Peter Cotton, científico jefe de datos de Intech Investment Management, es uno de los últimos conversos tras probar él mismo el robot. Publicó en Github una conversación que mantuvo con ChatGPT, en la que lo utilizó para escribir código para extraer datos y hacer predicciones.
“Todo mi flujo de trabajo ha cambiado radicalmente”, señaló. “Estoy sorprendido de la cantidad de conocimiento que se almacena en su interior”.
Sin embargo, la tecnología no es perfecta. Se sabe que ChatGPT inventa hechos y da respuestas diferentes a la misma pregunta, y solo está capacitado para procesar datos hasta fines de 2021. Mientras tanto, en un sector en el que los secretos comerciales se protegen celosamente, muchos siguen dudando de confiar en un software externo.
Por ese motivo, Campbell también ha experimentado con un modelo de GPT de código abierto y menos potente que puede ejecutar íntegramente dentro de sus propios sistemas, afirma Cole, de Campbell.
“Tenemos que tener mucho cuidado con los riesgos de fuga de IP con ese tipo de herramientas, porque con ChatGPT se envían consultas a servidores OpenAI”, explica.
Mientras los fondos de cobertura averiguan qué es posible con la IA generativa, las consecuencias para la fuerza laboral humana del sector siguen sin decidirse por ahora.
Greg Bond, director ejecutivo de Man Numeric, la unidad de Man Group con sede en Boston, considera que la tecnología podría ser una oportunidad para los empleados creativos que carecen de conocimientos técnicos, pero pueden hacer las preguntas adecuadas.
“Si partimos de la base de que la productividad de la investigación está disminuyendo en todo el mundo, podemos contratar a más personas o contar con investigadores digitales que multipliquen la fuerza de nuestro personal de investigación y tecnología”, afirma Bond. “En última instancia, lo que estaría bien es que pudiéramos automatizar el propio proceso de innovación”.