Los avances de la inteligencia artificial generativa están transformando la industria financiera mediante su impresionante capacidad para realizar análisis financieros con una precisión que en algunos casos puede llegar a superar a la de los expertos humanos.

Los grandes modelos de inteligencia artificial generativa, ChatGPT, Gemini y Claude, entre otros sistemas de IA generativa que se han popularizado en el último año principalmente por su capacidad para crear asombrosos textos, imágenes y videos, también están demostrando una impresionante capacidad para realizar análisis y predicciones financieras.

Esta clase de previsiones son esenciales para la economía global ya que influyen en decisiones de inversión, gestión de riesgos y estrategias de mercado de los gobiernos y las organizaciones de todo el mundo, por lo que vale la pena conocer cómo esta tecnología está revolucionando el mundo de las finanzas.

El modelo de IA generativa GPT-4 superó a los humanos realizando análisis financiero

En un estudio reciente publicado por la Escuela de Negocios de Booth, perteneciente a la Universidad de Chicago, un grupo de investigadores descubrió que el modelo avanzado de lenguaje GPT-4 de OpenAI es capaz de lograr una mayor precisión al realizar análisis financieros que un grupo de contadores y especialistas en economía, un hallazgo que podría transformar la industria financiera, que se está apresurando en adoptar tecnologías de inteligencia artificial generativa.

“Incluso cuando se le proporcionó únicamente balances estandarizados e información básica de estados de resultados sin ningún tipo de información narrativa o contextual específica del sector, GPT-4 superó a los analistas financieros en su capacidad para predecir cambios a futuro”, señalaron los investigadores en el artículo. “El modelo avanzado de lenguaje demostró una ventaja relativa sobre los humanos en situaciones en las que los analistas suelen tener dificultades”, añadieron.

Para probar su capacidad, los investigadores les brindaron tanto a los especialistas participantes en el estudio como al modelo GPT-4 una serie de estados financieros corporativos con el objetivo de que predijeran sus balances en los próximos meses con base en esos datos.

Mediante una técnica de modelado de lenguaje natural utilizada en la inteligencia artificial llamada Chain-of-Thought que significa “cadena de pensamiento”, llevaron a GPT-4 a identificar tendencias en los balances financieros y a calcular diferentes escenarios. A partir de ahí, el modelo de IA generativa detrás de ChatGPT Premium analizó la información y generó sus reportes.

Luego de identificar las tendencias, calcular los índices, hacer las fórmulas matemáticas necesarias y sintetizar la información para formar un archivo que incluyera una descripción de sus hallazgos, GPT-4 logró una precisión del 60% en la predicción de las ganancias, entre 3 y 6% más que la exactitud de los pronósticos realizados por los analistas humanos, quienes mostraron una precisión de entre el 53 y 57%.

¿Por qué la IA ha logrado superar a los humanos en algunos aspectos financieros?

Si bien, no son todos los modelos de IA generativa los que superan a los humanos en predicciones financieras, ya que su capacidad depende en gran medida de la calidad de sus datos de entrenamiento, los más avanzados en el mercado han demostrado que tienen el potencial de hacerlo.

Lo anterior se debe a que los modelos como GPT-4 y Gemini, entre otros, pueden procesar y analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, lo que les permite identificar factores, variables, patrones numéricos y tendencias históricas, entre otras cuestiones que pueden pasar fácilmente desapercibidas para los analistas humanos.

El fondo de inversión Two Sigma desarrolló un modelo impulsado por machine learning para identificar patrones de mercado y sugerir operaciones en tiempo real. La firma se jacta de que han logrado alcanzar un rendimiento superior al de muchos fondos gestionados totalmente por humanos.

Por otro lado, los modelos de IA pueden mitigar los sesgos humanos, que a menudo afectan las decisiones financieras. Gracias a su capacidad de analizar los datos de manera objetiva, tienen la capacidad de proporcionar análisis más imparciales que las personas.

Adicionalmente, en algunos casos la IA generativa puede superar a los analistas humanos en términos de eficiencia, ya que a medida que los avances en la tecnología de aprendizaje profundo y los algoritmos de procesamiento de lenguaje natural, o NLP por sus siglas en inglés, continúan mejorando las capacidades de la IA generativa, también ha aumentado su potencia, lo que les permite operar a una mayor velocidad y escala en comparación a los analistas.

El modelo Aladdin de BlackRock, por ejemplo, procesa miles de datos de la situación económica y geopolítica de los mercados globales en tiempo real para identificar riesgos y oportunidades de inversión, proporcionando hallazgos clave para que los fondos de Venture Capital puedan tomar una decisión acerca de dónde inyectar su dinero de forma más consciente e informada.

Entonces ¿los modelos de IA generativa se quedarán con el trabajo de los analistas financieros?

Cabe destacar que los modelos de IA requieren de una amplia base de datos de alta fidelidad, que además estén actualizados para funcionar eficazmente, ya que si no es así estos pueden cometer errores o “alucinaciones” que los lleven a generar predicciones incorrectas.

Por otro lado, debido al hecho de que continúan siendo una tecnología muy reciente, las decisiones tomadas por modelos de IA a menudo son difíciles de entender y explicar, lo que se puede convertir en un problema a la hora de justificar una decisión de inversión a los stakeholders o accionistas.

Dado a estas y otras limitaciones, a pesar de su gran capacidad, los especialistas tecnológicos no reemplazarán a los analistas financieros en el corto plazo. Sin embargo, se convertirán en un gran aliado de los contadores, economistas, gobiernos y empresas en general, al complementar a la perfección el trabajo de los analistas humanos, proporcionando análisis preliminares y generando insights que pueden revisar y utilizar para decisiones estratégicas.

De hecho, incluso los investigadores de la Universidad de Chicago, consideran que los analistas humanos no serán reemplazados por modelos de IA generativa, al menos por ahora, pero subrayan que a medida que la tecnología avanza y se democratiza, estas poderosas herramientas que mejoren la eficiencia y efectividad de los profesionales en finanzas serán adoptadas por cada vez más personas e instituciones.

Debido a lo anterior, es importante que los especialistas financieros desarrollen las habilidades necesarias para saber cómo utilizar la IA y aprovecharlas a su favor. Seguramente, en un futuro no muy lejano las herramientas de IA avanzadas y los analistas trabajarán codo a codo, aprovechando por un lado todas las fortalezas de la tecnología y por otro, el sentido humano de las personas, para revolucionar la manera en que se toman decisiones financieras.