Hay una nueva revolución en marcha en las finanzas, impulsada por la inteligencia artificial. En las últimas décadas, las computadoras realmente han cambiado la forma en que las personas ahorran, invierten y administran el dinero. Hoy en día, máquinas más inteligentes y potentes se alimentan de esas décadas de datos financieros pasados, armando a los humanos para predecir mejor el futuro.
NBC 5 habló con expertos en Chicago que trabajan para construir este nuevo mundo, con la esperanza de aprender más sobre la ayuda y el daño que la inteligencia artificial puede traer.
«El mundo de los servicios financieros es como el mundo perfecto para la inteligencia artificial», dijo Chris Hammond, director del Centro para el Avance de la Integridad de la Inteligencia de las Máquinas de la Universidad Northwestern. «Por un lado, tenemos un montón de datos que son números y símbolos que sabemos exactamente lo que significan. Por otro lado, tenemos personas que necesitan conocer la información, pero no pueden manejar esos números y símbolos.”
Los defensores y optimistas de la IA esperan que el manejo de estos números y símbolos sea más fácil con chatbots impulsados por grandes modelos de lenguaje, o LLM.
Un intento de combinar datos complejos con un lenguaje pulido se puede encontrar en Morningstar, el gigante de calificación e investigación de inversiones con sede en Chicago. Un grupo de Morningstar construyó un chatbot con inteligencia artificial, llamado Mo. Lanzado a principios de este año para clientes, la especialidad de Mo son las consultas financieras generales.
Cualquier usuario puede «hablar» con Mo escribiendo preguntas y recibiendo la respuesta en formato de chat. Pero en el vestíbulo de la sede central de Morningstar, Mo aparece emparejada con un avatar en un televisor de pantalla plana, lo que le da la apariencia de un ser humano animado. Incluso los creadores de Mo están asombrados de lo lejos que ha llegado este trabajo.
«Si me hubieran preguntado hace 10 años si tendríamos un avatar virtual en el lobby del hotel para responder las preguntas de los inversores, habría dicho que no», dijo Lee Davidson, director de análisis de Morningstar.
Las respuestas de Moe a muchas preguntas financieras pueden ser extensas y proporcionar respuestas extensas y extensas a preguntas como «¿Cuáles son los beneficios de las acciones frente a los bonos?» O «¿Cuál es el argumento pesimista para Microsoft?»
Sin embargo, no tocará otros temas, como «¿Qué acciones debería comprar hoy?»
Mo respondió a esta pregunta: «Lo siento, pero no puedo darle consejos de inversión personales».
Moe estuvo en libertad condicional por cinco años, dijo Davidson. En ese momento, se le pusieron muchas barreras para asegurarse de que se apegara a temas que conocían mucho y no influyeran en los usuarios para que tomaran decisiones mal informadas. Para ello, Moe ha recibido decenas de miles de artículos editoriales sobre inversiones y datos de inversión durante los últimos 30 años.
Expertos como Hammond dicen que una parte importante para que la IA pueda ayudar, en lugar de dañar, a la humanidad es garantizar que los datos introducidos en estas máquinas sean correctos y éticamente sólidos. En otras palabras, la interpretación fluida de datos erróneos o sesgados es un problema, sin importar cuán inteligente o coherente sea la presentación.
«Estos sistemas son excelentes para manejar el lenguaje, pero eso no significa que entiendan lo que estás diciendo», dijo Hammond.
Hammond quiere que todo el mundo empiece a mirar de forma muy crítica la información producida con la ayuda de la inteligencia artificial.
«Ahora tenemos sistemas con los que podemos interactuar de manera justa y libre», dijo Hammond. “Mientras nos centremos no sólo en la belleza del lenguaje, sino también en la validez de estas cosas, estaremos formando un grupo de socios para nosotros, socios que puedan quedarse con nosotros y ayudarnos a brindar asesoramiento basado en la comprensión de lo que está sucediendo. en el mundo.»
Con los procesos adecuados implementados, dijo Hammond, podemos aprender a confiar en las máquinas de la misma manera que aprendemos a confiar en los humanos: a través del tiempo, la experiencia o la explicación lógica.
“Si alguien me da un consejo y no lo conozco, lo tomaré con cautela”, dijo Hammond. «Si me dan consejos todos los días y todos los días y tienen razón durante un año, empezaré a creerles. Si también me dan consejos y dicen que por eso lo creo, y que siempre tiene sentido, entonces También estaré más inclinado a seguir sus consejos».
Davidson dijo que entiende por qué la gente no está dispuesta a seguir el consejo financiero de una máquina, pero también sabe que hay personas que se sienten más cómodas asumiendo riesgos.
“¿Cuánto estás dispuesto a arriesgar para aceptar estas recomendaciones?” Dijo Davidson. «Si estás viendo una película y Netflix te recomienda una nueva, probablemente estarás bien. Tal vez [you] Recibe una mala recomendación de vez en cuando, [but it is] Hay poco en juego. …¿Cuál es su apetito por el riesgo a la hora de invertir? «Todo el mundo tiene un apetito de riesgo diferente».
Para aquellos que quizás tengan un mayor apetito por el riesgo, la empresa española de selección de valores Danelfin ofrece a los usuarios una puntuación del uno al diez sobre la probabilidad de que una acción o un fondo cotizado supere al mercado en tres meses.
Danelfin, que lleva el nombre del robot literario de Isaac Asimov, R. Daneel Olivaw, rastrea miles de acciones en las bolsas de valores estadounidenses y europeas, actualizadas diariamente, desde su oficina de nueve personas en Barcelona.
«En términos de análisis, nada puede vencer a una máquina», dijo el fundador y director ejecutivo Thomas Diageo. «Nuestra solución está diseñada para integrar humanos y máquinas».
Diageo dijo que su compañía está aprovechando una de las fortalezas del aprendizaje automático (realizar tareas repetitivas) para desbloquear conocimientos que los humanos no tendrían tiempo de notar.
«Convertimos 900 índices por día en 10.000 atributos de acciones por día», dijo Diageo. «Todas estas características, estos análisis, crean el potencial para ganarle al mercado en tres meses».
Davidson, Diageo y Hammond describen un escenario en el que la inteligencia artificial aumenta la comprensión humana, no la reemplaza por completo. A corto plazo, una visión optimista de la IA podría presentarla como una herramienta complementaria o un socio para lograr objetivos más humanos, siempre y cuando los humanos mantengan un ojo crítico sobre los datos.
«Creo que el riesgo que enfrentan los consumidores en este momento es interactuar con un sistema como Chat GPT y todo lo que se puede construir sobre él», dijo Hammond. «El lenguaje es tan claro, limpio, suave y hermoso que nos confundimos. Pensamos que está haciendo algo que no es.
Debido a que las decisiones financieras son tareas de alto riesgo, los humanos siempre querrán un mayor nivel de control mientras trabajan con IA, dijo Davidson.
«No veo el momento en que esté completamente automatizado», dijo Davidson. «Eso no significa que no sea posible. Ciertamente creo que es posible, pero no sé si es deseable o no».
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