Prácticamente todas las grandes entidades se devanan los sesos para llevar los avances de la IA a los ahorradores, ya sean estos minoristas o grandes inversores institucionales. Y lo cierto es que la tecnología va tan rápido, que en poco más de un año es como si la IA se hubiera quedado corta y ya se ha pasado a hablar de la IA generativa.

El banco digital del grupo Santander introdujo en febrero la IA para predecir el precio de más de 1.000 acciones cotizadas en Europa y Estados Unidos. El bróker de Openbank ofrece precios objetivos a uno, tres, seis y doce meses calculados sobre factores históricos, tendencias y eventos que influyen en el comportamiento de estos títulos.

Cada compañía tiene su propio modelo de machine learning a partir de más de 2.000 variables y actualizado diariamente. Según Openbank, el porcentaje de acierto medio en los distintos plazos valorados es del 56%, si bien el banco cree que podría llegar al 80% con el paso de los años.

En abril llegaron al mercado los siguientes proyectos en torno a la inteligencia artificial. La gestora suiza Pictet Asset Management estrenó el fondo Pictet-Quest AI Driven Global Equities, una estrategia mejorada de inversión indexada, que aplica la escala y eficiencia de la IA en la selección de los valores. El fondo aspira a superar en hasta un 1,5% anual bruto la rentabilidad del índice mundial MSCI World, con bajo error de seguimiento y una comisión de gestión del 0,2 %, menor que en la gestión activa tradicional.

La transformación del dato

Por aquel entonces, también Inversis, el banco mayorista y plataforma tecnológica del grupo Banca March, hizo sus pinitos en este terreno. Aunque, en línea con su estrategia institucional, vetado a los pequeños inversores y destinado a otras entidades financieras que, eso sí, pueden abrir las puertas a los minoristas.

Inversis presentó Copilot, una herramienta desarrollada con IA que permite una mayor personalización del asesoramiento financiero que se ofrece a los inversores, asegurando en todo momento el cumplimiento de la normativa vigente y adelantándose a la directiva europea MiFID III.

La aplicación genera calificaciones de los fondos de inversión en función de los parámetros que se establezcan. Por ejemplo, rentabilidad, riesgo, consistencia, sostenibilidad o costes, entre otros. La información es transferida a los gestores de patrimonio para que puedan personalizar el asesoramiento a sus clientes a través de una propuesta que se obtiene en tiempo real. Todo un avance que cualquier banco, aseguradora o bróker podrá incorporar como marca blanca si así lo desea.

La consultora detrás de las soluciones de Openbank e Inversis es Node.ai, quien colaboró con Openfinance para la segunda. Trabaja con IA inferencial para estimaciones de mercado y con IA generativa para elaboración de informes.

Recreación de un robot y un humano dándose la mano en IA. Reuters.

“Los servicios de inversión se enfrentan a un conjunto de retos estructurales (regulatorios y competitivos, tanto en términos de costes como de diferenciación) muy importantes, que condicionarán completamente la sostenibilidad de los modelos de negocio de la industria. Estos retos implican la necesidad de almacenar, gestionar, transformar y aplicar el dato de una manera hasta la fecha desconocida. La IA es el mecanismo que permite la transformación del dato, de necesidad en solución”, explica Óscar J. Vicente Plaza, consejero delegado de Node.ai.

Preguntado por el futuro de la IA en el sector financiero, considera que “ha llegado para quedarse” y acompañar a las entidades en el desarrollo y evolución de los servicios de inversión “a su siguiente estadio”.

Cuatro pilares estratégicos

No obstante, matiza el ejecutivo, “creemos firmemente que la IA no va a sustituir en ningún caso al hombre”. Los servicios de inversión son una actividad que tiene “un elevado componente humano, insustituible: la confianza”.

Esta misma semana, la gestora británica Schroders ha llevado la IA a los mercados privados o no cotizados. Su filial Schroders Capital ha presentado su plataforma Generative AI Investment Analyst (GAiiA).

Esta innovación está concebida para acelerar el análisis de grandes volúmenes de datos, lo que permite a sus analistas de capital riesgo centrarse en actividades más estratégicas para dar un valor añadido a sus clientes.

Esta herramienta es el resultado de “un proceso exhaustivo de pruebas internas” y se apoya en la tecnología presente en el grupo Schroders, que ya lleva tiempo utilizando activamente la IA generativa en toda la firma.

Un viandante frente a un cartel publicitario de Schroders.

Vicente Plaza, de Node.ai, resume en cuatro pilares estratégicos las aportaciones que la IA puede hacer: inversión, aumentando la precisión de la recomendaciones y decisiones en términos de rentabilidad-riesgo; operativo, mejorando la eficiencia y robustez de los procesos; normativo, facilitando el cumplimiento regulatorio y su monitorización, y comercial, desarrollando el crecimiento de negocio y la fidelización de los clientes, a través de la personalización.

Otras gestoras como la belga Degroof Petercam Asset Management (DPAM) han apostado por empaquetar todo lo anterior en un fondo (DPAM L Equities Artificial Intelligence) que invierte en IA a través de renta variable. Su intención es aprovechar el tirón transversal de la IA en otros sectores empresariales para así llevarse el beneficio de las empresas proveedoras o de que aquellas que la adoptan para sus planes de negocio.

Sus gestores (Aurélien Duval, Dries Dury, Humberto Nardiello y Tom Demaecker) ven aplicaciones con potencial en varios sectores, como por ejemplo la codificación, los contact centers y el diseño creativo. Más concretamente, esperan avances en los superasistentes virtuales personales, los robots humanoides y la conducción totalmente autónoma.

La nota discordante o, cuanto menos, escéptica la pone Salvador Mas, fundador de GPTadvisor, otra de las consultoras tecnológicas españolas que proveen de soluciones IA al sector de la inversión.

Separar el grano de la paja

“La gran revolución actual de la IA está muy vinculada a la revolución de la generativa. Pero si entiendes un poco cómo funciona esta tecnología, enseguida verás que no es adecuada, al menos por ahora, para mejorar la rentabilidad de la gestión de una cartera”, advierte Mas.

A su juicio, “la IA es un concepto muy grande y la IA generativa es un caso particular, la que está detrás de ChatGPT. Es un algoritmo ideal para ganar en productividad y capacidad de comunicación con clientes, pero no para predecir la bolsa”, puesto que “no es algo cuantitativo”.

De hecho, la Comisión de Bolsa y Valores de los Estados Unidos (SEC) ya ha prohibido a entidades las recomendaciones basadas en GPT. “Allí van un poco por delante y sí lo entienden”. Mas se muestra reticente ante la idea de que la IA generativa sirva como buena guía para batir el mercado y cree que “quien vende esto así, me parece oportunista para aprovechar el hype”.