Autor: Alex Rampell, socio del Fondo a16z; traducción: Jinse Finance xiaozou
La "ola" de compras apalancadas de la década de 1980 se debió a una forma de ingeniería financiera: los bonos basura. Michael Milken, de Drexel Burnham Lambert, popularizó las compras apalancadas. La forma de adquisición no es muy complicada: emitir bonos con tipos de interés muy altos y, en consecuencia, riesgos elevados, y luego utilizar estos fondos para realizar adquisiciones a gran escala de dichas sociedades gestoras. , empresa inflexible.
Bajo el mismo telón se esconde también una revolución tecnológica de gran alcance: la hoja de cálculo (forma electrónica). Lanzada en 1979, VisiCalc fue la primera "aplicación revolucionaria" en finanzas (en Apple IIe) y una de las razones por las que KKR y otras de las primeras empresas pudieron simular resultados y ganar mucho dinero. Con este método de cálculo más rápido, los cálculos que podrían haber tardado semanas en completarse ahora se pueden completar en segundos. Se dice que el propio Milken atribuye (o culpa) el crecimiento de la industria de capital privado (PE) a VisiCalc y a las hojas de cálculo, ya que el flujo de caja frente a los pagos de la deuda se puede monitorear fácilmente y ahora se requieren cálculos del valor actual neto, antes complejos, en una sola unidad. ingrese la fórmula en el cuadro para completar. Se dice que Donald Herdrich, uno de los primeros ejecutivos de KKR, compró en 1980 un ordenador Apple IIe para sus hijos y consiguió una demostración de VisiCalc en una tienda de electrónica, lo que supuso una ventaja decisiva para el futuro desarrollo de KKR. En última instancia, todo se convierte en una asignación mínima, y cada firma de capital privado utiliza las mismas herramientas analíticas y el mismo pensamiento analítico para encontrar empresas que puedan mejorarse o repararse. El capital privado es ahora una industria enorme: desde pequeñas hojas de cálculo y bonos basura hasta casi 5 billones de dólares en activos.
Es probable que la IA generativa conduzca a un enfoque más profundo de la transformación empresarial. Veremos que no es la ingeniería financiera ni las técnicas de gestión optimizadas impulsadas por el capital privado, sino la IA lo que puede reducir costos y hacer que las empresas existentes sean más rentables, al tiempo que permite el surgimiento de nuevos modelos de negocio.
1**, bit (bit) y átomo (átomo)**
Es importante darse cuenta de que, si bien la IA generativa puede tener un enorme impacto en los “bits” (porque la IA generativa puede “manipular” fácilmente esos bits), probablemente no estaremos en el negocio “atómico” en el corto plazo y veremos enormes oportunidades.
Lockheed Martin** fabrica aviones de combate F-35******** mediante ensamblaje a nivel atómico, con un margen de beneficio bruto del 13%; Salesforce lo ensambla mediante bits ****Cree software con un margen bruto del 74%**.
Por lo tanto, el impacto comercial de la IA dependerá del tipo de operaciones de la empresa, no sólo de si la empresa es un negocio de "bits" o "atómico", sino también de qué parte de los costos operativos de la empresa son impulsados por los operadores de bits. ¿Qué tipo de negocio es escribir? Trozos. ¿Excavación? átomo. ¿analizar? Trozos. ¿Envío? átomo. ¿Telemercadeo? Trozos. Hay muchas empresas "no tecnológicas" que manipulan los bits; por ejemplo, casi todas las empresas de servicios financieros son "no atómicas" en términos de los productos que terminan vendiendo. Su hipoteca, préstamo o póliza de seguro se firma/suscribe recibiendo, manipulando y enviando bits de un lado a otro. En el pasado, la IA se utilizaba en las decisiones sobre productos, no en las comunicaciones externas con los clientes ni en las aprobaciones internas.
Con esta visión general en mente, puede resultar muy útil considerar los siguientes tres tipos de oportunidades: lo conocido, lo desconocido y lo desconocido.
2. Conocidos conocidos
Conocido Conocido significa una empresa/producto/idea existente con una necesidad clara del cliente. ¿Podría reducir costos, mejorar la atención al cliente, aumentar el NPS y desbloquear nuevas oportunidades de ventas? A medida que la tecnología sigue avanzando, la respuesta es claramente sí. United Airlines no puede simplemente contratar y capacitar a 10.000 nuevos representantes de centros de llamadas en 12 horas durante un evento de mal tiempo, pero la computación dinámica puede resolver el problema. ¿Qué pasa con los casos de esquina complejos? Delta Air Lines tiene una política de duelo para comprar boletos con descuento, pero requiere que los clientes hablen con un representante del centro de llamadas en un esfuerzo por evitar abusos. Para los problemas que el personal de primera línea no puede resolver, Apple a veces los traslada a técnicos "secundarios", pero esto suele tardar unas horas o días. Verificación, validación, casos extremos poco conocidos, automatización de tareas tediosas: todo esto se puede hacer mediante IA.
