Lo que nos dice el sector financiero sobre el futuro de la IA

¿Qué afectará la inteligencia artificial a las industrias y los empleos? Para obtener una vista previa, consulte el sector financiero, […]

Lo que nos dice el sector financiero sobre el futuro de la IA

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¿Qué afectará la inteligencia artificial a las industrias y los empleos? Para obtener una vista previa, consulte el sector financiero, que lleva mucho tiempo incorporando datos y algoritmos y que siempre es un canario en la mina de carbón para las nuevas tecnologías. La experiencia de las finanzas sugiere que la IA transformará algunos sectores (a veces con mucha rapidez) y que beneficiará especialmente a los actores más importantes. Pero puede que no deje mejor al sistema en general.

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El meteórico ascenso de la inteligencia artificial (IA) en la conciencia pública ha hecho que muchas personas se pregunten cómo será un futuro dominado por la IA. ¿Transformará la IA los sectores? Si es así, ¿los democratizará o consolidará? ¿Creará resultados mejores o peores? Las respuestas se pueden encontrar en el mundo de las finanzas, que se ha visto transformado en la última década por las mismas fuerzas que impulsan la IA: la difusión de una informática cada vez más potente y la profusión de datos. La experiencia de las finanzas es a la vez alentadora y aleccionadora para un futuro dominado por la IA. Sugiere que la IA transformará algunos sectores (pero no todos), que beneficiará más a los actores más grandes y que, así como hace que los jugadores individuales sean más inteligentes, puede hacer que el mundo sea más tonto. El mundo de las finanzas es un laboratorio obvio para explorar los posibles efectos de la IA, ya que el procesamiento de la información es la función central de los mercados financieros. No es sorprendente que las instituciones financieras de todo tipo inviertan mucho en tecnología y datos, muy por delante de otros sectores, para poder competir de la manera más eficaz. Por supuesto, es posible que la experiencia de las finanzas no ilumine del todo el alcance de las nuevasmodelos lingüísticos grandes que tanto han impresionado al mundo en los últimos seis meses. Sin embargo, los cambios en la dinámica competitiva de las finanzas en la última década dan pistas sobre lo que sucederá en muchos sectores cuando la IA se abarate y esté más disponible. E independientemente de cómo se desarrollen estas nuevas versiones de la inteligencia artificial, las finanzas siempre serán las canarias en la mina de carbón para el resto de la economía. En primer lugar, parece claro que la IA puede generar disrupción en la dinámica de la industria con mucha rapidez. Pensemos en el sector de la gestión de activos. Durante los últimos 15 años, hemos sido testigos de dos importantes disrupciones que se deben al creciente dominio de la tecnología y los datos. En primer lugar, el sector de los fondos de inversión ha visto el auge de los gestores de fondos pasivos (es decir, los gestores que invierten en índices sin análisis) y el declive de los gestores de fondos activos (es decir, los seleccionadores de acciones). Este cambio se ha producido con una rapidez notable, ya que los datos y la tecnología hicieron que la inversión pasiva fuera más competitiva y dificultaron que los directivos activos obtuvieran ventajas informativas. Solo en los últimos ocho años, ella ratio entre los activos gestionados de forma pasiva y los activos gestionados activamente pasó de 0,6 a 1,2 — un cambio drástico en la cuota de mercado. La capacidad de los gestores de fondos activos de obtener grandes comisiones (más de un punto porcentual de los activos bajo gestión) ha sido dado una paliza ya que los gestores de fondos pasivos demostraron su capacidad para aproximar muchas estrategias de gestión activa de fondos a una décima parte del coste. En segundo lugar, el sector de los fondos de cobertura se ha visto transformado por lacreciente dominio de la inversión cuantitativa en lugar de las estrategias tradicionales de largo y corto plazo impulsadas por los fundamentos. La capacidad de analizar grandes cantidades de datos rápidamente y crear estrategias a relativamente corto plazo parece estar superando el análisis más lento y profundo que tradicionalmente conducía a decisiones de inversión a corto y largo plazo. Estas tendencias de las finanzas sugieren que un futuro dominado por la IA puede crear enormes ganadores y perdedores en muy poco tiempo. Al mismo tiempo, la experiencia del mundo financiero sugiere que no todo cambia tan rápido como la gente prevé. Si bien el mundo de las operaciones financieras, con su confluencia de información macroeconómica, de opinión y específica empresarial, ha cambiado rápidamente, los mundos más frecuentes de la gestión patrimonial y los préstamos han cambiado considerablemente menos. La tan esperada capacidad de los robo-asesores para eclipsar el enorme complejo de asesoramiento financieroparece estancarse y puede que esté dando marcha atrás. Parece que la parte del cliente de las finanzas sigue prefiriendo a los humanos. Los préstamos, del mismo modo, no han sido transformados por la IA tanto como se había previsto y los prestamistas impulsados por la IA se han enfrentado problemas considerables . Es posible que la cantidad incremental de datos adicionales que se procesarán sobre el crédito individual y empresarial no sea tan grande ni tan útil como en los mercados financieros en general. El poder de la IA para generar disrupción en la dinámica de la