La inteligencia artificial ya se utiliza para diagnosticar pacientes enfermos, realizar tareas de servicio al cliente y enseñar cursos universitarios. Pero, ¿puede la inteligencia artificial burlar a Wall Street?
Durante el último año más o menos, han surgido varios fondos de cobertura de IA, que prometen vencer a los operadores humanos analizando y respondiendo al mercado de una manera más rápida y profunda. Estos fondos de IA van más allá de los algoritmos utilizados por los fondos tradicionales basados en datos al intentar imitar y mejorar la forma en que funciona el cerebro humano.
Algunos resultados iniciales han sido impresionantes. En Japón, el Simplex Equity Futures Strategy Fund logró terminar con una ganancia del 3, 4 por ciento el 24 de junio, el día del Brexit, cuando los fondos en todo el país se desplomaron. Una encuesta de 12 fondos de IA de todo el mundo mostró que ganaron, en promedio, casi el 7 por ciento este año. En una conferencia reciente para académicos de IA, la mitad de las compañías que reclutan empleados eran firmas financieras, un marcado contraste con años anteriores.
Shaunak Khire, quien lanzó Emma AI, un fondo de cobertura de IA con sede en Silicon Valley este verano, dice que las IA como la suya tienen grandes ventajas sobre el fondo de cobertura tradicional.
"No hay forma de que un analista humano pueda cubrir tantos datos", dice Khire. "Literalmente, no es posible que un cerebro humano procese tanta información en tan poco tiempo".
Un fondo de IA podría tener en cuenta los datos financieros de los mercados de todo el mundo, datos históricos, artículos de noticias, política monetaria internacional, conocimiento sobre el comportamiento comercial humano, antecedentes de la empresa y más.
Emma AI, por ejemplo, ha estado operando en GlaxoSmithKline, cubriendo todos los puntos de datos que hay sobre la compañía farmacéutica, incluso mirando las presentaciones desde la década de 1970, dice Khire.
Muchos fondos ya usan estrategias de inversión cuantitativa, desarrollando algoritmos informáticos para hacer predicciones. La diferencia entre estos fondos y la variedad de IA es el llamado "aprendizaje profundo" o redes neuronales artificiales: una IA puede aprender sin la intervención humana, mientras que los algoritmos no.
Emma AI, como muchos fondos de IA, utiliza el análisis bayesiano para replicar el proceso humano de toma de decisiones. Esto significa que puede aprovechar la nueva información para actualizar sus perspectivas y estrategias. Esto es esencialmente lo que hacen los humanos, solo una IA puede hacerlo más rápidamente y, en teoría, de manera más racional. Un analista humano es propenso a cometer errores basados en el miedo, la sobreexcitación o la codicia, problemas que las computadoras no enfrentan.
Un fondo lanzado a principios de este año por la firma de inteligencia artificial con sede en San Francisco Sentient Technologies utiliza un tipo de inteligencia artificial inspirada en la evolución de plantas y animales. Este "cálculo evolutivo" crea constantemente nuevos algoritmos e incorpora los mejores en sus algoritmos antiguos, haciéndose cada vez mejor y más fuerte. El fondo de IA con sede en Hong Kong, Aidyia, utiliza el cálculo evolutivo, entre otras estrategias.
En el futuro, Khire ve fondos completos administrados por AI, aunque tal vez con algún tipo de control humano o anulación para fines regulatorios. Sin embargo, también considera que la IA desempeña un papel en la regulación. Las reformas de Wall Street aprobadas por el Congreso en los últimos años han provocado que muchos bancos aumenten el número de empleados dedicados al cumplimiento.
"Podrías automatizar todo eso", dice Khire.
Algunos expertos son escépticos acerca de si la IA realmente revolucionará la industria financiera de la forma en que afirman los fundadores de la firma de inteligencia artificial. Algunos dicen que las tecnologías de IA utilizadas no son tan diferentes de los algoritmos más tradicionales utilizados en las empresas basadas en datos. Otros dicen que los mercados financieros son demasiado caprichosos para ser predichos por el tipo de IA que existe hoy en día.
Khire dice que no está tratando de reinventar la rueda, solo para mejorarla gradualmente.
"El único objetivo de la IA es encontrar oportunidades que tengan un umbral de riesgo más bajo que el S&P [500] y que tengan una tasa de rendimiento más alta que el S&P", dice. "Es una barra baja".
Aún así, simplemente superando al S&P 500, el índice bursátil estadounidense a menudo utilizado como monitor del desempeño general de Wall Street, a largo plazo no es fácil. Pero Khire y otros están convencidos de que tienen los productos. La pregunta es: ¿apostarías tu dinero?
