Este modelo da un paso más en la digitalización de las finanzas que pone en evidencia la labor humana.
La digitalización financiera es un hecho. Las innovaciones tecnológicas lograron dar una transformación en la operativa, aggiornando a la época de inmediatez y automatización. Y el autotrading, es una de las herramientas que colabora a esta evolución con la irrupción de la inteligencia artificial (IA) predictiva.
Los algoritmos de aprendizaje profundo con modelos avanzados de machine learning, revolucionan la forma en que se toman decisiones en los mercados de capitales, a tal punto que podría ser el camino hacia operaciones sin la necesidad del análisis humano.
El autotrading y la IA predictiva, en la revolución de las finanzas
Desde hace décadas, los inversores utilizan sistemas algorítmicos para ejecutar operaciones a velocidades imposibles para los seres humanos, de allí el concepto de autotrading. Sin embargo, la incorporación de la inteligencia artificial predictiva llevó a la tecnología a un nuevo nivel.
Con este combo tecnológico se obtienen sistemas de capacidades de aprendizaje autónomo y con toma de decisiones basadas en patrones complejos. Estos sistemas analizan volúmenes masivos de datos en tiempo real, identifican correlaciones invisibles para los analistas tradicionales y optimizan las decisiones de compra y venta con una precisión sin precedentes.
La importante característica del autotrading con IA predictiva es su capacidad para adaptarse a mercados volátiles, ajustando sus estrategias con base en señales en fracciones de segundo. Mientras que un analista humano puede tardar días en interpretar tendencias, este modelo puede procesarla en segundos.
Entre las ventajas que ofrece este modelo se destaca la precisión y velocidad para el análisis, reducción de sesgo emocional ya que las decisiones no están atravesadas por sentimientos y la optimización por sus actualizaciones.
Por supuesto que el uso de esta herramienta generó un cuestionamiento acerca del rol humano en estas tareas. Puntualmente, respecto a si los analistas financieros tradicionales están destinados a quedar obsoletos.
Pero la respuesta, a pesar de que aún es analizado, radica en que a pesar del gran avance del autotrading con IA, el factor humano sigue teniendo un importante rol en el sistema financiero.
El análisis fundamental, la interpretación macroeconómica y la evaluación de riesgos continúa siendo una tarea puntual del ser humano, al requerir criterio. La IA puede detectar patrones y optimizar estrategias, pero la toma de decisiones estratégicas, la innovación en productos financieros y la gestión de crisis continúan dependiendo de la experiencia y juicio de los profesionales.
Por este motivo, se habla de la existencia de un modelo híbrido, en el que la IA y el análisis humano realicen un trabajo en equipo para el futuro de la gestión de inversiones. En este escenario, la IA podría encargarse de tareas operativas y de detección de patrones, mientras que los humanos sumarían contexto, creatividad y regulación a las estrategias de trading.
En este sentido, el especialista financiero Fernando Boudourian indica que es de gran importancia el análisis de tendencias económicas para la toma de decisiones estratégicas.
Esta revolución que generó el autotrading con IA predictiva es un paso más el cambio de estrategias que necesita el sector financiero, para responder a los requerimientos de los actores.