Para que el inversor de a pie lo entienda: cuando decimos que usas IA para gestionar el fondo, ¿hablamos de un “copiloto” que te da ideas y tú pulsas el botón, o de un “piloto automático” que compra y vende acciones por su cuenta mientras tú observas?

Para nada. Yo creo que todavía no estamos en ese rango de automatización. No hay un gestor virtual que compre y venda acciones porque creo que la cadena de decisiones sigue siendo bastante más analógica.

La inteligencia artificial se suele utilizar mucho para llegar a información, para poder desarrollar datos, crear análisis, profundizar más en empresas o encontrar oportunidades de inversión. Pero a la hora de la toma de decisiones entra una parte que yo siempre llamo “cualitativa”, y esa parte es muy difícil de cuantificar por un modelo informático.

En ese aspecto, ahí es donde seguimos teniendo un rol crucial los gestores.

También en la parte más cuantitativa, que es la de análisis, creo que hay que coger muchas veces el análisis de la inteligencia artificial con pinzas. Yo siempre digo que la inversión no se basa nunca en acertar, sino en no equivocarte, y no es lo mismo.

El problema que tienes con ciertos procesos de inteligencia artificial hoy en día es que esa probabilidad de equivocarte puede ser bastante alta —o no alta, pero sí mediana— y eso dificulta mucho el hecho de creer siempre que la inteligencia artificial está diciendo lo correcto.

Entonces, nosotros sí que la utilizamos para, de vez en cuando, analizar empresas o dar otro punto de vista, pero paralelamente tenemos que hacer un análisis independiente para comprobar que toda esa información o todos esos procesos que ha realizado la IA se han hecho correctamente.

Un gestor lee informes trimestrales y escucha a los bancos centrales. ¿De qué se alimenta tu Inteligencia Artificial? ¿Analiza también cosas que nosotros pasaríamos por alto, como el sentimiento en redes sociales o el tráfico marítimo en tiempo real?

Es una buena pregunta. Yo creo que esos ejemplos seguramente se orientan más al corto plazo y, en ese aspecto, yo soy de otra filosofía, otra “religión”, mucho más enfocada al largo plazo.

A medida que vas avanzando en el tiempo hay más incertidumbre. Tú puedes, por ejemplo, saber qué vas a desayunar mañana, pero hay mucha más incertidumbre sobre qué vas a desayunar dentro de cinco años.

Entonces, en ese aspecto, la inteligencia artificial sí que te puede dar muchos datos macroeconómicos o de lo que está pasando en el corto plazo, pero prever el largo plazo es bastante más complicado.

¿A dónde quiero llegar con todo esto?

Yo creo que la inteligencia artificial es clave a la hora de encontrar información. Antes, por ejemplo, imagínate una empresa industrial, una embotelladora de vidrio. Con el tiempo disponible que tienes en tu trabajo, igual solo podías analizar una empresa.

Ahora, con la inteligencia artificial, no quiero decir que puedas analizar cinco o seis a la vez, pero sí que te puede dar cierta información sobre el marco competitivo, donde antes seguramente no llegabas por un tema de tiempo.Imaginemos que yo estoy invertido en una empresa A. Esa empresa la conozco muy bien. Pero claro, la B, la C, la D y la E no tengo tiempo para mirarlas, aunque sean competidores y aunque tengan el mismo modelo de negocio.

Con la inteligencia artificial puedes preguntarle sobre la situación del resto de empresas y eso te facilita muchísimo entender el posicionamiento competitivo dentro del sector.

A menudo se dice que la gran ventaja del gestor es la intuición; su gran defecto, el pánico. En días de fuertes caídas en bolsa, ¿la IA es realmente fría y calculadora, o se corre el riesgo de que un algoritmo retroalimente a otro y provoque ventas masivas?

A ver, por dónde empiezo… porque esta es complicada. Lo primero de todo: depende de cómo crees ese personaje o ese modelo. Puedes hacerlo con más convicción o hacerlo más flexible, de manera que no lo vea todo de un único color, sino que contemple matices.

