¿Puede la inteligencia artificial hacer que los analistas humanos sean irrelevantes? Esa es la pregunta que todos se hacen ahora que los modelos de IA están revolucionando por completo la investigación de inversiones. Byron Wien, un estratega de mercado que definió la década de 1990, cree que la mejor investigación surge de ideas audaces, no consensuadas, que resultan correctas.
Ahora la IA tiene la presión de cumplir con este estándar y potencialmente dejar de lado a los analistas que han dominado el campo durante décadas. Durante años, los analistas han analizado estados financieros y titulares, todo para ayudar a los inversores a tomar mejores decisiones.
La IA ha entrado en este espacio con herramientas que simplifican, automatizan y, a veces, superan los métodos tradicionales. Los modelos de lenguaje grande (LLMs) se han vuelto particularmente efectivos para analizar datos financieros, haciendo en minutos lo que podría llevar a un equipo de analistas días.
Predecir ganancias, por ejemplo, juega directamente en las fortalezas de la IA. Los patrones de ganancias tienden a seguir tendencias lógicas—los buenos años llevan a más buenos años; los malos años llevan a más malos años. La IA prospera en estos espacios predecibles, superando a los analistas humanos que a veces dejan que el ruido o el sesgo nublen su juicio.
LLMs reescribiendo el libro de jugadas del análisis de inversiones
El trabajo de la Universidad de Chicago con LLMs ha llamado la atención. Los investigadores utilizaron IA para predecir la varianza de ganancias y encontraron que estos modelos superaron las estimaciones medianas de los analistas humanos. ¿El secreto? Los LLMs destacan en entender la historia detrás de los informes de ganancias, algo que los algoritmos tradicionales nunca lograron hacer.
Estos modelos imitan los pasos lógicos de los analistas senior, como juniors disciplinados en un equipo financiero. Los modelos de IA también evitan una de las mayores trampas humanas: la sobreconfianza. Los analistas son notorios por ajustar sus proyecciones para adaptarse a lo que creen que los inversores quieren escuchar. La IA no juega ese juego.
Al ajustar la configuración de “temperatura” de un modelo de IA—un término elegante para referirse a la aleatoriedad—puedes calcular bandas de riesgo y retorno con estadísticas frías y duras. Incluso puedes obtener una estimación de confianza para sus predicciones. Los humanos, en comparación, tienden a volverse arrogantes con sus pronósticos, insistiendo en malas decisiones en lugar de reevaluar.
A pesar de estos logros, la IA está lejos de ser perfecta. No encontrará a la próxima Nvidia ni preverá otra crisis financiera global. Grandes choques de mercado como estos no siguen patrones, y la IA tiene dificultades cuando ocurre lo inesperado.
Tampoco puede interrogar a los ejecutivos de las empresas durante las llamadas de ganancias ni captar respuestas evasivas sobre cuestiones críticas. Los mercados son desordenados y están en constante cambio, y la IA carece de la intuición para adaptarse. Ahí es donde los mejores analistas aún brillan: saben cuándo pivotar, profundizar y presionar por respuestas.
Pero el bombo de la IA probablemente seguirá siendo fuerte durante mucho tiempo. Las grandes empresas tecnológicas están obsesionadas. Microsoft está apostando fuerte—80 mil millones de dólares—en la IA y la infraestructura que necesita. Para el año fiscal 2025, el gigante tecnológico planea gastar más de la mitad de eso en EE. UU. en centros de datos para entrenar y desplegar modelos de IA.
¿Por qué el derroche? La IA demanda un poder de cómputo insano. Entrenar modelos como ChatGPT significa conectar miles de chips en enormes clústeres de centros de datos.
Los dólares publicitarios podrían impulsar la próxima bonanza tecnológica
La IA podría seguir el mismo camino que las revoluciones tecnológicas pasadas: impulsada por el dinero de la publicidad. ¿Recuerdas cómo Google y Facebook llegaron al poder? Capitalizaron los presupuestos de construcción de marca, tomando dólares de todos, desde Tide hasta tu fontanero local.
Incluso empresas con muchas suscripciones, como Netflix y Amazon, ahora están confiando en la publicidad. Alphabet, la empresa matriz de Google, es un ejemplo principal de hasta dónde puede llegar este modelo. Desde su IPO en 2004, los ingresos de Alphabet han aumentado 160 veces, superando los 300 mil millones de dólares en 2023.
La IA tiene el potencial de remodelar industrias, al igual que lo hicieron la radio, la televisión y el internet antes. En su momento, los periódicos dependían de la publicidad para dos tercios de sus ingresos.
La radio y la televisión prosperaron con comerciales, manteniéndolos gratuitos para las audiencias. La IA podría pronto ser la próxima gran plataforma publicitaria, atrayendo dólares para financiar desarrollos innovadores.
La IA puede generar ideas—algunas brillantes, algunas sin sentido. Puede ejecutar infinitos escenarios, obteniendo información de la historia que incluso un ejército de investigadores podría pasar por alto. Pero no puede darte esa “chispa de genialidad.” Los analistas aportan algo que la IA no puede replicar: la capacidad de cuestionar, adaptarse y ver el panorama general en tiempo real.
Ese toque humano sigue siendo invaluable en un mundo donde las recomendaciones no consensuadas—las que ninguna máquina pensaría en hacer—resultan ser a menudo las más rentables. ¿La verdadera lección? La IA y los analistas no son enemigos. Son herramientas el uno para el otro.
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