Ponga una pizca de inteligencia artificial en su cartera

Si internet cambió las reglas del juego, la telefonía móvil puso el mundo al alcance de nuestras manos y ahora la inteligencia artificial (IA) hace el trabajo por nosotros. Mecanismos inteligentes capaces de gestionar de manera autónoma un almacén, robots que hacen todo tipo de cabriolas emulando el movimiento de una persona, mulas electrónicas que pueden portar cargas solo al alcance de un caballo, brazos robóticos que pueden preparar recetas de cocina... Cosas que hasta ahora eran impensables y que estaban reservadas para la imaginación o escenas de películas de ciencia ficción ya son una realidad. Autómatas e ingenios mecánicos han existido desde siempre. En el siglo XVIII La pianista, El dibujante y El escritor eran ingenios mecánicos compuestos de miles de piezas capaces de tocar una composición musical, realizar algunos dibujos o escribir pequeños textos programados con anterioridad pero con la apariencia de ser autónomos. Entonces funcionaban como mecanismos de un reloj realizando las tareas de manera repetitiva. Hoy la inteligencia artificial permite analizar la información, procesarla y tomar decisiones previamente evaluadas sabiendo con certeza la probabilidad de que algo salga mal.

Es algo que ya impregna todos los ámbitos de la sociedad y como no puede ser de otra manera, también en el financiero donde, entre otras cosas, estamos acostumbrados a guardar mucha información y de todo tipo. Los datos siempre han estado ahí. El problema es que son demasiados para tratarlos de manera ordenada con las metodologías tradicionales y la explotación de los mismos, por muy buena que fuera, no garantizaba resultados concluyentes que nos aportaran información marginalmente mucho mejor. Hoy todo es distinto. La digitalización de muchos procesos ha cambiado las reglas del juego porque podemos tratar mucho mejor la información desde la fuente misma e incorporar no solo los datos más estructurados si no todos aquellos que permiten mejorar la atención del cliente. La inteligencia artificial está transformando la industria de manera irreversible, fundamentalmente proporcionando mejores métodos para manejar la ingente cantidad de datos y mejorar la experiencia del cliente, simplificando redefiniendo y haciendo muy eficientes procesos tradicionales. Todo ello precisa de una gran infraestructura en forma de ordenadores rápidos, hardware, software, nube, gente especializada y en nuestro caso, nueva normativa. La expansión de la IA también exigirá ajustes en las normativas y va a provocar cambios en la estructura actual de los mercados financieros.

Todo avanza y ya hay varios proveedores de servicios financieros que han decidido incorporar algoritmos en sus procesos de toma de decisiones así que creo que es la ocasión perfecta para poner foco otra vez sobre la siguiente revolución en la industria de las finanzas: los roboadvisors. No voy a entrar en tecnicismos innecesarios, pero podríamos decir que lo que tenemos detrás de un roboadvisor es un conjunto de cálculos muy bien entrenados para tomar decisiones de inversión. Algoritmos que producen señales de compra y de venta (cada vez más rápidas y eficaces) teniendo en cuenta los precios de mercado de los activos, las noticias publicadas de las compañías o los resultados trimestrales, también los eventos corporativos, cambios regulatorios del sector, datos macroeconómicos relacionados con el negocio, o, incluso, el último tuit publicado por algún jefe de Estado.

Llegados a este punto lo más razonable es pensar que podríamos llegar a prescindir completamente del factor humano y que el roboadvisor fuera quien tomara las decisiones de inversión. ¿Por qué prescindir de una tecnología capaz de hacer un trabajo más eficaz y con mejores resultados? La cuestión no es trivial, pero permítanme que conteste «a la gallega» con otra pregunta. Cuando sale usted de viaje, conecta el navegador del coche o el del teléfono, ¿verdad? Porque si uno va a un sitio nuevo y no conoce los detalles de la ruta basta con escribir en el teléfono el número y la calle a la que queremos ir. ¿Y si uno se dirige al sitio de siempre? A la oficina por la mañana o a casa después de trabajar también, ¿no? Y eso lo hacemos porque, aunque uno conoce todos los detalles de la ruta, el navegador incorpora información de tráfico, accidentes, la climatología… En definitiva, mucha de la información que a uno le resulta útil, aunque no imprescindible para la ruta.

En el mundo de las inversiones estamos en una situación más o menos parecida. Los algoritmos de inversión ya hace años que se aplican a través de distintos instrumentos con más o menos éxito. Y como en todos los ámbitos, aquí también se ha vivido y se está viviendo una revolución tecnológica con el descubrimiento y la aplicación de nuevos modelos de predicción basados en procesos cada vez más complejos. Hemos pasado de los modelos primigenios que basaban sus recomendaciones en poco más que el estudio y análisis del comportamiento del precio de las acciones hasta los más novedosos (hasta ahora) que aplican redes neuronales muy complejas con varios miles de coeficientes.

La idea de ponerlo a funcionar no puede resultar más interesante, pero no debemos de olvidar que son modelos y que en función de cómo hayan sido definidos nos van a proporcionar un resultado con la información que les hemos suministrado. Y aquí, como en cualquier ámbito de la vida, la experiencia es un grado. Siguiendo con el ejemplo, el mejor conductor no es el que más veces se ha leído el código de circulación. Es el que más horas ha estado frente al volante. Y en el caso de los algoritmos es lo mismo. El mejor de los algoritmos necesita entrenamiento, entrenamiento y más entrenamiento. Sea cual sea la pauta de inversión para la que ha sido diseñado precisa de un volumen ingente de datos y contar con una amplia base de distintas situaciones de mercado que ha tenido que procesar, analizar y evaluar para poder dar una recomendación. Y si no se ha parametrizado correctamente o en el mercado se dan circunstancias tan anómalas como las que vivimos cada año, seamos sinceros, el modelo errará en sus predicciones. Y errará no porque esté mal, sino porque no ha sido suficientemente entrenado.

Hablando de este año, con toda probabilidad, un buen roboadvisor (que ya los hay) habría dado señales de venta o al menos de reducir su exposición a la renta variable sin aplicar argumentos fundamentales… La macro es regular, la política monetaria difusa (por utilizar un término coloquial) y de la geopolítica ni hablemos. Y como saben, la cosa siempre va por barrios. Pero lo cierto es que la renta variable ha vuelto a subir y la fija da más dolores de cabeza que otra cosa. Algo que me parece complicado que un modelo hubiera anticipado en su proceso de inversión. Pero no se equivoquen, yo soy un firme defensor de que la inteligencia artificial ha venido para quedarse y que más pronto que tarde la vamos a incorporar en nuestra asignación de activos como un input más a un proceso racional y estructurado de inversión. Hoy nos sirve para analizar, clasificar y jerarquizar el torrente de información que día a día se genera. Y nos puede ayudar a ver oportunidades o detectar peligros desapercibidos, pero debe seguir siendo eso: un apoyo a la gestión, como el navegador del coche lo es a la conducción y no el fin en sí mismo. Para eso el primer paso lo debe dar la regulación.

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