Las 11 principales acciones relacionadas con IA: guía completa

¿Cuáles son las mejores acciones de inteligencia artificial?

La industria de la inteligencia artificial sigue captando gran atención entre inversores y entusiastas tecnológicos. Los principales gobiernos han apostado por respaldar la IA como sector clave de crecimiento junto a otras tecnologías emergentes, reconociendo su potencial transformador en múltiples industrias.

Invertir en acciones de IA implica comprender el variado ecosistema de compañías del sector. Desde fabricantes de semiconductores que producen chips especializados hasta desarrolladores de plataformas de aprendizaje automático, el panorama de la IA abarca diferentes modelos de negocio y enfoques tecnológicos. Este análisis examina las empresas líderes mejor posicionadas para aprovechar la revolución de la IA.

1. NVIDIA

NVIDIA se ha consolidado como líder absoluto en el sector de semiconductores gráficos, destacando especialmente en operaciones de centros de datos. Sus unidades de procesamiento gráfico (GPU) son la base de las aplicaciones de inteligencia artificial, permitiendo cargas de trabajo de aprendizaje automático que impulsan grandes modelos de lenguaje y sistemas de vehículos autónomos.

El área de centros de datos de NVIDIA ha experimentado un crecimiento excepcional, impulsado por la demanda de potencia de cálculo para IA. Sus GPU destacan en el procesamiento en paralelo, lo que las convierte en la opción ideal para entrenar redes neuronales complejas y ejecutar inferencias a escala. Además del gaming y los centros de datos, la división de visualización profesional de NVIDIA mantiene un fuerte potencial de crecimiento y presta servicio a industrias como arquitectura o producción cinematográfica.

La plataforma CUDA de NVIDIA ha generado un potente ecosistema de software que refuerza su predominio en hardware. Los desarrolladores recurren a bibliotecas y herramientas optimizadas para CUDA, lo que supone altos costes de cambio y consolida la ventaja competitiva de NVIDIA en aceleración de IA.

2. IBM

IBM ha logrado una sólida posición como líder en soluciones empresariales de IA, enfocándose en mejorar la eficiencia operativa y reducir costes para diversos sectores. Su plataforma Watson ha ganado presencia en sanidad y servicios financieros, demostrando aplicaciones prácticas de la IA en industrias complejas y reguladas.

En el ámbito sanitario, IBM Watson ayuda a médicos en diagnósticos, recomendaciones de tratamiento y descubrimiento de fármacos. Las entidades financieras utilizan Watson en detección de fraude, evaluación de riesgos y automatización de la atención al cliente. Estas aplicaciones demuestran que la IA puede complementar la experiencia humana en lugar de reemplazarla.

Pese a operar en mercados fragmentados, IBM mantiene un crecimiento constante en su área de software de IA. Su estrategia de nube híbrida, junto a las capacidades de IA, la sitúa en una posición privilegiada para ayudar a empresas que buscan modernizar su infraestructura tecnológica sin perder el control sobre datos sensibles.

3. Microsoft

Microsoft se ha convertido en uno de los protagonistas de la inteligencia artificial gracias a su alianza estratégica con OpenAI, respaldada por una inversión de 10 000 millones de dólares. Esta colaboración ha permitido incorporar rápidamente funciones avanzadas de IA en productos como Azure, el navegador Edge, la suite Office o el buscador Bing.

La integración de la tecnología GPT en los productos de Microsoft marca un cambio de paradigma en la interacción con el software. Funciones como Copilot en Office ilustran el potencial de la IA para aumentar la productividad automatizando tareas y ofreciendo asistencia inteligente. Los servicios de IA de Azure atraen a desarrolladores y empresas que buscan crear soluciones personalizadas de IA sin invertir en infraestructura propia.

El enfoque de Microsoft combina investigación de vanguardia con aplicaciones empresariales, aportando valor tanto a usuarios finales como corporativos. Sus relaciones comerciales y canales de distribución consolidados facilitan la rápida llegada de innovaciones de IA al mercado y a gran escala.

4. C3.AI

C3.ai está especializada en software empresarial de IA para resolver desafíos críticos como la optimización del desarrollo, reducción de costes y gestión de riesgos. Su plataforma permite a las organizaciones crear, desplegar y operar aplicaciones de IA a escala sin requerir grandes conocimientos de ciencia de datos.

Un ejemplo relevante es su colaboración con la Fuerza Aérea de EE. UU., donde sus soluciones de mantenimiento predictivo anticipan fallos en aeronaves antes de que se produzcan. Esta aplicación demuestra cómo la IA puede mejorar la preparación operativa, reducir costes de mantenimiento y prevenir fallos peligrosos.

