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Inteligencia Artificial para Gestores de Dinero: Evita la Caja Negra – Y Haz Esto en su Lugar

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Los humanos han temido durante mucho tiempo que eventualmente crearían una tecnología que no podrían controlar – y, al menos en cierta medida, esas preocupaciones se han materializado. Eso es cierto en el sector de inversiones también. Hemos escuchado historias sobre cómo la inteligencia artificial es capaz de “seleccionar ganadores” y hacer fortunas overnight para los inversores – pero incluso los científicos más destacados a menudo tienen no idea de cómo la IA está haciendo esas cosas.

Este “dilema de la caja negra” tiene implicaciones significativas en muchos niveles – incluyendo la previsibilidad y el mejoramiento de la gestión de riesgos, saber cuándo invertir y cuándo desinvertir, uno de los problemas más importantes. Y ese problema de previsibilidad es especialmente agudo cuando se trata de gestión financiera – especialmente la inversión institucional, que podría tener un impacto importante en los mercados enteros, así como en los ahorros y activos de cientos de millones de personas. Si los inversores institucionales no entienden completamente cómo funcionan sus soluciones de IA, ¿cómo pueden (y sus clientes) confiar en que tomen decisiones de inversión?

Por otro lado, no hay duda de que la IA podría usarse para mejorar las ganancias – y de hecho, muchos inversores institucionales ya la están utilizando para encontrar mejores formas de invertir los activos de su organización. Muchos inversores se concentran en activos específicos, utilizando la IA para cronometrar compras y ventas – con gran éxito.

Los desafíos que frenan la adopción de la IA

En teoría, lo que funciona en un nivel “micro” podría funcionar aún mejor en un nivel “macro” – donde la IA se aplica a una amplia variedad de inversiones y hace recomendaciones basadas en grandes cantidades de datos, utilizando aprendizaje automático y otras técnicas de IA para comparar condiciones actuales del mercado y del mundo con datos anteriores, y determinar qué activos probablemente aumentarán o disminuirán en precio basándose en ese análisis. Las oportunidades que ofrece la IA son verdaderamente significativas – pero ¿podemos confiar en la IA de la caja negra para producir los resultados correctos?

Para muchos inversores institucionales, la respuesta probablemente sea no – que los beneficios potenciales de la IA no valen el riesgo asociado con un proceso que no pueden entender, ni explicar a sus juntas y clientes. Mientras la IA esté generando dinero para un inversor, por supuesto, nadie pedirá esa explicación – pero si las cosas salen mal, los inversores institucionales tendrán que producir razones claras sobre por qué tomaron decisiones específicas. Para muchas instituciones, decir “la computadora me lo dijo” es poco probable que sea una respuesta satisfactoria.

Aceptando la transparencia y un enfoque de plataforma

Pero la alternativa – evitar la IA – no es un camino viable tampoco. Otras instituciones que son menos cautelosas y sí utilizan la IA, probablemente harán mejor en una amplia gama de activos – y entonces las juntas pedirán a los inversores por qué dejan beneficios potenciales sobre la mesa, para que sus rivales los recojan.

Pero hay una forma de salir de este dilema. En lugar de utilizar sistemas de IA que no pueden explicar – sistemas de IA de la caja negra – podrían utilizar plataformas de IA que utilicen técnicas transparentes, explicando cómo llegan a sus conclusiones. Los sistemas de IA realizan un análisis en profundidad de grandes cantidades de datos, empleando algoritmos sofisticados para hacer recomendaciones, pero fueron programados por humanos – y esos humanos pueden instruir a esos algoritmos para revelar exactamente qué procesos utilizan para llegar a sus conclusiones.

IA que cumple con los requisitos de cumplimiento

Los sistemas de IA transparentes ofrecen un registro completo para la auditoría de inversiones – el tipo de auditoría que los inversores institucionales están obligados a suministrar – con información suministrada para cada elemento de una cartera de inversiones. Los inversores podrán entender la lógica detrás de cada señal, y cómo pueden beneficiar a las carteras de la institución. No todas las predicciones se cumplirán – pero al menos los inversores podrán explicar claramente por qué una inversión tuvo éxito y otra no.

Los sistemas de IA transparentes y comprensibles son algo que las firmas de inversión deberían considerar también a la luz de los posibles requisitos regulatorios. Las regulaciones gubernamentales sobre temas como el lavado de dinero y el comercio de información privilegiada se han vuelto significativamente más estrictas en los últimos años, y los gestores de inversiones, especialmente en instituciones más grandes, es más probable que sean preguntados por los reguladores para explicar sus estrategias de inversión – y la probabilidad de que eso suceda puede ser aún mayor para los gestores que utilizan IA avanzada. Con la IA transparente, los gestores podrán documentar rápidamente y de manera eficiente sus estrategias de inversión, proporcionando la seguridad de que, a pesar de que obtuvieron beneficios significativos, esos beneficios se obtuvieron sin violar ninguna regulación.

Con ese tipo de sistema, los inversores pueden aprovechar al máximo lo que la IA tiene que ofrecer – y pueden estar seguros de que podrán explicar a aquellos a quienes son responsables exactamente por qué hicieron lo que hicieron. Los gestores de inversiones podrán aprovechar el poder de la IA para probar y capturar el alfa en sus tesis de inversión – lo que llevará a un nuevo paradigma para la inversión, donde los gestores pueden tomar decisiones más inteligentes y seguras – respaldadas por algoritmos poderosos que les ayudan a tener éxito. Tal enfoque convertirá a la IA en una tecnología verdaderamente transformadora para la inversión institucional.

La Dra. Anna Becker es la CEO y cofundadora de EndoTech.io, donde lidera los equipos de AI/ML. Los algoritmos de aprendizaje profundo de Anna han gestionado casi mil millones de dólares de inversión (AuM) y han sido desplegados en la gestión de fondos institucionales durante más de una década. Anna recibió un doctorado en AI del Technion Institute of Technology en Israel, y ha fundado y vendido varias empresas de AI en el espacio FinTech, incluyendo Strategy Runner.