Hasta años recientes, el concepto de inteligencia artificial (IA) parecía que solo le pertenecía a los científicos y a las películas de ciencia ficción. Sin embargo, poco a poco las personas comunes y corrientes nos fuimos dando cuenta de que, sin previo aviso, ya era parte de nuestro día a día. Las diversas aplicaciones de los smartphones, la personalización de las ofertas que nos hacen en el e-commerce o las luces que se encienden o apagan solas en las casas son solo algunas de las funciones que nos alivian lo cotidiano.
En ese contexto, nos imaginamos que habrá leído o escuchado sobre ChatGPT; si no, le contamos que se trata de un programa informático diseñado como un modelo de lenguaje. No son pocos en el mundo financiero los que se han quedado maravillados por la enorme cantidad de información que puede procesar esta herramienta de inteligencia artificial, pero no solo por eso, sino por la forma en que la entrega… casi como si fuera elaborada por un humano.
Pero ChatGPT no es más que un ejemplo reciente de IA. Ya a fines de los años noventa el protagonismo lo tenía Deep Blue, desarrollado por IBM, al convertirse en el primer computador en ganarle una partida a un gran maestro de ajedrez. Poco tiempo después, los investigadores de IBM dieron otro paso al crear el ordenador Watson para competir con los concursantes estrella del programa televisivo Jeopardy!, a los que también derrotaron. En la actualidad, Siri y Alexa “dirigen” muchas de nuestras decisiones de consumo a partir de las sugerencias que diariamente nos hacen.
A la hora de hablar de inversiones, la relación con la inteligencia artificial es igualmente larga. De hecho, los administradores activos han intentado obtener una ventaja sobre el mercado utilizando procesos de IA para obtener y procesar datos. Sin embargo, es necesario puntualizar que las herramientas actuales aún tienen sesgos importantes derivados de bases de información limitadas a las que han accedido para aprender. La precaución es que esos sesgos podrían retroalimentarse (negativamente) en la medida que más algoritmos de IA se basen en reportes sesgados de las plataformas anteriores
¿Herramienta predictiva?
La pregunta que surge entonces es si la inteligencia artificial puede ayudar, por ejemplo, a determinar cuál sería el precio justo de las acciones. ¿Servirá la enorme capacidad de procesamiento de datos que tiene la IA para predecir cómo se comportarán los precios de las acciones en el futuro? En suma, ¿para poder ganarle al mercado?
De manera recurrente, hemos señalado que el precio de las acciones refleja toda la información disponible y que sus valores futuros dependerán de cosas que son desconocidas y, por lo tanto, imposibles de controlar.
En función de lo anterior, no hay que perder de vista que los algoritmos de IA funcionan muy bien distinguiendo patrones de comportamiento que sean estables en el tiempo. Eso les entrega predictibilidad. Por ejemplo, en el caso de un auto que se maneja solo, el algoritmo “sabe” que los discos Pare son SIEMPRE hexagonales, y que los de Ceda el Paso son SIEMPRE triangulares.
Pero el mercado de valores no tiene patrones estables como los de los signos del tránsito. Los movimientos que se dan son impredecibles, porque dependen de noticias que, por definición, aún no se conocen. Y eso -conocer el futuro-, un algoritmo IA no lo puede resolver.
David Booth, cofundador de Dimensional, lo plasma de manera muy clara en un artículo, al enfatizar que los precios se fijan en un entorno en el que nadie sabe lo que pasará. Compradores y vendedores utilizan toda la información que existe en ese momento, pública y privada, para llegar a un precio justo. Por ello, para él “su mejor” IA es el mercado: un modelo gigantesco que es la mejor conjetura de la humanidad, que está en constante evolución, sobre cómo se comportarán a futuro las acciones de cada empresa. “A pesar de todas las promesas de la IA, prefiero aceptar los precios del mercado antes que los precios de los algoritmos”, dice Booth.
