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¿Puede la IA superar a Wall Street? Una nueva investigación sugiere que sí

El mundo de las finanzas se basa en la información. Cada día, innumerables analistas examinan minuciosamente estados financieros, datos de mercado e informes de noticias, tratando de darle sentido al complejo mundo de las inversiones. Pero ¿y si hubiera una manera de hacer esto más rápido, más eficiente y quizás incluso con mayor precisión?

Ésa es la promesa de la Inteligencia Artificial (IA). Si bien la IA ya ha incursionado en el sector financiero, manejando tareas como la detección de fraudes y el comercio algorítmico, un nuevo estudio de la Escuela de Negocios Booth de la Universidad de Chicago sugiere que la IA pronto podría estar lista para desempeñar un papel mucho más importante: realizar análisis fundamentales y hacer recomendaciones de inversión que superan incluso a los analistas humanos experimentados.


Superando a los expertos


El estudio, titulado "Análisis de estados financieros con modelos de lenguaje grandes" (Kim, Muhn y Nikolaev, 2024), exploró las capacidades de GPT-4, un poderoso modelo de lenguaje grande desarrollado por OpenAI. Los investigadores se centraron en una tarea desafiante: predecir si las ganancias de una empresa aumentarían o disminuirían el año siguiente, basándose únicamente en sus estados financieros.


Así es como lo hicieron:


  • Datos anónimos: para evitar que GPT-4 dependa simplemente de su vasta memoria de datos financieros pasados, los investigadores le proporcionaron balances y estados de resultados estandarizados y anonimizados, eliminando cualquier información de identificación sobre las empresas.

  • Indicaciones de cadena de pensamiento: para alentar a GPT-4 a razonar como un analista humano, los investigadores utilizaron indicaciones de "cadena de pensamiento" que guiaron el modelo a través de un proceso de análisis estructurado:

  • Identificar tendencias clave: se pidió a GPT-4 que identificara cambios significativos en las partidas de los estados financieros, de forma muy similar a como un analista buscaría patrones y anomalías.

  • Calcular e interpretar ratios: Se solicitó al modelo que calculara ratios financieros importantes (por ejemplo, rentabilidad, liquidez, eficiencia) y proporcionara interpretaciones de su importancia.

  • Explique su fundamento: Finalmente, se ordenó a GPT-4 que justificara su predicción de si las ganancias aumentarían o disminuirían, basándose en los conocimientos de su análisis.


Los resultados fueron notables. GPT-4, con indicaciones de cadena de pensamiento, logró una precisión del 60,35 % en la predicción de cambios en las ganancias, superando significativamente los pronósticos de un mes de los analistas humanos, que tenían una precisión del 52,71 %. Esta diferencia es estadísticamente significativa, lo que significa que es muy poco probable que haya ocurrido por casualidad.


Más que solo números


Los hallazgos del estudio tienen profundas implicaciones para el futuro de las finanzas. Sugieren que:

  • La IA puede dominar razonamientos financieros complejos: GPT-4 no se limitó a hacer números; fue capaz de comprender las relaciones entre variables financieras, interpretar tendencias y sacar conclusiones sobre las perspectivas futuras de una empresa, habilidades que normalmente se atribuyen a analistas experimentados.

  • La IA puede funcionar con información limitada: a pesar de carecer de acceso al contexto más amplio, conocimientos cualitativos e información privada en la que los analistas suelen confiar, GPT-4 aún pudo superarlos basándose únicamente en los estados financieros.

  • La IA puede ofrecer perspectivas imparciales: a diferencia de los analistas humanos, que pueden verse influenciados por sesgos o factores emocionales, los modelos de IA proporcionan un análisis más objetivo de los datos financieros.


Una nueva era de análisis financiero


Las aplicaciones potenciales de la IA en las finanzas son enormes:

  • Asesoramiento de inversión personalizado: imagine un asesor basado en inteligencia artificial que pueda adaptar las recomendaciones de inversión a sus objetivos financieros específicos, su tolerancia al riesgo y su horizonte de inversión, teniendo en cuenta una gama más amplia de factores que los que cualquier asesor humano podría gestionar.

  • Gestión de cartera mejorada: la IA puede analizar grandes cantidades de datos de mercado, identificar tendencias emergentes y optimizar la asignación de cartera basándose en algoritmos sofisticados y modelos predictivos, lo que podría generar mayores rendimientos y menores riesgos.

  • Debida diligencia más rápida y eficiente: la IA puede examinar rápidamente documentos financieros, identificar señales de alerta y evaluar la salud financiera de las empresas, agilizando el proceso de debida diligencia para inversores y prestamistas.

  • Gestión de riesgos mejorada: al analizar datos históricos y señales de mercado en tiempo real, la IA puede ayudar a las instituciones financieras a identificar y mitigar riesgos potenciales, mejorando la estabilidad y la resiliencia generales.


El elemento humano


Si bien el potencial de la IA en las finanzas es innegable, es importante recordar que los humanos seguirán desempeñando un papel vital. El estudio en sí demostró que GPT-4 y los analistas humanos pueden ser complementarios. GPT-4 se destaca por descubrir patrones ocultos y proporcionar información objetiva a partir de datos numéricos, mientras que los analistas humanos aportan su experiencia, criterio y conocimiento de la dinámica más amplia del mercado.

Es probable que el futuro de las finanzas sea el de la colaboración entre humanos y la IA. En lugar de reemplazar a los analistas, las herramientas de inteligencia artificial les brindarán conocimientos más rápidos y precisos, lo que les permitirá centrarse en tareas de nivel superior como estrategia, construcción de relaciones y comunicación de información financiera compleja de una manera que resuene con los clientes.


El estudio de Kim, Muhn y Nikolaev (2024) es sólo el comienzo. A medida que la tecnología de IA continúa avanzando, podemos esperar ver aplicaciones aún más innovadoras en el sector financiero, que potencialmente transformarán la forma en que invertimos, gestionamos el riesgo e interactuamos con las instituciones financieras.


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