En los albores de una nueva revolución industrial impulsada por la inteligencia artificial (IA), desde Edmond de Rothschild el gestor Jacques-Aurélien Marcireau defiende que van a ser los datos el petróleo de los próximos años, por lo que pide a los inversores no dejarse llevar por el entusiasmo y centrarse en el análisis fundamental para poder subirse al carro de esta megatendencia de una forma sostenible y a largo plazo. Marcireau lleva al frente de la gestión del Edmond de Rothschild Fund Big Data desde su lanzamiento en 2015.
El gestor indica que la cartera está gestionada en gran medida sin limitaciones por sectores, regiones o capitalizaciones, y que el foco se pone en la gestión de riesgos concentrados y en evitar la sobredependencia a un solo sector, sin perder de vista las métricas de valoración para no pagar de más por el crecimiento. “Invertimos en compañías que o bien son jugadores puros en la temática, con una porción significativa de sus ingresos procedente de Data Analytics o Data Infrastructure, o bien Data Users que utilizan datos en el contexto actual, potencialmente a través de IA, para acelerar la transformación digital, reescalar y aumentar sus negocios”, detalla el experto.
Marcireau habla con Funds Society sobre los puntos más importantes del enfoque de inversión de la estrategia de Edmond de Rothschild y actualiza las perspectivas de inversión en esta temática.
Ahora que todo el mundo está tan entusiasmado con la IA, ¿por qué insistir en el enfoque de big data en su fondo?
Hay tres ingredientes para hacer IA: potencia de cálculo, algoritmo (o LLM) y datos. Aunque el mercado está demasiado entusiasmado con los dos primeros, creemos que los datos son el rey. Es cierto que la IA generativa puede cambiar las reglas del juego en muchos sectores. Estamos en la fase inicial de exploración de todo el potencial de estos LLM. Pero creemos que el mercado ha pasado por alto la importancia de los datos, la verdadera mina de oro en sí misma en la era de la IA. El comportamiento de estos grandes modelos lingüísticos no viene determinado necesariamente por su arquitectura, sus parámetros o sus optimizaciones. Viene determinado por los conjuntos de datos que se han utilizado para entrenar el modelo.
¿En qué estado se encuentran las valoraciones? ¿Qué deberían esperar los inversores de aquí en adelante?
La valoración es realmente un pilar fundamental de nuestro proceso de inversión, en realidad la primera capa de gestión del riesgo en el fondo. Uno de los mayores escollos que pueden cometer los inversores es pagar de más por una tecnología, ya que una empresa que posee un valor perturba parte de nuestra disciplina de compra/venta y nos induce a recortar una acción cuando creemos que las hipótesis de crecimiento de los mercados no están sincronizadas con los fundamentales de la empresa. Esa es una de las razones por las que redujimos NVIDIA en el segundo semestre del año pasado, a pesar de haber mantenido la acción durante los últimos 9 años. Así pues, aunque reconocemos que podría haber bolsas de sobrevaloración en algunas partes del mercado, nos hemos esforzado por proteger la cartera de los riesgos de sobrevaloración, invirtiendo en empresas con activos tecnológicos estratégicos que cotizan con hipótesis realistas de crecimiento/rentabilidad, y esto explica por qué el fondo ha sido bastante inmune a las caídas tecnológicas de 2022.
¿Qué sectores están más expuestos actualmente al big data? ¿Cuáles presentan mayor riesgo de disrupción?
Aunque el mercado normalmente solo se fijaría en el sector tecnológico a fin de obtener exposición al tema de Big Data/AI (y esto ha sido bastante visible en el revuelo en torno a algunos valores de semiconductores como NVIDIA), seguimos convencidos de que el Big Data es un tema amplio que probablemente afectará a una gran variedad de sectores. El fondo EDR F Big Data Fund se estructuró precisamente para abordar esta oportunidad hace 9 años, y más allá de los valores de análisis de datos e infraestructuras, que constituyen al menos el 50% de la cartera, también invertimos en algunos «usuarios de datos» específicos que probablemente se conviertan en grandes ganadores de la revolución de Big Data, lo que ya está ocurriendo en los sectores de la energía, la sanidad, la logística, la defensa y la banca/seguros.
El fondo trata de invertir en empresas no tecnológicas que cuenten con grandes equipos tecnológicos internos y aprovechen los datos en sus respectivos campos. Por ejemplo, una empresa como AXA en el sector de los seguros ha liderado el camino, desarrollando soluciones digitales innovadoras, integrando la IA en torno a datos no estructurados sobre decisiones de suscripción y siniestros para mejorar sus procesos internos y administrativos de forma más rápida y cuenta con 300 casos de uso de IA (desde el procesamiento de siniestros hasta la automatización de las solicitudes de los clientes). AXA es también la mayor aseguradora de vehículos eléctricos de Europa y asegura la mayoría de las estaciones de recarga de vehículos eléctricos (VE). Por lo tanto, es capaz de utilizar todos sus datos recopilados sobre baterías para evaluar el valor residual de los VE, que depende en gran medida del uso de la batería.
¿Cuál es el horizonte de inversión ideal para invertir en este fondo?
Como para cualquier inversión en renta variable, los inversores deben prepararse para un horizonte de inversión de 5-8 años. El fondo está realmente estructurado para ser un fondo ‘core’ con un perfil de riesgo/rentabilidad consistente, y menor sensibilidad que la mayoría de los fondos de renta variable global a las caídas o rotaciones de los mercados… Dadas las características de crecimiento/valoración esperadas del fondo, sigue ofreciendo una propuesta convincente para invertir en el tema Big Data a largo plazo dentro de un marco de riesgo controlado.
PRINCIPALES RIESGOS DE INVERSIÓN
Los riesgos que se describen a continuación no son exhaustivos: es responsabilidad de los inversionistas analizar el riesgo de cada inversión y obtener su propia opinión. Riesgo de gestión discrecional: el estilo de gestión discrecional se basa en las expectativas del rendimiento de diferentes mercados (acciones, bonos). Sin embargo, existe el riesgo de que el Fondo no se invierta en los valores de mejor rendimiento en todo momento. Riesgo de capital: el valor de una acción puede cambiar dependiendo de factores específicos del emisor, pero también de diferentes mercados, políticos o económicos que pueden conducir a variaciones sustanciales en los activos netos que pueden tener un impacto negativo en la rentabilidad del fondo. Riesgo de invertir en empresas de pequeña y mediana capitalización: la inversión en pequeñas y medianas empresas puede entrañar un riesgo mayor que el generalmente derivado de inversiones en empresas más grandes y mejor establecidas. Los Subfondos que invierten en pequeñas empresas pueden fluctuar en valor más que otros Subfondos debido a la mayor volatilidad potencial de los precios de las Acciones de las empresas más pequeñas. Riesgo de tipo de cambio: los activos pueden estar expuestos al riesgo de tipo de cambio cuando la exposición a divisas de determinados activos del Subfondo correspondiente a otra divisa. Riesgo de concentración: ciertos Subfondos pueden concentrar sus inversiones en activos que pertenecen a determinados sectores específicos de la economía y, en consecuencia, estarán sujetos a los riesgos asociados con la concentración de inversiones en los sectores en cuestión.
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