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¿Cómo podría afectar la revolución de la IA a la ESG?

GAM analiza la amplia gama de oportunidades potenciales que la inteligencia artificial (IA) podría ofrecer en el ámbito de la inversión sostenible, así como algunos de los riesgos que habrá que mitigar.

13 de diciembre de 2023

Dentro de unos años, 2023 bien podría ser conocido como el año en que la IA y los complejos algoritmos de aprendizaje automático provocaron un cambio permanente en sectores enteros de la economía real.

El lanzamiento de ChatGPT por OpenAI supuso la generalización de los chatbots avanzados basados en IA, demostrando cómo este tipo de inteligencia puede rastrear enormes cantidades de datos en línea para producir respuestas convincentes de tipo humano a las consultas. ChatGPT se registró como la aplicación de Internet de más rápido crecimiento de la historia1, alcanzando los 13 millones de usuarios diarios en enero de 2023. El mundo financiero ya había tomado nota. Según Pitchbook2, las start-ups de IA recaudaron 15.500 millones de dólares en financiación de capital riesgo en el primer semestre de 2023, mientras gigantes tecnológicos como Google y Microsoft compiten por crear sus propios productos3.

El potencial económico de la IA es asombroso, con la posibilidad de automatizar y agilizar los procesos existentes y crear oportunidades de negocio totalmente nuevas que antes eran inviables o imposibles, desde dispositivos que pueden controlar la salud personal hasta plataformas capaces de emparejar talentos con empleadores a un ritmo récord. Sin embargo, en la carrera por adoptar la IA, los inversores responsables deben ser más conscientes que nunca de los riesgos que existen y aplicar esas consideraciones en sus carteras.

La oportunidad de la IA

Creemos que la IA tiene potencial para impulsar los ingresos, mejorar la eficiencia y reducir los costes de las empresas. Su uso puede satisfacer importantes necesidades empresariales4, como la automatización de procesos, la obtención de información a través del análisis de datos y la interacción con clientes y empleados. Se cree que las empresas que puedan aprovechar estas tecnologías serán capaces de llevar a cabo procesos intensivos en datos y tiempo mucho más rápido y podrán detectar tendencias emergentes en el panorama del mercado respaldadas por potentes análisis de IA. La IA ya está ayudando a los inversores a tomar decisiones con conocimiento de causa, ya que cada vez utilizan más el procesamiento del lenguaje natural para analizar a gran escala información como informes, convocatorias de beneficios y noticias en línea.

Un estudio de Infosys5 ha concluido que las empresas que aprovechan la IA pueden aumentar los beneficios empresariales en un 38%, y que la IA podría añadir 14 billones de dólares en valor bruto a las empresas de aquí a 2035. Goldman Sachs ha estimado enque la IA generativa por sí sola podría aumentar el PIB mundial en un 7% para 2033. En nuestra opinión, estas cifras hacen que el desarrollo de la IA y las empresas que la aprovechan eficazmente en sus modelos de negocio sean una inversión atractiva.

La IA puede ser un motor eficaz del cambio hacia modelos empresariales más sostenibles. Los datos cuantitativos y cualitativos de las inversiones son un reto clave para los inversores responsables, y mediante el análisis de diversos conjuntos de datos -desde la satisfacción de los empleados hasta las cifras de emisiones de la cadena de suministro- los algoritmos de IA pueden proporcionar una comprensión más completa del impacto medioambiental, las prácticas laborales y la conducta empresarial de una empresa. La IA también puede utilizarse para mejorar los modelos climáticos, optimizar el diseño y el material de las infraestructuras renovables o detectar y predecir las fugas de metano de los oleoductos. Esto podría tener consecuencias revolucionarias en ámbitos en los que actualmente existen enormes lagunas de datos, como la medición del impacto en la biodiversidad mediante el seguimiento de la deforestación en tiempo real a través de imágenes por satélite. La mejora y ampliación de los conjuntos de datos tendrá un profundo efecto en la inversión, ya que los inversores podrán comprender mejor sus riesgos e impactos ASG, y esta transparencia empezará a influir en la asignación del capital.

Existen pruebas convincentes de que la IA ayudará a las empresas a ser más rentables, transparentes y ecológicas, todos ellos factores importantes para una inversión sostenible. Sin embargo, los inversores también deben considerar los riesgos de confiar en la inteligencia artificial.