Gratis y al alcance de todos
No queremos desconocer las bondades de la IA, ya que junto con la negociación algorítmica puede facilitar la ejecución de las operaciones bursátiles. El punto es que, si bien los modelos de inteligencia artificial pueden generar escenarios potenciales basados en patrones aprendidos, les cuesta considerar los factores desconocidos o aquellos cambios en el mundo real que se produzcan fuera de los datos que les fueron proporcionados. Dicho de otra manera, la aparición continua de nueva información relevante para los precios de mercado es contraria a los patrones estáticos que fomentan la previsibilidad.
Lo que pasa es que el mercado se compone de inteligencia humana real y de los millones de juicios que hacen sus participantes. Es tan complejo, que nadie sabe con exactitud en qué medida influye un dato concreto en el precio, porque hay muchos otros factores que se dan de manera simultánea. Pero el mercado garantiza que un precio sea la representación actual más exacta del valor de una acción. Y lo mejor es que es gratis y está al alcance de todos.
Pero si es de los escépticos que cree que es posible contratar a un asesor que use la IA para encontrar acciones que sistemáticamente le ganen al mercado, es probable que después de comisiones ello no ocurra. Además, piénselo bien: si ese asesor tuviera una IA extraordinaria que realmente predijera los precios de las acciones mejor que el mercado, ¿compartiría la información con usted? La respuesta es obvia…
El dato duro
La experiencia empírica de casi 100 años da cuenta que el mercado accionario ha rendido en torno al 10% anual. Y a lo largo de ese período han pasado muchas cosas, como guerras, la creación de los computadores, el internet y, ahora, la inteligencia artificial. Usted puede disfrutar de una buena experiencia de inversión sin preocuparse por esos u otros sucesos. Y eso se debe a que la IA que le proponemos seguir es la “INTELIGENCIA AGREGADA”, que incluye la inteligencia artificial y las mejoras de esta.
¿Necesita datos duros? Veamos cuál ha sido en terreno la experiencia de la IA tratando de ganarle al mercado. Para eso veamos la trayectoria del AIEQ (Artificial Intelligence Powered Equity ETF), que partió en 2017 y que utiliza IBM Watson para seleccionar acciones, igualando así las capacidades que tendría un equipo de 1.000 analistas de estudios, traders y matemáticos trabajando 24/7. Según se aprecia en la imagen 1, desde su inicio en noviembre de 2017 hasta el 31 de julio de 2023, el retorno de AIEQ (7,8% anual) estuvo bastante por debajo del retorno de un índice como el S&P 500 (12,5% anual), cuya “inteligencia” radica en el enorme poder de procesamiento de información que colectivamente le entregan todos los participantes del mercado.
¿Qué opina el propio ChatGPT de este artículo?
Para darle aún más argumentos, le mostramos este artículo a ChatGPT para conocer “su opinión”. Creemos que esta parte de su respuesta resume claramente lo que hemos intentado transmitir: “… el mercado de valores refleja la suma de las decisiones y la inteligencia de numerosos participantes humanos. La toma de decisiones en el mercado es compleja y multifacética, y los algoritmos de IA no pueden capturar completamente todos los aspectos de la inteligencia humana y el juicio colectivo”.
Y al finalizar su respuesta, es el propio ChatGPT el que nos dice que no se puede depender únicamente de los modelos de inteligencia artificial: “En última instancia, confiar en el mecanismo de precios del mercado y en la sabiduría colectiva de los participantes sigue siendo una estrategia sólida en comparación con depender únicamente en modelos de IA para encontrar precios erróneos en las acciones. La IA puede ayudar a mejorar los procesos de inversión, pero es importante tener una perspectiva equilibrada y considerar múltiples factores al tomar decisiones financieras”.
Por último, y como casi todos los aspectos de la vida, el equilibrio futuro no debiera ser un blanco o negro definitivo entre humanos y máquinas; sino que una combinación entre ambos. Desde que Deep Blue venciera al campeón de ajedrez Gary Kasparov, los mejores jugadores se dieron cuenta de que los computadores de ajedrez son un excelente complemento, que les permiten refinar sus estrategias de juego. De la misma forma, probablemente el mejor equipo futuro en inversiones se logrará combinando humanos y tecnología, como la IA.
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