Las soluciones sectoriales de C3.ai abarcan energía, manufactura, servicios financieros y sanidad. Su orientación dirigida a resultados empresariales medibles, más allá de la pura capacidad tecnológica, le ha permitido establecer relaciones sólidas con clientes corporativos que buscan implementaciones prácticas.

5. Google (Alphabet)

Alphabet mantiene su dominio en las búsquedas en Internet y expande su presencia en servicios en la nube e investigación en IA. La adquisición de DeepMind ha sido clave para avanzar en capacidades de IA en ámbitos como visión artificial, deep learning y reconocimiento de voz.

La investigación en IA de Google ha dado lugar a innovaciones como la arquitectura transformer (base de los modelos lingüísticos actuales) y avances en aprendizaje por refuerzo que han permitido a sistemas dominar juegos complejos y tareas reales. Estos hitos se traducen en soluciones prácticas en el ecosistema de productos de Google.

La nube de Google ofrece servicios avanzados de IA y aprendizaje automático, compitiendo directamente con Amazon Web Services y Microsoft Azure. Su experiencia en el manejo de grandes volúmenes de datos y sus infraestructuras escalables le otorgan ventajas en un mercado donde la calidad de los datos y los recursos computacionales son esenciales.

6. AMD

Advanced Micro Devices (AMD) se ha posicionado como rival destacado tanto en CPU como en GPU, sirviendo a ordenadores personales, servidores, gaming y centros de datos. Su hoja de ruta pone cada vez más énfasis en capacidades de IA, incorporando funciones especializadas en futuros chips para cargas de trabajo de aprendizaje automático.

Los procesadores EPYC para servidores de AMD han ganado cuota frente a Intel gracias a su rendimiento y eficiencia energética. En GPU, los productos de AMD para centros de datos ofrecen alternativas a NVIDIA, fomentando la competencia, la innovación y potencialmente mejores precios para el cliente.

El apoyo a estándares abiertos y la colaboración han fomentado el respaldo de la comunidad de desarrolladores a las plataformas AMD. A medida que las cargas de IA se diversifican hacia tareas de inferencia, AMD está bien posicionada para aprovechar el crecimiento del mercado de aceleración de IA.

7. Micron Technology

Micron Technology es líder en soluciones de memoria y almacenamiento, fabricando chips de alta capacidad y rendimiento imprescindibles para la IA. Sus productos permiten almacenar y acceder rápidamente a los grandes volúmenes de datos necesarios para entrenar y ejecutar modelos de IA.

Con modelos de IA cada vez más complejos y dependientes de datos, la demanda de soluciones avanzadas de memoria sigue creciendo. La memoria de alto ancho de banda (HBM) de Micron es especialmente clave para aceleradores de IA, proporcionando el ancho de banda necesario para que GPU y otros procesadores operen al máximo durante tareas intensivas.

Las inversiones estratégicas en tecnologías de memoria de nueva generación sitúan a Micron en una posición privilegiada para aprovechar el auge de la IA. Con las grandes tecnológicas compitiendo por sistemas de IA más potentes, el papel de Micron como proveedor clave de infraestructura de memoria es cada vez más valioso.

8. Amdocs

Amdocs aplica la inteligencia artificial para impulsar la innovación en comunicaciones y medios, ayudando a los proveedores de servicios a optimizar operaciones y mejorar la experiencia de cliente. Su plataforma IntelligenceONE demuestra cómo la IA puede transformar los negocios tradicionales de telecomunicaciones y medios.

Gracias a su colaboración con SoftBank y otros grandes operadores, Amdocs ha implementado soluciones de IA que mejoran la gestión de redes, la atención al cliente y la optimización de ingresos. Estas aplicaciones evidencian el valor de la IA en sectores maduros, permitiendo operaciones más eficientes y mejorando la interacción con los clientes.

La especialización en soluciones de IA aplicadas a telecomunicaciones y medios, junto a su profundo conocimiento del sector, le confiere ventajas competitivas en este nicho de mercado.

9. AeroVironment

AeroVironment aplica la IA a drones militares autónomos, desarrollando sistemas aéreos no tripulados avanzados capaces de misiones complejas con mínima intervención humana. Sus drones con IA potencian las capacidades militares y reducen riesgos para el personal.

