Durante décadas, consejos tan diversos como los de taxistas, corredores de bolsa y clientes de bar han servido como fuente de recomendaciones bursátiles. Ahora, una nueva fuente de supuesta sabiduría para inversores particulares está emergiendo: los chatbots basados en inteligencia artificial, como ChatGPT y Claude.
Estos modelos de lenguaje avanzados son utilizados cada vez más por inversores aficionados y profesionales para generar ideas de inversión. A pesar de la fascinación que despierta la IA, sigue sin estar claro si realmente son efectivos para obtener rentabilidades.
En 1973, el economista Burton Malkiel planteó en su célebre libro que un mono con los ojos vendados lanzando dardos a páginas financieras podría seleccionar una cartera tan rentable como la de expertos profesionales. Su argumento, base de la hipótesis del mercado eficiente, sostiene que los retornos bursátiles son esencialmente aleatorios e impredecibles, y nadie puede mantener una ventaja sostenible.
Si los modelos de lenguaje fueran mejores selectores de acciones que los humanos, este paradigma quedaría cuestionado. Varias startups ya emplean IA para invertir, con resultados mixtos hasta ahora. Un reciente análisis del laboratorio estadounidense Nof1 evaluó ocho de los modelos más populares en inversiones tecnológicas americanas: seis perdieron dinero. El chatbot Claude de Anthropic perdió casi el 60% de una inversión inicial de 10.000 dólares, y Google Gemini cedió más de 5.000 dólares. Solo ChatGPT obtuvo una ganancia cercana a 900 dólares y Grok, de Elon Musk, se mantuvo cerca del punto de equilibrio.
Para los creyentes en la tecnología, es cuestión de tiempo que la IA supere a los mejores gestores de Wall Street.
Faizan Ahmad, exingeniero de Meta y cofundador de Rallies, una startup que usa IA para asesorar en bolsa, destaca resultados sorprendentes en sus experimentos. Por ejemplo, Claude supo adaptarse con eficacia a la tensión geopolítica con Irán, moviendo la inversión de acciones de crecimiento hacia el sector defensa. ChatGPT recomendó hace siete meses acciones de Credo Technology Group, una compañía de conectividad de alta velocidad que ahora ha incrementado su valor más de un 75%.
«Nadie conocía esa acción, ni yo», explica Ahmad. «El modelo pudo analizar todos los documentos de la SEC y detectar una acción que empezó a ser clave para la infraestructura de Nvidia y otros grandes jugadores. Fue impresionante su capacidad para procesar tanta información y encontrar una acción que realmente creció mucho».
Rallies ha lanzado carteras gestionadas por IA para que inversores particulares puedan replicar esas operaciones. Actualmente, gestionan 10 millones de dólares invertidos siguiendo las recomendaciones de ChatGPT y un total de 14 millones en todas sus carteras de IA. El interés no se limita a pequeños inversores.
Los grandes fondos también están explorando el uso de estos modelos. En Man Group, el mayor fondo cotizado de fondos de cobertura, las ideas generadas por IA ya han sido aprobadas tras rigurosos procesos y están siendo ejecutadas con dinero real. «Actualmente hemos validado varias propuestas de ideas de inversión provenientes de modelos de lenguaje que finalmente fueron aceptadas», afirma Tushara Fernando, responsable de datos e IA del grupo. «La rapidez para probar cientos de estrategias posibles es la mayor ventaja».
Los fondos llevan años integrando algoritmos y aprendizaje automático en sus estrategias. Bridgewater Associates, liderado por Ray Dalio, lanzó hace dos años un fondo basado principalmente en machine learning. Two Sigma incorporó en 2018 a un experto en IA de Google para reforzar sus desarrollos. Balyasny Asset Management, uno de los mayores fondos de EE.UU., indica que el 95% de sus equipos usan OpenAI para procesar informes, notas de investigación y declaraciones de bancos centrales, reduciendo de dos días a 30 minutos el análisis de discursos económicos.
No obstante, el acceso a la tecnología punta no basta: es la información propietaria lo que proporciona ventaja competitiva. Man Group firmó en febrero una alianza con Anthropic para aplicar el modelo Claude en todo el proceso inversionista, desde la generación de ideas hasta la automatización del código.
Gary Collier, CTO de Man Group, advierte: «Los modelos son excelentes con el conocimiento público, pero no conocen nuestras estrategias, volúmenes de trading o sistemas internos». Por eso, los humanos siguen siendo imprescindibles en la gestión final, aunque la IA expanda enormemente las capacidades del equipo.
Ahmad confía en que en pocos años veremos fondos completamente gestionados por IA, que operarán de forma autónoma recibiendo los datos necesarios. Hasta entonces, los consejos de los chatbots podrían convertirse en la próxima referencia para inversores, aunque todavía está por confirmar si serán más fiables que el mono lanzando dardos descrito por Malkiel.
