Durante 30 años, mi ventaja como inversionista fue la investigación meticulosa. La inteligencia artificial la ha hecho inútil.
En el año 1995, leí dos libros que me cambiaron la vida: The Intelligent Investor, (El Inversionista Inteligente), de Benjamin Graham, y la biografía de Warren Buffett, escrita por Roger Lowenstein. Me enamoré de la inversión en valor. No me cansaba de leer sobre el tema.
En aquella época, no obstante, era difícil obtener suficiente información. Era la infancia de la internet, así que no era como si pudiera sencillamente buscar en Google “Warren Buffett” o “inversión en valor”.
Lo primero que pude obtener fue el informe anual de Berkshire Hathaway. Tuve que buscar el número de teléfono en la guía telefónica. A continuación, llamé desde un teléfono fijo. Una amable señora con acento del medio oeste respondió al teléfono: “Berkshire Hathaway, ¿en qué puedo ayudarle?”.
“Hola”, le dije. “Quisiera solicitar una copia de su informe anual”. “No hay problema”, me respondió. Le di mi dirección postal y ella me la repitió. A cabo de unos días, recibí un sobre marrón con el informe anual. Lo devoré.
Utilicé la tabla de inversiones cotizadas en bolsa de Berkshire para hacerme con nuevos materiales, los informes de Coca-Cola (KO), Geico, American Express (AXP) y Capital Cities/ABC, de forma muy parecida, cogiendo el teléfono fijo y haciendo una solicitud verbal.
¿Cual es mi punto?
Las cosas avanzaban lentamente. Adquirir conocimientos era complicado. Cada uno de los pasos para aprender sobre inversiones suponía un ciclo de días, si no semanas. Las diversas piezas debían ser ensambladas cuidadosamente y recolectadas con diligencia.
Desde esos primeros días, me enteré de las reuniones de Berkshire Hathaway. No se grababan para YouTube ni se retransmitían en directo por televisión. Así que adquirí algunas acciones y asistí a ellas en persona. Todo ello con el fin de obtener una ventaja inversora.
Sí, existieron ciertos afortunados que no asistieron a esas reuniones y consiguieron entrar en la famosa lista de correo electrónico de Whitney Tilson, que en esos momentos contaba con unas cuantas docenas de personas como máximo. Pero eso era todo. La información privilegiada era escasa y difícil de conseguir.
Como no me cansaba, también asistí a las reuniones de Wesco en Pasadena, California, con Charlie Munger, y a las reuniones del Fondo Sequoia dirigidas por Bill Ruane y Rick Cunniff.
Una vez en la reunión de Wesco, Munger mencionó la empresa Tupperware en el contexto de “Influence:The Psychology of Persuasion” (Influencia: La psicología de la persuasión) de Robert Cialdini . Estuve allí. Incluso organicé una fiesta Tupperware en mi casa para entender cómo funcionaba el sistema de ventas de la empresa.
En aquella época, los potenciales inversores de mi fondo solían preguntarme: “¿Cuál es su ventaja?”. Quizás era una forma abreviada de decir: “¿Tiene alguna fuente de información privilegiada?”. O, más educadamente, “¿Cuál es su perspectiva sobre las variantes?”. Si tenía alguna, se basaba en este tipo de rumores.
No obstante, ese mundo ya no existe.
Durante la última década, muchas de esas ventajas se han erosionado. Ya no era necesario trabajar duro, sonreír y llamar. Porque esos conocimientos, obtenidos con tanto esfuerzo, se enviaban por correo electrónico, Twitter, transmisiones en vivo, YouTube, podcasts y más.
Sí, todavía había que elegir las fuentes. Pero había mucho más disponible al alcance de cualquier analista.
Y ahora llega la inteligencia artificial.
La evolución de la investigación de inversiones en la era de internet fue lentísima en comparación con el terremoto que representaron los LLM (por sus siglas en inglés, Grande modelos de lenguaje). Antes de ChatGPT, aún se requería paciencia para recopilar y leer el mosaico de fuentes. Ahora basta con pedirle a ChatGPT o Gemini que se encarguen de todo el rastreo.
Un LLM puede ofrecer un resumen instantáneo de todo lo que se ha dicho públicamente sobre una empresa. Y puede analizarse al instante para proporcionar el estado actual de la sabiduría sobre el tema.
