Cuando las máquinas te dicen dónde invertir: “No vas a ganar siempre”

Son las once de la mañana en la sede madrileña del banco Renta 4 y un grupo de ocho jóvenes de varios países teclea concentrado frente a sus pantallas. Algunos son ingenieros industriales o aeronáuticos, otros matemáticos o con un máster en inteligencia artificial. Son el equipo elegido por la entidad para crear nuevas herramientas de IA (inteligencia artificial), la tecnología que parece llamada a revolucionarlo todo. También la inversión. “Con cuatro clics los clientes tienen acceso a una serie de análisis que llevan millones de cálculos detrás y les dan las mejores opciones de fondos”, explica Celso Otero, al mando de todos ellos.

Una prueba en su web permite comprobar cómo funcionan estos asesores digitales inteligentes: eliges un sector entre finanzas, tecnología, energía o agua; introduces la cantidad a invertir con un mínimo de 5.000 euros; y aparecen por orden los fondos más recomendados según rentabilidad, riesgo, o una mezcla de ambos. Puedes aceptar la sugerencia o no, pero la inteligencia artificial, sin necesidad de intervención humana, ya ha hecho su trabajo: exponer las opciones con más probabilidades de éxito.

El instrumento es solo uno de los disponibles. También es posible encomendar por completo la construcción de la cartera de fondos a una mezcla de inteligencia artificial y asesores del banco tras responder a varias preguntas sobre tu perfil, para que sea lo más individualizado posible. Otero sostiene que es una cuestión de estadística: cuanta más información se cruce, mejor. “¿Eso es garantía de que vas a conseguir una rentabilidad positiva o mejor resultado que el resto? No lo es. Esto es como cuando vas a un examen. Si te estudias todo tienes más posibilidades de sacar buena nota. ¿Te garantiza sacar un 10? No. La IA es una herramienta más dentro de la gestión. No vas a ganar siempre”, puntualiza.

La tecnología suele saltar rápido a las finanzas, porque puede marcar la diferencia en un sector que mueve cantidades ingentes de dinero a toda velocidad. BloombergGPT es el último anuncio del mayor portal de información financiera del mundo, cuya terminal es utilizada por 325.000 suscriptores —entre ellos los actores más influyentes de la industria— a razón de 25.000 dólares al año.

La enorme cantidad de datos con que cuenta ha animado a la empresa estadounidense a dar el salto a la inteligencia artificial generativa. Entre las funciones de su nuevo modelo, el análisis del sentimiento de mercado, la clasificación de noticias y la respuesta a preguntas financieras. Con miles de novedades sobre empresas saltando a la actualidad continuamente, podrá evaluar si los titulares son pesimistas u optimistas para los inversores, e incluso escribir titulares basados en notas breves.

Si ya es posible crear aplicaciones que te digan dónde debes invertir tu dinero, ¿está en riesgo la profesión de asesor financiero? Otero seguramente es parte interesada en que no ocurra, pero afirma estar convencido de que no sucederá. “Piensa en la Revolución Industrial o cuando llegaron los tractores al campo. Nunca ha habido tanta gente viviendo en el mundo y nunca ha habido tanta gente trabajando como hoy, y estamos en el mundo más evolucionado de la historia. El asesor puede hacer otras cosas de más valor añadido, no estamos viendo una sustitución. Si le quitas el trabajo burocrático a un asesor, y en vez de tener que leer 55 periódicos lo tienes todo resumido, puedes ser mucho más cercano al cliente”, defiende.

En el banco de inversión Arcano no coinciden del todo con esa visión. “La inteligencia artificial no afectará al que te corta el filete en la carnicería o te trae el paquete de Amazon, pero en la gestión de activos va a tener un impacto significativo. Parte de nuestro trabajo es filtrar información para tomar decisiones de inversión, y si lo hace un sistema igual no se necesita tanta gente”, dice Francisco Navas, Investment Director de Venture Capital de Arcano Partners, que a su vez lanza un recordatorio envenenado a los periodistas que le preguntan sobre ello: ChatGPT puede redactar noticias.

La trader profesional Francisca Serrano señala algunas ventajas de que las máquinas inviertan por nosotros. “Los seres humanos, por naturaleza, están sujetos a sesgos cognitivos y emocionales que pueden afectar su capacidad para tomar decisiones racionales y objetivas. Los algoritmos automáticos están diseñados para operar de manera objetiva y basada en datos, lo que elimina la interferencia emocional”. En su contra juegan los acontecimientos inesperados, como explica Otero, de Renta 4. “Hay movimientos de mercado que no dependen de patrones concretos, sino que tienen una fuerte aleatoriedad que no se puede predecir. El que dice que puede predecir el corto plazo en mi opinión está mintiendo”.

Ningún modelo puede anticipar una declaración súbita de guerra o el inicio de una pandemia, pero sí identificar tendencias cruzando millones de datos a una velocidad imposible para el ser humano, lo cual puede abrir una brecha entre los que tienen acceso a estas aplicaciones y los que no, como señala el trader Jordi Martí, que vive de los mercados desde hace más de una década. “La IA le dará a los profesionales herramientas cada vez más potentes y eficientes para engañar y manipular, y nosotros deberemos seguir copiando sus movimientos. Nada cambiará. El mercado se sigue rigiendo por las emociones: la euforia, el pánico o el miedo. Ellos ganarán dinero, la inmensa mayoría de minoristas lo perderán, y un reducido número de particulares seguirá copiando a los profesionales”, augura.

Todo indica que habrá una mayor sofisticación, pero el desembarco de los algoritmos en la industria financiera hace décadas que se produjo. Hubo sonoros fracasos entre sus promotores, como el del fondo de alto riesgo Long-Term Capital, que en su junta contaba con dos ganadores del premio Nóbel y acabó siendo rescatado en 1998.

Los mercados también se mueven sin participación humana con el denominado trading de alta frecuencia, en el que los algoritmos emiten miles de órdenes de compra y venta en fracciones de segundo para aprovechar pequeños movimientos de precio y así ir rascando rentabilidad. Estas transacciones suelen realizarse desde potentes ordenadores situados cerca de los centros de negociación, porque estar unos kilómetros más lejos supondría llegar algo más tarde, y por tanto ganar menos o directamente perder.

‘Flash Crash’

Los riesgos están ahí. Uno de los peores recuerdos para Wall Street llegó precisamente inspirado por la acción de sistemas automáticos: el 6 de mayo de 2010 el británico Navinder Singh Sarao provocó el llamado Flash Crash, un derrumbe acelerado de las Bolsas, al utilizar su conocimiento sobre las reacciones de las máquinas de alta frecuencia. Fue capaz de engañarlas desde el PC de su casa utilizando un algoritmo para fingir que creaba órdenes de venta, lo que empujó al resto a vender masivamente. Fue detenido en 2015 y condenado a un año de arresto domiciliario en enero de 2020... el año de los encierros por la pandemia.

La irrupción de la IA en el mundo de la inversión genera muchas preguntas. “¿Quién es responsable si un algoritmo automático realiza una operación que resulta en pérdidas significativas, los desarrolladores del algoritmo, los operadores que lo utilizan o las instituciones financieras que lo emplean?”, cuestiona Francisca Serrano. Martí no cree que cambien las grandes dinámicas. “Si el dinero profesional quiere comprar barato generará o aprovechará situaciones de pánico, igual que hace 100 años. Y si quiere vender caro generará o aprovechará situaciones de euforia… igual que hace 100 años”.

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