Wilson Chan, fundador y director ejecutivo de Permutable AI – Serie de entrevistas

wilson chan es el fundador y CEO de IA permutable, una empresa con sede en Londres especializada en datos globales en tiempo real e inteligencia de sentimientos para instituciones financieras. Con experiencia en IA, mercados financieros e ingeniería de datos, Wilson crea sistemas que traducen grandes flujos de información en información explicable y práctica. Es un comentarista frecuente sobre la innovación de la IA en los mercados financieros, el sentimiento del mercado y el futuro de la toma de decisiones basada en datos, abogando por una tecnología que mejore la experiencia humana en lugar de reemplazarla.

Comenzó su carrera en Merrill Lynch y Citi antes de fundar Permutable AI. ¿Qué le inspiró a pasar de las finanzas tradicionales a crear una empresa de IA centrada en la inteligencia de mercado?

Comencé mi carrera como operador cuantitativo en Merrill Lynch, en la mesa de derivados de renta fija, donde ya experimentábamos con técnicas tempranas de aprendizaje automático para acelerar el arbitraje en la curva de rendimiento. La mayor parte del sector financiero aún se basaba en una mentalidad de "software 1.0": reglas y modelos codificados manualmente.

Durante la última década, hemos presenciado una rápida progresión: primero hacia el "software 2.0", donde las redes neuronales reemplazaron la lógica explícita, y ahora hacia el "software 3.0", donde grandes modelos de lenguaje pueden razonar directamente sobre enormes volúmenes de datos no estructurados. Ver estos cambios desde dentro hizo evidente que los mercados eventualmente serían moldeados por sistemas nativos de IA capaces de interpretar información global con mayor rapidez y de forma más integral que cualquier pila tradicional.

La IA permutable se creó para capturar exactamente esa oportunidad: construir sistemas LLM y multiagente modernos que anticipen los cambios del mercado en tiempo real en lugar de reaccionar después de que ocurren.

La misión de la IA Permutable de "anticipar, no solo reaccionar, a los cambios del mercado" es convincente. ¿Cómo influyó esta filosofía en el diseño inicial de su arquitectura LLM vertical?

Hemos desarrollado modelos de razonamiento diseñados para comprender las relaciones y la causalidad, no solo las correlaciones. La arquitectura se adapta continuamente a las nuevas condiciones macroeconómicas, los flujos de noticias y los desarrollos geopolíticos. Esta capa adaptativa es fundamental para nuestra filosofía: si queremos anticiparnos a los mercados, el sistema debe evolucionar a la misma velocidad que el mundo mismo.

¿Puede explicar en qué se diferencian los modelos de lenguaje verticales de gran tamaño de los LLM de propósito general como GPT, y por qué son más adecuados para los mercados financieros y de materias primas?

En Permutable, creamos stacks multiagente diseñados para trabajar en colaboración y ejecutar flujos de trabajo integrales que tradicionalmente gestionaban equipos completos. Estamos seguros de que ya superan a gran parte del mercado.Vea nuestros resultados de 1 año), pero también creemos que los mejores resultados se obtienen al combinar estos agentes con ingenieros altamente capacitados y expertos en el dominio.

Un LLM vertical integra la ontología financiera: entidades, flujos, cadenas de suministro, macroimpulsores y correlaciones. Sus resultados no son solo texto, sino decisiones estructuradas: impulsores, niveles de impacto y puntuaciones de confianza, diseñados específicamente para los mercados.

Muchas instituciones tienen dificultades para modernizar su infraestructura analítica. ¿Cómo puede su arquitectura adaptativa basada en el razonamiento reemplazar los sistemas heredados de forma práctica?

Hemos desarrollado sistemas LLM centrados en la autoevaluación y la monitorización continua. El objetivo es minimizar la supervisión humana, garantizando al mismo tiempo la fiabilidad. La realidad es que la innovación en las grandes instituciones es extremadamente difícil debido a los obstáculos culturales y estructurales que suelen obstaculizarla.

Cuando las organizaciones cuentan con la cultura y el liderazgo adecuados, la transformación es drástica. En última instancia, quienes adopten este cambio acelerarán el proceso; quienes no lo hagan podrían tener dificultades para mantener su relevancia.

El Trading Co-Pilot es un desarrollo emocionante. ¿Cómo aprovecha el sentimiento en tiempo real y los datos macroeconómicos para ofrecer una ventaja a los operadores?

Nuestro sistema analiza cientos de miles de artículos en tiempo real y selecciona los que realmente importan, con un análisis generado casi al instante. Va mucho más allá de lo que un LLM estándar con búsqueda habilitada puede producir. Es esencialmente un motor de razonamiento en vivo que acompaña a cada trader y actualiza constantemente su análisis del mundo.

La IA explicable es cada vez más crucial en las industrias reguladas. ¿Cómo garantiza Permutable la transparencia y la rendición de cuentas en sus modelos y resultados de decisiones?

Nuestro principal diferenciador es que cada resultado del modelo es completamente rastreable hasta el artículo exacto, la marca de tiempo y la fuente. Reducimos las alucinaciones controlando estrictamente los límites de las tareas de cada modelo. Todo incluye un registro de auditoría integrado con transparencia integrada en la arquitectura principal.

Sus alianzas actuales abarcan proveedores de datos, plataformas comerciales y empresas de análisis. ¿Cómo sería una alianza estratégica ideal para Permutable y cómo estas colaboraciones amplían su alcance global?

Buscamos socios que compartan la visión a largo plazo de Permutable: integrar inteligencia de mercado en tiempo real basada en IA en los flujos de decisión clave de los mercados globales. El socio ideal tiene alcance internacional, una sólida credibilidad en el ecosistema y la capacidad de ayudar a escalar nuestra inteligencia y conocimientos en múltiples regiones y clases de activos.

Ha mencionado el objetivo de construir un «modelo mundial para los mercados de capitales». ¿Cómo sería ese modelo en la práctica y qué desafíos deben superarse para lograrlo?

Un modelo mundial mapea y comprende eficazmente cómo interactúan e influyen entre sí los precios de los activos negociables, ya sea deuda soberana, divisas, materias primas o incluso algo tan específico como el precio del café. Es una representación unificada de la dinámica del mercado global.

¿Cómo cree que la IA adaptativa transformará la velocidad y la precisión de la toma de decisiones para los administradores de activos, los fondos de cobertura y otras instituciones financieras en los próximos cinco años?

Siempre que me invitan a una reunión de la junta directiva, sé al minuto si esa organización es capaz de implementar una transformación de IA. La cultura lo es todo.

Es un hecho que la IA multimodal unificará informes, noticias, imágenes, datos de flujo y señales de precios en una sola capa de razonamiento. Y que los fondos de cobertura avanzarán aún más gracias a su mayor adaptación. Sin embargo, muchas grandes organizaciones comerciales, junto con las más brillantes y destacadas, aún tienen equipos que se resisten a la innovación; simplemente no se dan cuenta de la rapidez con la que cambia el panorama.

Por último, a medida que la IA continúa transformando el comercio y el análisis, ¿qué es lo que más le entusiasma de la próxima frontera para la IA permutable y el ecosistema fintech más amplio?

Creemos que los sistemas multiagente se convertirán en el marco dominante, aunque las herramientas aún están madurando. Lo que más me entusiasma es que quienes triunfen en el trading y el análisis serán las instituciones más dispuestas y capaces de adaptarse, y esa es precisamente la visión de Permutable.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen obtener más información deben visitar IA permutable.