Tecnologías emergentes

Así es como los inversores sortean las oportunidades y los retos en la era de la IA

En medio del entusiasmo de los inversores por la IA, también crece la preocupación por sus retos y riesgos. Image: Getty Images/iStockphoto

Chris Gillam
Research Fellow, CPP Investments
Judy Wade
GLT-Managing Director, Head of Strategy Execution and Relationships Management, CPP Investments
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Este artículo es parte de: Centre for Financial and Monetary Systems
  • Los inversores se enfrentan a los retos y riesgos de un mercado de IA generativa (GenAI) en rápido crecimiento.
  • Los principales inversores ya utilizan la GenAI para buscar oportunidades y gestionar activos.
  • Los inversores consideran que la IA responsable es fundamental para captar el valor de la tecnología y mitigar los riesgos.

La inteligencia artificial generativa (GenAI) está transformando el mundo de la inversión. Al generar nuevas oportunidades de inversión y mejorar el propio proceso de inversión, la tecnología ya ha proporcionado a los gestores de activos una nueva y poderosa herramienta para crear valor. Y con miles de millones de inversión aún por llegar, es poco probable que el impulso que la respalda se debilite en un futuro cercano. Considerando todo, el potencial económico total de todos los sistemas de IA podría añadir más de USD 25,6 billones anuales a la economía mundial.

Pero en medio del entusiasmo, también ha crecido la preocupación por los retos y riesgos asociados a la GenAI. ¿Cómo se organizan los inversores para aprovechar esta tecnología? ¿Dónde ven oportunidades de inversión? ¿Y qué medidas están tomando para garantizar que la IA se adopta de forma responsable en sus operaciones?

¿Has leído?

Hemos hablado con varios de nuestros socios para saber qué piensan de estas y otras cuestiones. A continuación exponemos algunas de las principales conclusiones de esas conversaciones:

La IA generativa se está implantando en las operaciones internas, pero a distintas velocidades

Nuestros socios utilizan la GenAI en una amplia gama de casos de uso. Algunos buscan crear eficiencias y sintetizar información en ámbitos reconocidos. Otros están ampliando los límites de lo que la tecnología puede hacer, incluido el uso de herramientas de OpenAI para desarrollar modelos financieros o predecir los precios de los bonos, desafiando la noción de que los grandes modelos lingüísticos (LLM) no pueden hacer matemáticas.

También existen diferencias significativas entre nuestros socios en cuanto a la madurez de la adopción de la GenAI y el grado de expansión de los casos de uso:

  • Los líderes de GenAI del grupo ya están escalando su uso de forma significativa. Estos inversores cuentan con una gobernanza sistemática y marcos para priorizar y expandir los casos de uso. Otras organizaciones que solo han desplegado plataformas horizontales (por ejemplo, ChatGPT Enterprise) y permanecen en la fase de pilotaje y experimentación corren el riesgo de quedarse atrás.
  • La gobernanza centralizada es importante. En su mayor parte, los proyectos piloto y los despliegues de GenAI se gestionan de forma centralizada. Incluso en los casos en los que la experimentación es más flexible y descentralizada, las unidades de negocio dirigen los proyectos piloto siguiendo directrices desarrolladas de forma centralizada. Cuanto mayor sea la institución financiera, más probable es que cuente con una rigurosa gestión centralizada de todos los casos de uso y proyectos piloto.
  • La higiene de los datos es la clave para desbloquear el valor de los datos confidenciales. La aplicación de GenAI a datos confidenciales no estructurados se considera una gran oportunidad. Sin embargo, se reconoce que primero hay que superar muchos retos en materia de higiene de datos (por ejemplo, identificar qué datos pueden o no pueden ser ingeridos por los modelos de GenAI).

Los mejores inversores utilizan actualmente la IA para la búsqueda de inversiones basada en datos (por ejemplo, construyendo modelos de IA sobre los datos de los inversores para identificar perspectivas y priorizar las oportunidades de inversión) y la gestión de activos (por ejemplo, rastreando los sitios web de las empresas de la cartera para seguir la dirección de las ofertas de productos). También están estudiando la IA en toda su cartera, donde centraremos nuestra atención a continuación.

