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La inteligencia artificial está entrando en una nueva etapa en los mercados financieros. Para Javier Molina, experto en activos digitales, el gran cambio no está tanto en la capacidad de los modelos para responder preguntas como en su evolución hacia sistemas capaces de ejecutar trabajos completos. "La inteligencia artificial ya no es esa herramienta que al final responde preguntas", explica Molina. A su juicio, el verdadero salto se produce cuando la IA deja de limitarse a contestar al inversor y empieza a encargarse de todo el proceso necesario para resolver una tarea.
Del chatbot al 'superagente'
Hasta ahora, un inversor podía introducir las cuentas anuales de una compañía como Inditex en un modelo de inteligencia artificial y pedirle un resumen o una valoración. La nueva generación de sistemas permite ir mucho más allá. "Ya no se trata de redactar, no se trata de resumir, sino que los nuevos agentes utilizan nuestro ordenador, pueden abrir aplicaciones, pueden analizar archivos, pueden actualizar hojas de cálculo y pueden coordinar distintas tareas", señala Molina.
El ejemplo que plantea es el de una valoración mediante descuento de flujos de caja. En lugar de guiar a la IA paso a paso, el inversor puede plantearle directamente el objetivo. El sistema se encarga de buscar el camino para llegar a la respuesta, mientras que el usuario debe comprobar que el procedimiento utilizado es adecuado para su estrategia.
La diferencia, por tanto, está en quién ejecuta el proceso. "Le damos el objetivo de la tarea y es la propia IA la que toma el camino", resume.
Una IA que vigila la tesis de inversión
Esta transformación también cambia la relación entre el inversor y la información del mercado. El objetivo ya no sería recibir una alerta cada vez que una acción alcanza determinado precio, sino disponer de un sistema capaz de analizar si las circunstancias que justificaron una inversión siguen vigentes. Molina pone como ejemplo una posición en Inditex. La IA podría comparar los últimos resultados de la compañía con la tesis que tenía previamente el inversor y advertir de posibles cambios en las expectativas.
"Quiero que me diga qué es lo que importa en mi cartera con respecto a las últimas cuentas que han sacado, con respecto a cuál es esa visión de la compañía hacia el futuro y qué está pasando con los competidores", explica.
A ese análisis se pueden incorporar además variables como la inflación, los tipos de interés o el precio del petróleo.
El objetivo es pasar de una IA reactiva a otra capaz de realizar un seguimiento continuo de la tesis de inversión.
Equipos de agentes para combatir el sesgo de confirmación
Otro de los cambios destacados por Molina es la posibilidad de crear equipos de agentes especializados. Cada uno puede asumir una función diferente dentro del análisis de una inversión. Uno podría estudiar una compañía desde una perspectiva de inversión en valor; otro, desde un enfoque cuantitativo; otro podría revisar sus cuentas y otro analizar las expectativas y el sentimiento del mercado.
Pero hay una función especialmente relevante: utilizar la IA para intentar desmontar la propia tesis de inversión."Otro agente que intenta desmontar esa tesis, es decir, no tener el sesgo de confirmación", explica Molina.
El sistema podría analizar simultáneamente documentación empresarial, información regulatoria, noticias, redes sociales, vídeos, podcasts o análisis de entidades financieras para construir una visión más amplia."Estamos combatiendo el sesgo de confirmación, estamos combatiendo nuestras propias ideas", sostiene. De esta manera, el inversor no utilizaría la inteligencia artificial únicamente para confirmar que su decisión es correcta, sino también para buscar argumentos que puedan ponerla en cuestión.
La privacidad gana importancia
La evolución de la IA también abre una cuestión relacionada con la privacidad. Los modelos locales permiten trabajar con información almacenada en el propio ordenador sin necesidad de trasladar continuamente esos datos a la nube. "Puede ver mis documentos, puede ver mi información sensible sin enviarla, sin enviarla continuamente a la nube", apunta Molina.
Para un inversor que quiera analizar su cartera, documentos financieros o información personal, esta posibilidad introduce una alternativa basada en modelos que funcionan localmente, además de reducir potencialmente el coste de determinadas tareas repetitivas.
A pesar de todas estas posibilidades, Molina insiste en que el objetivo no debería ser delegar completamente las decisiones de inversión en una inteligencia artificial. "No queremos una máquina que nos diga qué comprar", afirma. Su propuesta pasa por utilizar estos sistemas para recopilar información, contrastarla, encontrar errores y poner a prueba las hipótesis del propio inversor. La IA puede, por tanto, actuar como una segunda capa de análisis que ayude a tomar decisiones con mayor información, pero sin sustituir el criterio del usuario.
"La IA nos puede preparar, nos puede cuestionar el análisis, pero no debería decidir por sí sola", señala. La tecnología ya permite incluso plantear sistemas capaces de conectarse con plataformas de inversión y ejecutar operaciones automáticamente, pero Molina sitúa ese escenario en una etapa diferente de la evolución de estas herramientas.
El nuevo papel del inversor
El cambio de paradigma que describe Molina no consiste en sustituir al inversor por una máquina, sino en ampliar sus capacidades. La IA puede encargarse de recopilar y cruzar grandes cantidades de información, revisar una tesis, detectar cambios y plantear escenarios alternativos. La decisión final sigue dependiendo del inversor y de su propio marco de actuación. "La ventaja no es tener una IA que invierta por nosotros", concluye Molina. "La ventaja que tenemos hoy como inversores es que más que nunca tenemos conocimiento para construir un sistema que nos obligue a pensar mejor antes de invertir".
La inteligencia artificial, en este escenario, deja de ser simplemente un chatbot al que hacer preguntas para convertirse en una infraestructura de análisis capaz de acompañar al inversor durante todo el proceso de toma de decisiones.