Más allá de la defensa, los drones de AeroVironment han entrado en la agricultura, ayudando a los agricultores a cartografiar campos, evaluar cultivos y detectar problemas de riego. Esta diversificación demuestra el potencial de los drones con IA para crear valor en múltiples sectores.

Su experiencia en fusionar IA y tecnología aeronáutica la posiciona para aprovechar la creciente demanda de sistemas autónomos en aplicaciones militares y comerciales. Con el avance de la IA, se ampliarán las aplicaciones de los drones inteligentes.

10. Qualcomm

Qualcomm apuesta por enfoques híbridos que distribuyen las capacidades de IA entre la nube y los dispositivos en el edge. Así responde a la demanda de aplicaciones de IA que requieren baja latencia y funcionamiento sin conexión constante a Internet.

Su liderazgo en procesadores móviles le permite llevar la IA a smartphones, tabletas y otros dispositivos portátiles. Los chips optimizados para IA de Qualcomm permiten el procesamiento en el propio dispositivo para funciones como mejora fotográfica, reconocimiento de voz o experiencias de realidad aumentada.

A medida que la funcionalidad de IA pasa de la nube centralizada al edge computing, la experiencia de Qualcomm en procesadores móviles eficientes gana aún más valor. Sus soluciones integrales de hardware y software facilitan la integración de IA sin necesidad de grandes recursos internos.

11. Intel

Intel desarrolla iniciativas diversas en IA, desde detección de deepfakes hasta síntesis de voz para personas con discapacidad y experiencias 3D avanzadas. La empresa prioriza el desarrollo de aplicaciones de IA éticas y responsables, abordando los posibles riesgos sociales.

Pese a la competencia, Intel mantiene recursos importantes para I+D en IA. Su oferta abarca CPUs, GPUs y aceleradores de IA especializados, lo que le permite abordar el mercado desde diferentes ángulos.

El compromiso de Intel con la IA responsable responde a la preocupación social por el impacto de la tecnología. Conforme evolucionan las normativas, las compañías con estrategias éticas proactivas pueden obtener ventajas frente a sus competidoras.

Aspectos clave al invertir en acciones tecnológicas de IA

Invertir en acciones de IA exige comprender a fondo los distintos segmentos y modelos de negocio del sector. La IA abarca tanto empresas focalizadas exclusivamente en inteligencia artificial ("pure-play AI") como grandes tecnológicas que la incorporan en operaciones más amplias.

Los inversores deben analizar cuidadosamente previsiones de ingresos e informes anuales para evaluar el desempeño y la salud financiera de las empresas. Centrarse en compañías con crecimientos sostenidos aporta garantías sobre la viabilidad del modelo de negocio y la demanda. Los informes anuales ofrecen información clave sobre operaciones y métricas financieras como ratios de deuda.

Analizar la trayectoria de crecimiento revela patrones sobre la posición competitiva y perspectivas. Factores como crecimiento de ingresos, evolución de cuota de mercado y ventajas competitivas ayudan a valorar si una empresa puede mantener o mejorar su posición mientras el sector evoluciona.

Dada la velocidad del sector, mantenerse informado mediante análisis de expertos e informes aporta contexto para invertir mejor. Analistas e investigadores ofrecen perspectivas sobre tendencias, dinámica competitiva y disrupciones que afectan tanto a empresas concretas como al conjunto del sector IA.

Conviene recordar que toda inversión conlleva riesgos y que una investigación exhaustiva es imprescindible antes de decidir. La rápida evolución de la IA genera tanto oportunidades como incertidumbres que deben valorarse cuidadosamente.

Tendencias tecnológicas y de mercado en inteligencia artificial

El sector de la IA abarca múltiples tecnologías y enfoques: aprendizaje automático, deep learning, redes neuronales y procesamiento del lenguaje natural. Entender estas tecnologías y sus usos ayuda a los inversores a identificar compañías bien posicionadas para beneficiarse de tendencias concretas.

Aprendizaje automático y oportunidades de inversión

El aprendizaje automático es un pilar de la IA: algoritmos que permiten a los ordenadores aprender e interpretar datos sin programación explícita. Esta tecnología es la base de aplicaciones como motores de búsqueda o servicios de vehículos autónomos.

Empresas como Alphabet lo aplican en su portafolio: mejora de búsquedas, segmentación publicitaria, optimización de servicios en la nube o desarrollo de conducción autónoma. Su versatilidad abre oportunidades en mercados diversos para diferenciarse y ganar ventajas competitivas.

