¿Quién gestiona realmente su cartera, los humanos o las máquinas?
A medida que aumenta el interés por la inteligencia artificial, cada vez se presta más atención a sus posibilidades de aplicación en el sector de la gestión de activos.
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La inteligencia artificial está de moda. Las innovaciones en este ámbito generan incertidumbre en torno a la cuestión de si las máquinas reemplazarán a los seres humanos en sus funciones de gestores de carteras. Ya existen los roboasesores, que prestan asesoramiento financiero básico empleando algoritmos que se calculan a partir de las preguntas planteadas.
A pesar de los recientes avances, muchas aplicaciones en este ámbito de la ciencia informática siguen en su fase incipiente, algo especialmente cierto a la hora de intentar aplicar la inteligencia artificial a la gestión de activos. En nuestra opinión, la verdadera fuente de valor para el sector es la inteligencia aumentada, que utiliza la inteligencia artificial para ayudar a los profesionales a tomar decisiones, en vez de hacerlo en su lugar.
Un tipo de inteligencia artificial es el aprendizaje automático: el uso de algoritmos y técnicas estadísticas para extraer patrones de grandes volúmenes de datos. Una de las aplicaciones comerciales más comunes del aprendizaje automático es la analítica predictiva, que busca ayudar a prever cuáles podrían ser los resultados futuros. Los sistemas de inteligencia artificial, como Watson y Deep Blue, de IBM, y AlphaGo, de Google, han sido éxitos enormemente difundidos en el ámbito de los juegos (para el Jeopardy!, el ajedrez y el Go, respectivamente).
Si bien el hecho de que los sistemas de inteligencia artificial ganen juegos dan mucho de sí para los titulares, en la práctica la realidad es mucho más complicada. Muchos sistemas de inteligencia artificial producen resultados incorrectos y la gran mayoría de ellos precisan en mayor o menor medida de una intervención humana adicional (por ejemplo, para programar o modificar algoritmos) para funcionar correctamente en los escenarios reales.
Lo que determina la calidad del aprendizaje es la calidad de los datos de entrada. Para obtener unos resultados óptimos usando la inteligencia artificial, deben respetarse cinco condiciones clave:
- Un entorno constante, en el que las normas son fijas y no cambian
- La información utilizada es digital y está cuantificada
- Grandes volúmenes de datos
- Incertidumbre reducida
- Objetivos claros
Estos parámetros se cumplen en juegos como el ajedrez o el Go debido a la naturaleza de este ámbito: existen unas normas establecidas, hay poca incertidumbre sobre estas y existe un único objetivo claro. Haciendo que la máquina juegue contra sí misma, se puede generar un volumen de datos casi ilimitado. Creemos que este no es el caso de la inversión basada en fundamentales, donde estas cinco condiciones no se cumplen casi nunca. En nuestra opinión, la inversión a largo plazo seguirá siendo una tarea humana, dado que no se dan las condiciones necesarias para que la inteligencia artificial sea efectiva.
Por otra parte, la inteligencia aumentada lleva existiendo prácticamente el mismo tiempo que la inteligencia artificial, acumula una sólida trayectoria y puede observarse prácticamente en todos los ámbitos de nuestra vida cotidiana. La inteligencia aumentada es simplemente la mejora de la inteligencia a través de medios tecnológicos.
Para el sector de la gestión de activos, la inteligencia aumentada es un ámbito científico mucho más pertinente que la inteligencia artificial. Esta permite la extracción de conclusiones que pocos podrían siquiera identificar, incluso con los datos a la vista, lo que presenta enormes ventajas para la inversión basada en fundamentales.
Cualquier gestor de fondos tiene acceso a una amplia gama de información útil acerca de una empresa (sus estados financieros, sus ingresos, los planes previstos por la dirección, etc.) a la hora de estudiar sus inversiones. No obstante, hay otra información importante a la que los inversores no tienen acceso actualmente a través de los canales tradicionales.
Los conjuntos de datos que contienen esta información son demasiado grandes y carecen de la estructura necesaria para poder ser utilizados por un profesional de la inversión que se valga de métodos convencionales, como las hojas de cálculo de Excel. Es aquí donde la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden constituir herramientas útiles para extraer conclusiones de los datos y colmar lagunas, complementando así las capacidades del gestor de fondos. No obstante, el gestor será quien tome las decisiones de inversión en última instancia.
Para obtener más información, consulta el informe completo en el link que encontrarás más abajo
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