Las acciones de inteligencia artificial se han convertido en una de las inversiones más populares de Wall Street desde 2022. Descubre más sobre las acciones de IA y las nuevas oportunidades tecnológicas. ¿Podría esta tecnología transformar la economía global? ¿Podrían algunas acciones dispararse a medida que la demanda de chips de IA alcance niveles récord impulsada por pedidos de empresas relacionadas con esta tecnología? Analicemos el tema.
Las acciones de inteligencia artificial se han convertido en una de las inversiones más populares de Wall Street desde 2022. Descubre más sobre las acciones de IA y las nuevas oportunidades tecnológicas. ¿Podría esta tecnología transformar la economía global? ¿Podrían algunas acciones dispararse a medida que la demanda de chips de IA alcance niveles récord impulsada por pedidos de empresas relacionadas con esta tecnología? Analicemos el tema.
La inteligencia artificial ha influido en la imaginación de la humanidad durante décadas. Desde robots capaces de acompañar a las personas en actividades cotidianas, desarrollados por empresas como Boston Dynamics, hasta los autos autónomos creados por ingenieros de Tesla. Sin embargo, la humanidad aún está lejos de alcanzar el llamado hito de la inteligencia artificial general (AGI).
Aun así, el desarrollo en esta dirección se está acelerando claramente, impulsado por la reducción de los costos del aprendizaje automático y por la creciente capacidad para resolver problemas complejos. Muchas empresas tecnológicas participan en este avance generacional. Algunas de ellas, como Microsoft, ya cuentan con un historial sólido desde la anterior “era de internet”.
Las llamadas Big Tech de Estados Unidos, como Microsoft, Alphabet (Google) y Nvidia, lideran actualmente esta carrera y han generado importantes retornos para sus accionistas.
Algoritmos avanzados capaces de procesar cientos de miles de transacciones en los mercados financieros, como Aladdin, utilizado por BlackRoc, se han visto recientemente acompañados por herramientas como ChatGPT, que ofrecen la esperanza de una “democratización” de la inteligencia artificial.
“Invertir en IA” se ha convertido en una tendencia global, comparable con la era dot-com o incluso con la especulación en acciones ferroviarias del siglo XIX. ChatGPT fue la aplicación de más rápido crecimiento en la historia.
¿Podrían los mercados experimentar una nueva tendencia de inversión sostenible en las bolsas globales? ¿Quiénes podrían convertirse en beneficiarios inesperados de esta carrera tecnológica?
En este artículo explicamos cómo obtener exposición a esta tendencia emergente, presentamos sus fundamentos y respondemos algunas de las preguntas más frecuentes.
Puntos clave
- Gracias a los modelos LLM y a las herramientas de IA generativa, las empresas podrían aumentar sus márgenes y eficiencia a largo plazo, dando lugar incluso a nuevos modelos de negocio.
- Algunas compañías como Nvidia, Arista Networks o Super Micro Computer (que se incorporó al índice S&P 500 en 2024) han registrado flujos de caja adicionales debido a la creciente demanda de tecnologías relacionadas con la IA. Identificar posibles “ganadores futuros” puede ser clave en esta etapa de crecimiento del sector.
- Invertir en empresas de inteligencia artificial puede ofrecer altos retornos potenciales, pero también implica riesgos, costos iniciales elevados y la necesidad de investigar el sector. Comprender la tecnología y el funcionamiento de la industria es fundamental antes de considerar cualquier inversión.
- También es posible obtener exposición a la inteligencia artificial a través de fondos cotizados (ETF), especialmente aquellos con una amplia presencia de empresas tecnológicas en su cartera, como los ETF basados en el índice Nasdaq 100. Esto puede ayudar a reducir el riesgo individual asociado a empresas específicas.
- Comprender la innovación tecnológica puede ayudar a identificar mejor esta tendencia y sus posibles oportunidades. Sin embargo, es importante recordar que el mercado también implica riesgos como la ciclicidad (especialmente en el sector de semiconductores), la volatilidad y las recesiones. Nunca se debería invertir más dinero del que se está dispuesto a perder.
La inteligencia artificial podría generar una verdadera revolución en sectores como:
- Semiconductores (chips GPU diseñados para centros de datos y aplicaciones de IA)
- Redes y conectividad (software de redes para centros de datos y computación en la nube)
- Análisis de datos
- Comercio electrónico y ventas
- Industria y automatización
- Defensa (estrategia, vehículos autónomos, inteligencia y armamento)
Las inversiones relacionadas con la IA podrían convertirse en una de las tendencias más importantes de la década 2020-2030.
El futuro de la IA
Durante muchos años las empresas han trabajado en el desarrollo de inteligencia artificial, pero 2023 marcó una nueva ola de interés, impulsada por el enorme éxito del chatbot ChatGPT y por una mayor disposición al riesgo en los mercados globales.
