¿Puede la inteligencia artificial hacer que los analistas humanos sean irrelevantes? Esa es la pregunta que todos nos hacemos, ya que los modelos de IA revolucionan por completo la investigación de inversiones. Byron Wien, un estratega de mercado que defi la década de 1990, cree que la mejor investigación proviene de ideas audaces y sin consenso que resultan correctas.
Ahora la presión recae sobre la IA para que cumpla con este estándar y potencialmente deje de lado a los analistas que han dominado el campo durante décadas. Durante años, los analistas han analizado los estados financieros y los titulares, todo para ayudar a los inversores a tomar mejores decisiones.
La IA ha entrado en este espacio con herramientas que simplifican, automatizan y, en ocasiones, superan a los métodos tradicionales. Los modelos de lenguaje grande (LLM) se han vuelto particularmente efectivos para analizar datos financieros, haciendo en minutos lo que a un equipo de analistas le llevaría días.
Predecir ganancias, por ejemplo, juega a favor de los puntos fuertes de la IA. Los patrones de ganancias tienden a seguir tendencias lógicas: los años buenos conducen a más años buenos; Los años malos llevan a otros más malos. La IA prospera en estos espacios predecibles, superando a los analistas humanos que a veces dejan que el ruido o los prejuicios nublen su juicio.
LLM reescribiendo el manual de análisis de inversiones
trabajo de la Universidad de Chicago con los LLM ha llamado la atención. Los investigadores utilizaron IA para predecir la variación de las ganancias y descubrieron que estos modelos superaron las estimaciones medianas de los analistas humanos. ¿El secreto? Los LLM se destacan por comprender la historia detrás de los informes de ganancias, algo que los algoritmos tradicionales nunca lograron hacer.
Estos modelos imitan los pasos lógicos de los analistas senior, como los jóvenes disciplinados de un equipo financiero. Los modelos de IA también evitan uno de los mayores obstáculos humanos: el exceso de confianza. Los analistas son famosos por ajustar sus proyecciones para que se ajusten a lo que creen que los inversores quieren escuchar. La IA no juega a ese juego.
Al ajustar la configuración de “temperatura” de un modelo de IA (un término elegante para referirse a la aleatoriedad), se pueden calcular bandas de riesgo y retorno con estadísticas frías y concretas. Incluso puedes obtener una estimación de confianza para sus predicciones. Los humanos, en comparación, tienden a volverse arrogantes con sus pronósticos, duplicando las malas decisiones en lugar de reevaluar.
A pesar de estas victorias, la IA está lejos de ser perfecta. No encontrará la próxima Nvidia ni preverá otra crisis financiera global. Los grandes shocks del mercado como estos no siguen patrones, y la IA tiene problemas cuando sucede lo inesperado.
Tampoco puede interrogar a los ejecutivos de la empresa durante las llamadas sobre resultados ni captar respuestas evasivas sobre cuestiones críticas. Los mercados son desordenados y cambian constantemente, y la IA carece de la intuición para adaptarse. Ahí es donde los mejores analistas todavía brillan: saben cuándo girar, profundizar y presionar para obtener respuestas.
Pero el entusiasmo por la IA probablemente seguirá siendo tron durante mucho tiempo. Los gigantes tecnológicos están obsesionados. Microsoft está apostando fuerte (80 mil millones de dólares) por la IA y la infraestructura que necesita. Para el año fiscal 2025, el gigante tecnológico planea gastar más de la mitad de esa cantidad en EE. UU. en centros de datos para entrenar e implementar modelos de IA.
¿Por qué el derroche? La IA exige una potencia informática increíble. Entrenar modelos como ChatGPT significa vincular miles de chips en enormes grupos de centros de datos.
Los dólares publicitarios podrían impulsar el próximo boom tecnológico
La IA podría seguir el mismo camino que las revoluciones tecnológicas pasadas: impulsada por dinero publicitario. ¿Recuerdas cómo Google y Facebook llegaron al poder? cashde los presupuestos de creación de marcas, tomando dólares de todos, desde Tide hasta su plomero local.
Incluso las empresas con muchas suscripciones como Netflix y Amazon ahora se apoyan en los anuncios. Alphabet, la empresa matriz de Google, es un excelente ejemplo de hasta dónde puede llegar este modelo. Desde su salida a bolsa en 2004, los ingresos de Alphabet se han multiplicado por 160, alcanzando más de 300.000 millones de dólares en 2023.
La IA tiene el potencial de remodelar las industrias, tal como lo hicieron antes la radio, la televisión e Internet. En el pasado, los periódicos dependían de los anuncios para obtener dos tercios de sus ingresos.
La radio y la televisión prosperaron con los anuncios, manteniéndolos gratuitos para el público. La IA pronto podría ser la próxima gran plataforma publicitaria, que recaudaría dólares para financiar desarrollos innovadores.
La IA puede generar ideas, algunas brillantes y otras sin sentido. Puede ejecutar escenarios infinitos, extrayendo conocimientos de la historia que incluso un ejército de investigadores podría pasar por alto. Pero no puede darte esa "chispa de genialidad". Los analistas aportan algo que la IA no puede replicar: la capacidad de cuestionar, adaptarse y ver el panorama más amplio en tiempo real.
Ese toque humano sigue siendo invaluable en un mundo donde las recomendaciones sin consenso (aquellas que a ninguna máquina se le ocurriría hacer) a menudo resultan ser las más rentables. ¿La verdadera comida para llevar? La IA y los analistas no son enemigos. Son herramientas el uno para el otro.
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