Los sectores donde la Inteligencia Artificial Generativa transformará más los trabajos

No vamos a pedir perdón por insistir en el tema de la inteligencia artificial generativa. Para empezar, porque nuestra insistencia ha sido muy rentable (para los clientes de Nextep), ya que es el motivo fundamental por el que en 2023 rotamos hacia fondos y ETF donde tiene mucho peso la tecnología (tras un periodo más estilo “value” en 2022).

¿Qué es la Inteligencia Artificial Generativa?

La inteligencia artificial existe desde hace mucho tiempo, pero no se había producido el salto de gigante hacia lo que se denomina inteligencia artificial generativa, que son los algoritmos que además aprenden solos. O, al menos, los analistas no se habían dado cuenta y ahora han empezado a “caerse del guindo”.

¿Qué impacto tiene la Inteligencia Artificial Generativa en la Economía?

De momento, a nivel bursátil hemos aprovechado el impacto en las grandes empresas tecnológicas. Porque son las que primero se van a beneficiar, bien por ser fabricantes, bien porque le pueden dar rápidamente utilidad y rentabilidad a este salto cualitativo y cuantitativo. No insistiremos en ello, dado que ya lo hemos explicado a menudo en estos cuadernos. Pero las tecnológicas son las primeras beneficiarias, no las únicas. 

En un número anterior analizamos un informe de la consultora McKinsey sobre el impacto de la llegada de la IA generativa en los distintos sectores de la economía. Hoy daremos unas pinceladas sobre el realizado por Accenture, cuyo resumen aparece en el cuadro n.º 1:

Cuadro nº 1: El efecto de la IA en las tareas empresariales

Fuentes: Accenture, Paul Daughferty

El estudio parte de la base de que las tareas en las que interviene el lenguaje suponen el 62 % del total del trabajo que se realiza en las empresas, en este caso en los EE. UU.

A partir de ahí, se analiza en qué medida se podrían instaurar algoritmos de los llamados “modelos de lenguaje amplios”, aquellos que incrementen la productividad al sustituir o complementar la conversación humana. Y no estos tan limitados que tanto nos hacen sufrir ahora, sino algoritmos mucho más potentes y capaces de aprender.

Como podemos ver en el cuadro, se analiza qué parte de esas tareas tienen un alto potencial de automatización (color morado). Por sectores. Pero el estudio también se hace eco de una realidad, y es que, en muchos casos, se necesita participación humana para que funcionen dichos algoritmos (color verde). Finalmente están las tareas donde menos se puede actuar (color rojo) y las que no incluyen el uso del lenguaje (color gris), donde este tipo de algoritmos no aporta nada.

Como inversores lo que nos importa no son tanto los detalles, sino las conclusiones sobre dónde se pueden instaurar modelos amplios de lenguaje basados en la IA generativa, para estar atentos a cuando empiecen a darse cuenta los analistas del impacto que pueden tener sobre la productividad de la empresa / sector y, por lo tanto, su cuenta de resultados. Y estar preparados para tomar posiciones en esos sectores antes de que los analistas “se caigan del guindo”, si nos permiten la expresión.

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