Desarrollado por OpenAI con el respaldo de su inversor multimillonario Microsoft, ChatGPT se convirtió en la aplicación de más rápido crecimiento de la historia.
El motor lingüístico GPT-3 utilizado por el chatbot continúa mejorando y, gracias a su enorme base de datos, la IA ha demostrado ser capaz de resolver pruebas complejas en áreas de ciencias y humanidades a nivel universitario.
ChatGPT tardó solo dos meses en alcanzar 100 millones de usuarios mensuales, lo que muestra el enorme interés del público y su impacto en los mercados financieros. Esta velocidad fue más de cuatro veces mayor que la de TikTok y quince veces mayor que la de Instagram.
Incluso en 2022, cuando el índice NASDAQ cayó casi un 35%, el financiamiento hacia empresas de inteligencia artificial se mantuvo relativamente sólido, a pesar de las preocupaciones por una posible recesión global y el aumento de las tasas de interés.
Esto podría interpretarse como una señal optimista para quienes esperan que la tendencia continúe creciendo.
Según la llamada Ley de Wright, la reducción en el costo de entrenar modelos de IA debería impulsar su desarrollo en los próximos años.
De acuerdo con estimaciones de Ark Invest, el costo de entrenar un modelo de IA comparable a GPT-3 cayó desde 4,65 millones de dólares en 2020 a alrededor de 450.000 dólares en 2022.
A medida que el entrenamiento de estos sistemas se vuelve más barato, es probable que los mercados comiencen a enfocarse en herramientas aún más avanzadas que puedan ofrecer ventajas competitivas. Esto podría impulsar la demanda de chips, almacenamiento y servicios de computación en la nube.
IA generativa
La IA generativa es una de las tendencias emergentes más importantes dentro del ecosistema de inteligencia artificial.
Algunos puntos clave:
- El gasto en software de IA generativa podría pasar de 1.000 millones de dólares en 2022 a 81.000 millones en 2027.
- Grandes empresas tecnológicas como Meta, Google y OpenAI lideran el desarrollo en este campo.
- Meta ha desarrollado el modelo LLaMA 2, Google creó Gemini, y OpenAI presentó GPT-4.
Aunque la IA generativa tiene un enorme potencial, también enfrenta desafíos como la desinformación y los sesgos en los datos.
Aun así, el éxito de modelos de lenguaje como ChatGPT, que alcanzó 100 millones de usuarios en solo dos meses, refleja un fuerte interés del público y una rápida adopción de estas tecnologías.
Invertir en empresas que participan en el desarrollo de IA generativa puede ofrecer exposición a uno de los segmentos de mayor crecimiento dentro del sector tecnológico.
¿Choque de titanes?
Con una inversión cercana a 10.000 millones de dólares en OpenAI, Microsoft busca fortalecer su buscador Bing, que ha perdido cuota de mercado frente a Google.
Esto podría intensificar la competencia entre los gigantes tecnológicos, lo que históricamente ha impulsado el gasto en investigación y desarrollo y ha acelerado la innovación en la industria.
Poco después del anuncio de Microsoft, Alphabet presentó su propio chatbot basado en el modelo Gemini. Unos días después, el gigante tecnológico chino Baidu también se sumó a esta carrera.
Las herramientas de IA generativa permiten responder preguntas complejas utilizando enormes bases de datos, mientras que modelos gráficos como DALL-E pueden generar imágenes creativas en segundos. Incluso existen sistemas capaces de producir videos cortos a partir de instrucciones de texto.
No sorprende que el interés en esta tecnología esté creciendo rápidamente, ya que permite a empresas y usuarios obtener contenido valioso en poco tiempo y a un costo potencialmente menor que el de servicios profesionales tradicionales.
IA: oportunidad para las empresas de semiconductores
La expansión de la inteligencia artificial podría tener un impacto significativo en las acciones de grandes empresas tecnológicas como Microsoft o Alphabet. Los fabricantes de chips avanzados, como Nvidia, AMD y Taiwan Semiconductor, podrían beneficiarse del aumento en la demanda de capacidad de cómputo necesaria para entrenar modelos de IA. También podrían verse favorecidas empresas que producen circuitos integrados, equipos de litografía o herramientas de diseño de chips, como ASML, Lam Research o Synopsys.
Por ejemplo, el precio promedio de una GPU Nvidia A100 en 2023 era cercano a 10.000 dólares, mientras que el procesador H100 podía costar alrededor de 25.000 dólares. Entrenar un modelo como GPT-3 podría requerir miles de GPUs, lo que implica ingresos potenciales multimillonarios para los fabricantes de chips.