industria parece estar estrechamente relacionado con la naturaleza de los problemas de información que se resuelven. Los mercados financieros son un problema de información multidimensional que requiere una enorme cantidad de datos y potencia de cálculo. Los campos con propiedades similares, como el diseño de fármacos, pueden estar listos para la disrupción de la IA. Sin embargo, es posible que muchos campos, incluidos los del sector de los servicios y la fabricación, simplemente no tengan la misma relevancia para la IA, sino más bien la gestión patrimonial o los préstamos. La experiencia del sector financiero sugiere que los servicios orientados a las personas, en los que los datos no abundan y cambian rápidamente, pueden permanecer prácticamente intactos en un mundo de IA. Para que quede claro, la IA todavía puede tener ungran impacto al mejorar la toma de decisiones pero es más probable que sea gradual (como lo ha sido en la gestión del patrimonio y los préstamos) que transformacional (como lo ha sido en la administración del dinero). El mundo de las finanzas también puede ayudarnos a entender si la IA se democratizará o consolidará. En este caso, parece que la respuesta es menos equívoca. Cuando la IA ha desempeñado un papel fundamental (es decir, en los mercados financieros), la escala y la velocidad parecen ser los principales determinantes del éxito. Cuando la tecnología y los datos dominan, los ganadores siguen ganando y la capacidad de invertir en tecnología y datos es el principal diferenciador. Un fondo cuantitativo más pequeño tiene importantes desafíos a la hora de adquirir fuentes de datos y potencia de cálculo en comparación con los actores establecidos. Del mismo modo, las comisiones de la inversión pasiva siguen bajando, a medida que los actores más importantes comparten los beneficios de la escala con los inversores, lo que excluye a las empresas advenedizas. Para los sectores de la economía en los que la IA es transformadora, cabe esperar que la escala sea determinante y las esperanzas de una gran cantidad de actores más pequeños que desafíen a los actores establecidos parecen exageradas. ¿Qué nos puede decir la experiencia del sector financiero sobre si la IA es buena para los humanos? En este caso, la experiencia del mundo de las finanzas es más aleccionadora. El desplazamiento de los directivos en activo que cobraban grandes cantidades por poco exceso de rendimiento parece un avance positivo que vale la pena aplaudir. Al mismo tiempo, no parece que los mercados financieros estén desempeñando su tarea principal, el procesamiento de la información, mucho mejor y podría estar empeorando. El aumento de inversores que ignoran deliberadamente la información (inversores pasivos) o se obsesionan con la información que cambia rápidamente (fondos cuantitativos) significa que se puede descuidar el arduo trabajo de procesar información lenta, ambigua y específica de la empresa. A medida que los datos y la informática dominan, es posible que las industrias dependan excesivamente de datos duros que cambian rápidamente (por ejemplo, los movimientos de los precios de las acciones, los datos de las tarjetas de crédito sobre los gastos en tiempo real). Mientras tanto, los datos más débiles (por ejemplo, las perspectivas futuras de las empresas, la calidad de la gestión, las consecuencias a largo plazo de las estrategias de precios) pueden subordinarse y reducirse, incluso si es lo que realmente importa para los mercados. Me temo que esta última lección podría generalizarse particularmente bien. La capacidad de analizar datos concretos de formas no estructuradas que no estén dirigidas por humanos —el sello distintivo de la IA— promete transformar el mundo de muchas maneras, al igual que lo han hecho los mercados financieros. Pero esa transformación puede limitarse a entornos en los que los datos abundan y cambian rápidamente. Además, los ganadores serán las firmas más grandes que puedan invertir en la potencia de cálculo y los datos para crear estrategias diferenciadas. Y la prima de la capacidad de considerar datos más débiles podría caer a corto plazo aunque, en última instancia, es lo que más importa. ¿Podrán los mercados financieros averiguar cómo capitalizar las maravillas de la IA y no descuidar estas cuestiones más fundamentales? El equilibrio actual parece ser un mercado financiero dominado por grandes actores que ofrecen servicios básicos a un precio relativamente bajo, pero que descuida el procesamiento de información más blanda. El desafío para el mundo de las finanzas —y quizás para todos nosotros— es recordar que las preguntas más difíciles a las que se enfrentan los directivos y los líderes no las determinan del todo los datos concretos. ¿Qué permitirá que mi empresa triunfe dentro de 10 años? ¿Cómo puedo utilizar el capital de la manera más eficaz para innovar y crear productos y servicios que puedan servir mejor a nuestros clientes? Los datos concretos servirán de base para estas decisiones, pero es poco probable que sean del todo determinantes. Estas decisiones requieren actos de imaginación y convicción. Así como la capacidad de utilizar datos concretos se abarata y se hace más eficiente a través de la IA, son estos actos de juicio los que cobrarán importancia. Reconocer la primacía de estas cuestiones humanas no disminuye en qué medida la IA puede ayudarnos, sino que simplemente reafirma que la IA no es más que una tecnología y que las mayores recompensas para los directivos e inversores recaen en estos esfuerzos fundamentalmente humanos.

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