Un reporte del economista jefe de Apollo Global Management, Torsten Slok, sostiene que las empresas de Estados Unidos que no venden tecnología no obtuvieron retorno financiero por sus inversiones en inteligencia artificial. El análisis compara a los siete gigantes tecnológicos del S&P 500 con las otras 493 empresas del índice.
El sábado 24 de octubre, Torsten Slok, socio y economista jefe del fondo de inversión Apollo Global Management, publicó un reporte titulado «no hay señales de retorno de la IA fuera del sector tecnológico».
En el documento, Slok afirma que, a pesar de las inversiones masivas y de la expectativa acumulada, la inteligencia artificial (IA) todavía no entregó retorno financiero a las empresas de Estados Unidos que no venden tecnología.
El método del informe divide al S&P 500, el índice de las 500 mayores empresas que cotizan en Estados Unidos, en dos grupos. Por un lado, los siete gigantes tecnológicos: Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia y Tesla. Por el otro, las 493 empresas restantes, que incluyen bancos, minoristas, fabricantes, aseguradoras y laboratorios.
Con datos de Bloomberg, de la Reserva Federal de San Francisco y de la oficina de estadísticas laborales de Estados Unidos, Slok midió dos variables desde que comenzó la ola de gasto: ingreso por empleado y margen de ganancia. Según el reporte, en los siete gigantes ambas curvas suben, mientras que en las otras 493 empresas las dos permanecen planas.
Una tercera medición arroja el mismo resultado: no hay señales de que la IA esté mejorando la productividad general de la economía. El gasto se originó en las 493 empresas y se concentró en las siete grandes tecnológicas. Las siete venden, las 493 compran y ningún otro sector cobra.
Slok ya había advertido en julio, en un análisis recogido por Fortune, que si la ganancia tarda años y no meses, muchas acciones del sector podrían enfrentar un reajuste. Según el reporte, las valuaciones de las empresas de IA ya descuentan que ese retorno llegará.
El informe también señala un cambio en la percepción de los compradores: el gasto en tokens, las unidades con las que se cobra el uso de los modelos, dejó de verse como una fuente de crecimiento y comienza a considerarse un costo que reduce el margen.
Respecto de quiénes pagan, Slok cita cifras de la plataforma de pagos corporativos Ramp según las cuales los que más gastan en IA por empleado son casi todos startups financiadas con capital de riesgo. La IA es adquirida principalmente por la propia industria tecnológica.
El reporte incluye una frase que, según Slok, explica la ausencia de retorno: «La IA puede ser una gran calculadora, pero en los negocios la inteligencia es sobre todo criterio». Los modelos no contemplan confianza, cultura, reglas no escritas ni riesgo reputacional, aspectos que, según el economista, inciden en los ingresos y los márgenes.
Slok agrega una advertencia: mientras ese gasto quede confinado a una porción pequeña de la economía, el efecto macroeconómico de la IA será muy limitado. El resultado, escribe, se definirá en las 493 empresas, no en los siete gigantes.
En septiembre, en un encuentro de ejecutivos en Chicago Booth, la escuela de negocios de la Universidad de Chicago, Pamela Forbus, jefa global de analítica de Mondelez, afirmó que la IA que están implementando no generará crecimiento, no por fallas de los modelos, sino porque no resolvieron problemas en sus propios datos. Según Forbus, probaron la herramienta sobre sus bases y el resultado fue deficiente.
Andrew Townend, director financiero de la empresa alimenticia estadounidense Sauer Brands, lo expresó en términos financieros: «Invertir en ahorro es renta fija. Invertir en crecimiento es small cap», en referencia a las acciones de empresas de pequeña capitalización, que pueden ofrecer grandes ganancias pero también implican riesgos elevados.
El reporte no resuelve una objeción planteada por Brad DeLong, economista de la Universidad de California en Berkeley, quien respondió en su boletín que el beneficio puede estar apareciendo en áreas que los gráficos de Slok no consideran: en los usuarios y en las empresas nuevas, no en los márgenes de las existentes.