Hay que tener presente que el aprendizaje automático requiere grandes volúmenes de datos y equipos técnicos cualificados. Las compañías con acceso a datos de calidad y equipos sólidos estarán mejor posicionadas para desarrollar aplicaciones eficaces y generar valor de negocio.

Deep learning e innovación en hardware

El deep learning, rama avanzada del aprendizaje automático, ha impulsado la creación de hardware especializado para acelerar los cálculos en redes neuronales. Compañías como NVIDIA y AMD han desarrollado GPU optimizadas para el procesamiento paralelo requerido en deep learning.

Las exigencias del deep learning han llevado a innovar en el diseño de chips, con aceleradores que logran más eficiencia y rendimiento que los procesadores convencionales. Esta innovación beneficia a fabricantes de semiconductores y permite aplicaciones de IA antes inviables por limitaciones computacionales.

A medida que los modelos de deep learning se sofisticaron y requieren mayor potencia, la demanda de hardware especializado sigue creciendo. Esto beneficia tanto a fabricantes de chips como a empresas de memoria, almacenamiento y redes necesarias para la infraestructura IA.

Redes neuronales y soluciones de software

Las redes neuronales imitan la capacidad cerebral de reconocer patrones y decidir, permitiendo a la IA tareas como reconocimiento de imágenes, traducción o análisis predictivo. Empresas como C3.ai desarrollan y despliegan soluciones de redes neuronales para entornos corporativos.

Para aplicar redes neuronales de forma práctica se requieren plataformas avanzadas de software para preparación de datos, entrenamiento, despliegue y monitorización. Estas plataformas permiten a las empresas implementar IA sin grandes conocimientos técnicos, democratizando el acceso a capacidades avanzadas.

Las empresas de software que integran nuevas técnicas rápidamente y ofrecen herramientas fáciles de usar podrán ganar ventaja sobre rivales con plataformas más rígidas, a medida que evolucionan las arquitecturas de redes neuronales.

Procesamiento del lenguaje natural: puerta de entrada a nuevos mercados

El procesamiento del lenguaje natural permite que las máquinas comprendan y respondan al lenguaje humano, impulsando asistentes de voz (Alexa, Siri), chatbots y traducción automática. Esta tecnología se ha vuelto más sofisticada, permitiendo interacciones cada vez más naturales y útiles.

La comercialización de grandes modelos de lenguaje abre nuevas aplicaciones, desde generación de contenidos o código hasta respuestas complejas. Las empresas que aplican con éxito estas tecnologías automatizan tareas que antes exigían comprensión y generación lingüística humanas.

El procesamiento del lenguaje natural es una vía accesible para adoptar IA, ya que las interfaces de lenguaje resultan intuitivas y aplicables en numerosos sectores. Esto crea oportunidades para empresas que ofrezcan servicios y plataformas en este campo.

Enfoques estratégicos para invertir en tecnología de IA

Las estrategias de inversión en IA dependen de la tolerancia al riesgo y el conocimiento tecnológico del inversor. Conocer los diferentes enfoques permite ajustar la inversión en IA a los objetivos globales de la cartera y a la gestión del riesgo.

Gestión del riesgo en inversiones de IA

La volatilidad del sector tecnológico exige estrategias sólidas de gestión del riesgo. Diversificar entre tecnologías y sectores ayuda a limitar pérdidas por problemas en empresas concretas o cambios bruscos en la tecnología.

Conviene diversificar la inversión en IA entre fabricantes de semiconductores, proveedores de software, plataformas en la nube y compañías que aplican IA en sectores concretos. Así se accede al crecimiento del sector reduciendo la dependencia de un solo modelo de negocio.

La asignación de posiciones es clave. Los asesores suelen recomendar que ninguna acción individual supere el 10 % de la cartera total para mantener el riesgo bajo control.

El papel de los ETF centrados en IA

Para quienes prefieren no elegir acciones individuales, los ETF de IA ofrecen una vía alternativa. Permiten exponerse a diversas empresas vinculadas al desarrollo y aplicación de la IA, reduciendo el riesgo de fallos individuales.

Los ETF de IA suelen incluir compañías de toda la cadena de valor: fabricantes de chips, desarrolladores de software y empresas que aplican IA en sectores específicos. Esta diversificación suaviza las variaciones de rentabilidad y ofrece exposición al crecimiento del sector.

Es importante revisar la composición, costes y estrategia de cada fondo para asegurar que se ajusta a los objetivos de inversión. Algunos ETF son amplios y otros más focalizados en tecnologías o aplicaciones concretas.