Eso ya depende un poco de lo que estés buscando. Si buscas un modelo que directamente te diga “esto es lo que hay que hacer”, o uno que te diga “esto es lo que puede ocurrir, pero también hay que tener en cuenta esto otro”. Al final es como un economista. Muchas veces un economista nunca te dice exactamente lo que tienes que hacer, sino que simplemente te da información sobre la situación.

Sobre las caídas de mercado y el miedo, yo hace años hice un modelo cuantitativo para analizar las caídas de los mercados y me llevó semanas construirlo. Actualmente conseguí replicarlo prácticamente en menos de un día utilizando inteligencia artificial.

Pero con el tema de las caídas del mercado también hay que tener en cuenta una cosa: si todo el mundo actúa de la misma manera, ya no hay de dónde sacar esa rentabilidad extra. Es decir, si todos utilizamos la inteligencia artificial para decirnos lo que tenemos que hacer durante una caída de mercado —que es precisamente cuando suelen aparecer muchas oportunidades— entonces dejará de haber oportunidades.

Esto es teoría de juegos. Lo que ocurre es que siempre habrá esa cierta teoría de juegos donde alguien piense: “Sé que la inteligencia artificial está diciendo esto, pero yo opino de manera diferente y me voy a aprovechar de ello”. Y eso no deja de ser, en el fondo, cómo funciona realmente la inversión.

¿Cómo reacciona tu IA ante un “cisne negro” o un evento totalmente impredecible, como una escalada de tensión de un día para otro en Oriente Medio o una crisis institucional en una compañía?

Como ya te he comentado, la inteligencia artificial no gestiona directamente; simplemente analiza.

Lo que yo he visto en estos últimos meses —por ejemplo con todo el conflicto entre Irán y Estados Unidos— es que la información fluye muchísimo mejor. Ya no me hace falta leer ochenta periódicos para saber cuál es la situación casi en tiempo real del estrecho de Ormuz, por ejemplo.

O si quiero saber sobre política monetaria de distintos países a raíz de una posible inflación derivada de una subida del petróleo, la inteligencia artificial es capaz de resumírmelo prácticamente en segundos. Donde antes tardabas casi toda una mañana en empaparte de un tema específico, ahora la IA te da la herramienta para tener la información prácticamente al lado y sin necesidad de ir a buscarla. Y eso es fascinante.

Yo estoy totalmente fascinado con la inteligencia artificial porque soy muy consciente de dónde estaba el año pasado, qué procesos hacía yo entonces, cómo la utilizaba, dónde fallaba y dónde veía potencial de mejora. Y comparar eso con dónde estamos ahora es impresionante. Son años luz de diferencia en apenas un año. Creo que todavía tiene muchísimo potencial por delante.

Estoy convencido de que, si me haces esta entrevista el año que viene, en 2027, estaremos en un punto muchísimo más avanzado que el actual. Las cosas van rapidísimo. De hecho, a mí hasta me da vértigo muchas veces seguir todas las actualizaciones que salen constantemente: nuevas bases de datos, plugins, modelos nuevos, LLMs… Es una auténtica locura.

Llega un momento en el que tienes que parar, dejar de intentar aprender todas las novedades, empezar a desarrollar y aplicar lo aprendido y, después de unos meses, volver otra vez a actualizarte.

Si el fondo pierde un 5% en una semana por una decisión tuya, puedes explicar por qué te equivocaste. Si lo pierde la IA, ¿el algoritmo te da una explicación lógica de por qué compró o vendió?

Al final, la inteligencia artificial sigue teniendo los mismos problemas que tenemos los gestores hoy en día. Y es que tú actúas con la información disponible en ese momento exacto.

Luego se desbloquean nuevas informaciones a lo largo del tiempo que antes no estaban disponibles, y eso hace que las decisiones de inversión evolucionen de una manera u otra. Tú no puedes exigirle a la inteligencia artificial que prediga el futuro.