IA en la cartera: El foco se amplía para incluir nuevas oportunidades

Las conversaciones con nuestros socios sugieren que su enfoque de la inversión en IA está evolucionando:

  • La capa de aplicación atrae la mayor atención. En CPP Investments, utilizamos el siguiente marco para ayudar a determinar las posibles oportunidades de inversión en todo la pila de tecnología. Elegir a los ganadores es difícil, ya que aún estamos en los primeros pasos de la IA. Sin embargo, nuestros socios apuestan por la capa de aplicación (es decir, las aplicaciones de casos de uso de la tecnología de IA, como los chatbots de atención al cliente) de la cadena de valor de la IA y creen que el mayor valor se acumulará en esta parte de la pila de tecnología de IA a largo plazo.
Un marco conceptual para investigar las oportunidades de inversión en IA.
Un marco conceptual para investigar las oportunidades de inversión en IA. Image: CPP Investments
  • Los inversores también se están centrando en aplicaciones de IA más especializadas. De 2020 a 2023, la atención de los inversores pasó de las tecnologías y la investigación fundacionales de la IA a un espectro más amplio de aplicaciones prácticas. De hecho, nuestros socios se han decantado tanto por soluciones de IA altamente especializadas como por aplicaciones empresariales "holísticas", potenciadas por GPT, que alteran los sectores tradicionales. Y lo que es más importante, estas aplicaciones pueden ser utilizadas por usuarios con menos conocimientos técnicos. Este cambio refleja una maduración en el campo de la IA, que pasa de las tecnologías de uso general a los avances de la IA en sectores específicos que ofrecen un valor empresarial tangible.
  • La IA es una oportunidad de creación de valor. La oportunidad de creación de valor de la IA no hará más que crecer a medida que se haga más potente y más barata de desplegar. A medida que aumente la inversión y disminuyan los costes, es de esperar que surjan nuevas aplicaciones y agentes de IA impulsados por diversos modelos de IA. Esto allanará el camino para una mayor adopción de GenAI en el panorama empresarial y de consumo. La implantación de la IA en carteras enteras se identificó repetidamente como una oportunidad de creación de valor y gestión para los inversores; en algún momento, todas las empresas se considerarán empresas de IA.

La IA responsable se considera fundamental

Nuestras conversaciones con los inversores revelaron un profundo conocimiento de los riesgos de la IA y la importancia de desarrollarla, evaluarla e implantarla de forma segura, fiable y ética (es decir, una IA responsable). Esto depende de la adhesión a los principios de validez y fiabilidad, seguridad, equidad, seguridad y resiliencia, rendición de cuentas y transparencia, explicabilidad e interpretabilidad, y privacidad.

En el marco de una colaboración con el Foro Económico Mundial, hablamos con inversores sobre cómo acelerar la adopción de la IA responsable en sus carteras:

  • Centrarse en la economía real. Gran parte del discurso inicial sobre la GenAI responsable ha versado sobre el desarrollo de sistemas de IA y LLM. Con más políticas y procedimientos establecidos en este ámbito, la atención se está desplazando a cómo las empresas adoptan y aplican tanto la IA tradicional como las tecnologías GenAI. Los grandes proveedores de capital pueden ayudar a las empresas a alinearse con los estándares y marcos de la IA responsable en esta fase crítica.
  • Considerar todo el espectro de riesgos. Han surgido importantes preocupaciones sobre la discriminación y los prejuicios que se introducen en los algoritmos de IA. Por ejemplo, la discriminación en la suscripción de créditos o el sesgo racial en la proyección de probabilidad de reincidencia delictiva pueden perjudicar sistemáticamente a determinados grupos de personas. Los inversores y otras partes interesadas deben tener en cuenta tanto estas cuestiones como la amplia gama de riesgos asociados a la IA. Los primeros de la lista son los posibles desplazamientos de puestos de trabajo, los sesgos en la contratación, la brecha de habilidades y otros efectos a gran escala en la economía y la sociedad.
  • Centrarse en la gobernanza de la IA. Al colaborar con los consejos de administración, los inversores pueden garantizar que las empresas sean capaces de aprovechar todo el potencial de la IA, minimizando al mismo tiempo los riesgos. Una gobernanza sólida de la IA se destacó como la principal expectativa para garantizar que las empresas desarrollen y adopten la IA de forma responsable. Dada la rápida evolución de la tecnología de IA, la gobernanza deberá ser dinámica y adaptable.

Con contribuciones del equipo de Capital Privado (Growth Equity) de CPP Investments, que incluye a Max Miller (Director Gerente), Natalie Deschamps (Principal), Bryton Hewitt (Asociado Senior), Evelyn Chow (Asociada Senior) y Kanishk Malhotra (Asociado), y del equipo de Capital Activo, Nadeem Janmohamed (Director Gerente).

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Cómo crear las habilidades necesarias para la era de la IA

Juliana Guaqueta Ospina

10 de mayo de 2024

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