Sin embargo, el desarrollo de modelos de IA también implica altos costos operativos. Algunas estimaciones sugieren que una consulta en ChatGPT puede costar entre 0,3 y 1 dólar, significativamente más que una búsqueda tradicional en Google.
Acciones y ETF de inteligencia artificial
Para obtener exposición a la tendencia de la inteligencia artificial, algunos inversores analizan acciones de empresas que podrían beneficiarse directa o indirectamente de esta tecnología.
Ejemplos de empresas relacionadas con IA incluyen:
Empresas de IA
C3.ai (AI.US), SoundHound (SOUN.US), BigBear AI Holdings (BBAI.US), Artificial (AI.ES), PROS Holdings (PRO.UU) WisdomTree Artificial Intelligence UCITS ETF (WTAI.UK)
Semiconductores
Nvidia (NVDA.US), Advanced Micro Devices (AMD.US), Micron Technology (MU.US), Intel (INTC.US), Texas Instruments (TX.US) Taiwan Semiconductors (TSM.US), Broadcom (AVGO), Marvell Technologies (MRVL), Photronics (PHTR.US)
Centros de datos
Super Micro Computers (SMCI.US), Arista Networks (ANET.US), Juniper (JNPR.US), Cisco Systems (CSCO.US), IBM (IBM.US)
Computación en la nube
Microsoft (MSFT.US), Alphabet (GOOGL.US), Amazon (AMZN.US), Cloudflare (NET.US), Snowflake (SNOW.US), DataDog (DDOG.US), Fastly (FSLY.US), Wisdom Tree Cloud Computing ETF (WCLD.UK)
Otras compañías tecnológicas
Tesla (TSLA.US), Adobe (ADBE.US), Apple (AAPL.US), Baidu (BIDU.US), Alibaba Holdings (BABA.US) JD.com (JD.US), Palantir (PLTR.US), Snowflake (SNOW.US)
También existen instrumentos financieros como CFD vinculados a acciones o índices tecnológicos.
Es importante recordar que el trading con CFD implica un alto riesgo y puede generar pérdidas significativas. Aprende más sobre los CFD aquí.
Riesgos de invertir en inteligencia artificial
Invertir en empresas que cotizan en bolsa implica riesgos, incluso cuando se trata de portafolios diversificados.
El creciente interés en la inteligencia artificial ha atraído tanto a inversores como a especuladores. Sin embargo, actualmente solo un número relativamente reducido de compañías se dedica exclusivamente al desarrollo de esta tecnología.
Entre las empresas más conocidas en este ámbito se encuentran:
- Nvidia y AMD (chips GPU)
- Microsoft (OpenAI, Copilot, Bing AI)
- Google (Gemini)
- Arista Networks (infraestructura de centros de datos)
El sector de la IA es amplio y seguirá evolucionando. Tecnologías como los autos autónomos también podrían formar parte de este desarrollo en el futuro. Aunque las grandes compañías dominan actualmente el sector, no existe certeza sobre cuáles serán las empresas que liderarán el mercado en el largo plazo.
El desempeño pasado de una acción no garantiza resultados futuros, y los expertos también pueden equivocarse al evaluar el potencial de empresas más pequeñas.FAQ
Hay muchos indicios de que, junto con la computación en la nube, los mundos virtuales del metaverso, los autos autónomos o la tecnología blockchain, la inteligencia artificial será uno de los grandes motores del desarrollo tecnológico. Los modelos de lenguaje de gran escala ofrecen potentes herramientas de IA para investigadores y empresas, mientras que los motores de búsqueda impulsados por IA son cada vez más comunes.
Gracias al aprendizaje automático, las acciones relacionadas con inteligencia artificial pueden resultar atractivas para los inversionistas interesados en este sector.
Además, el costo de “entrenar” sistemas de IA cayó a mínimos históricos en 2023. Según la ley de Wright, esto debería favorecer un mayor desarrollo de esta tecnología. La IA permite trabajar de forma más eficiente, reducir costos para las empresas, ayudar en la gestión de riesgos y mejorar los márgenes. Todo esto hace que cada vez más compañías se interesen en utilizar herramientas de inteligencia artificial.
Los inversionistas suelen acudir al mercado de acciones con el objetivo de maximizar los rendimientos mientras intentan mantener el riesgo lo más bajo posible. El problema es que estos dos objetivos muchas veces no van de la mano.
Por eso, un inversionista debe preguntarse si prefiere priorizar la protección de su capital, aceptando posiblemente menores ganancias (y también menores pérdidas) y menor volatilidad.
Otra opción es buscar mayores beneficios potenciales aceptando la posibilidad de pérdidas significativas. Equilibrar ambas estrategias puede ser complejo.
Al analizar una empresa, es importante considerar tu nivel de conocimiento sobre la industria de la inteligencia artificial y estudiar cómo opera el negocio de la compañía cuyas acciones estás evaluando.
