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Los peligros de mezclar IA y automatización en las finanzas

En esta publicación:

  • La IA aprende que la automatización sigue las reglas y conoce la diferencia.
  • Una comprensión clara es crucial para que la IA piense y la automatización ejecute.
  • Los conceptos erróneos ponen en riesgo el éxito de los operadores de divisas; educar, diferenciar.

En el comercio de divisas (FX), las distinciones entre el comercio automatizado, la inteligencia artificial (IA) tradicional y la IA generativa son cada vez más difíciles de distinguir. Esta confusión es una obligación fundamental que puede comprometer la sostenibilidad de los servicios comerciales con necesidades poco realistas. Existe una gran necesidad de dejar claras las diferencias entre estas tecnologías para que se incorporen de manera efectiva y mantengan una ventaja competitiva.

 Automatización versus IA tradicional

 La automatización es un procedimiento de establecimiento de reglas que determinarán el orden de realización de accionesdefi. Estos sistemas informáticos son muy eficaces para tareas repetitivas y tienen alta precisión y eficiencia.   

De esta forma, estos sistemas suavizan todo el proceso sin formar parte de él, reduciendo así el riesgo de error humano. No obstante, un factor clave a tener en cuenta es que la automatización priva a la IA de la capacidad de aprender y tomar decisiones autónomas, que es donde interviene la IA.  

Mientras que las normas de IA hacen que las máquinas emulen los procesos humanos de toma de decisiones, la IA convencional induce a las máquinas a aprender de los datos y razonar por sí mismas. La tecnología podría provocar un cambio en la estrategia comercial 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 se pueden realizar con la automatización.  

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Las percepciones de la IA y la automatización

El negocio de servicios financieros, como nuevo término de tendencia, ha generado el término “inteligencia artificial generativa” (GenAI), donde normalmente se entiende que dichos términos se refieren a dos herramientas: grandes modelos de lenguaje y sofisticados flujos de trabajo automatizados y herramientas de aprendizaje automático. Sin embargo, esta práctica puede resultar en una comprensión errónea de las tecnologías y sus capacidades y, por tanto, en la asignación de las inversiones y expectativas tecnológicas, ya que las tecnologías tienen distintas funcionalidades y aplicaciones que no están claramente defi.  

El jefe de estrategia comercial de productos de SwissQuote señala que la percepción confusa de la automatización de la IA dificulta darse cuenta claramente de las capacidades, limitaciones y características dinámicas de los sistemas comerciales de IA. Ella sugiere que esto se resume en tener una cartera de inversiones equilibrada y al mismo tiempo presupuestar algunos recursos tanto para la investigación de IA como para los programas de automatización. Este enfoque es la diversificación en su máxima expresión. Hace que la implementación de la tecnología sea más resiliente y reduce los riesgos asociados con la dependencia de una única solución tecnológica.  

 Dependencia excesiva y exposición al riesgo

 David Morrison, analista senior de mercado de Trade Nation, destaca otro posible obstáculo de las expectativas poco realistas con respecto a las capacidades de la automatización: el gasto excesivo en automatización y el riesgo de caer directamente en manos de los piratas informáticos son otro factor. Según él, la automatización no es omnipotente, por lo que las empresas deben encontrar el medio entre utilizar las tecnologías en beneficio del tiempo y mantener informadas las habilidades de los trabajadores humanos.  

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Eugene Markman, director de operaciones de Ion Markets (FX), destaca la importancia de una comunicación clara. La IA de marketing y la automatización de marketing podrían indistintamente inducir a error y causar desconexión de las inversiones y expectativas tecnológicas, principalmente porque es más probable que la IA y la automatización de marketing tengan características esenciales que no sean las mismas que las previstas.


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