La inteligencia artificial tiene cada vez más impacto en una infinidad de ámbitos y sectores, entre ellos los relacionados con el mundo financiero, donde se ha convertido en una herramienta fundamental para disfrutar de un asesoramiento financiero personalizado, así como para poder identificar patrones en los mercados y gestionar eficientemente las carteras.
La capacidad de la IA para poder procesar una gran cantidad de datos ha revolucionado la manera en la que los inversores analizan el mercado, ya que los algoritmos pueden rastrear tanto patrones actuales como históricos, así como detectar las tendencias que emergen e incluso evaluar y medir el impacto que pueden tener los eventos geopolíticos en tiempo real.
En materia de inversión, esta tecnología se utiliza para crear carteras y elegir activos, pero también para poder predecir lo que va a suceder próximamente, tratando así de generar rendimiento de forma sistemática. La IA ha facilitado en los últimos años el proceso de inversión, gracias a que a través de sus conclusiones algorítmicas sobre la información del mercado permiten simular miles de escenarios y pronosticar cuál será el más óptimo en la construcción de una cartera para cada tipo de inversor y cada objetivo.
De esta forma, la inteligencia artificial facilita la inversión basada en datos frente a la intuición, lo que al mismo tiempo hace que sea una herramienta contra los sesgos conductuales. Muchas veces es realmente complicado evitar tomar decisiones basadas en el exceso de confianza o incluso en el miedo a perder la inversión, y gracias a la IA ahora es posible analizar más datos y tomar decisiones más rápidas y precisas.
Tipos de inteligencia artificial aplicados a la inversión
En el mundo de las inversiones, la IA supone una gran ventaja competitiva que abre una gran cantidad de posibilidades. Para utilizarla podemos recurrir a diferentes tecnologías, comenzando por el denominado machine learning, que es la capacidad de aprendizaje automático que tiene un software o máquina, y que permite disfrutar de técnicas como el análisis de sentimiento o Sentiment Mining, que permite regular patrones de forma cuantificable y sistematizada. Con ella se pueden contrastar precios en el mercado entre distintos activos y pronosticar las mejores decisiones para construir una cartera de inversión según las circunstancias y el tipo de inversor.
Por otro lado, hay que hablar de los roboadvisor, que son algoritmos entrenados para monitorizar los mercados de forma ininterrumpida y poder construir una cartera de inversión diversificada. Esta tecnología puede ayudar con prácticas sencillas, como la transferencia de activos o la apertura de cuentas. Estas plataformas ofrecen fondos eficientes y automatizados a bajo coste y con una supervisión humana limitada.
Además de los mencionados, hay que hablar de los asistentes virtuales, que ayudan en la toma de decisiones, y en las plataformas de comercio de alta frecuencia (HFT), estas últimas utilizadas por grandes instituciones financieras por tener capacidad para hacer transacciones a altas velocidades, ejecutando millones de gestiones y detectando nuevas tendencias en apenas segundos. De esta forma, se ofrece una gran ventaja competitiva y permite crear estrategias de inversión que de otra forma sería imposible llevar a cabo.