Por ejemplo, ante un virus nuevo o una situación inesperada, no puedes pedirle que sepa exactamente cuál va a ser el impacto real de ese acontecimiento. Lo que hace la inteligencia artificial es trabajar con probabilidades y con distintos escenarios. Exactamente igual que hacemos nosotros.

Nosotros también creamos distintos escenarios, les asignamos probabilidades, pero no sabemos realmente qué es lo que va a ocurrir. La inteligencia artificial no es capaz de prever el futuro al cien por cien. Juega exactamente dentro del mismo tipo de juego en el que jugamos nosotros.

Ahora mismo usar IA da una ventaja competitiva. Pero si de aquí a tres años todos los fondos del mundo utilizan Inteligencia Artificial, ¿dónde estará la diferencia para batir al mercado? ¿Se convertirá la bolsa en una guerra de máquinas empatando entre sí?

Es lo que te comentaba antes, Natalia: esto es teoría de juegos. Pasa en muchísimos ámbitos: en el ajedrez, en el póker y en muchos otros juegos donde es muy importante entender qué hace el otro para poder actuar en consecuencia.

También te podría poner el ejemplo del value investing. El value investing se ha ido popularizando muchísimo y, sin embargo, sigue habiendo fondos que lo hacen mejor y fondos que lo hacen peor. Es decir, tener las mismas herramientas o el mismo conocimiento no implica necesariamente obtener los mismos resultados.

La inteligencia artificial puede estar muy “bullish”, muy positiva, con determinados sectores —por ejemplo tecnología— y eso puede generar ineficiencias en otros sectores, como materias primas o sectores más cíclicos. Y precisamente ahí es donde han surgido oportunidades.

De hecho, si miras los resultados de muchos fondos value que han estado invertidos en materias primas durante los últimos cinco años, han funcionado extraordinariamente bien.

Entonces, aunque exista una cierta predisposición colectiva hacia un tipo de inversión concreto, si todo el mundo acaba invirtiendo en lo mismo, inevitablemente se generan nuevas ineficiencias.

Rodrigo, viendo la velocidad a la que avanza esto: ¿Llegará el día en que un inversor particular, desde su móvil, pueda tener una IA personal gestionando sus ahorros igual de potente que la que usáis hoy en los grandes fondos institucionales?

Yo sinceramente creo que la inteligencia artificial seguramente será muy buena, por ejemplo, para dar asesoramiento de carteras, fondos de inversión activos o pasivos, indexados y demás. Creo que ahí tiene un papel totalmente factible y que puede aportar muchísimo valor a la cartera de mucha gente. También creo que va a hacer muchísimo más eficientes los procesos.

Ahora bien, que te vaya a decir exactamente que tienes que comprar Meta a 600, venderla a 800 y después rotar a otra compañía… eso ya es bastante más complicado. Y luego hay otra cosa que me gusta mucho decir: el mercado es un punto en común entre inversores de corto plazo y de largo plazo.

Entonces, cuando la inteligencia artificial te vaya a recomendar una inversión, la pregunta es: ¿para qué horizonte temporal? ¿Seis meses? ¿Doce meses? ¿Tres años? ¿Cinco años? ¿Diez años? Eso es muy complicado. Hay cosas que, por naturaleza, siguen teniendo muchas limitaciones.

Y luego hay otro aspecto fundamental: si la inteligencia artificial recomienda lo mismo a todo el mundo, ¿qué va a ocurrir? Pues que existirán burbujas. Porque no solo te lo recomendará a ti, Natalia, sino también a Rocío, a Rodrigo y a muchísimas personas más.

Y las burbujas, ¿qué provocan? Pues que aparezcan oportunidades para la gente que intenta ir un poco más a contracorriente. Entonces sí, la inteligencia artificial va a cambiar las reglas del juego, pero vamos a evolucionar hacia otro tipo de mercado. Será diferente al actual, pero seguirá habiendo ineficiencias.

Y también depende mucho de lo que tú le exijas a la inteligencia artificial. Porque si diseñas un modelo extremadamente conservador y que no intenta salirse demasiado de los estándares, tampoco creo que vaya a aportar un valor diferencial enorme.