La IA puede suponer un gran avance en las finanzas conductuales
Finanzas conductuales
Escrito por MoneyController el 24.11.2022
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Los actores de los mercados financieros no siempre se comportan de forma racional. Como enseñan las finanzas conductuales, muchos inversores toman sus decisiones basándose en la emocionalidad o en sesgos cognitivos. Aunque todavía es un tema debatido, la inteligencia artificial (IA) podría ayudar al avance de las finanzas conductuales en el desarrollo de estrategias para superar las trampas emocionales en las finanzas también.
La revista "Family Wealth Report" recogió a este respecto la opinión de Sonia Schulenburg, de Level E Research. Schulenburg cree que la IA puede sustituir, como ya lo hace, la actividad humana en muchas actividades también en el ámbito financiero, optimizando tiempo y recursos. El gran reto que tiene que superar este tipo de tecnología es ser capaz de explicar las razones que llevaron a la IA a tomar una decisión en lugar de otra. De hecho, algunos modelos económicos y de riesgo, explica Schulenburg, no tienen suficientemente en cuenta acontecimientos como un posible error humano o un comportamiento extremo del mercado.
Lo mismo podría decirse de la emocionalidad de los inversores y de su comportamiento aparentemente no racional. Un ejemplo reciente es el caso de "Game Stop": los modelos de riesgo de los fondos de cobertura que habían vendido en corto no habían contemplado el riesgo de un "short squeeze" causado por el comportamiento aparentemente irracional de una gran masa de pequeños inversores en la red.
En una entrevista con Tim Adams para The Guardian, el premio Nobel Daniel Kahneman afirmó que la IA ganará a la inteligencia humana. A pesar del tono de preocupación expresado por Kahneman (¿qué pasará con el componente humano en las decisiones?, se pregunta el premio Nobel), hay quienes creen que las distorsiones cognitivas pueden ser resueltas por la IA y los sistemas de aprendizaje automático.
El objetivo es doble y muy ambicioso. Por un lado, se trata de desarrollar modelos de predicción capaces de tener en cuenta la irracionalidad (algo previsible) de los seres humanos en las decisiones financieras. Por otro lado, se trata de mejorar la gestión de los intercambios financieros y de los activos, precisamente mediante el uso de sofisticadas tecnologías automatizadas.
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