Le puede interesar
Desde hace diez años ya se usan algoritmos en las llamadas transacciones de alta frecuencia en bolsa, con sistemas que automatizan ciertas operaciones, como “vender” si las acciones llegan a cierto nivel, o “comprar” si el banco central baja sus tasas de interés.
Pero la inteligencia artificial da un paso más allá con sus sistemas de aprendizaje automático (“machine learning“), capaces de analizar millones de datos para detectar tendencias, correlaciones, previsiones y que deciden por si solos si compran o venden.
Según la consultora Greenwich, más del 50% de las empresas del mercado utilizarán sistemas de aprendizaje automático en los próximos dos años.
Los fondos de inversión y los gestores de activos los utilizan para disminuir el riesgo sobre qué comprar, cuando hacerlo y para qué clientes.
Los bancos también utilizan el aprendizaje automático para detectar fraudes y ataques informáticos, fijar el precio de un producto o analizar el perfil de los clientes atípicos a la hora de conceder préstamos.
También es una herramienta para reducir costes en un contexto de tasas de interés negativas, que reducen sus márgenes de negocio.
Los reguladores también usan la inteligencia artificial para detectar posibles “eventos catastróficos en los mercados, como la ola de quiebras de 2008″, indica la CFTC, la agencia estadounidense que regula los mercados de futuros y opciones.
Por su parte el banco central del Reino Unido reconoce en un informe que aunque el aprendizaje automático no crea nuevos riesgos “puede amplificarlos”.
Vasar Dhar, un profesor de la universidad NYU Stern y gestor de un fondo especulativo, cree que los sistemas automáticos son más seguros que los que utilizan los humanos, más expuestos al pánico y a los efectos de masa.
“Los humanos no toman siempre las mejores decisiones (…) A largo plazo, las máquinas lo hacen mejor”, indica.
Según él, todos los sistemas de inteligencia artificial prevén la presencia de un humano para corregir ciertas desviaciones y actuar en caso de urgencia.
“Cuando todo el mundo utiliza los mismos algoritmos y toma las mismas posiciones, el mercado puede quedar muy desequilibrado“, admite Dhar.
La inteligencia artificial también sirve para evitar movimientos de pánico, más aún en un contexto de desinformación (“fake news“) que puede provocar “movimientos bursátiles en base a informaciones no confirmadas”, afirma Thierry Philipponnat, de la asociación Finance Watch.
Los profesionales de las finanzas todavía recuerdan del crac bursátil de 2010 en Nueva York, cuando el índice Dow Jones perdió más del 9% en diez minutos.
Un evento que puso de relieve las transacciones de alta frecuencia y los riesgos de manipulación del mercado.
En 2016 la libra perdió 12% en dos minutos, provocando enormes pérdidas para algunas empresas.
Pero uno de los problemas del aprendizaje automático es que los programas no son capaces de explicar el “razonamiento” que les llevó a tomar una u otra decisión.
Por eso el sector financiero quiere que la inteligencia artificial sea comprensible para los clientes y para los reguladores y que, al mismo tiempo, los humanos sigan siendo responsables.
Según la consultora Greenwich, igual que en otros sectores de la economía, “se están suprimiendo empleos a causa de la automatización, con veteranos de las finanzas que tienen un papel menor o fueron sustituidos” por máquinas.
* En alianza con Forbes México y Centroamérica, artículo de Forbes Staff.
Contenido relacionado:
> 7 usos “futuristas” de la tecnología 5G que ya aprovecha la industria en 2019
> Humanos o robots, ¿quién atiende quejas en la mensajería instantánea?
> Estos guatemaltecos ayudan a las empresas a ser más rentables con inteligencia artificial
