¿Llegará la inteligencia artificial a controlar los mercados financieros?

Entre los potenciales usos de la inteligencia artificial con los que se está especulando está la de ser capaz de prever o anticipar el desarrollo de los mercados financieros y ser capaz de comprar y vender acciones sin necesitar o inluso mejorando la inteligencia humana. En The Conversation explican que expertos tan conocidos como Warren Buffett no creen que la IA pueda superar aún a los expertos de carne y hueso aún, aunque se señala que ya puede ayudar en ciertas predicciones como los precios a corto plazo. Aunque la propia complejidad de los mercados financieros sobre los que influyen millones de variables y que se comportan de forma muchas veces caóticas, hacen especialmente difícil que una IA pueda anticiparlos o controlarlos.

Jorge Hernando Cuñado, Universidad Nebrija

Pensemos en cómo era nuestra vida antes de la aparición de internet y en cómo es ahora. Mucho ha cambiado, ¿cierto? Pues bien, el efecto de la IA puede ser mucho mayor. Aunque hay voces discordantes al respecto.

En el ámbito financiero, Warren Buffett, el oráculo de Omaha, duda de que la inteligencia artificial (IA) llegue a reemplazar a la inteligencia humana, sea capaz de elegir qué acciones comprar y pueda llegar a anticipar o prever el desarrollo del mercado mejor que los seres humanos.

Preguntando al mismo ChatGPT si la inteligencia artificial será capaz de predecir el mercado obtenemos una respuesta muy coherente: puede asistir y ayudar en ciertas predicciones, como las de los precios a corto plazo, pero una predicción completa, segura y a largo plazo parece algo más allá de sus capacidades.

Un todo mayor que sus partes

No es suficiente con conocer las partes individuales para entender el sistema. De hecho, los mercados financieros pueden ser entendidos como sistemas complejos, formados por muchos elementos en interacción de los que surgen fenómenos colectivos que no pueden ser deducidos a partir de los elementos individuales.

Una de las características fundamentales de los mercados es la inexistencia de una autoridad central que los ordene, son los elementos del sistema los que se autoorganizan. Otros sistemas complejos (y que son extremadamente difíciles de predecir, sobre todo en el largo plazo) son el clima, un ecosistema o la misma conciencia.

Los mercados (con los precios como señales), generan información nueva y continua que, en conjunto, no puede ser conocida por un solo individuo (de ahí el fracaso de los sistemas económicos socialistas con planificación centralizada). En los mercados interaccionan millones de variables en un fenómeno muy complejo y extremadamente difícil de predecir en el largo plazo.

Además, los mercados son caóticos: pequeños cambios en las condiciones iniciales pueden conducir a grandes fluctuaciones. Por no hablar de los cisnes negros, acontecimientos inesperados que producen consecuencias e impactos de gran calado (como han sido el coronavirus o la guerra de Ucrania estos últimos años).

Predecir a corto

ChatGPT se está utilizando para predecir los movimientos futuros de los mercados a partir de los titulares de las noticias de prensa, lo que se conoce como indicadores de sentimiento, que sirven para saber si los inversores están contentos o no con la marcha del mercado y de la economía, cuantificando las emociones que se están dando en las personas que intervienen en el mercado. Esta es una herramienta útil para analizar el mercado y tomar decisiones de inversión.

El banco de inversión JP Morgan ha desarrollado un modelo de IA que, en función de los discursos de la Reserva Federal de los últimos 25 años, busca predecir los movimientos en la bolsa.

Queda claro, pues, que la inteligencia artificial, el big data y el machine learning ya desempeñan un importante papel en los mercados financieros. Estas tecnologías permiten el análisis de datos (noticias, beneficios, informes económicos) en tiempo real para generar órdenes de compra y venta en fracciones de segundo.

Pero no hay que olvidar que la IA se basa en datos pasados y presentes, y que los mercados son dinámicos, cambian continuamente y miran hacia el futuro. Si bien el análisis de datos en bruto es un campo de trabajo óptimo para la inteligencia artificial, el ser humano aporta intuición, imaginación, experiencia y visión de futuro, complementando así el análisis de la máquina.

También hay que tomar en cuenta la calidad de los datos de los que se nutre la inteligencia artificial. Si los datos que utiliza no son correctos, sus análisis no serán buenos. Esto es un desafío importante ya que, como sabemos, en internet se pueden encontrar contenidos sesgados o totalmente erróneos.

Rapidez e incertidumbre

En 1999 la SEC (Comisión de Bolsas y Valores de EE. UU.), autorizó los intercambios electrónicos. Ese mismo año comenzó a operar la negociación de alta frecuencia (high-frequency trading o HFT) que, mediante el uso de algoritmos y potentes ordenadores, permite negociar valores de manera automática.

Con la HFT se pueden realizar gran cantidad de operaciones de compraventa en fracciones de segundo. Esto ha ayudado a la aparición de flash crashes: caídas repentinas e inesperadas en un periodo muy corto, a las que sigue una recuperación rápida del precio de los valores o activos en un mercado. Esto produce un aumento de la volatilidad y gran incertidumbre en los mercados financieros.

Sube la complejidad tecnológica

Queda claro que, en su evolución, los mercados financieros adoptan formas tecnológicas cada vez más complejas: el último escalón está siendo la aplicación de la IA. De cualquier manera, tal y como hemos visto, son tantas las variables que participan, que es muy difícil que incluso una inteligencia artificial pueda prever los movimientos de mercado a largo plazo.

El impacto de la inteligencia artificial va a ser enorme, no solo en los mercados financieros, sino también en otros muchos aspectos de la vida, de ahí la importancia de prever y regular su desarrollo. Queda de nuestra parte hacer que el impacto de esta tecnología emergente sea beneficiosa tanto para los seres humanos como para nuestro planeta.

Jorge Hernando Cuñado, Profesor de Economía y Empresa, Universidad Nebrija

Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation. Lea el original.

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