Reflexiones sobre el uso de la IA en el análisis de las carteras de Inversión

Al final me animé, claro, dos cursos tomados sobre la Importancia del uso de la IA en la educación y otro de ética de la IA me hicieron comenzar con mi adentramiento sobre estos temas en el uso del ChatGPT, como uno de los muchos programas y herramientas que en este lado de las finanzas, los mercados y las carteras de inversión pueden usar.

Pero, para empezar con claridad y para que no haya error, comenzaré por definir qué es la IA y desde dónde viene. Uno de los primeros que se plantearon este término, sobre si una máquina podría pensar, fue Alan Touring en 1950, en su artículo “Computing Machinery and Intelligence”, al empezar con la pregunta “¿pueden las máquinas pensar?”. Mientras que en 1955 John McCarthy acuñó el término “Inteligencia Artificial” para denominar a este nuevo campo sobre las “máquinas pensantes”.

Dentro de las definiciones más completas que encontré es que “La inteligencia artificial (IA)” es la habilidad de una máquina de presentar las mismas capacidades que los seres humanos, como el razonamiento, el aprendizaje, la creatividad y la capacidad de planear. Por lo que la IA será capaz, de: a) percibir el entorno (adquirir los datos); b) relacionarse con el entorno (analizar los datos); c) resolver ciertos problemas (decidir sobre los datos); d) actuar con un fin específico dictaminado por su creador, como elementos más destacables.

Pero, si dejamos la parte teórica, les comento que hasta una encuesta me aventé con mis colegas financieros para como se dice, “tentar el escenario”. Y es que debemos reconocer que este tema se volvió viral hace apenas unos meses. El resultado de mi breve encuesta me dio alivio. Aunque algunos mostraron el mismo recelo que yo, de no querer ni bajar el programa más famoso como el ChatGPT, otros señalaron que sí lo han usado, pero que definitivamente no lo usarían para temas de trabajo. Hubo quienes señalaron que podemos automatizar muchos procesos de trabajo y obvio en definitiva los más matemáticos hasta se rieron de mí y me dijeron: “amiga, eso ya desde cuándo”.

El tema interesante es que me recordaron que antes han existido ya procesos inteligentes y empresas que se han mostrado como la panacea del mundo de las inversiones y la selección de carteras con modelos matemáticos, usando la teoría moderna en la elección de portafolios de inversión y que ya se dio un fracaso, tal fue el caso del fondo LTCM que operó en 1994, pero esa es ya otra historia.

Y es que este andar del uso de los modelos, procesos y la IA en la selección de carteras de inversión, el tema que muchos coincidieron y que es difícil de modelar, es el sentimiento de mercado, ya que por mucho que contemos con una herramienta que nos permita predecir qué temas están influyendo sobre la toma de decisiones, a través de un análisis de las noticias, de redes sociales y otros datos, los mercados siempre responderán a las emociones, a las decisiones que hasta el momento no tienen las máquinas. Además, el tema de riesgo, este también conlleva la sensibilidad, la experiencia y los hechos de los administradores de inversiones.

Un punto también valioso, los dueños del dinero, es decir los inversionistas siempre se sienten más seguros de hablar con un ser humano a tener que hablar con una máquina, si no, vean las encuestas de todos los chats en los que tienes que pelear con una máquina y que resultan frustrantes.

Es decir, mis colegas y yo, hasta esta fecha, coincidimos en que el uso de la IA sí es relevante en el análisis y la selección de carteras, pero la decisión al final corresponderá a la sensibilidad del ser humano.

No quiero terminar esta reflexión sin resaltar lo que encontré sobre los pros del uso de esta nueva herramienta en nuestro trabajo como financieros; de los más relevantes destacaría:

a) La posibilidad de tener una herramienta de predicción de precios, ya que con el uso de algunos algoritmos de IA, como el aprendizaje automático, se pueden analizar datos históricos del mercado para identificar patrones y tendencias.

b) Selección primaria de una cartera de activos: aquí no es que nos haga la tarea, sino que nos mande una serie de empresas que podamos tomar recomendaciones, checarlos, debatirlas y con ello poder construir carteras óptimas y bien diversificadas, hay que reconocer que con la IA nuestra amplitud de análisis se expandiría a regiones y fronteras al analizar grandes cantidades de datos y optimizar la asignación de activos.

c) Obtener modelos con los que mostremos los pros y los contras en alguna compañía, principalmente en temas de posibilidad de quiebras o de fusiones y adquisiciones.

Finalmente, en esto de mis reflexiones y de andar indagando, le pedí a ChatGPT que me hiciera una cartera de inversión con empresas de consumo en México y ¿qué creen? La respuesta fue:

1) No tiene datos en tiempo real, que su información está sesgada a 2021.
2) Me dio algunos ejemplos de cómo conformar mi cartera, algunas emisoras ya no están en el mercado ahora.
3) Me mandó con un asesor de inversión, quien se adaptará a mis objetivos y me indique el perfil de riesgo y horizonte de inversión.

O sea, creo que con eso quedamos salvados mis amigos y yo y… ¡aún tendremos chamba!

Mis recomendaciones sobre esto serían: no debemos olvidar que la IA no es una panacea y que en el análisis de carteras y manejo de inversiones siempre debemos tener en cuenta la importancia de legalidad de la asesoría, así como considerar todos los factores, financieros, económico y político, que puedan afectar los mercados. Hay que recordar que la historia, aunque se repita no es regla que un rendimiento pasado garantice el éxito futuro en inversiones y la importancia de diversificar el riesgo.

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Nota del editor: Marisol Huerta Mondragón es analista senior en BX+, ha laborado en instituciones como Grupo Financiero Banorte y Actinver. Docente de las materias de Economía y Finanzas en la Facultad de Contaduría y Administración y Facultad de Ciencias de la UNAM. Síguela en Twitter y/o en Instagram . Las opiniones publicadas en esta columna pertenecen exclusivamente a la autora y no representan la postura de Bx+.