intligencia Artificial y la robótica seguirán afectando drásticamente a todos los aspectos de nuestra vida.

¿Harán los robots todo nuestro trabajo en el futuro? ¿Cuál es su opinión?

Creo que la gente tiende a sobrestimar lo que los robots podrán hacer dentro de poco tiempo, y seguramente a subestimar lo que serán capaces de hacer a largo plazo. Los robots han ido ampliando drásticamente el alcance de sus capacidades de desarrollar tareas físicas, y también han empezado a abarcar tareas más cognitivas. El ritmo del avance es sostenible y el ritmo de crecimiento no será lineal, sino exponencial. 

Además, hay un efecto de red. Si tienes un sistema de IA que está aprendiendo una tarea nueva, ese sistema puede compartirse en beneficio de todos los demás sistemas de IA o robots de la nube o la conectividad. Lo que un robot puede conseguir en ocho horas, de pronto es posible que se haga en una hora utilizando varios robots. 

Creo que la pregunta pertinente es, más bien, qué pueden hacer los humanos con todos esos dispositivos. Y todo dependerá en buena medida de lo que los humanos hagamos colectivamente. Los robots son muy buenos haciendo ciertas cosas, y los humanos somos muy buenos haciendo otras. 

Para mí, el futuro no será “el hombre contra la máquina”, sino que más bien se definirá como el ser humano con la máquina frente al ser humano sin una máquina.

Usted gestionó el primer fondo activo de robótica de su clase en 2015. ¿Cómo ha evolucionado el tema de la robótica desde el lanzamiento de ese fondo, y por qué es especialmente atractivo en este momento para los inversores en renta variable?

Bueno, lo primero es que se trata de una cuestión atractiva y accesible que forma parte de nuestro inconsciente colectivo. Todos hemos visto películas de ciencia ficción o hemos leído historias sobre robots que invadían el mundo. El tema de IA y Robótica despierta curiosidad. 

Además, la creciente conexión entre dispositivos genera grandes conjuntos de datos, y la necesidad de capacidad informática basada en la Ley de Moore que permita manejar esos datos. En términos de técnicas de IA, especialmente en sistemas de redes neurales, es posible descubrir ideas innovadoras basadas en los datos. 

También está el hecho de que los costes de esas tecnologías están descendiendo significativamente. Y en un contexto como el actual, donde los avances tecnológicos se combinan con descensos de los costes, nos encontramos en un punto de inflexión, especialmente porque se trata de tecnología de propósito general que puede aplicarse a muy diversas industrias y sectores. 

En cuanto a cómo ha evolucionado, ahora son más las tecnologías que se incrustan en esos dispositivos robóticos: sensores, sistemas de visión por máquina, comprensión o generación de lenguajes naturales y sistemas de comprensión contextual, entre otros. 

De modo que, desde aquellos dispositivos mecánicos y electrónicos básicos que realizaban tareas repetitivas en plantas de fabricación masiva (las que en inglés se conocen como “Ds: dull, demanding, dirty and dangerous”, es decir: monótonas, exigentes, sucias y peligrosas), hemos llegado a unos robots de tamaño más pequeño que son más inteligentes, más seguros y más baratos. Además, se han dado auténticos saltos hacia delante en términos de versatilidad, adaptabilidad, flexibilidad, facilidad de uso y movilidad, lo que ha favorecido su creciente omnipresencia.

¿Cuál es su misión como cogestor de la estrategia de IA y Robótica?

Cogestiono la estrategia de IA y Robótica con Nolan Hoffmeyer. Cubrimos la totalidad de la estrategia, desde los motores y los límites del tema hasta la identificación del universo de inversión, pasando por el análisis bottom up de empresas y la selección de títulos, el dimensionamiento de la cartera, su actividad y su seguimiento. 

Tenemos un estilo de gestión y tratamos de mantener una cartera concentrada que exprese nuestras convicciones más sólidas. Al mismo tiempo, diversificamos mediante exposición a distintos factores determinantes y diversas verticales de la economía. Gestionamos la estrategia sin restricciones, lo que nos permite seleccionar las mejores oportunidades del tema, independientemente de zonas geográficas, sectores o capitalizaciones de mercado. 

Dicho esto, dado nuestro enfoque y por la experiencia acumulada en el tema a lo largo de los años, tendemos a orientarnos hacia el universo de la pequeña y mediana capitalización, donde podemos descubrir multiplicadores de generación de alfa a largo plazo, un área en general poco analizada y quizá no muy bien comprendida por el mercado amplio.

¿Qué áreas del tema le gustan más?

Una de las áreas interesantes es la de salud. Combina dos características atractivas: un mercado ya amplio y abordable de en torno a 80.000 millones de dólares y un crecimiento compuesto anual esperado del 35% para los próximos 5 años. 

