- La IA aprende, la automatización sigue las reglas y sabe diferenciar.
- Una comprensión clara es crucial para que la IA piense y la automatización ejecute.
- Los malentendidos ponen en riesgo el éxito de los traders de FX; educa y diferencia.
En el comercio de divisas (FX), las distinciones entre el comercio automatizado, la inteligencia artificial (IA) tradicional y la IA generativa se están volviendo cada vez más difíciles de distinguir. Esta confusión es una obligación fundamental que puede comprometer la sostenibilidad de los servicios de comercio con necesidades poco realistas. Existe una gran necesidad de aclarar las diferencias entre estas tecnologías para que se incorporen eficazmente y mantengan una ventaja competitiva.
Automatización frente a IA tradicional
La automatización es un procedimiento de establecer las reglas que determinarán el orden de ejecución de acciones predefinidas. Estos sistemas informáticos son muy efectivos para tareas que son repetitivas y requieren alta precisión y eficiencia.
De esta manera, estos sistemas suavizan todo el proceso sin ser parte de él, reduciendo así el riesgo de error humano. Sin embargo, un factor clave a tener en cuenta es que la automatización priva a la IA de la capacidad de aprender y tomar decisiones autónomas, donde es la IA quien interviene.
Mientras que las normas de la IA hacen que las máquinas emulen los procesos de toma de decisiones humanas, la IA convencional induce a las máquinas a aprender de los datos y razonar por sí mismas. La tecnología podría traer el cambio en la estrategia de comercio al detectar tendencias y hacer predicciones, por lo tanto, el sistema puede adaptarse fácilmente a las situaciones. Aunque la IA puede ser muy útil, es muy importante tener en cuenta el hecho de que su uso puede ser excesivo para algunas tareas simples y repetitivas que pueden realizarse con automatización.
Las percepciones de la IA y la automatización
El sector de los servicios financieros, como un término de moda reciente, ha generado el término «inteligencia artificial generativa» (GenAI), donde estos términos suelen tomarse para significar las dos herramientas: modelos de lenguaje grandes y flujos de trabajo automatizados sofisticados y herramientas de aprendizaje automático. Sin embargo, esta práctica puede resultar en la mala comprensión de las tecnologías y sus capacidades y, por lo tanto, en la asignación de inversiones tecnológicas y expectativas, ya que las tecnologías tienen funcionalidades y aplicaciones distintas que no están claramente definidas.
El jefe de estrategia de productos de trading en SwissQuote señala que la percepción confundida de IA-automatización dificulta darse cuenta claramente de las capacidades, limitaciones y características dinámicas de los sistemas de trading con IA. Ella sugiere que se resume a tener una cartera de inversión equilibrada mientras se presupuestan algunos recursos tanto para la investigación de IA como para los programas de automatización. Este enfoque es la diversificación en su mejor momento. Hace que la implementación de la tecnología sea más resistente y reduce los riesgos asociados con la dependencia de una única solución tecnológica.
Dependencia excesiva y exposición al riesgo
David Morrison, analista de mercado senior en Trade Nation, destaca otra posible trampa de las expectativas poco realistas sobre las capacidades de la automatización: el gasto excesivo en automatización y el riesgo de jugar directamente en manos de los hackers como otro factor. Según él, la automatización no es omnipotente, por lo que las empresas necesitan encontrar el punto medio entre usar las tecnologías para el beneficio del tiempo y mantener las habilidades de los trabajadores humanos en el bucle.
Eugene Markman, COO de Ion Markets (FX), enfatiza la importancia de la comunicación clara. Comercializar la IA y la automatización de marketing de forma intercambiable podría engañar y causar una desconexión con las inversiones tecnológicas y las expectativas, principalmente porque la IA y la automatización de marketing es más probable que tengan características esenciales que no son las mismas que las pretendidas.
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Emman Omwanda
La experiencia de Emmanuel Omwanda se centra en los mercados de criptomonedas, abarcando tanto el análisis fundamental como el técnico. Anteriormente trabajó en diversos medios especializados en criptomonedas antes de unirse a Cryptopolitan, incluyendo CoinEdition, The Crypto Basic, CryptoNews Flash y DroomDroom. Es licenciado en Ciencias (BSc.) en Matemáticas y Ciencias de la Computación por la Universidad Kenyatta de Kenia y actualmente cursa su último año de una Licenciatura en Artes en Comunicación y Estudios de Medios.