Mercados emergentes y oportunidades en IA

Los mercados emergentes ofrecen oportunidades de inversión en IA, con países como China e India impulsando el desarrollo tecnológico mediante políticas públicas y la generación de grandes volúmenes de datos.

Estos mercados pueden crecer rápidamente con la adopción de IA, pero conllevan riesgos adicionales: regulación, tensiones geopolíticas o volatilidad de divisas. Conviene evaluar estos factores junto a las oportunidades de crecimiento.

Algunos mercados emergentes cuentan con ecosistemas IA sólidos y empresas competitivas en áreas como reconocimiento facial, procesamiento de idiomas locales o aplicaciones adaptadas a condiciones específicas, brindando oportunidades que no existen en mercados desarrollados.

Consideraciones éticas en la inversión en IA

Cada vez más inversores consideran el impacto ético de sus inversiones en IA, dada la relevancia de cuestiones como privacidad, vigilancia, autonomía y efectos sociales.

Las empresas que demuestran un compromiso con el desarrollo responsable de la IA suelen afrontar menos riesgos regulatorios y reputacionales. Quienes priorizan la ética deben investigar los principios y la gobernanza de las compañías, así como su historial de gestión ética.

La creciente atención a la ética puede convertirse en ventaja competitiva. A medida que las regulaciones avanzan, las empresas con bases éticas sólidas estarán mejor preparadas para afrontar nuevas exigencias legales que las que adopten posturas menos responsables.

Empresas de IA cotizadas en NASDAQ

NASDAQ reúne un abanico diverso de empresas de IA, desde gigantes como Alphabet (matriz de Google) y Microsoft hasta especialistas como NVIDIA, líder en GPU para IA, y C3.ai, centrada en software empresarial de IA.

Aunque Alphabet y Microsoft no se centren exclusivamente en IA, han invertido mucho en inteligencia artificial y aprendizaje automático para mejorar sus productos y servicios. Estas empresas cuentan con recursos y bases de clientes para desplegar innovaciones de IA a gran escala.

La presencia de grandes tecnológicas consolidadas y firmas especializadas en NASDAQ ofrece distintas opciones: las primeras aportan estabilidad y diversificación junto al potencial de crecimiento, mientras que las segundas permiten una exposición más directa a tecnologías o mercados concretos de IA.

El auge de los tokens de IA junto al crecimiento de NVIDIA

El ascenso de las acciones de NVIDIA ha incrementado el interés por la convergencia entre IA y blockchain. Según Santiment, una cesta de 100 tokens de IA creció un 30,7 % en un solo día durante un periodo especialmente activo.

Entre los tokens de IA destacados figuran Render, Fetch.ai, SingularityNET, The Graph y Ocean Protocol. Estos proyectos combinan la infraestructura descentralizada de blockchain con IA, abriendo nuevas vías para el desarrollo, despliegue y monetización de inteligencia artificial.

El sector de tokens de IA es altamente especulativo y volátil, con proyectos en distintas fases de desarrollo y adopción. Los inversores interesados deben investigar a fondo y ser conscientes de los riesgos asociados tanto a las criptomonedas como a las incertidumbres de proyectos de IA en fase inicial.

¿Vale la pena invertir en acciones tecnológicas de IA?

El inversor debe plantearse si invertir en acciones individuales de IA o en ETF diversificados. Las primeras conllevan más riesgo que opciones como los fondos S&P 500, que diversifican entre cientos de compañías.

Para mitigar riesgos, muchos asesores recomiendan limitar la exposición a cada acción individual al 10 % de la cartera. Así se puede buscar mayor rentabilidad en acciones concretas manteniendo la estabilidad del conjunto mediante diversificación.

La decisión de invertir en IA debe considerar la situación financiera, tolerancia al riesgo, horizonte de inversión y composición global de la cartera. El sector puede ser adecuado para inversores con plazos largos y tolerancia a la volatilidad.

Conclusión

El sector IA ofrece interesantes oportunidades, pero exige comprender su complejidad y evolución para gestionar el riesgo. Antes de invertir, es esencial investigar cada empresa, su posición competitiva, salud financiera y perspectivas de crecimiento.

La inversión exitosa en IA requiere combinar conocimiento sectorial con principios sólidos: diversificación, gestión del riesgo y alineación con los objetivos financieros. Quien se tome el tiempo de entender el sector y evaluar bien las oportunidades podrá aprovechar su desarrollo gestionando los riesgos.

