Tipos de inteligencia artificial aplicados a la inversión

La revolución que ha traído consigo la Inteligencia Artificial (IA) supone una ventaja competitiva sin precedentes y, al llevarse al terreno de las inversiones, abre una amplia gama de posibilidades. El proceso de inversión desde el research, pasando por el análisis, hasta la toma de decisiones se ha beneficiado de dicha tecnología durante los últimos años.

Y es que, las empresas de gestión de inversiones poco a poco están dejando de realizar sus operaciones a través de modelos que aún requieren de la intervención humana, para migrar hacia modelos de IA capaces de analizar grandes volúmenes de data.

Algunos ejemplos de estas tecnologías son los siguientes:

1. Machine learning

Se refiere a la capacidad de aprendizaje automático de una máquina o software y una de las técnicas que brinda es el Sentiment Mining (análisis de sentimiento), que se puede aplicar a las últimas publicaciones de los bancos e incluso a las noticias financieras de los diarios, y de esta manera, observar de manera regular cuál es el patrón implícito en los textos, de una forma cuantificable y sistematizada.

Gracias a ello, se contrastan los precios del mercado contra los niveles de otros activos y es posible pronosticar cuáles son las mejores decisiones en la construcción de una cartera, según el momento que se atraviesa y el tipo exacto de inversionista.

2. Robo-Advisor 

Es un asesor financiero digital operado a través de una empresa FinTech, que ofrece planificación automatizada en materia financiera, con la ventaja de que requiere una supervisión mínima por parte de los seres humanos. Los robo-advisors monitorean los mercados de manera ininterrumpida y representan hasta un 70% de ahorro para los inversionistas.

Además, dicha tecnología puede ayudar con prácticas sencillas como, la apertura de cuentas y la transferencia de activos. El proceso inicia a partir de un cuestionario que deben responder los clientes sobre su apetito de inversión, riesgo y factores de liquidez, datos que los robo-advisors traducen en lógica de inversión.

3. Comercio de alta frecuencia (HFT)

Es una plataforma de negociación automatizada de alta frecuencia que involucra softwares y algoritmos especializados, computadoras de alta gama e internet de baja latencia.

Es utilizado por grandes instituciones financieras puesto que realiza transacciones a altas velocidades, permitiendo a los operadores ejecutar millones de gestiones y detectar las tendencias emergentes en cuestión de segundos, lo que brinda una gran ventaja en el mercado pues permite estrategias que, de otro modo, no serían posibles.

El comercio de alta frecuencia ha existido mucho antes de la criptomoneda y representa hasta el 80% del volumen en ciertos mercados de activos.

4. Asistentes virtuales

Coadyuvan con el cliente en la toma de decisiones financieras y apoya con la realización de operaciones bancarias, además, provee información detallada sobre cuentas, saldos y movimientos sin la necesidad de instalar aplicaciones.

Las tecnologías detrás de los asistentes virtuales analizan y procesan el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje y el reconocimiento de voz. Así, a medida que el cliente interactúa con su asistente virtual, la programación de IA utiliza algoritmos para aprender de dichos datos y mejorar la predicción de sus necesidades.

La importancia de la Inteligencia Artificial aplicada a la inversión radica en que las herramientas que ofrece, permiten la toma de decisiones tempranas y oportunas para así construir mejores estrategias. La IA ayuda a procesar una basta cantidad de información y a partir de ella, generar patrones y conclusiones que ayuden al inversionista y/o a las empresas.