La introducción de ChatGPT en noviembre de 2022 supuso un avance significativo en el campo de la inteligencia artificial (IA), que condujo a su uso generalizado. Los analistas de UBS (SIX:UBSG) indican que este acontecimiento ha dado lugar a considerables inversiones y avances tecnológicos, con posibles efectos en todos los ámbitos de la economía.
En un reciente mensaje a sus clientes, los estrategas del banco subrayaron que, aunque la IA se encuentra aún en la fase inicial de su adopción, ofrece considerables oportunidades de inversión.
"En esta fase inicial del periodo de desarrollo de la IA, aconsejamos a los inversores que presten atención a las empresas que participan plenamente en la industria de la IA", aconsejaron, señalando las empresas que tienen estrategias claras para ganar dinero y mantienen posiciones fuertes en el mercado.
El valor de mercado previsto para la IA es muy grande, con previsiones que van desde los 1,3 billones de dólares pronosticados por Bloomberg para 2032 hasta los 4,4 billones de McKinsey. UBS estima que los ingresos anuales procedentes de la IA podrían superar el billón de dólares en los próximos diez años.
Se prevé que este crecimiento proceda de las herramientas de IA que mejoran la eficiencia de los trabajadores del conocimiento, que son aproximadamente 1.000 millones en todo el mundo. Por ejemplo, los programadores que utilizan herramientas de IA como GitHub Copilot pueden completar tareas de codificación hasta un 55% más rápido, y las operaciones de atención al cliente podrían mejorar la eficiencia entre un 30 y un 50% con el uso de IA generativa.
UBS presenta una estrategia de inversión que incluye tres partes de la industria de la IA: las secciones de capacitación, inteligencia y aplicación.
La sección de capacitación incluye los componentes físicos, como los centros de datos para la IA, que son esenciales para la formación y el funcionamiento de los sistemas de IA generativa. UBS predice que el gasto anual en esta sección alcanzará los 331.000 millones de dólares en 2027, impulsado por las inversiones en servidores para IA y la infraestructura de los centros de datos.
"Se espera que la mayor parte del valor en la sección de habilitación proceda de los servidores de IA", afirma UBS.
"Debido a la amplia necesidad de potencia de cálculo de IA, la mayoría de las empresas probablemente utilizarán recursos informáticos a través de servicios en la nube. En consecuencia, prevemos la creación de 185.000 millones de dólares en valor para 2027", pronostican.
La sección de inteligencia incluye algoritmos de IA generativa y modelos de lenguaje extensivo (LLM) que utilizan la potencia informática de la sección de habilitación. Aunque esta sección está empezando a monetizarse, se espera que se expanda rápidamente debido a su papel fundamental en el desarrollo de la IA.
"Prevemos que esta sección experimente el crecimiento más rápido de aquí a 2027, partiendo de su pequeño tamaño actual", señaló UBS.
Por último, los estrategas de UBS consideran que la sección de aplicaciones, que consiste en software y servicios impulsados por IA, tiene el mayor potencial para ganar dinero. No obstante, señalan que actualmente es difícil estimar el valor de esta oportunidad.
En este apartado se incluyen herramientas como los asistentes de IA para programación y los asistentes personales, que ya han demostrado aumentar enormemente la productividad. Por ejemplo, GitHub Copilot de Microsoft (NASDAQ:MSFT) generó ingresos que superaron los 100 millones de dólares en 2023 y experimentó un aumento del 40% en el crecimiento interanual con 1,3 millones de usuarios.
"Con mejoras de productividad para los desarrolladores del 50-60%, prevemos un ritmo más rápido de creación de software", afirmaron los estrategas.
Para el futuro inmediato, UBS cree que las mayores oportunidades de inversión se encuentran en la sección habilitadora de la IA. Sin embargo, el banco también espera que la proporción de aplicaciones con respecto a las secciones de habilitación e inteligencia se traduzca en una rentabilidad limitada para la sección de aplicaciones durante las primeras fases del ciclo de crecimiento y desarrollo estructural de la IA generativa.
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