La otra cara de la moneda

Este uso de la IA tiene el potencial de transformar determinados empleos y sectores: desde la administración a la arquitectura, la IA podría sustituir más de 300 millones de puestos de trabajo7. En consecuencia, los conflictos laborales son inevitables; la IA ya es una de las causas principales de una8 de las mayores y más perturbadoras huelgas de actores y guionistas de Hollywood en una generación, que según algunas estimaciones, ha costado a la economía de California 3.000 millones de dólares9.

En un plano más tecnológico, el funcionamiento de los modelos de IA puede ser opaco debido a su naturaleza de "caja negra". Dada su avanzada capacidad para realizar cálculos complejos y utilizar múltiples fuentes en línea, no debe subestimarse este riesgo, sobre todo cuando esta opacidad puede generar hechos "fantasma" con escasa referencia a una fuente directa creíble o las fuentes pueden estar infringiendo leyes de privacidad o derechos de autor.

Del mismo modo, los datos con los que se entrenan los sistemas de IA pueden crear sesgos. A pesar de los avances en el aprendizaje automático, la IA es tan buena como su programación inicial. Los algoritmos basados en sesgos existentes, por ejemplo, raciales, de género o geográficos presentes en las decisiones humanas, o entrenados en conjuntos de datos en los que determinados grupos están sobrerrepresentados o infrarrepresentados, pueden incrustar aún más la discriminación. Amazon10 dejó de utilizar una herramienta de aprendizaje automático en sus procesos de selección al descubrirse que no era neutral en cuanto al género y favorecía a los candidatos masculinos en detrimento de los femeninos. La naturaleza de caja negra de la IA dificulta la rendición de cuentas y la superación de estos sesgos.

Los inversores tampoco pueden ignorar el hecho de que la propia IA tiene una importante huella de carbono. Crear y desplegar modelos de IA requiere una cantidad sustancial de potencia informática. Un estudio de la Universidad de Massachusetts11 descubrió que la simple creación de un único modelo de IA requiere 626.000 libras (aproximadamente 284.000 kg) de CO2, lo mismo que 62 coches conducidos continuamente durante un año. Teniendo en cuenta que sólo en EE.UU. hay aproximadamente 14.700 empresas impulsadas por IA12 (una cifra que seguramente aumentará), eso supone una cantidad preocupante de emisiones a lo largo del tiempo. Un estudio13 mostró que el uso mundial de electricidad de los centros de datos fue de aproximadamente el 1,15% en 2016; a pesar de las ganancias de eficiencia, esto podría duplicarse en 2030.

Riesgos para los mercados

La IA es una herramienta que inevitablemente adoptarán nuestro sector y los sectores en los que invertimos, y nuestro objetivo es utilizarla adecuadamente, comprender sus limitaciones y comprometernos de forma constructiva con los retos estructurales.

Dados los posibles escollos de la IA, será importante tener en cuenta los siguientes factores:

Transparencia - ¿Se han tomado medidas para que el funcionamiento de los modelos de IA (así como la compilación de datos) sea lo más accesible y transparente posible? ¿Se han asegurado los desarrolladores de que el modelo de inteligencia artificial cuenta con datos que minimizan los sesgos?

Aplicabilidad- ¿Es la IA adecuada para la tarea? ¿Proporciona datos precisos y útiles? ¿Se ha comprobado que no presenta defectos que puedan causar daños?

Derechos y responsabilidad - ¿Se han establecido salvaguardias para reducir los posibles daños a la empresa y a la sociedad en general? ¿Se han respetado las normas de privacidad en relación con los datos utilizados para construir el modelo?

La IA ha demostrado tener un potencial increíble para transformar las inversiones, impulsar los beneficios, aumentar la disponibilidad de datos críticos e impulsar resultados más sostenibles. Sin embargo, es probable que el impacto y los riesgos estructurales conduzcan a un aumento de la regulación y el cumplimiento de la normativa. Aunque todavía se está desarrollando el enfoque regulador -con enfoques diferentes en EE. UU., la UE y el Reino Unido-, las repercusiones de gran alcance de esta tecnología seguirán atrayendo el escrutinio regulador y de los inversores tanto por las oportunidades como por los riesgos que conlleva.

Para más reflexiones sobre la IA, lea el último artículo de Mark Hawtin: El estratega de la disrupción: La burbuja de la inversión en IA: ¿se repite la historia?

1 Fuente: Reuters
2Fuente: PitchBook
3Fuente: Reuters
4Fuente: Harvard Business Review
5Fuente: Infosys
6Fuente: Goldman Sachs
7Fuente: Forbes
8Fuente: The Guardian
9Fuente: Business Insider
10Fuente: Reuters
11Fuente: Universidad de Massachusetts
12Fuente: Temas explosivos
13Fuente: Elsevier, Universidad de Twente
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