Dentro de la categoría de "conocidos conocidos", existen en realidad tres tipos de oportunidades de inversión:
Vender software a empresas existentes.
Utilizar la IA generativa como principal competitividad para competir con las empresas existentes.
Adquirir empresas existentes y la IA las transformará: la "IA generativa" KKR hará precisamente eso.
Consideremos Rocket Mortgage, que emplea a varios miles de agentes hipotecarios y tiene unos ingresos netos de 5.800 millones de dólares en 2022, y casi 2.800 millones de dólares en "salarios, comisiones y beneficios para los miembros del equipo".
Alguien podría iniciar una empresa o crear un producto que agregaría más trabajo a la fuerza laboral existente de Rocket o reemplazaría a más trabajadores con software. Está claro que Rocket probablemente pagará un alto precio por esto, al igual que otras empresas que compitan contra Rocket.
O alguien podría iniciar una empresa completamente nueva que ofrezca préstamos y refinanciaciones hipotecarias, con poca o ninguna intervención humana.
Finalmente, si el margen EBITDA promedio (antes de intereses, impuestos, depreciación y amortización) del 40% en 2019-2022 se puede mejorar al 60% o más a través de la IA generativa, alguien podría incluso adquirir Rocket Mortgage: el valor de mercado actual es de 20 mil millones de dólares. .
Por supuesto, es probable que Rocket Mortgage ya haya considerado todas estas cuestiones internamente. Hoy en día, casi todas las empresas de Fortune 500 se centran en estrategias de inteligencia artificial. **Esto no es lo mismo que los cambios de plataforma en dispositivos móviles, computación en la nube o Internet sin formato (cambios a los que la mayoría de las empresas tardan en adaptarse). “Mi BlackBerry funciona bien” o “No se puede confiar en el software alojado” o “Los clientes no compran en Internet” son obviedades de generaciones anteriores de directores ejecutivos que han permitido que estrellas en ascenso capaces reemplacen a los titulares. Pero hoy lo que veo es que todas las juntas directivas de Fortune 500 están analizando el campo de la inteligencia artificial.
3. Incógnitas conocidas
Las incógnitas conocidas se ilustran mejor mediante un sencillo diagrama económico de oferta y demanda. Algunos productos tienen mucha oferta a un precio muy alto y mucha demanda a un precio muy bajo... pero no hay intersección. Las curvas de oferta y demanda no se cruzan en absoluto.
Los mercados para imágenes y obras de arte personalizadas en Upwork y Fiverr son vastos, pero Midjourney** parece estar ganando más dinero que los negocios de imágenes de ambas compañías combinados. ¿Por qué? Porque $20****/mes abre mucha demanda, mientras que $50/**fotos no existen en absoluto. Sin embargo, no siempre se trata de coste, sino también de velocidad. Se necesitan menos de 30 segundos para generar una imagen a mitad de camino, lo que desbloquea un requisito casi imposible para los artistas humanos cuya velocidad es un cuello de botella en comparación, independientemente del costo.
LVMH puede gastar decenas de millones de dólares cada año luchando contra la falsificación, enviando cartas de cese y desistimiento, cooperando con las autoridades, etc. ¿Cuántas pequeñas empresas imitadoras quieren exactamente el mismo servicio? ¡La respuesta es para todos! ¿Cuántas personas pueden gastar 50 millones de dólares al año? La respuesta es ninguna. Entonces, ¿cuántas personas están dispuestas a gastar 1.000 dólares al año? ¿Quizás todos?
Las incógnitas desconocidas, por definición, no se pueden modelar. No existe un modelo mental para detectarlos, excepto: una vez que suceden, es obvio de un vistazo. ¿Habrá comportamientos completamente nuevos que nadie pensaba que fueran posibles? Pero una vez que este comportamiento está presente, es fácil de observar. ¿Con la tutoría personalizada de IA, los estudiantes no tienen que ir a la escuela? Con socios de IA, ¿se casarán menos personas?
Nadie duda de que la IA cambiará el mundo; en casos extremos, la IA puede ser más importante para los humanos que las ruedas, el fuego y la electricidad. Pero en términos de impacto económico, es probable que los cambios sean liderados por los titulares, y una nueva era será de asaltantes corporativos orientados hacia lo "conocido, conocido" y un número sorprendente de asaltantes corporativos orientados hacia lo "conocido, conocido". puesta en marcha de "The Unknown" y "The Unknown Unknown". Los bárbaros (BarbAIrians) están a la puerta.