En este segmento están los robots quirúrgicos, por ejemplo, que se utilizan en un número de operaciones cada vez mayor. Algunas de las empresas dedicadas a este segmento son muy atractivas, ya que, además de vender el robot, tienen ingresos básicamente recurrentes, y por lo tanto visibles, generados por el mantenimiento y la venta regular de instrumentos. 

Sin embargo, el potencial realmente significativo reside en el área de la “diagnosis inteligente”. Estas empresas, que utilizan grandes conjuntos de datos ahora disponibles, pueden ensayar algoritmos en millones de radiografías, imágenes de resonancia magnética y escáneres para dar con el diagnóstico correcto de la enfermedad de un paciente mucho antes, y de un modo mucho más preciso, de lo que lo haría un médico o un radioterapeuta. Por lo tanto, apreciamos ahí un mercado de gran crecimiento, claramente abordable. 

Otra área reseñable es la de los vehículos sin conductor. “No busques oro si, en lugar de eso, puedes vender palas” es la máxima que hemos utilizado en nuestro enfoque de este segmento: no queremos apostar por qué fabricante de coches será el primero en producir un coche sin conductor. 

Más bien, estamos buscando las tecnologías y las empresas que las producen que serán imprescindibles para un vehículo autónomo: cámaras, radares, lidares, sonares y otras. Esencialmente, todo lo que hace falta para que esos coches circulen de un modo seguro por nuestras carreteras.

¿Por qué no dividir IA y robótica en dos temas separados?

Decidimos reunirlos porque para nosotros es evidente que ha habido una convergencia clara entre la tecnología y el hardware. Cada vez es más difícil distinguir entre dispositivos de IA y de robótica. Las líneas divisorias se difuminan. 

No hay una empresa que esté desarrollando algoritmos de IA y vendiéndoselos a competidores externos. Es algo que hacen las propias compañías, que incorporan la IA en sus productos. Y, desde una perspectiva de gestión de la estrategia, también resulta muy ventajoso. Aunque los robots y los procesos automáticos han hecho incursiones en muchas nuevas aplicaciones y campos comerciales, el grueso del mercado abordable aún continúa en el espacio de la automatización industrial, que es muy sensible a los ciclos económicos, la producción industrial y los ciclos de capex. Y la mayor parte de su crecimiento actual corresponde a China y al sector de los smartphones. 

Por ello, al incluir la IA en el tema genérico, estamos añadiendo distintos determinantes, además de exposición a otras verticales y modelos de negocio. Las empresas de IA tienen una visibilidad diferente en cuanto a la generación de ingresos, la regeneración de efectivo y la ciclicalidad. 

De modo que, a un gestor de cartera, eso le permite ser más o menos defensivo o agresivo, en función del escenario, y ser más flexible y ágil para navegar por el ciclo del mercado, cumplir los objetivos de rentabilidad y proteger el rendimiento.

¿Qué ocurre con los mercados objetivo? ¿Tiene en mente algún público inversor específico?

Mi experiencia con los inversores mayoristas en renta variable temática es que realmente comprenden en qué están invirtiendo. Además, la inversión temática aporta una sensación de propósito a su inversión. Por ejemplo, cuando invierten en agua, no se trata solo de una inversión financiera; también es algo que contribuye al bien mayor de la sociedad. 

En los últimos años, también hemos visto cómo los inversores institucionales se interesan más por la renta variable global que emplea la lupa temática. Y mi sensación a este respecto es que han reconocido que, cuando compraban un fondo de renta variable estadounidense, por ejemplo, era muy difícil comprender qué estaban comprando exactamente y a qué riesgo de mercado final estaban exponiéndose. 

¿Eran empresas estadounidenses expuestas al mercado estadounidense, o empresas cotizadas estadounidenses que procuraban exposición (y riesgos asociados) a muchas otras regiones? 

Lo mismo puede decirse de un fondo sectorial, por ejemplo, ya que esas clasificaciones son bastante arbitrarias. No hace tanto tiempo, Alphabet/Google era consumo discrecional, pero se podía haber clasificado igualmente como empresa de servicios de comunicaciones, TI o industrial. 

Así que los inversores institucionales han empezado a darse cuenta de esto: si verdaderamente no sabemos dónde encajan realmente nuestras inversiones con las clasificaciones convencionales, entonces, quizá, utilizar la cadena de valor de un tema nos ayudará a comprender mejor los motores del tema y en qué estamos invirtiendo. 

Esas inversiones les gustaban, incluso hace cinco años. Pero empezaron a hacer asignaciones satélite a la inversión temática y, para muchos de ellos, ya se ha convertido en la parte central de su cartera. Para algunos, es el centro de su asignación a renta variable global.