¿Está cumpliendo la gestión de carteras con IA las expectativas de los inversores en la realidad?

En medio de un fervor alrededor de la inteligencia artificial en el ámbito de la inversión, el rendimiento de los fondos cotizados en bolsa (ETF) impulsados por IA está levantando cejas. Mientras los fondos centrados en tecnología y semiconductores se disparan, el foco se dirige hacia los ETF impulsados por IA, que, a pesar de la promesa de algoritmos avanzados y procesamiento de datos, están luchando por superar los puntos de referencia tradicionales del mercado. La verdadera historia radica en el rendimiento decepcionante de estos fondos, desafiando la narrativa predominante de que la IA está destinada a revolucionar la gestión de carteras.

Las luchas de los ETF impulsados por IA

La inteligencia artificial, presentada como un cambio de juego en el panorama de la inversión, enfrenta una verificación de la realidad a medida que los ETF centrados en la IA flaquean en comparación con sus contrapartes tradicionales. El Invesco QQQ Trust y el VanEck Semiconductor ETF han visto ganancias notables, impulsados por gigantes tecnológicos como Nvidia. En marcado contraste, los ETF que utilizan IA para la construcción de carteras, incluso con historiales de tres o cinco años, van detrás de los mercados más amplios.

El AI Powered Equity ETF (AIEQ), que administra $103,6 millones, ha experimentado una ganancia anual de apenas 6,5% y un rendimiento anualizado del 4% en cinco años, quedándose corto frente a los impresionantes aumentos vistos en fondos tradicionales. El CEO de EquBot, Chida Khatua, explica el enfoque del fondo, utilizando IBM Watson para analizar vastos conjuntos de datos para más de 6.000 empresas estadounidenses. Pero, el rendimiento del fondo, especialmente en comparación con el S&P 500, revela una lucha por estar a la altura del hype de la IA.

El jugador más grande en el arena del ETF de IA, el ETF SDPR S&P Kensho New Economies Composite (KOMP) de $1,6 mil millones, también está rindiendo por debajo del promedio. Con una ganancia anual de apenas 0,08% y una disminución del 4,3% en una base anualizada de tres años, surgen preguntas sobre la viabilidad de la IA en la construcción de carteras robustas.

Desafíos y malentendidos en el panorama de la inversión con IA

Komson Silapachai de Sage Advisory sugiere que las luchas de los fondos centrados en la IA podrían estar más alineadas con los desafíos más amplios enfrentados por los enfoques de gestión activa en lugar de defectos inherentes en la metodología de la IA. El ETF de IA impulsado, siguiendo un modelo de gestión activa, se basa en el rendimiento histórico del mercado para hacer pronósticos probabilísticos. Matt Bartolini de SPDR Americas Research enfatiza que aún es temprano para los fondos de gestión activa centrados en la IA, citando la naturaleza no convencional del ETF de Nuevas Economías, que desafía la categorización convencional de estilo, capitalización de mercado o sector.

Las expectativas de los inversores minoristas con respecto a los fondos impulsados por IA pueden contribuir a la discrepancia entre la anticipación y la realidad. Chris Berkel, asesor de inversiones y fundador de AXIS Financial, señala un malentendido común entre los inversores minoristas que buscan fondos de IA puros que invierten exclusivamente en empresas que crean la tecnología. Berkel advierte contra el malentendido del papel de la IA, enfatizando que no es una bola de cristal, sino una herramienta para mejorar con el tiempo contra objetivos preestablecidos.

La gestión de carteras con IA dará forma a las estrategias de inversión

Si bien el potencial de la IA es innegable, persisten dudas sobre su capacidad para superar consistentemente los mercados tradicionales. Chida Khatua, CEO de EquBot, enfatiza que la IA, en el caso de AIEQ, tiene como objetivo complementar el S&P 500 en lugar de reemplazarlo. El bajo rendimiento del ETF de IA frente al S&P se atribuye al hecho de que este último es un índice de grandes capitalizaciones, que históricamente ha superado a los índices de pequeñas capitalizaciones.

El papel de la IA en la metodología de la cartera varía, como se ve con el fondo Merlyn.AI. Scott Juds, Presidente y CEO de Merlyn.AI, aclara que su IA sirve como “adorno” en lugar de un contribuyente al rendimiento. La estrategia de momento adaptativo utiliza algoritmos genéticos para contrarrestar el sesgo de selección retrospectiva, mostrando que el verdadero valor de la IA en la construcción de carteras puede extenderse más allá de su contribución directa a los rendimientos.

A medida que el debate sobre la efectividad de la IA en la gestión de carteras continúa, las perspectivas sobre su futuro divergen. Mientras Silapachai ve potencial para la mejora de la selección de acciones por parte de la IA con el tiempo, Brett Manning, analista de mercado senior en Briefing.com, afirma que el uso actual de la IA respalda la hipótesis del mercado eficiente. Manning sostiene que la incapacidad de la IA para salirse de los modelos existentes y percibir la dinámica del mercado de manera diferente obstaculizará su capacidad para superar al mercado.

La narrativa de la IA revolucionando la gestión de carteras se encuentra con una realidad crítica a medida que los ETFs impulsados por IA lidian con rendimientos decepcionantes. A medida que los inversores navegan por el panorama en evolución de la IA en las finanzas, la conversación cambia de la promesa de la IA a su aplicación práctica, instando a un examen más cercano de las metodologías y objetivos de estos fondos.