En general, invertir en IA puede implicar riesgos elevados y conllevar tanto la posibilidad de altas ganancias como de pérdidas relevantes. Las empresas que operan directamente en el sector pueden enfrentar desafíos como dificultades para obtener financiamiento adicional —especialmente en contextos de tasas de interés altas— o desaceleraciones económicas que reduzcan la inversión corporativa.
También puede ser útil revisar opiniones de clientes y empleados sobre la empresa. Asimismo, conviene analizar indicadores financieros fundamentales como:
- Ratio P/B (precio sobre valor en libros)
- Ratio P/E (precio sobre ganancias)
- Ratio PEG
- Retorno sobre capital invertido (ROIC)
- Ratio deuda/capital (Debt to Equity)
- Ratio P/S (precio sobre ventas)
Comparar estos indicadores con los del sector y con los de sus competidores puede ser especialmente relevante. También es recomendable investigar a los fundadores y directivos de la empresa y considerar sus declaraciones públicas sobre la compañía y la industria.
Sí. El desarrollo de la inteligencia artificial está estrechamente vinculado con otras industrias, como la de semiconductores y la computación en la nube.
Todos estos elementos están conectados. El crecimiento de la IA podría impulsar la demanda de los semiconductores más avanzados, que son fundamentales para el procesamiento de datos y el entrenamiento de modelos de IA.
Al mismo tiempo, el aumento constante del volumen de datos digitales incrementa la necesidad de almacenamiento y procesamiento, lo que impulsa la demanda de servicios de cloud computing. Por esta razón, las empresas de estos sectores podrían beneficiarse indirectamente del avance de la inteligencia artificial.
Sí. El riesgo de fracaso o incluso de quiebra existe en cualquier negocio. En el caso de las nuevas tecnologías, este riesgo puede ser aún mayor debido a la creciente competencia y a los rápidos avances tecnológicos que pueden dejar obsoletas ciertas soluciones.
Existen numerosos ejemplos históricos, como los disquetes, los reproductores de CD o DVD, así como empresas que en su momento fueron líderes pero perdieron relevancia, como Polaroid o Yahoo.
Esto es un recordatorio de que ningún auge tecnológico dura para siempre. Además del riesgo de mala gestión empresarial o quiebra, también existe el riesgo de que los inversionistas compren acciones de una buena empresa a precios demasiado elevados, lo que también puede generar pérdidas significativas.
Los CFD sobre acciones son instrumentos financieros derivados que están vinculados al precio de las acciones de una empresa, pero no representan la propiedad directa de esas acciones.
Los CFD (contratos por diferencia) son instrumentos financieros complejos y conllevan riesgos elevados. Su precio se basa en el valor de las acciones subyacentes, pero funcionan de forma distinta a la compra directa de acciones.
Algunos analistas consideran que Super Micro Computer es una de las empresas relevantes dentro del ecosistema de la inteligencia artificial, debido a su papel en la infraestructura tecnológica utilizada en aplicaciones de IA y al crecimiento reciente de sus ingresos.
Sin embargo, determinar cuál es la “mejor” acción depende de múltiples factores y del análisis individual de cada inversionista.
Invertir en empresas relacionadas con la inteligencia artificial puede ofrecer oportunidades de crecimiento, pero también implica riesgos elevados, inversiones iniciales significativas y la necesidad de realizar un análisis detallado.
Algunos inversionistas consideran obtener exposición al sector a través de ETF centrados en inteligencia artificial, lo que puede ayudar a diversificar el riesgo en lugar de concentrarlo en una sola empresa.
Entre las empresas conocidas dentro del ecosistema de inteligencia artificial se encuentran:
Alibaba Cloud, DataRobot, Google, Hugging Face, H2O.ai, Rasa, Microsoft, Alphabet, NVIDIA, Meta Platforms, Tesla, IBM, Palantir, Amazon, People.ai, AlphaSense y Mobileye.
Cada una participa en diferentes áreas del desarrollo y aplicación de tecnologías de IA.
Al analizar empresas de inteligencia artificial, algunos factores que suelen evaluarse incluyen:
- Nivel de capacidad tecnológica y experiencia técnica
- Posicionamiento en el mercado
- Modelo de negocio
- Calidad y experiencia del equipo directivo
- Escalabilidad de la tecnología desarrollada
- Necesidades del mercado que la empresa busca resolver
- Solidez del modelo de ingresos
- Capacidad para adaptarse a regulaciones y cambios en el sector
Por el momento no es posible invertir directamente en OpenAI, ya que la empresa sigue siendo privada. Uno de sus principales inversionistas es Microsoft, pero hasta 2025 la compañía no ha anunciado planes para realizar una oferta pública inicial (IPO).
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