¿Cómo evitar la IA? Este es el "gran desafío" para los fondos de pensiones y fondos soberanos.

El auge de la inteligencia artificial está desmantelando la lógica de diversificación en la que se apoyan los inversores institucionales. Desde acciones y capital privado hasta bonos corporativos e infraestructuras, el riesgo relacionado con la IA se ha infiltrado en casi todas las clases de activos, colocando a fondos de pensiones y fondos soberanos que administran cientos de miles de millones de dólares en una situación sin precedentes.

Según informó Bloomberg el lunes, el director de inversiones de los Sistemas de Retiro de la Ciudad de Nueva York (NYCRS), Monte Tarbox, rechazó recientemente una invitación de recaudación de fondos de un fondo de capital privado precisamente porque el producto tenía demasiada exposición a la IA. “Cuando llegue ese día, no queremos quedarnos rezagados y que nos pregunten ‘¿por qué dijeron sí a todo?’”, dijo. Esta decisión refleja la situación común que enfrentan casi todos los principales inversores institucionales de Wall Street en la actualidad.

Lisa Shalett, directora de inversiones de Morgan Stanley Wealth Management, advirtió que la IA está agravando el desafío de diversificación que ya enfrentan los gestores de carteras de activos—en un entorno donde la inflación es persistentemente alta, la tradicional combinación 60/40 de acciones y bonos ha fallado repetidamente, y la profunda penetración de la IA ha empeorado aún más la correlación positiva entre acciones y crédito.

Goldman Sachs estima que, actualmente, las empresas relacionadas con la infraestructura de IA (incluidos los fabricantes de chips y las empresas de computación en la nube a hiperescala) representan alrededor del 40% de la capitalización total del S&P 500; según datos de Apollo Global Management, las emisiones relacionadas con IA constituyeron casi la mitad del volumen total de bonos de grado de inversión emitidos este año y el 87% de los fondos de capital de riesgo.

El riesgo de la IA está en todas partes, la diversificación se convierte en una ilusión

La penetración de la IA en los mercados es multidimensional. En los mercados públicos, solo tres fabricantes de chips representan más de una cuarta parte del peso en los índices de mercados emergentes. En el mercado privado, el capital privado casi se ha convertido en sinónimo de startups de IA. En el mercado de bonos, los principales emisores son todas empresas de computación en la nube a hiperescala. En el sector de infraestructuras, casi todos los grandes proyectos están relacionados con centros de datos. Incluso los bonos del Tesoro de Estados Unidos pueden ser integrados en la narrativa comercial de la IA: la demanda adicional de electricidad eleva las expectativas de inflación, lo que a su vez afecta la evolución de los rendimientos.

El mismo grupo de empresas abarca varias clases de activos, concentrando aún más los riesgos. Por ejemplo, Alphabet tiene una capitalización bursátil de 4 billones de dólares, una deuda pendiente de 130.000 millones de dólares y posee infraestructuras que conectan más de 30 centros de datos en todo el mundo. Mientras tanto, varias empresas mantienen acuerdos de “financiación circular”, poseyendo participaciones entre ellas, lo que lleva a una alta interconexión en las exposiciones de riesgo.

Thomas Salopek, jefe de investigación de estrategias sistémicas multiactivos en JPMorgan, construyó cuatro modelos que simulan la asignación de activos de inversores institucionales, y los resultados muestran que, en los últimos años, todas estas carteras muestran una notable correlación positiva con los factores de riesgo relacionados con la IA. En una encuesta realizada por Invesco a 90 fondos soberanos, más de la mitad de los encuestados señalaron la concentración del mercado como el principal riesgo asociado a la inversión en IA.

Cuantificando la exposición a la IA, cada institución tiene su propia estrategia

Frente a este desafío, los inversores institucionales están explorando sus propias formas de responder, pero la principal dificultad es cómo definir y medir la exposición a la IA. A diferencia de las clasificaciones habituales como clase de activo, sector o región, aún no existe un estándar unificado para la exposición a la IA: puede tratarse de un fabricante de chips puro o una empresa común que simplemente usa tecnología de IA.

