La intel·ligència artificial (IA) pot semblar un terme més propi de la ciència-ficció i d'una realitat que encara està per arribar. No obstant això, ja fa anys que aquesta tecnologia forma part del nostre dia a dia. Està present en diferents àmbits, des de la ciberseguretat, que protegeix els correus electrònics i els comptes corrents, fins a la publicitat que apareix a les xarxes socials, passant pels suggeriments de Google Maps per guiar l'usuari a casa o el desbloqueig de l’smartphone per reconeixement facial. La revolució que suposa aquesta tecnologia per a les empreses és un avantatge competitiu sense comparació i, en portar-se al terreny de les inversions, obre un nou ventall d'oportunitats.
Et pot interessar: La digitalització, la robòtica i la sostenibilitat, opcions d'inversió temàtica reforçades per la COVID-19
Què és la intel·ligència artificial?
D'una banda, la intel·ligència es defineix com una sèrie de facultats o capacitats que permeten tractar i inferir informació. Entre aquestes facultats hi ha la lògica, l'aprenentatge, el raonament o la resolució de problemes. Si a aquest concepte se li afegeix la connotació «artificial», implica que aquesta facultat de tractar i inferir informació ha estat creada per l'ésser humà però portada a terme per màquines.
Aquests avenços van començar a gestar-se d'una manera consistent i teòrica cap a la dècada dels quaranta i arran de la Segona Guerra Mundial, i d'una forma més pràctica amb l'aparició dels primers ordinadors a la dècada dels cinquanta. Des de llavors, ha avançat a passos de gegant.
Com ha influït la IA en el procés d'inversió?
La part del procés d'inversió que inclou el research, l'anàlisi i la presa de decisions s'ha beneficiat enormement d'aquesta tecnologia en els últims anys. Un dels elements que ha guanyat més visibilitat són els robo-advisors, algoritmes robot entrenats per oferir una cartera d'inversió. Tanmateix, pot ser perillós comptar amb això com una solució final, ja que, evidentment, no tenen el «factor humà» que atorga una intel·ligència més àmplia i que compta amb elements d'anàlisi més transversals i poc modelitzables.
El veritable potencial de la IA rau en el fet que són eines de suport i inputs d'alt valor afegit perquè a la fi del procés l'equip d'experts prengui les decisions més oportunes i construeixi les millors estratègies. Amb això, la funcionalitat dels analistes d'ara no està només centrada a anar a buscar la informació, contrastar-la i actualitzar les anàlisis ja existents, sinó que també s’ajuden d'aquestes noves eines basades en la IA, així com les big data (anàlisi de dades massives) i el machine learning (la capacitat d'aprenentatge automàtic d'una màquina o software) per processar una informació que és cada vegada més abundant i obtenir, a partir d'ella, patrons i conclusions als quals de manera simple no seria possible accedir-hi.
Quins avantatges aporta recolzar-se en aquesta eina?
Disposar de «cervells artificials» prèviament dissenyats i construïts per a aquesta tasca complementa els equips humans d'anàlisi i els ajuda en diferents àmbits. El primer és el temps i l'abast. Avui dia, per exemple, es pot crear un procés automàtic que monitoritzi centenars d'estratègies de manera periòdica i que destaqui, segons unes mètriques predefinides, si alguna d'elles té potencial en el mercat actual. Un cop filtrades, a aquelles que poden tenir un potencial alcista, se'ls pot aplicar una última capa d'anàlisi humana i, llavors, seleccionar les més adequades per a la cartera d'inversió. D'aquesta manera es poden arribar a monitoritzar moltes més estratègies i assegurar-se, amb més determinació, que no es perd cap oportunitat.
Una altra tècnica avançada que brinda el machine learning des de fa anys és el tractament de textos. Es pot aplicar l’anàlisi de sentiments (sentiment mining) a notícies econòmiques, a les darreres publicacions dels bancs centrals i fins i tot a tweets i observar, mes a mes, d'una forma mesurable i sistematitzada quin és el sentiment implícit en els textos. Aquesta informació pot utilitzar-se després per estudiar els patrons entre el sentiment col·lectiu i els mercats i construir nous models d'inversió.
A més, el fet de comptar amb aquestes capes d'intel·ligència també permet ajudar a vèncer certs biaixos d'inversió. En algunes ocasions el mercat puja arrossegat per sentiments col·lectius com el FOMO (Fear of Missing Out, o por a quedar-se’n fora) o el TINA (There Is No Alternative, o sensació que no hi ha cap alternativa). Si es disposa de bons algoritmes predictius, que contrasten els preus del mercat amb els nivells d'altres actius o dades macroeconòmiques, es pot comptar amb el comodí extra que suposa la conclusió d'una màquina que no és susceptible a aquest tipus de biaixos emocionals.
Et pot interessar: Per què les companyies que facin servir intel·ligència artificial estaran més ben posicionades en el nou escenari global
Finalment, aquestes eines permeten augmentar de manera dràstica la capacitat d'anàlisi, ja que ajunten la informació del mercat amb les conclusions algorítmiques. Gràcies a això es poden arribar a simular milers d'escenaris i pronosticar quin seria el més òptim per a la construcció d'una cartera, per a cada tipus d'inversor i per a cada horitzó temporal.
En resum, la IA ha revolucionat la inversió igual que moltes altres indústries i ho continuarà fent en el futur, aportant un avantatge competitiu considerable al player que compti amb un major desenvolupament de propietat intel·lectual en aquest aspecte i una major implementació en la seva organització que repercuteixi en un millor servei als seus clients.
