Wilson Chan, Fundador y CEO de Permutable AI – Serie de Entrevistas

Wilson Chan es el Fundador y CEO de Permutable AI, una empresa con sede en Londres especializada en inteligencia de datos y sentimiento globales en tiempo real para instituciones financieras. Con una formación en IA, mercados financieros e ingeniería de datos, Wilson construye sistemas que traducen vastas corrientes de información en conocimientos explicables y accionables. 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 basadas en datos, abogando por la tecnología que mejora la experiencia humana en lugar de reemplazarla.

Comenzó su carrera en Merrill Lynch y Citi antes de fundar Permutable AI. ¿Qué lo inspiró a cambiar de la finanza tradicional a construir una empresa de IA centrada en la inteligencia del mercado?

Comencé mi carrera como trader cuantitativo en Merrill Lynch en el escritorio de derivados de renta fija, donde incluso entonces experimentábamos con técnicas de aprendizaje automático tempranas para acelerar la arbitraje a lo largo de la curva de rendimiento. La mayoría de las finanzas todavía estaba en una mentalidad de “software 1.0” – reglas codificadas a mano y modelos ajustados manualmente.

En la última década, hemos visto una progresión rápida: primero a “software 2.0”, donde las redes neuronales reemplazaron la lógica explícita, y ahora en “software 3.0”, donde los grandes modelos de lenguaje pueden razonar directamente sobre vastos volúmenes de datos no estructurados. Ver esos cambios desde adentro hizo que fuera obvio que los mercados eventualmente serían moldeados por sistemas nativos de IA capaces de interpretar la información global más rápido y de manera más holística que cualquier pila tradicional.

Permutable AI fue creada para capturar exactamente esa oportunidad – construyendo modernos LLM y sistemas multiagentes que anticipan los cambios del mercado en tiempo real en lugar de reaccionar después del hecho.

La misión de Permutable AI de “anticipar, no solo reaccionar al cambio del mercado” es convincente. ¿Cómo esta filosofía dio forma al diseño temprano de su arquitectura LLM vertical?

Hemos construido modelos de razonamiento diseñados para entender relaciones y causalidad, no solo correlaciones. La arquitectura se adapta continuamente a nuevas condiciones macro, flujos de noticias y desarrollos geopolíticos. Esa capa adaptativa es fundamental para nuestra filosofía: si quieres anticipar los mercados, el sistema tiene que evolucionar tan rápido como el mundo mismo.

¿Puede explicar cómo los modelos de lenguaje grande verticales difieren de los LLM de propósito general como GPT, y por qué están mejor adaptados para los mercados financieros y de commodities?

En Permutable, construimos pilas multiagentes diseñadas para trabajar en colaboración y realizar flujos de trabajo de extremo a extremo tradicionalmente manejados por equipos completos. Estamos seguros de que ya superan gran parte del mercado (ver nuestros resultados de 1 año), pero también creemos que los mejores resultados provienen de combinar estos agentes con ingenieros y expertos en dominio altamente calificados.

Un LLM vertical incorpora ontología financiera – entidades, flujos, cadenas de suministro, impulsores macro, correlaciones. Sus salidas no son solo texto, sino decisiones estructuradas: impulsores, niveles de impacto, puntuaciones de confianza, por lo que están diseñados específicamente para los mercados.

Muchas instituciones están luchando por modernizar su infraestructura de análisis. ¿Cómo reemplaza su arquitectura basada en razonamiento y adaptativa los sistemas heredados de manera práctica?

Hemos construido sistemas LLM con autoevaluación y monitoreo continuo en su núcleo. El objetivo es mantener la supervisión humana enfocada y mínima, mientras se garantiza la confiabilidad. La realidad es que la innovación dentro de las grandes instituciones es increíblemente difícil porque los bloqueadores culturales y estructurales a menudo se interponen en el camino.

Donde las organizaciones tienen la cultura y el liderazgo adecuados, la transformación es dramática. En última instancia, aquellos que abrazan este cambio acelerarán; aquellos que no pueden luchar para mantenerse relevantes.

El Co-Piloto de Trading es un desarrollo emocionante. ¿Cómo aprovecha los datos de sentimiento y macroeconómicos en tiempo real para dar a los traders una ventaja?

Nuestro sistema escanea cientos de miles de artículos en tiempo real y destaca aquellos que realmente importan – completos con análisis generados casi instantáneamente. Va mucho más allá de lo que un LLM estándar con capacidad de búsqueda puede producir. Es esencialmente un motor de razonamiento en vivo que se sienta junto a cada trader, actualizando constantemente su lectura del mundo.

La IA explicable se está volviendo cada vez más crítica en las industrias reguladas. ¿Cómo Permutable garantiza la transparencia y la responsabilidad dentro de sus modelos y salidas de decisión?

Nuestro diferenciador clave es que cada salida del modelo es completamente trazable hasta el artículo exacto, la marca de tiempo y la fuente. Reducimos las alucinaciones controlando estrictamente los límites de la tarea de cada modelo. Todo viene con una pista de auditoría incorporada con transparencia integrada en la arquitectura central.

Sus asociaciones ahora abarcan proveedores de datos, plataformas de trading y empresas de análisis. ¿Cómo se ve una asociación estratégica ideal para Permutable, y cómo estas colaboraciones mejoran su alcance global?

Buscamos socios alineados con la visión a largo plazo de Permutable: llevar la inteligencia del mercado en tiempo real impulsada por IA al corazón de los flujos de decisión de los mercados globales. El socio ideal tiene alcance internacional, 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 del mundo para los mercados de capital”. ¿Cómo se vería ese modelo en la práctica, y qué desafíos deben superarse para lograrlo?

Un modelo del mundo efectivamente mapea y comprende cómo los precios de los activos negociables interactúan e influyen entre sí – ya sea que ese activo sea deuda soberana, FX, commodities o incluso algo tan específico como el precio del café. Es una representación unificada de la dinámica del mercado global.

¿Cómo ve la IA adaptativa transformando 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 a nivel de junta, sé dentro del primer minuto si esa organización es capaz de pasar por una transformación de IA.

Es un hecho que la IA multi-modal unificará informes, noticias, imágenes, datos de flujo y señales de precios en una capa de razonamiento única. Y que los fondos de cobertura avanzarán aún más porque se adaptan más rápido. Pero muchas organizaciones de trading grandes, junto con los más brillantes y mejores, todavía tienen equipos que resisten la innovación – simplemente no se dan cuenta de lo rápido que se está moviendo el panorama.

Finalmente, a medida que la IA continúa remodelando el trading y el análisis, ¿qué lo emociona más sobre la próxima frontera para Permutable AI y el ecosistema financiero más amplio?

Creemos que los sistemas multiagentes se convertirán en el marco dominante, aunque la herramienta todavía está madurando. Lo que más me emociona es que los ganadores en el trading y el análisis serán las instituciones más dispuestas y capaces de adaptarse – y eso es exactamente donde se sitúa la visión de Permutable.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen aprender más pueden visitar Permutable AI.