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Bárbaros en la puerta: oportunidades financieras en IA
Autor: Alex Rampell, socio del Fondo a16z; traducción: Jinse Finance xiaozou
La "ola" de compras apalancadas de la década de 1980 se debió a una forma de ingeniería financiera: los bonos basura. Michael Milken, de Drexel Burnham Lambert, popularizó las compras apalancadas. La forma de adquisición no es muy complicada: emitir bonos con tipos de interés muy altos y, en consecuencia, riesgos elevados, y luego utilizar estos fondos para realizar adquisiciones a gran escala de dichas sociedades gestoras. , empresa inflexible.
Bajo el mismo telón se esconde también una revolución tecnológica de gran alcance: la hoja de cálculo (forma electrónica). Lanzada en 1979, VisiCalc fue la primera "aplicación revolucionaria" en finanzas (en Apple IIe) y una de las razones por las que KKR y otras de las primeras empresas pudieron simular resultados y ganar mucho dinero. Con este método de cálculo más rápido, los cálculos que podrían haber tardado semanas en completarse ahora se pueden completar en segundos. Se dice que el propio Milken atribuye (o culpa) el crecimiento de la industria de capital privado (PE) a VisiCalc y a las hojas de cálculo, ya que el flujo de caja frente a los pagos de la deuda se puede monitorear fácilmente y ahora se requieren cálculos del valor actual neto, antes complejos, en una sola unidad. ingrese la fórmula en el cuadro para completar. Se dice que Donald Herdrich, uno de los primeros ejecutivos de KKR, compró en 1980 un ordenador Apple IIe para sus hijos y consiguió una demostración de VisiCalc en una tienda de electrónica, lo que supuso una ventaja decisiva para el futuro desarrollo de KKR. En última instancia, todo se convierte en una asignación mínima, y cada firma de capital privado utiliza las mismas herramientas analíticas y el mismo pensamiento analítico para encontrar empresas que puedan mejorarse o repararse. El capital privado es ahora una industria enorme: desde pequeñas hojas de cálculo y bonos basura hasta casi 5 billones de dólares en activos.
Es probable que la IA generativa conduzca a un enfoque más profundo de la transformación empresarial. Veremos que no es la ingeniería financiera ni las técnicas de gestión optimizadas impulsadas por el capital privado, sino la IA lo que puede reducir costos y hacer que las empresas existentes sean más rentables, al tiempo que permite el surgimiento de nuevos modelos de negocio.
1**, bit (bit) y átomo (átomo)**
Es importante darse cuenta de que, si bien la IA generativa puede tener un enorme impacto en los “bits” (porque la IA generativa puede “manipular” fácilmente esos bits), probablemente no estaremos en el negocio “atómico” en el corto plazo y veremos enormes oportunidades.
Lockheed Martin** fabrica aviones de combate F-35******** mediante ensamblaje a nivel atómico, con un margen de beneficio bruto del 13%; Salesforce lo ensambla mediante bits ****Cree software con un margen bruto del 74%**.
Por lo tanto, el impacto comercial de la IA dependerá del tipo de operaciones de la empresa, no sólo de si la empresa es un negocio de "bits" o "atómico", sino también de qué parte de los costos operativos de la empresa son impulsados por los operadores de bits. ¿Qué tipo de negocio es escribir? Trozos. ¿Excavación? átomo. ¿analizar? Trozos. ¿Envío? átomo. ¿Telemercadeo? Trozos. Hay muchas empresas "no tecnológicas" que manipulan los bits; por ejemplo, casi todas las empresas de servicios financieros son "no atómicas" en términos de los productos que terminan vendiendo. Su hipoteca, préstamo o póliza de seguro se firma/suscribe recibiendo, manipulando y enviando bits de un lado a otro. En el pasado, la IA se utilizaba en las decisiones sobre productos, no en las comunicaciones externas con los clientes ni en las aprobaciones internas.
Con esta visión general en mente, puede resultar muy útil considerar los siguientes tres tipos de oportunidades: lo conocido, lo desconocido y lo desconocido.
2. Conocidos conocidos
Conocido Conocido significa una empresa/producto/idea existente con una necesidad clara del cliente. ¿Podría reducir costos, mejorar la atención al cliente, aumentar el NPS y desbloquear nuevas oportunidades de ventas? A medida que la tecnología sigue avanzando, la respuesta es claramente sí. United Airlines no puede simplemente contratar y capacitar a 10.000 nuevos representantes de centros de llamadas en 12 horas durante un evento de mal tiempo, pero la computación dinámica puede resolver el problema. ¿Qué pasa con los casos de esquina complejos? Delta Air Lines tiene una política de duelo para comprar boletos con descuento, pero requiere que los clientes hablen con un representante del centro de llamadas en un esfuerzo por evitar abusos. Para los problemas que el personal de primera línea no puede resolver, Apple a veces los traslada a técnicos "secundarios", pero esto suele tardar unas horas o días. Verificación, validación, casos extremos poco conocidos, automatización de tareas tediosas: todo esto se puede hacer mediante IA.
