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Inteligencia artificial, incremento de productividad a discreción

 Cuando se habla de la inteligencia artificial se asocia mucho con vídeos muy curiosos y extrañas criaturas que crea un algoritmo. O de un robot con habilidades muy avanzadas. En realidad ciertamente es eso, pero es mucho más que eso. 
 
La inteligencia artificial existe desde hace mucho tiempo. Lo que ha cambiado es que ahora es “generativa”, es decir, es capaz de aprender por si sola. Y, en paralelo, se han creado unos microprocesadores con una capacidad mucho mayor que los anteriores. Estos microprocesadores permiten precisamente lo que al fin y a la postre es el nacimiento de una nueva forma de inteligencia, no solo un proceso de automatización. Es como un gran cerebro creado por el hombre, pero que a partir de un momento aprende y funciona de forma autónoma y en algunos casos mejor que el hombre. 
 
Evidentemente a la inteligencia artificial le queda mucho tiempo para ser capaz de competir con el ser humano en intuición, creatividad, empatía, inteligencia emocional, etc. Y tardará mucho tiempo hasta que sea rentable mandar un robot a una casa en lugar de que vaya un fontanero. Aun así, la magnitud del cambio que viene es brutal, y su efecto a nivel empresarial se llama “productividad”. 
 
Después de la innovación o el marketing, lo que más afecta a la cuenta de resultados de una empresa es la capacidad de producir más a un coste menor. Y ahí es donde interviene la inteligencia artificial generativa. 
 
Habría miles de ejemplos. Tal vez el más sencillo es lo que estamos viendo ya en las factorías de BMW. O en los almacenes de Amazon, donde ya casi no hay personas y lo que hay son robots hiperavanzados que trabajan 24 horas al día y no se cansan nunca. 
 
Pero también lo veremos en el sector servicios. La lista de tareas automatizables se va a disparar, gracias a nuevos algoritmos pensados para cada tipo de actividad. Tardará mucho tiempo —si es que algún día llega a ocurrir— que un “bot” a lo Chat GPT pueda sustituir a un buen comercial, pero en el momento en el que se sale del ámbito de la creatividad, la empatía, la capacidad de relaciones públicas, la intuición o la psicología, el número de tareas en las que un algoritmo de IA generativa especializado puede sustituir a equipos humanos es muy alto. 
 
Lo mejor de todo es que el incremento en la productividad de las empresas que va a generar la llegada de la inteligencia artificial generativa se va a producir justo cuando esa productividad ya estaba aumentando. Lo vemos en el gráfico n.º 5, que mide los ingresos por empleado en EE. UU., que ya están aumentando. 
 
Gráfico n.º 5: Ingresos por empleado de las empresas del SP 500 (ajustados al IPC) 

 
 
Fuente: BofA, FactSet, Bloomberg 
 
Está claro que todavía es muy pronto para que esta mejora de la productividad se deba a la IA, así que la IA generativa va a ser como sembrar en un terreno que ya es actualmente muy fértil. Es una muy buena noticia desde el punto de vista empresarial. 
 
Si ese fuera el resultado, el “de más a más” como dicen en Cataluña, las implicaciones positivas para las empresas en general y para las cotizadas en bolsa en particular pueden ser espectaculares, porque ese “de más a más” iría directo a la cuenta de resultados. 
 
Por eso en Nextep insistimos tanto en que si la clave de la rentabilidad de los últimos 12 meses ha estado en darse cuenta de quiénes serían los primeros beneficiarios de la llegada de esta nueva fase de la revolución digital —obviamente han sido las grandes empresas tecnológicas y los fabricantes de microchips—, la clave del siguiente impacto estará en quiénes serán los sectores que primero aprovecharán la inteligencia artificial generativa para mejorar su productividad de forma significativa. 
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Publico todas las semanas mi visión sobre los mercados y los cambios que realizo en mi cartera. Si quieres saber más y estar al día de mis reflexiones, suscríbete a mi blog.

  1. #1
    02/06/24 00:58
    Buenos días. Creo que hay que distinguir entre IA generativa y aprendizaje automático.

    El término que indica que la inteligencia artificial aprende por sí sola es más bien el de aprendizaje automático (machine learning), no siempre se tratará de IA generativa.

    Los sistemas de IA generativa son capaces de producir ejemplos nuevos a partir de la generalización que consiguen realizar sobre los datos de entrenamiento. Por ejemplo, ChatGPT produce textos a partir de las indicaciones (prompts) de los usuarios, DALL-E produce imágenes a partir de texto, y también hay sistemas para generar vídeo a partir de texto. La página thispersondoesnotexist.com también es un ejemplo -espectacular- de IA generativa que obtiene imágenes sintéticas de caras humanas con una verosimilitud indistinguible de la realidad.

    En cambio, un sistema de reconocimiento de caras o de voz para identificar personas en un control de acceso, por ejemplo, aprende por sí solo (aunque a partir de datos etiquetados, en el caso de aprendizaje supervisado) pero no es generativo, no produce nuevas caras ni genera habla. Otros ejemplos de esta categoría, dentro del aprendizaje automático pero fuera de la IA generativa, son el reconocimiento de objetos, la segmentación de imágenes o la clasificación del sentimiento en una opinión sobre un producto o servicio.

    Un saludo