Este tema me ha parecido muy interesante: al mismo tiempo que empiezan a surgir investigaciones que apuntan a la disrupción que las capacidades analíticas de la inteligencia artificial supone para los mercados financieros y el análisis de valores, aparentemente capaces de superar claramente cualquier análisis llevado a cabo por un analista humano (¿hace falta recordar aquello del mono con los ojos vendados que tiraba dardos sobre una pared?), aparece la Secretaria del Tesoro de los Estados Unidos, Janet Yellen, y advierte sobre la misma cuestión en una conferencia.
Las advertencias de Yellen, pronunciadas durante una conferencia sobre IA y estabilidad financiera ante el Consejo de Supervisión de Estabilidad Financiera y la Brookings Institution, tienen que ver con varios factores y atributos de los algoritmos de inteligencia artificial:
Complejidad y Opacidad: los modelos de inteligencia artificial pueden ser sumamente complejos y poco transparentes, lo que puede plantear desafíos de comprensión y gestión tanto a sus usuarios, como a los inversores y a los propios mercados.
Gestión de Riesgos Inadecuada: es muy posible que no existan todavía marcos conceptuales, legales y de responsabilidad suficientes para abordar los posibles riesgos asociados con la inteligencia artificial aplicada a los mercados financieros, así como las responsabilidades en las que incurre cada parte.
Dependencia de Modelos Uniformes: muchas entidades del mercado podrían llegar a depender para su toma de decisiones de los mismos modelos entrenados con los mismos datos, creando riesgos sistémicos derivados de posibles actuaciones masivas inspiradas o coordinadas por esos análisis similares.
Riesgo de Concentración: el desarrollo de modelos de IA y la provisión de datos para su entrenamiento está dominada por muy pocos proveedores, lo que incrementa los posibles riesgos para terceros.
Integridad de los Datos: La introducción de datos defectuosos o sesgados podrían llegar a perpetuar o a introducir nuevos sesgos en las decisiones financieras de los participantes en el mercado.
Por otro lado, el uso de este tipo de modelos, cada vez más accesibles para un público cada vez mayor, más heterogéneo y con niveles de formación financiera más variados, resulta en este momento prácticamente imposible de evitar. Nada impide que un usuario pregunte al que considera «su algoritmo de cabecera» por decisiones de inversión, ni que decida hacerle caso ciegamente, con todo lo que ello puede conllevar en términos de pérdidas y ganancias. ¿Para cuando la primera demanda a una compañía tecnológica por los supuestos consejos de inversión que su algoritmo dio a un usuario?
Del mismo modo que tenemos ya usuarios que, irresponsablemente, utilizan algoritmos generativos como psicólogos o como médicos, podemos perfectamente encontrarnos otros que deciden utilizarlos como asesores financieros, y que, debido a su desconocimiento, interpreten que lo que el algoritmo responde es, de alguna manera, un consejo de inversión fiable, o incluso más fiable que el de un asesor humano, que ya de por sí no era demasiado difícil. Y por mucho que el algoritmo informe en su letra pequeña a pie de página que «puede cometer errores» y que «consideres verificar la información importante», es muy posible que esas advertencias caigan en el mismo olvidado lugar que aquellas de «rentabilidades pasadas no garantizan rentabilidades futuras» que los asesores financieros siempre incluyen en sus informes.
¿Supone realmente la inteligencia artificial un riesgo de tipo sistémico para los mercados financieros, o es simplemente una herramienta más, como ocurre con las redes sociales en el caso de los meme-stocks, con la que pueden hacerse daño los que pretenden jugar a que saben? ¿Cómo evitar, ante la popularización de herramientas así, que sean utilizadas en el contexto de los mercados financieros? ¿Cómo proteger a aquellos que no quieren ser protegidos, pero que seguramente saldrán corriendo a demandar responsabilidades cuando las cosas les salgan mal?
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