Dentro de la categoría de "conocidos conocidos", existen en realidad tres tipos de oportunidades de inversión:
Consideremos Rocket Mortgage, que emplea a varios miles de agentes hipotecarios y tiene unos ingresos netos de 5.800 millones de dólares en 2022, y casi 2.800 millones de dólares en "salarios, comisiones y beneficios para los miembros del equipo".
Alguien podría iniciar una empresa o crear un producto que agregaría más trabajo a la fuerza laboral existente de Rocket o reemplazaría a más trabajadores con software. Está claro que Rocket probablemente pagará un alto precio por esto, al igual que otras empresas que compitan contra Rocket.
O alguien podría iniciar una empresa completamente nueva que ofrezca préstamos y refinanciaciones hipotecarias, con poca o ninguna intervención humana.
Finalmente, si el margen EBITDA promedio (antes de intereses, impuestos, depreciación y amortización) del 40% en 2019-2022 se puede mejorar al 60% o más a través de la IA generativa, alguien podría incluso adquirir Rocket Mortgage: el valor de mercado actual es de 20 mil millones de dólares. .
Por supuesto, es probable que Rocket Mortgage ya haya considerado todas estas cuestiones internamente. Hoy en día, casi todas las empresas de Fortune 500 se centran en estrategias de inteligencia artificial. **Esto no es lo mismo que los cambios de plataforma en dispositivos móviles, computación en la nube o Internet sin formato (cambios a los que la mayoría de las empresas tardan en adaptarse). “Mi BlackBerry funciona bien” o “No se puede confiar en el software alojado” o “Los clientes no compran en Internet” son obviedades de generaciones anteriores de directores ejecutivos que han permitido que estrellas en ascenso capaces reemplacen a los titulares. Pero hoy lo que veo es que todas las juntas directivas de Fortune 500 están analizando el campo de la inteligencia artificial.
3. Incógnitas conocidas
Las incógnitas conocidas se ilustran mejor mediante un sencillo diagrama económico de oferta y demanda. Algunos productos tienen mucha oferta a un precio muy alto y mucha demanda a un precio muy bajo... pero no hay intersección. Las curvas de oferta y demanda no se cruzan en absoluto.
Los mercados para imágenes y obras de arte personalizadas en Upwork y Fiverr son vastos, pero Midjourney** parece estar ganando más dinero que los negocios de imágenes de ambas compañías combinados. ¿Por qué? Porque $20****/mes abre mucha demanda, mientras que $50/**fotos no existen en absoluto. Sin embargo, no siempre se trata de coste, sino también de velocidad. Se necesitan menos de 30 segundos para generar una imagen a mitad de camino, lo que desbloquea un requisito casi imposible para los artistas humanos cuya velocidad es un cuello de botella en comparación, independientemente del costo.
LVMH puede gastar decenas de millones de dólares cada año luchando contra la falsificación, enviando cartas de cese y desistimiento, cooperando con las autoridades, etc. ¿Cuántas pequeñas empresas imitadoras quieren exactamente el mismo servicio? ¡La respuesta es para todos! ¿Cuántas personas pueden gastar 50 millones de dólares al año? La respuesta es ninguna. Entonces, ¿cuántas personas están dispuestas a gastar 1.000 dólares al año? ¿Quizás todos?
4. Incógnitas desconocidas (Incógnitas desconocidas)
Las incógnitas desconocidas, por definición, no se pueden modelar. No existe un modelo mental para detectarlos, excepto: una vez que suceden, es obvio de un vistazo. ¿Habrá comportamientos completamente nuevos que nadie pensaba que fueran posibles? Pero una vez que este comportamiento está presente, es fácil de observar. ¿Con la tutoría personalizada de IA, los estudiantes no tienen que ir a la escuela? Con socios de IA, ¿se casarán menos personas?
Nadie duda de que la IA cambiará el mundo; en casos extremos, la IA puede ser más importante para los humanos que las ruedas, el fuego y la electricidad. Pero en términos de impacto económico, es probable que los cambios sean liderados por los titulares, y una nueva era será de asaltantes corporativos orientados hacia lo "conocido, conocido" y un número sorprendente de asaltantes corporativos orientados hacia lo "conocido, conocido". puesta en marcha de "The Unknown" y "The Unknown Unknown". Los bárbaros (BarbAIrians) están a la puerta.