El gestor de mis inversiones es un robot (y podría ponerse de acuerdo con el tuyo)
Los fondos cotizados en Bolsa que ya usan IA para negociar acciones autónomamente representan menos del 1%, pero los supervisores ya tienen el foco en su posible impacto
“Una invención no existe sin su contrapunto negativo”, apuntaba el filósofo contemporáneo francés Michel Onfray en su Antimanual de Filosofía (2001). Se trata de una idea simple pero contundente: “La aparición del tren supone la del descarrilamiento; la del avión, el aterrizaje forzoso; y el coche no viene sin el accidente”, sugería. La inteligencia artificial (IA) ha llegado para quedarse y promete cambiar diferentes dimensiones de la vida humana: desde el uso personal que se le dé, pasando por la programación de código y, también, la gestión de inversiones en el mercado financiero. Desde finales de los 90 se usan instrumentos de inversión impulsados por machine learning, pero siempre con la última palabra en manos de carne y hueso. La diferencia hoy es que ya existen fondos cotizados en Bolsa (ETF) gestionados por IA para negociar acciones de forma autónoma y con un grado mínimo de supervisión humana en el proceso. Este tipo de vehículo representa aún menos del 1% del mercado, con algo más de 1.000 millones de dólares bajo gestión (unos 948 millones de euros), según el Fondo Monetario Internacional (FMI). Pero, ¿cómo de posible es que la IA se convierta en nuestro bróker personal? ¿Cuáles son los riesgos y los beneficios asociados?
La fiebre por la IA se expande de forma tan acelerada en el mundo financiero que el FMI ha analizado el impacto que tendría en los mercados. En su Informe de Estabilidad Financiera Global, publicado en octubre, concluyó que el uso de esta herramienta puede hacer que los mercados financieros sean más eficientes pero más volátiles, y que “hay evidencia suficiente para decir que ya se sienten los efectos” del uso de esta tecnología en el mercado bursátil. Charles Cohen, asesor de la oficina principal en mercados financieros del FMI, expone que la mayor parte del uso actual es “una extensión de las tendencias existentes, como el aprendizaje automático y otras herramientas analíticas avanzadas”.
Ya hay varios casos de aplicación de IA en estrategias de inversión. Desde la gestora estadounidense Franklin Templeton reconocen que llevan “años experimentando con IA en empresas fintech de Silicon Valley y Singapur”, pero que la siguiente fase de poner en práctica todas las capacidades de la IA se encuentra actualmente en marcha. Deep Ratna Srivastav, jefe de transformación digital en la firma norteamericana, cuenta que las herramientas de análisis impulsadas con esta tecnología les permiten tener información más rápido, con lo que aprovechan la ventaja de ser “grandes generadores de datos.”
En España, Renta 4 y GVC Gaesco Gestión ya administran carteras con IA. Renta 4 lanzó en noviembre Carteras Easy, “una solución completamente autónoma, sin ningún humano en la cadena de decisiones”, destaca el responsable de soluciones digitales de la compañía, Celso Otero. Se trata de unas carteras de gestión automatizada en función del perfil de riesgo de los inversores para invertir desde 100 euros y con comisiones del 0,25%.
La catalana GVC Gaesco Gestión comenta que el uso de IA en sus procesos de inversión les ha permitido “batir el rendimiento de competidores internacionales.” La gestora tiene dos fondos de inversión y uno de pensiones gestionados por IA. “La herramienta determina las operaciones de compra y venta a efectuar en el fondo. De las 22 estrategias de inversión utilizadas, solo en una de ellas se introducen las órdenes directamente en los mercados”, detalla el CEO de la gestora, Jaume Puig. En el resto, un gestor de carne y hueso se encarga de verificar las órdenes, y “tiene un cierto grado de discrecionalidad, aunque pequeño y acotado, antes de proporcionar las órdenes a la mesa de ejecución de la gestora”, destaca Puig.
A nivel de supervisión, la CNMV tiene la IA en la mira. En la entrega de los Premios CincoDías a la Innovación Empresarial, el presidente de la CNMV, Rodrigo Buenaventura, comentó que “la IA puede revolucionar la toma de decisiones, la gestión de riesgos y la creación de estrategias de inversión, que a su vez, mejorará la competitividad y la eficiencia de los mercados y permitirá ofrecer un mejor servicio al cliente”. Pero también subrayó los retos a los que se enfrenta el regulador: “La pérdida de diversidad en la configuración del sentimiento del mercado, el uso con patrones manipulativos, el establecimiento de barreras de entrada elevadas por una brecha entre participantes e inversores o incluso una falsa publicidad sobre uso de IA cuando no es así”. La CNMV contempla analizar el impacto de esta herramienta en la negociación algorítmica. “Queremos entender el empleo de las nuevas técnicas de IA en los mercados españoles y esperamos identificar si crean nuevos riesgos o agravan los ya existentes para las propias entidades y para el sistema en su conjunto”, apuntan desde el supervisor.
Bolsas y Mercados Españoles (BME), gestor del parqué nacional, ha compartido que cuenta con un equipo especializado en analizar los riesgos asociados al uso de IA en los mercados financieros. “El equipo actúa alineado con el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial”, cosa que los ha llevado a calificar el riesgo actual en un nivel limitado y destacan que, aunque el uso de IA en inversiones bursátiles en España se expande, el país se encuentra aún por debajo de las ratios europeas del 60% y el 70%.
Riesgos y cautelas
Del impacto en el medio y largo plazo habla el profesor de la London School of Economics (LSE), Jon Danielsson, director del centro de investigaciones de riesgo sistémico de la LSE, para quien el problema radica en modelos de inversión totalmente automatizados por IA. “Esta herramienta hace lo mismo que nosotros: amigos. La IA de un banco puede interactuar con la de otro, y de esa interacción puede surgir un modelo de aprendizaje para otras inteligencias. Es posible que un día coincidan en que la mejor forma de generar beneficios sea manipulando los mercados”, advierte el economista. Una situación que, de llegar a producirse, apunta, podría tener grandes implicaciones en el sistema financiero.
Del informe del FMI se desprende que las áreas más susceptibles de verse transformadas por la adopción de la IA en los mercados financieros son la renta variable y los derivados, seguidas de la renta fija y el mercado de divisas. Entre los más beneficiados, destaca, estarían los activos menos líquidos, como el crédito privado y los mercados emergentes.
Cohen es claro: la clave es ser prudentes. “Lo importante en este momento es monitorear hacia dónde irán estos mercados y mantener los riesgos a raya”, estima, pero lanza una señal de advertencia: “Si las estrategias de la IA se vuelven increíblemente rentables, podría haber un movimiento hacia mercados más opacos y menos regulados”, lo que plantea desafíos de supervisión. En este sentido, el Consejo de Estabilidad Financiera (FSB) ha subrayado que el uso de la IA puede afectar la estabilidad financiera elevando el posible impacto sistémico de la IA en las finanzas. Danielsson va un poco más allá. “El peligro es cada vez más real. Como el primero que reacciona ante una crisis es el que menos pierde, quienes realizan un análisis en cuestión de minutos, impulsados por IA, toman decisiones rápidas a gran escala”, explica.
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