Casi todos los sectores, desde la arquitectura hasta el entretenimiento, están probando a usar la inteligencia artificial generativa, con la esperanza de beneficiarse de una tecnología que puede producir escritura, imágenes y arte de forma muy parecida a los humanos.
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Wall Street lleva mucho tiempo utilizando algoritmos automatizados para tareas como la colocación de operaciones y la gestión del riesgo. Sin embargo, los inversores no han avanzado mucho en cuanto a confiar en la IA para afrontar su mayor reto: ganar al mercado. Aunque algunos ven en ChatGPT una forma de potenciar las ventas y los esfuerzos de investigación, los resultados de la inversión utilizando inteligencias artificiales no han sido especialmente impresionantes.
"Los avances en la aplicación de la IA a la inversión han sido limitados, aunque las innovaciones en el modelado del lenguaje podrían cambiar esta situación en los próximos años", afirma Jonathan Larkin, director gerente de Columbia Investment Management Co., que gestiona la dotación de 13.000 millones de dólares de la Universidad de Columbia e invierte en varios fondos.
Wall Street llevaba ventaja en lo que a IA se refiere. Hace cuatro décadas, los matemáticos que ejercían de analistas cuantitativos, como Jim Simons, fundador de Renaissance Technologies, desarrollaron algoritmos que permitían que fueran sus ordenadores quienes tomasen las decisiones de inversión.
Simons y otros expertos llevan años trabajando con el aprendizaje automático, un tipo de inteligencia artificial. Han creado modelos de negociación que pueden extrapolar datos anteriores para identificar patrones y desarrollar operaciones rentables con una intervención humana limitada.
"La mayoría de los analistas cuantitativos sigue optando por enfoques que dan prioridad a la teoría"
Pero son pocas las empresas que han logrado transferir todas sus operaciones a las máquinas. Y no han logrado avances espectaculares con el aprendizaje automático o el aprendizaje por refuerzo, que consisten en entrenar a los ordenadores para que aprendan y desarrollen estrategias por sí mismos. De hecho, Renaissance y otras empresas se amparan en la estadística avanzada más que en métodos de IA de vanguardia.
"La mayoría de los analistas cuantitativos sigue optando por enfoques que dan prioridad a la teoría, en los que primero establecen una hipótesis de por qué podría existir una determinada anomalía, y forman un modelo en torno a ella", cuenta Larkin.
Hay un gran problema: los inversores se basan en conjuntos de datos más limitados que los utilizados para desarrollar el chatbot ChatGPT y otras iniciativas similares de IA basadas en el lenguaje. ChatGPT, por ejemplo, es un modelo con 175.000 millones de parámetros que utiliza décadas —y a veces siglos— de texto y otros datos procedentes de libros, revistas, internet y otros medios. En cambio, los fondos de cobertura, así como otros inversores, suelen basar sus propios sistemas de corretaje en precios y otros datos de mercado, que son limitados por naturaleza.
"Las circunstancias son diferentes" cuando se trata de invertir, opina Jon McAuliffe, un antiguo ejecutivo de D.E. Shaw que ahora es cofundador de Voleon Capital Management LP, un fondo de cobertura cuya actividad se basa en el aprendizaje automático. "No tenemos cantidades ilimitadas de datos que nos ayuden a ejecutar modelos de tamaño ilimitado".
También de peso es el hecho de que los datos de mercado son más "ruidosos" que los datos lingüísticos y de otro tipo, lo que hace más difícil utilizarlos para explicar o predecir los movimientos del mercado. O lo que es lo mismo, los beneficios, el impulso de las acciones, el sentimiento de los inversores y otros datos financieros solo explican en parte los movimientos de las acciones, y el resto es "ruido" inexplicable. Como resultado, los modelos de aprendizaje automático pueden identificar correlaciones en diversos datos del mercado, pero son incapaces de predecir los movimientos futuros de las acciones.
