REFILE-ROI-Los inversores aún pueden burlar a la IA, pero sólo si son impredecibles: Joachim Klement

Por Joachim Klement

LONDRES, 5 mar (Reuters) - Los inversores saben que la inteligencia artificial va a por sus puestos de trabajo. Las máquinas ya pueden realizar complejos análisis de inversiones y carteras, amenazando el sustento de los gestores de fondos (link).

Sin embargo, nuevos estudios muestran dónde se queda corta la IA, y es en esos puntos ciegos donde los gestores humanos aún tienen la capacidad de generar "alfa" o exceso de rentabilidad.

Desde hace semanas, los valores se clasifican en ganadores y perdedores de la IA (link). Los precios de las acciones de las empresas con modelos de negocio que pueden verse alterados por la IA han caído, mientras que los fabricantes de hardware y software de IA han seguido subiendo. No es ningún secreto que muchos académicos y empresas están probando la capacidad de la IA para seleccionar valores y gestionar carteras. Entonces, ¿deberían los gestores de fondos temer por sus puestos de trabajo?

En las últimas semanas, me he topado con varios estudios académicos que examinan tanto las capacidades como las limitaciones de la IA. El más completo e interesante es un nuevo documento de trabajo del NBER (link) del profesor adjunto de la Universidad de Boston Pietro Bini y sus colegas.

Piden a cuatro destacados modelos de IA generativa (genAI) (GPT, Claude, Gemini y Llama) que respondan a una serie de preguntas utilizadas para medir los sesgos de comportamiento en finanzas y economía. A continuación, evalúan si estos modelos dan una respuesta racional o una respuesta sesgada de la misma manera que la mayoría de los humanos.

RESPUESTAS RACIONALES A PROBLEMAS ESTADÍSTICOS

Lo que se desprende de los datos es una división interesante. Cuando se trata de sesgos cognitivos comunes, como la falacia del jugador (link) o el descuido de la tasa de base, (link) donde genAI puede recurrir a fórmulas matemáticas bien establecidas, las respuestas están en gran medida libres de sesgo. Por lo tanto, cabe esperar que en situaciones de previsión en las que los seres humanos pueden estar sujetos a tales sesgos, genAI probablemente superará a los inversores de carne y hueso.

Pero cuando se trata de problemas con un alto grado de incertidumbre cualitativa o en los que la respuesta requiere un juicio de valor, genAI es tan parcial como la mayoría de los humanos. Cuando el modelo no puede basarse en una respuesta matemática, tiene que deducir una solución a partir de sus datos de entrenamiento. Y los datos de entrenamiento están hechos en su mayoría por el hombre y, por tanto, codifican los mismos sesgos que los humanos. Es un caso de basura dentro, basura fuera.

GENERAR ALFA A PARTIR DE LA INCERTIDUMBRE

Y lo que es más importante, estos resultados indican dónde podrían los inversores humanos superar a las máquinas en el futuro.

En otro estudio, Lauren Cohen, de la Harvard Business School (link), y sus colaboradores entrenaron a la IA para que aprendiera los procesos de decisión de miles de gestores de fondos de renta variable estadounidenses. El objetivo era predecir qué acciones compraría, vendería o mantendría un gestor de fondos el próximo trimestre o el año siguiente.

Si la IA puede hacer esto de forma consistente, los gestores de fondos deberían preocuparse por sus puestos de trabajo.

La mala noticia es que los investigadores equipados con IA consiguieron predecir correctamente el 71% de todas las operaciones futuras. La buena noticia es que el alfa de los gestores de fondos se basó principalmente en el 29% restante.

Naturalmente, los gestores de fondos tienen procesos diferentes, por lo que hay variabilidad en lo bien que la IA puede anticipar sus acciones.

Los fondos gestionados según un proceso prescriptivo e inflexible (o por un gestor inflexible ) son, como era de esperar, más predecibles. Estos fondos tienden a invertir más en valores que son casos claros para un estilo de inversión específico.

Por ejemplo, los fondos de valor con un proceso rígido y prescriptivo tienden a invertir sólo en los valores de valor más obvios e ignoran los que son casos ambiguos.

Pero si todo el mundo sabe que la empresa A es una empresa de valor, entonces las acciones ya estarían en las carteras de la mayoría de los gestores de fondos que siguen ese estilo de inversión. Y eso deja menos margen a los nuevos inversores -incluidos los modelos de IA- para obtener alguna ventaja comprando las acciones.

La empresa B, por su parte, puede ser una acción de valor, pero puede tener problemas con un entorno competitivo difícil, una gestión ineficaz u otros factores que no pueden cuantificarse fácilmente. Un gestor de fondos tendría que usar su juicio para determinar si se trata realmente de un valor o de algo "barato" por alguna razón. Aquí es donde los gestores de fondos se vuelven impredecibles para la IA.

Si un gestor de fondos "ve algo" en la empresa B que no está en los datos, un modelo de IA tendrá dificultades para predecir la compra. Sin embargo, si ese juicio resulta ser correcto, es probable que las acciones de la empresa B suban mucho más a medida que nuevos inversores acudan en masa a comprarlas.

El resultado es que los gestores de fondos cuyas acciones son más difíciles de predecir para la IA, que parecen más aleatorios y que manejan mejor los factores cualitativos, tienden a superar tanto a sus homólogos como al mercado en general.

Por supuesto, estas ventajas humanas pueden resultar efímeras. A medida que los modelos de IA aprenden de conjuntos de datos cada vez más ricos y de los mismos gestores que ahora les cuesta predecir, los puntos ciegos actuales podrían reducirse, desplazando de nuevo la frontera del alfa verdaderamente humano.

La lección para los inversores es, por tanto, que en la era de la IA, el alfa de un fondo vendrá cada vez más de la capacidad de predecir lo impredecible.

(Las opiniones expresadas aquí son las de Joachim Klement (link), estratega de inversiones de Panmure Liberum)

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