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¿Es la IA un peligro para los mercados financieros?

Publicado

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Por Mariana Guzmán


El 2023 y 2024 pasará a la historia como el año en que miles de millones de seres humanos en el mundo nos dimos cuenta, por primera vez de forma palpable, del enorme potencial que tiene la Inteligencia Artificial para ser una poderosa herramienta que alivie desde nuestras tareas diarias, hasta problemas mucho más complejos de la vida laboral.

Gracias a la IA podemos hacer tareas de Marketing Digital más complejas, videos relevantes con voz y figuras humanas, cadenas de suministro más eficientes para los retailers y hasta ciberseguridad con un alto porcentaje de efectividad; pero, ¿podría ser esta una herramienta que ayude (o perjudique, por qué no decirlo) a los mercados financieros en el mundo?

Hace tan solo unos meses, el Presidente de la Comisión de Bolsa y Valores de los Estados Unidos (SEC, por sus siglas en inglés), advirtió de una serie de riesgos relacionados con el peligro que podría representar la Inteligencia Artificial en la estabilidad del sector financiero de la Unión Americana.

¿La razón? Temen un comportamiento en manada que lleve a los inversionistas de Wall Street a tomar decisiones colectivas, basadas en las señales que les envía alguna herramienta basada en ChatGPT o en Gemini de Google.

Aunque la idea en principio pudiera resultar irracional, la realidad es que se vuelve más compleja cuando analizamos lo que sí puede hacer la IA Generativa combinada con personas que delegan decisiones de alta importancia basadas solamente en análisis unilaterales y sin una revisión constante de variables que solo un ser humano podría analizar.

La IA sí puede desempeñar un papel importante en la predicción del comportamiento de los mercados financieros, utilizando técnicas de aprendizaje automático y análisis de datos para identificar patrones y tendencias en los datos históricos del mercado, analizando noticias, informes económicos y otros eventos que puedan afectar a los mercados.

Es decir, la IA no es una cuestión del futuro, sino algo del presente que, si la sabemos utilizar correctamente, nos puede ayudar a enfocar esfuerzos de entendimiento de datos y cifras que permitan a los traders a hacer mejor su trabajo y,sobre todo, a generar dividendos para sus clientes.

El futuro de la IA Generativa en cuestión de mercados es promisorio, pero la realidad es que existe un factor que se antoja difícil se haga realidad (por lo menos en un futuro cercano): la capacidad de analizar las variables externas, impredecibles y las políticas económicas que pueden llegar a cambiar los mercados en cuestión de minutos.

Las herramientas de IA aún no alcanzan a comprender sarcasmo, retórica o cuestiones de influencia que sí afectan; pueden más o menos predecir una situación, pero no cuándo o cómo se podría dar. Es decir, las predicciones basadas en IA deben ser consideradas como herramientas complementarias y no como una garantía absoluta de resultados.

¿En qué nos puede ayudar entonces la IA en los mercados y cómo es la herramienta predictiva alterna para ello? Algunos enfoques comunes que utiliza la IA en la predicción de los mercados financieros incluyen:

1. Análisis de datos históricos: La IA puede analizar grandes cantidades de datos históricos del mercado para identificar patrones y correlaciones que puedan ayudar a predecir las futuras tendencias del mercado. Es decir, un análisis que al humano le llevaría días o hasta semanas, a la IA le lleva pocos segundos.

2. Procesamiento del lenguaje natural: La IA puede analizar noticias financieras, informes económicos y otras fuentes de información utilizando técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Esto puede ayudar a evaluar el sentimiento del mercado y comprender cómo ciertos eventos pueden influir en los precios de los activos financieros, pero los humanos somos difíciles de entender.

3. Redes neuronales: Las redes neuronales son un tipo de modelo de aprendizaje automático que puede utilizarse para predecir los precios de los activos financieros. Estas redes pueden aprender a reconocer patrones complejos en los datos del mercado y hacer predicciones basadas en esa información.

En estos 11 años que tenemos de vida en Metaxchange, hemos aprendido que debemos adoptar nuevas tendencias, incorporar herramientas de alta eficiencia tecnológica y recursos externos para lograr los objetivos con nuestros asociados; sin embargo, también sabemos que la IA no es un recurso infalible y preciso, y que siempre requeriremos esa intuición, pasión y calidez que solo el factor humano nos puede dar.

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