A diferencia de los idiomas, los mercados pueden cambiar rápidamente: las empresas modifican sus estrategias, los nuevos líderes toman decisiones radicales y los entornos económicos y políticos cambian bruscamente, por lo que resulta más difícil realizar operaciones con modelos basados en tendencias históricas de datos a largo plazo. Y aunque ChatGPT ha demostrado ser impresionante, comete con regularidad errores obvios que costarían dinero a los inversores y pondrían en peligro su reputación.
Richard Dewey, director ejecutivo de la empresa de tecnología financiera Proven, también señala que la inversión es "contradictoria", es decir, implica competir con rivales deseosos de aprovecharse de cualquier error. Eso hace que sea más difícil invertir utilizando IA que emplear estos enfoques para el lenguaje natural, la clasificación de imágenes o los coches que se conducen solos.
"Por algo las empresas como Renaissance y D.E. Shaw todavía tienen tantos doctores en sus plantillas", aporta Dewey, y añade que los humanos siguen siendo esenciales en los mercados que son ruidosos y están sujetos a bucles de retroalimentación de comportamiento humano. "Cuando se trata de invertir, sigue siendo difícil dejarlo todo en manos de las máquinas".
Aun así, hay indicios de que los inversores se sienten cada vez más cómodos confiando en una IA. Voleon se encuentra entre un grupo de fondos de cobertura lanzados en los últimos años construidos en torno al aprendizaje automático y otros enfoques de IA.
Numerai, un fondo de cobertura cuantitativo con sede en San Francisco, utilizó técnicas de aprendizaje automático para obtener ganancias del 20% el año pasado, según la empresa. También el año pasado, tres altos cargos de DeepMind Technologies, la filial de inteligencia artificial de Alphabet Inc., matriz de Google, generaron revuelo al marcharse para crear un fondo de aprendizaje automático llamado EquiLibre Technologies, con sede en Praga.
Según afirman algunos especialistas en IA, la inteligencia artificial podría algún día ayudar a democratizar el corretaje, proporcionando a particulares y otros usuarios programas tan potentes como los utilizados por los grandes fondos de cobertura. Por ahora, sin embargo, hay muy pocas empresas centradas en el aprendizaje automático y otros métodos de IA para determinar si es posible obtener grandes beneficios, según Jens Foehrenbach, director de Inversiones de Man FRM, que invierte más de 20.000 millones de dólares en fondos de cobertura. Y los primeros resultados son inconsistentes.
"Sus resultados varían considerablemente", expone Foehrenbach. "Estas estrategias pueden hacer cosas muy inesperadas, y eso hace que sea difícil para un inversor decidir" si recortar o aumentar sus inversiones.
Los partidarios de la IA creen que su enfoque acabará dando buenos resultados. Los modelos de aprendizaje automático podrían acabar separando lo que tiene sentido de lo que no lo tiene. "Construir estrategias de aprendizaje automático es más difícil, y hay más salidas en falso", afirma McAuliffe, de Voleon. "Pero una vez que se consigue que funcionen, estas estrategias hacen predicciones más precisas".
Martin Schmid, cofundador y director ejecutivo de EquiLibre, afirma que el "aprendizaje por refuerzo", una forma de aprendizaje automático en la que los ordenadores son "castigados o recompensados" por diversas decisiones de inversión comercial, funcionará para las acciones y los bonos, del mismo modo que lo ha hecho con el ajedrez, el póker y otros juegos.
EquiLibre aún está trabajando en sus modelos de negociación y no ha empezado a invertir, según cuenta Schmid. Hay quien opina que, a corto plazo, los últimos avances podrían revolucionar áreas como la investigación y las ventas.
"Ahora se puede crear información automatizada y personalizada para los clientes, y eso es mucho de lo que hacen los vendedores [de los bancos de inversión]", afirma Jens Nordvig, antiguo empleado de Goldman Sachs y Bridgewater Associates. Ahora dirige MarketReader, que utiliza IA para condensar noticias financieras.
*Contenido con licencia de The Wall Street Journal.
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