Mientras los inversores se obsesionan con el auge del hardware de IA, un informe de Goldman Sachs revela una oportunidad mayor, de un billón de dólares, en las inversiones ajenas al hardware necesarias para que la IA funcione.
Un nuevo informe de Goldman Sachs sostiene que el enfoque del mercado en el hardware de IA pasa por alto una ola de gasto mayor y más compleja, proyectando que la inversión global ajena al hardware podría superar el billón de dólares en los próximos años. El análisis de economistas como Joseph Briggs concluye que por cada dólar gastado en chips y servidores de IA, las empresas están gastando dos dólares en el capital intangible necesario para que sean útiles, como infraestructura de datos, desarrollo de software y reestructuración organizativa.
"Históricamente, cada dólar de inversión en hardware conlleva dos dólares de inversión intangible", afirma el informe Global Economics Analyst de Goldman Sachs, destacando la magnitud de un gasto que a menudo se pasa por alto. Este gasto complementario no es solo un coste secundario, sino un motor primordial de valor, que determina qué empresas traducirán con éxito el potencial de la IA en ganancias de productividad.
El informe cuantifica la magnitud de esta inversión oculta, estimando que las empresas estadounidenses ya están incurriendo en 153.000 millones de dólares en costes laborales anuales para que sus equipos internos de TI desarrollen y gestionen herramientas de IA. Además, calcula que el tiempo de los ejecutivos dedicado al cambio organizativo relacionado con la IA representa otros 40.000 millones de dólares en inversión anual, mientras que el coste total de la reorganización de la plantilla durante todo el ciclo de adopción de la IA podría alcanzar entre 800.000 y 900.000 millones de dólares. El crecimiento acelerado de los ingresos de empresas de gestión de datos como Snowflake, Databricks y Palantir —cuyo valor empresarial combinado se ha disparado de menos de 100.000 millones de dólares en 2022 a una proyección de 650.000 millones de dólares para 2025— sirve como validación de esta tendencia por parte del mercado.
Esta ola masiva de gasto intangible sugiere que las empresas mejor posicionadas para ganar la carrera de la IA podrían no ser las que venden el hardware, sino las que invierten más eficazmente en los datos, el software y las reformas organizativas para desplegarlo. Según el informe, esta dinámica está creando un efecto de "curva en J", donde las ganancias iniciales de productividad se ven enmascaradas por una fuerte inversión intangible inicial, lo que podría estar subestimando el crecimiento actual del PIB hasta en un 2%.
El efecto multiplicador "intangible"
El núcleo de la tesis de Goldman se basa en una relación histórica de 1 a 2 entre el hardware y el capital intangible. El análisis de los datos EU KLEMS realizado por el banco reveló que por cada dólar de inversión en hardware de tecnologías de la información y la comunicación (TIC), se gastan 2 dólares en activos intangibles. Esto se desglosa en aproximadamente 1,30 dólares para datos y software y 0,50 dólares para capital organizativo.
Aplicando este multiplicador al actual auge del hardware de IA, que ya ha visto 360.000 millones de dólares en gasto de capital en EE. UU., se apunta a una futura ola de gasto ajeno al hardware que podría superar el billón de dólares a nivel mundial. Este gasto ya es visible en los resultados financieros de proveedores de la nube como Amazon AWS, Microsoft y Google, cuyos ingresos conjuntos por servicios en la nube han crecido de unos 200.000 millones de dólares en 2022 a más de 500.000 millones de dólares en la actualidad.
De la curva en J a las empresas superestrellas
El informe sostiene que la naturaleza del capital intangible —caracterizado por altos costes fijos y bajos costes marginales— favorece naturalmente a los adoptantes tempranos y eficaces, creando una dinámica de mercado en la que el ganador se lo lleva todo. Los economistas se refieren a esto como el ascenso de las "empresas superestrellas". Las empresas que invierten de forma más eficaz en arquitectura de datos, reciclaje de empleados y rediseño de procesos pueden lograr una mayor productividad, capturar mayores cuotas de ingresos y generar mejores retornos de la inversión.
Este patrón de inversión también crea una "curva en J" para la productividad. A corto plazo, a medida que las empresas desvían recursos hacia la reestructuración interna y la formación, la producción medida puede estancarse o incluso caer, ya que estas actividades suelen contabilizarse como costes en lugar de capitalizarse como inversiones. Sin embargo, a medida que estas inversiones maduran, se espera que desbloqueen importantes ganancias de productividad. Goldman mantiene su previsión de que la IA impulsará en última instancia el crecimiento anual de la productividad laboral en 1,5 puntos porcentuales y elevará el PIB mundial en un 15% una vez que la tecnología se adopte por completo. Las empresas que hoy realizan las inversiones más inteligentes fuera del hardware son las candidatas más probables a convertirse en la próxima generación de empresas superestrellas con valoraciones extraordinarias.
Este artículo tiene fines únicamente informativos y no constituye asesoramiento de inversión.
