Todas estas conclusiones pueden ser extraídas del nuevo ‘Informe sobre la estabilidad financiera mundial’, elaborado por el FMI, que analiza el papel de inversionistas y de proveedores de tecnología y reguladores de mercado para conocer el impacto de su adopción.
Las claves del análisis
En su informe, el FMI señala, en el tercer capítulo, los pros y contras de la adopción de la IA en los mercados capitales, una realidad latente en un futuro próximo y que se abordará en las próximas reuniones que acogerá Washington junto al Banco Mundial.
Los fondos de cobertura, los bancos de inversión y otras instituciones utilizan desde hace décadas estrategias de negociación cuantitativas. Hay mercados en los que se han aplicado ya las nuevas tecnologías, especialmente el aprendizaje automático (ML) y otras herramientas analíticas avanzadas. Por todo ello, para conocer los cambios más significativos que influyan en los patrones de precios y en la dinámica comercial habrá que esperar a medio y largo plazo.
En el informe del FMI se aprecia cómo la IA Generativa y los avances relacionados podrían aumentar drásticamente la eficiencia de los mercados de capital, mediante la automatización de procesos asistida por IA y el análisis de datos complejos no estructurados.
Si bien es cierto, la automatización de negociaciones permite una movilidad más rápida y eficiente en los mercados, pero también provoca los denominados episodios de ‘desplome relámpago’. En ellos, los precios de mercado oscilan de forma incontrolada en periodos de tiempo más cortos. Algo que preocupa especialmente en épocas de mayor tensión e inestabilidad.
Principales beneficios de su incorporación
La IA puede procesar grandes cantidades de datos en poco tiempo, por lo que los agentes de bolsa podrían emplearla en su beneficio. En beneficio de su incorporación, se desarrollan las solicitudes de patente, que desde que se piden hasta que la tecnología puede incorporarse pasa un tiempo prudencial.
Las innovaciones aumentarían la capacidad de la IA y eso permitiría reequilibrar con cierta rapidez las carteras de inversión y poder asumir mayores volúmenes de negociación. De hecho, llegará el momento en el que la negociación de alta frecuencia y gestionada con IA sea más habitual, especialmente en las clases de activos líquidos como la renta variable, los bonos públicos y los derivados cotizados.
Estamos cerca del cambio e implantación definitiva de la IA. Solo hay que ver cómo, desde que en 2017 comenzasen a aparecer los grandes modelos de lenguaje, las solicitudes de patentes relacionadas con la negociación algorítmica con contenido de IA han aumentado del 19% en 2017 a más del 50% cada año desde 2020, lo que sugiere que estamos cerca de una ola de innovación en este campo.
Los beneficios de la incorporación de la IA a los mercados bursátiles ya se están viendo en los fondos cotizados en bolsa (ETF). Pese a ser pequeños, la IA permite ver un volumen de operaciones superior al de otros ETF.
Y es que un ETF de renta variable de gestión activa no llega a rotar sus participaciones una vez al año, mientras que los ETF gestionados con IA lo hacen sobre una vez al mes.
Sin ir más lejos, varios ETF gestionados con IA experimentaron un aumento del volumen de operaciones durante las turbulencias del mercado de marzo de 2020, lo que sugiere un posible aumento de las ventas gregarias en épocas de especial tensión.
De tres a cinco años es el plazo estipulado para que la IA irrumpa definitivamente en las decisiones de inversión y de negociación.
¿Hay posibles riesgos?
Evidentemente sí, aunque ya están siendo abordados por los marcos regulatorios existentes para evitar posibles imprevistos. El riesgo de mayor opacidad sigue siendo una realidad. La IA estimula una mayor migración de las actividades de creación de mercado e inversión hacia ‘hedge funds’, firmas de comercio por cuenta propia y otros intermediarios financieros no bancarios.
Sin duda, la incorporación de la IA a los mercados bursátiles podría suponer riesgos operativos crecientes. Hablamos de la dependencia de escasos proveedores clave de servicios de IA de terceros que dominan toda la potencia computacional y los servicios de modelos de lenguaje de gran tamaño (ML). Es cierto que habría mayores riesgos cibernéticos, mayor opacidad y posibilidades de aumento en la manipulación del mercado (con generación de fraude y desinformación en las redes sociales), pero los beneficios llegarán a compensar a los riesgos y pérdidas latentes.
En resumen, las autoridades del sector financiero y los centros de negociación deben determinar si necesitan diseñar nuevos mecanismos de respuesta ante la volatilidad, o modificar los existentes.