Es cierto que, hasta donde sé, los LLM no pueden generar pensamiento original. Pero el camino hacia el pensamiento original es mucho más corto y mucho más accesible.
Antes, solía viajar a Kings Road en Londres por si acaso Nick Sleep y Qais Zakaria, de Nomad, me invitaban a una Cornish pasty (pastel de Cornualles en forma de media luna) junto con algunas de sus ideas originales. Fue allí donde escuché por primera vez a Nick hablar de “economías de escala compartidas”.
Hoy no necesito viajar tanto, a menos que solo busque un Cornish pasty y la excelente compañía de Nick y Zak.
¿Por qué?
Hay muchísimas ideas originales u opiniones diversas disponibles en línea, y los LLM pueden explorarlas todas, añadiendo y contrastando un mosaico de fuentes adicionales: publicaciones en redes sociales, presentaciones ante la SEC y más. Todo ese material ahora es de dominio público.
Es cierto que aún existen muchas fuentes de datos no públicas a las que los LLM no pueden acceder. Pero los datos tienden a filtrarse a través de Scribd, Reddit, arXiv o redes sociales. Incluso si son solo metadatos, se pueden recopilar sin esfuerzo. Entonces, una persona como yo puede aplicar su intuición y verificar las fuentes para asegurarse de que el LLM no esté alucinando.
¿Qué significa esto para la inversión en valor?
Mi conclusión es que la época dorada de la inversión en valor ha terminado. Gracias a los LLM, ya no necesito un analista júnior, por una fracción del coste, un LLM puede hacer un trabajo mucho mejor. Y la era del gestor de fondos de cobertura audaz, Michael Steinhardt, George Soros, Julian Robertson, también ha terminado.
La valoración de activos será más precisa. Las sutilezas ocultas sobre un negocio en particular que lo hacen mejor o peor de lo que parece se revelarán con mayor facilidad. La rentabilidad de un mejor análisis y una mejor comprensión disminuirá porque estará disponible para todos.
El científico y escritor británico Matt Ridley compararía esto con el efecto de la Reina Roja: todos podemos correr más rápido, pero al final, todos tendremos acceso a los mismos LLM.
La dispersión de las rentabilidades de la gestión activa debe reducirse, agrupándose aún más cerca de la rentabilidad del índice, incluso para los inversores que no se aferran al índice.
La gente solía preguntar: “¿Cuál es tu ventaja?”, pero ya no la hay. Al menos, ninguna que me resulte obvia.
¿Adónde, entonces, fluirá el dinero? Lo que queda son los fondos indexados y los recopiladores de activos como BlackRock.
¿Y qué hay de los pequeños fondos boutique independientes como el mío?
Podemos apegarnos a los comportamientos humanos que funcionan, que los indexadores y los fondos cuantitativos, con sus grandes organizaciones y comportamiento programado, no pueden replicar. Podemos comprar y mantener, lo que a veces se denomina arbitraje temporal.
Sin duda seguiré invirtiendo en rumores, comprobaciones de canales LLM, llamadas a expertos y similares. Pero sé que probablemente será inútil. Porque todos pueden hacerlo. Espero centrarme en construir las mejores relaciones e invertir en empresas que inviertan en mejores relaciones.
Para esto, no se me ocurre mejor ejemplo que Berkshire Hathaway, con su gran número de accionistas. Se trata de un grupo numeroso que ha vivido la experiencia de que comprar y mantener a largo plazo, en lugar de cambiar constantemente, es la mejor manera de invertir.
Esto le brindará al sucesor de Buffett, Greg Abel, un entorno mucho mejor para asignar capital, al igual que mi base de inversionistas debería permitirme lo mismo. Sé que son pocas opciones, pero debería ser suficiente para los que nos quedamos.
Si lo único que la inteligencia artificial y los LLM hacen por las finanzas es nivelar el terreno de juego, marginar aún más a los amos del universo (y a aspirantes como yo), ¿sería tan malo? Probablemente no.
Gracias a la IA, el terreno de juego es más equitativo que nunca.
Ahora más que nunca, el inversionista promedio ya no tiene que pagar comisiones exorbitantes. Un gran beneficio del mercado de valores fue la democratización de las finanzas. Quizás ahora, gracias a la inteligencia artificial, ese día por fin haya llegado.
Esta nota no refleja necesariamente la opinión del consejo editorial de Bloomberg LP y sus propietarios.
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