He estado investigando algunas acciones de aprendizaje profundo últimamente y, honestamente, el potencial aquí es difícil de ignorar. Si estás pensando en hacia dónde se dirige realmente la IA para 2030, estas tres opciones siguen apareciendo en las conversaciones.

Permíteme comenzar con Alphabet. GOOG básicamente ha incorporado el aprendizaje automático en todo lo que tocan: búsqueda, mapas, Android, lo que sea. Lo interesante es cómo van más allá de los productos de consumo. Los vehículos autónomos de Waymo funcionan con algoritmos de ML sofisticados, y si has oído hablar de AlphaFold de DeepMind, eso es un cambio de juego para el descubrimiento de fármacos. La compañía está posicionada en múltiples segmentos tecnológicos con un respaldo serio en I+D. Para quienes buscan acciones de aprendizaje profundo con una ejecución probada, Alphabet es difícil de pasar por alto.

Luego está Palantir. PLTR construyó su reputación manejando datos desordenados y no estructurados: imágenes, videos, conjuntos de datos complejos con los que la mayoría de las plataformas lucha. Su plataforma Gotham sirve al gobierno, Foundry maneja clientes comerciales. Lo que llamó mi atención recientemente es su nueva plataforma de IA que está ganando impulso real: los ingresos comerciales aumentaron un 70% interanual en el cuarto trimestre de 2023. También esperan rentabilidad en el año completo en 2024, lo que cambia la narrativa sobre acciones de aprendizaje profundo que son realmente rentables. Este es exactamente el tipo de apuesta donde la infraestructura de datos se encuentra con el potencial de IA.

La tercera es Snowflake. SNOW empezó como un almacén de datos en la nube, pero han estado construyendo silenciosamente capacidades de ML en la plataforma. La integración es perfecta: puedes desarrollar y entrenar modelos sin mover datos. Acaban de lanzar Arctic, un LLM de código abierto, lo que indica un compromiso serio con el espacio de IA. Pero te diría que vigiles esta acción: todavía no son rentables, así que hay riesgo. Pero si crees en acciones de aprendizaje profundo que podrían captar la adopción de IA empresarial, Snowflake está bien posicionado.

La tesis aquí es bastante sencilla: el aprendizaje automático está transformando cómo operan las industrias. Para 2030, las empresas que posean las capas de infraestructura e inteligencia podrían experimentar un crecimiento explosivo. Estas tres representan diferentes ángulos: IA para consumidores/empresas, inteligencia de datos e infraestructura en la nube. No es consejo financiero, pero vale la pena seguir si estás pensando en hacia dónde se dirige la adopción real de IA.