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La inteligencia artificial en el proceso de inversión

08/10/2020

Esta tecnología basa su potencial en el procesamiento y cribado automático de información para encontrar nuevas oportunidades de inversión.

La inteligencia artificial (IA) puede parecer un término más propio de la ciencia ficción y de una realidad que todavía está por llegar. Sin embargo, ya hace años que esta tecnología forma parte de nuestro día a día. Está presente en distintos ámbitos, desde la ciberseguridad que protege los correos electrónicos y las cuentas corrientes, hasta la publicidad que aparece en las redes sociales, pasando por las sugerencias de Google Maps para guiar al ciudadano a casa o el desbloqueo del smartphone por reconocimiento facial. La revolución que supone esta tecnología para las empresas supone una ventaja competitiva sin parangón y, al llevarse al terreno de las inversiones, abre un nuevo abanico de oportunidades.

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¿Qué es la inteligencia artificial?

Por un lado, la inteligencia se define como una serie de facultades o capacidades que permiten tratar e inferir información. Entre estas facultades están la lógica, el aprendizaje, el razonamiento o la resolución de problemas. Cuando a este concepto se le añade la connotación 'artificial', ello implica que esta facultad de tratar e inferir información ha estado creada por el ser humano pero llevada a cabo por máquinas.

Estos avances empezaron a gestarse de una forma consistente y teórica hacia la década de los 40 y a raíz de la Segunda Guerra Mundial, y de una forma más práctica con la aparición de los primeros ordenadores en la década de los 50. Desde entonces, ha avanzado a pasos agigantados.

¿Cómo ha influido la IA en el proceso de inversión?

La parte del proceso de inversión que incluye el research, el análisis y la toma de decisiones se ha beneficiado enormemente de esta tecnología en los últimos años. Uno de los elementos que ha ganado más visibilidad son los roboadvisors, algoritmos- robot entrenados para ofrecer una cartera de inversión. Sin embargo, puede ser peligroso contar con ello como una solución final, ya que, evidentemente, carecen del 'factor humano', que otorga una inteligencia más amplia y que cuenta con elementos de análisis más transversales y poco modelizables.

El verdadero potencial de la IA radica en ser herramientas de apoyo e inputs de alto valor añadido para que al final del proceso el equipo de expertos tome las decisiones más oportunas y construya las mejores estrategias. Con ello, la funcionalidad de los analistas de ahora no está solamente centrada en ir a buscar la información, contrastarla y actualizar los análisis ya existentes, sino también radica en ayudarse de estas nuevas herramientas basadas en la IA, así como el big data (análisis de datos masivos) y el machine learning (la capacidad de aprendizaje automático de una máquina o software), para procesar una información que es cada vez más abundante y obtener, a partir de ella, patrones y conclusiones a los que de forma simple no sería posible acceder.

¿Qué ventajas otorga apoyarse en esta herramienta?

El contar con 'cerebros artificiales' previamente diseñados y construidos para esta labor complementa a los equipos humanos de análisis y les ayuda en distintos ámbitos. El primero es el tiempo y el alcance. Hoy en día, por ejemplo, se puede crear un proceso automático que monitorice cientos de estrategias de forma periódica y que extraiga, según unas métricas predefinidas, si alguna de ellas tiene potencial en el mercado actual. Una vez filtradas, a aquellas que pueden tener potencial alcista, se les puede aplicar una última capa de análisis humano y, entonces, seleccionar las más adecuadas para la cartera de inversión. De esta forma se pueden llegar a monitorizar muchas más estrategias y asegurarse, con más determinación, de que no se pierde ninguna oportunidad.

Otra técnica avanzada que brinda el machine learning desde hace años es el tratamiento de textos. Se puede aplicar el Sentiment Mining (análisis de sentimiento) a noticias económicas, a las últimas publicaciones de los bancos centrales, e incluso a tweets, y observar, mes a mes, cuál es el sentimiento implícito en los textos, de una forma medible y sistematizada. Esta información puede utilizarse después para estudiar los patrones entre el sentimiento colectivo y los mercados y construir nuevos modelos de inversión.

Además, el hecho de contar con estas capas de inteligencia también permite ayudar a vencer ciertos sesgos de inversión. En algunas ocasiones el mercado sube arrastrado por sentimientos colectivos como el FOMO ('Fear of Missing Out', o miedo a quedarse fuera) o el TINA ('There Is No Alternative', o sensación de que no existe ninguna alternativa). Si se cuenta con buenos algoritmos predictivos, que contrastan los precios del mercado contra los niveles de otros activos o datos macroeconómicos, se puede contar con el comodín extra que supone la conclusión de una máquina que no es susceptible a este tipo de sesgos emocionales.

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Por último, estas herramientas permiten aumentar de forma drástica la capacidad de análisis al juntar la información de mercado con las conclusiones algorítmicas. Gracias a esto se pueden llegar a simular miles de escenarios y pronosticar cuál sería el más óptimo en la construcción de una cartera, para cada tipo de inversor y para cada horizonte temporal.

En resumen, la IA ha revolucionado la inversión igual que muchas otras industrias y lo seguirá haciendo en el futuro, aportando una ventaja competitiva considerable a aquel player que cuente con un mayor desarrollo de propiedad intelectual en este aspecto y una mayor implementación en su organización que repercuta en un mejor servicio a sus clientes.

Fotografía de Marcus Spiske en Pexels
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