La Asociación de Retiro de Empleados del Condado de Los Ángeles (LACERA) dedicó una reunión de la junta en mayo de este año a discutir la exposición a la IA en los mercados privados. El director de inversiones, Jonathan Grabel, lideró posteriormente una revisión exhaustiva, combinando análisis internos ascendentes con el enfoque descendente de MSCI, y calculó que entre el 8% y el 19% de la cartera de este fondo de pensiones está relacionada con la IA. “No queremos que la búsqueda de la perfección nos impida obtener ideas valiosas”, dijo.

Elo Mutual Pension Insurance Co. de Finlandia administra activos por 36.000 millones de euros; sus gestores de cartera emplean IA para rastrear IA, utilizando herramientas impulsadas por IA para monitorizar la sensibilidad de las posiciones públicas a las tendencias de adopción de IA. Kari Vatanen, director de asignación de activos e inversiones alternativas, admite que limitar la exposición a la IA en aras de la diversificación tiene un costo: si la narrativa de la IA sigue dominando los rendimientos del mercado durante años, esta acción podría dañar el desempeño. El índice de Bloomberg Intelligence que rastrea acciones globales relacionadas con IA ha mostrado, en los últimos dos años, un exceso de retorno anualizado de 11 puntos porcentuales.

La firma de análisis financiero Markov Processes International realizó un análisis factorial de unas 50 grandes fondos de pensiones y descubrió que, en promedio, su sobre-exposición a la IA está cerca de cero, pero existen claras desviaciones individuales—el mayor fondo de pensiones público de Estados Unidos, CalPERS, ha visto crecer constantemente su sobre-exposición a la IA en años recientes, principalmente debido a sus inversiones en grandes empresas no cotizadas.

El “enfoque de cartera total” se convierte en el nuevo paradigma

La necesidad de cuantificar el riesgo de la IA está inyectando nueva vitalidad a un marco de inversión denominado “enfoque de cartera total” (Total Portfolio Approach, TPA). Este marco rompe las barreras entre clases de activos, comparando todas las inversiones en el mismo nivel para buscar la configuración óptima global; CalPERS ha adoptado formalmente este método recientemente.

Aware Super de Australia, con un tamaño de 240.000 millones de dólares australianos, completó en junio de este año la transformación plurianual de su plataforma interna de inversión, denominada "Project Odin", integrando datos y herramientas de análisis de terceros, incluido BlackRock. Michael Clavin, jefe de liquidez y mercados, señaló que esta plataforma es naturalmente adecuada para rastrear la exposición a la IA a nivel de todo el fondo. “La verdadera diversificación no es solo geográfica o sectorial, sino entender realmente la correlación entre los activos y los temas”, afirmó.

Marsh Investments and Retirement (anteriormente Mercer, con 846.000 millones de dólares en activos bajo gestión) dedicó seis meses a desarrollar un sistema de monitoreo de exposición temática, utilizando IA para analizar de manera indirecta los ingresos y beneficios de empresas públicas y privadas, lanzado oficialmente en febrero de este año. Andrew McDougall, director de inversiones en EE.UU., declaró: “La clave es saber primero lo que tienes, para después saber a dónde quieres llegar. Aquellas instituciones con buenos sistemas ya pueden anticipar el impacto antes de invertir; las que están atrasadas pueden descubrir el problema cuando ya sea demasiado tarde”.

Para Tarbox de NYCRS, el reto es mantener el ritmo de evolución de una tecnología que es tanto rápida como profundamente transformadora. Afirma que incluso los diagramas de carteras más sofisticados pueden quedar rápidamente obsoletos, y que el contorno del riesgo de la IA debe ser constantemente redibujado. “No solo debemos aumentar la resolución del microscopio, sino también la frecuencia de nuestras evaluaciones”, señala. “Prácticamente cada fondo en el que nos comprometemos a invertir terminará, inevitablemente, aumentando nuestra exposición a la IA”.