A medida que la IA transforma los sectores y genera nuevas posibilidades, las empresas líderes ofrecen oportunidades para quienes hagan la debida diligencia y mantengan una gestión prudente. El crecimiento del sector apunta a oportunidades continuas, aunque el éxito dependerá de la selección y gestión activa de la cartera.

Preguntas frecuentes

¿Qué son las acciones relacionadas con IA? ¿Cuáles son las ventajas de invertir en acciones de IA?

Las acciones relacionadas con la IA son títulos de empresas que utilizan inteligencia artificial para analizar y predecir el mercado. Entre sus ventajas destacan el procesamiento rápido de grandes volúmenes de datos, la identificación precisa de tendencias y una mejor toma de decisiones para quienes buscan oportunidades de crecimiento en el sector.

¿Cuáles son las acciones de IA más recomendables entre las 11 principales?

Nvidia y Broadcom sobresalen como líderes en el mercado de chips para IA y presentan un alto potencial de crecimiento. Estos grandes del sector de semiconductores se benefician de la creciente demanda de IA y están bien posicionados para ofrecer retornos importantes en infraestructuras de IA.

¿Cómo evaluar el valor de inversión de las acciones de compañías de IA?

Evalúe las acciones de IA analizando la tecnología principal, la posición competitiva en el mercado, la salud financiera (crecimiento de ingresos, rentabilidad y calidad del equipo directivo). Supervise el volumen de trading y las tendencias sectoriales para identificar compañías con ventajas competitivas y potencial de crecimiento sostenido.

¿Cuáles son los riesgos de las acciones de IA y cómo mitigarlos?

Entre los riesgos se incluyen problemas de calidad de datos, sobreajuste de modelos, fallos técnicos y volatilidad del mercado. Para mitigarlos: realice análisis independientes, diversifique, manténgase atento a cambios regulatorios, evite depender en exceso de recomendaciones de IA y mantenga la toma de decisiones racional.

¿Cómo es el desempeño bursátil de NVIDIA, Tesla, Microsoft y otros gigantes tecnológicos en el ámbito de la IA?

NVIDIA, Microsoft, Alphabet y Meta muestran un fuerte desempeño en IA, con subidas de sus acciones entre el 21 % y el 33 %. Por el contrario, Apple, Amazon y Tesla se han rezagado. El mercado gira hacia nuevas empresas de IA como Oracle, Palantir y Broadcom, que cuentan con mayor potencial de crecimiento.

¿Cuál es la diferencia entre las acciones de startups de IA recién salidas a bolsa y las de grandes tecnológicas relacionadas con IA?

Las acciones de startups de IA se apoyan en la innovación y el potencial futuro, con mayor riesgo y volatilidad. Las de grandes tecnológicas cuentan con rentabilidad y cuota de mercado consolidadas, ofreciendo mayor estabilidad y menor riesgo para el inversor.

¿Cuál es la perspectiva y tendencia de inversión en acciones de IA para 2024?

Las perspectivas en 2024 para las acciones de IA son positivas. Nvidia, Super Micro Computer y Meta Platforms destacan por su potencial de crecimiento. La demanda de chips de IA se acelera y se prevé que las empresas del sector aumenten beneficios a un ritmo anual superior al 40 %. La experiencia histórica muestra que, tras grandes caídas, suelen aparecer oportunidades de rebote.

¿Cómo construir una cartera de acciones centrada en IA?

Elija acciones líderes del sector IA y tecnológico en semiconductores, cloud computing y software. Diversifique entre grandes empresas y valores de crecimiento. Utilice herramientas para evaluar el riesgo y reequilibre la cartera siguiendo las tendencias del sector IA.

¿Cuáles son los múltiplos de valoración habituales en acciones de IA? ¿En qué se diferencian de las tradicionales?

Las acciones de IA cotizan habitualmente a 25-30 veces ingresos, muy por encima de las tradicionales, que rondan las 10-15 veces. Esta prima refleja su potencial de crecimiento y expectativas de dominio de mercado. Las valoraciones de IA son dinámicas y tienen en cuenta el avance tecnológico y la escalabilidad, mientras que las tradicionales se basan en ingresos estables e historial de dividendos.

¿Cuánto influye el desarrollo de ChatGPT y la IA generativa en las cotizaciones de las empresas relacionadas?

El desarrollo de la IA generativa, en particular ChatGPT, ha impulsado notablemente las acciones de empresas de IA. Muchas han registrado fuertes revalorizaciones, reflejando la confianza inversora en el gran potencial de crecimiento. Esta tendencia evidencia el reconocimiento de su impacto transformador en las valoraciones empresariales.