_
_
_
_
_
Análisis
Exposición didáctica de ideas, conjeturas o hipótesis, a partir de unos hechos de actualidad comprobados —no necesariamente del día— que se reflejan en el propio texto. Excluye los juicios de valor y se aproxima más al género de opinión, pero se diferencia de él en que no juzga ni pronostica, sino que sólo formula hipótesis, ofrece explicaciones argumentadas y pone en relación datos dispersos

La IA en la gestión de activos: el poder de la colaboración entre personas y ordenadores

La creatividad humana y la velocidad informática ofrecen enormes ventajas, pero las decisiones de inversión exigirán siempre algo más que algoritmos

CINCO DÍAS

En la era digital actual, la inteligencia artificial abre posibilidades completamente nuevas para que los gestores de activos adquieran ventajas informativas a través de análisis de datos sistemáticos. Esto, combinado con los conocimientos técnicos humanos, contribuye a facilitar a los inversores un acceso temprano a las tendencias del mañana.

Vivimos en la era de los grandes datos y en una sociedad digital. No solo se han incrementado de forma exponencial el volumen y la variedad de los datos, sino también la frecuencia con la que se producen y la multitud de posibles fuentes de datos. Con los métodos de procesamiento de datos convencionales, la montaña global de información sin clasificar ya no se puede evaluar de forma significativa. La afluencia de datos digitales está cambiando muchas industrias, incluyendo la gestión de activos.

El análisis de esta información –denominada alternativa– abre nuevas posibilidades para analizar no solo indicadores clásicos relevantes para los mercados de capitales, como las cifras del balance, los datos del tipo de cambio o los resultados económicos, sino también, por ejemplo, flujos de mercancías, datos de movimiento, debates o noticias de los analistas, así como información de motores de búsqueda y redes sociales.

Con la ayuda de la inteligencia artificial, la afluencia de información digital se puede estructurar, procesar y evaluar. El procesamiento del lenguaje natural y los instrumentos de explotación de textos, por ejemplo, permiten cuantificar las opiniones y los estados de ánimo del público y de las redes sociales.

Si quiere utilizar la nueva afluencia de datos de innumerables fuentes, necesita herramientas inteligentes para obtener resultados en un plazo de tiempo razonable. Esta es la única forma de sacar conclusiones de la multitud de datos que ayudan a armonizar las carteras de forma más inteligente con áreas del mercado prometedoras y, de este modo, participar en nuevos avances de forma más temprana.

Es aquí donde los algoritmos del procesamiento del lenguaje natural (PLN) pueden ayudar. En su condición de subárea de la inteligencia artificial (IA), los algoritmos del procesamiento del lenguaje natural permiten registrar, procesar, entender e interpretar el lenguaje humano y textos escritos en solo unos segundos con la ayuda de ordenadores.

La ventaja del ordenador en este caso es obvia: es rápido, trabaja de forma impecable, puede procesar grandes cantidades de datos de acuerdo con reglas establecidas y ofrece a los gestores de fondos resultados concretos. Sin embargo, los seres humanos hacen funcionar los ordenadores, desarrollan las ideas y los análisis en los que se basan los programas informáticos. Los seres humanos en este caso deben asegurarse de que se generen datos salientes razonables con datos entrantes razonables.

Atrás han quedado los días en los que las visitas a las empresas podían ofrecerle una ventaja significativa. Mucho más importante que las palabras de los equipos directivos es dejar que los datos hablen por sí solos. ¿Qué está ocurriendo realmente en la empresa? ¿Qué actividades se están siguiendo? En lugar de la intuición humana, los cálculos basados en datos alternativos pueden representar una adición útil a los datos tradicionales de los mercados. A su vez, a partir de esto los seres humanos desarrollan y validan decisiones de inversión basadas en los resultados de los algoritmos.

El análisis de datos textuales de las noticias se puede utilizar, por ejemplo, para identificar relaciones entre empresas y temas innovadores como la impresión en 3D, la cadena de bloques o blockchain y la salud digital. Dado que las innovaciones forman parte esencial del crecimiento económico, cabe esperar que las empresas que impulsan estos avances se beneficien en mayor medida de la creciente importancia de estos temas. Identificar a las empresas y determinar la relevancia de un cierto tema para una empresa es un dato saliente clave que se puede determinar a partir de análisis de datos textuales. También es importante señalar que estas carteras ponderadas por relevancia son una innovadora alternativa a los métodos de ponderación tradicionales basados en la capitalización bursátil o en los datos de riesgo.

En vista de la constante aparición de nuevas fuentes de datos con una densidad de información cada vez mayor, los gestores de fondos ya no podrán sacar conclusiones por sí solos de esta abundancia de datos en un plazo de tiempo razonable. En un mundo en el que la velocidad y la evaluación de grandes cantidades de datos resultan decisivas para unas previsiones rentables, unos ordenadores cada vez más potentes representan un apoyo esencial para los gestores de carteras en la industria de la gestión de activos. Los gestores cuantitativos que llevan años trabajando con grandes cantidades de datos, bases de datos y ordenadores tienen una clara ventaja aquí. Básicamente esto se debe a que los conocimientos y competencias necesarios para operar estos sistemas no se pueden adquirir en un breve periodo de tiempo.

Sin embargo, creemos que la inteligencia artificial no puede sustituir ni sustituirá a la experiencia, los conocimientos técnicos y la creatividad de los seres humanos, al menos por el momento. ¿Llegará a ser así algún día? Los científicos tienen distintas opiniones al respecto.

Sin embargo, una cosa está clara: la creatividad de los seres humanos combinada con la velocidad de los ordenadores ofrece ventajas en el mundo digital actual. Solo con la ayuda de ordenadores, los seres humanos podrán estructurar y evaluar la diversa información de nuestra sociedad digital.

Sin embargo, en tanto que herramienta, la inteligencia artificial debe ser siempre desarrollada por personas, alimentada con información y operada. Por consiguiente, no cabe duda de que las decisiones de inversión seguirán requiriendo algo más que los resultados de algoritmos también en el futuro.

Íñigo Escudero es Director de Invesco para Iberia, LatAm, US Offshore e Israel

Newsletters

Inscríbete para recibir la información económica exclusiva y las noticias financieras más relevantes para ti
¡Apúntate!

Archivado En

_
_