Tranzacționarea Forex (FX), diferențele dintre tranzacționarea automată, inteligența artificială tradițională (AI) și IA generativă devin din ce în ce mai dificil de distins. Această confuzie este o obligație fundamentală care poate compromite sustenabilitatea serviciilor de tranzacționare cu nevoi nerealiste. Există o mare nevoie de a clarifica diferențele dintre aceste tehnologii, astfel încât acestea să fie încorporate eficient și să păstreze un avantaj competitiv.
Automatizare vs. IA tradițională
Automatizarea este o procedură de stabilire a regulilor care vor determina ordinea efectuării acțiunilor predefinite. Astfel de sisteme informatice sunt foarte eficiente pentru sarcini care sunt repetitive și au o mare precizie și eficiență.
În acest fel, aceste sisteme netezesc întregul proces fără a fi parte din acesta, reducând astfel riscul erorii umane. Cu toate acestea, un factor cheie de reținut este că automatizarea privează AI de aptitudinea de a învăța și de a lua decizii autonome, care este locul în care intervine AI.
În timp ce normele AI fac ca mașinile să emuleze procesele umane de luare a deciziilor, IA convențională determină mașinile să învețe din date și să raționeze ele însele. Tehnologia ar putea aduce schimbarea strategiei de comerț prin reperarea tendințelor și făcând predicții, prin urmare, sistemul se poate adapta cu ușurință la situații. Deși AI poate fi de mare ajutor, faptul că utilizarea sa poate fi prea mare pentru unele sarcini simple și repetitive care pot fi realizate cu automatizare este foarte important de remarcat.
Percepțiile despre AI și automatizare
Afacerea serviciilor financiare, ca un nou termen de tendință, a generat termenul de „inteligență artificială generativă” (GenAI), unde astfel de termeni sunt în mod normal luați ca desemnând cele două instrumente: modele mari de limbaj și fluxuri de lucru automatizate sofisticate și instrumente de învățare automată. Cu toate acestea, această practică poate duce la înțelegerea greșită a tehnologiilor și a capacităților acestora și, prin urmare, la alocarea investițiilor și așteptărilor tehnologice, deoarece tehnologiile au funcționalități și aplicații distincte care nu sunt clar definite.
Șeful Strategiei de tranzacționare a produselor de la SwissQuote subliniază că percepția confuză a automatizării AI face dificilă realizarea în mod clar a capabilităților, limitărilor și caracteristicilor dinamice ale sistemelor de tranzacționare AI. Ea sugerează că se rezumă la a avea un portofoliu de investiții echilibrat, în timp ce bugetarea unor resurse atât pentru cercetarea AI, cât și pentru programele de automatizare. Această abordare este cea mai bună diversificare. Face implementarea tehnologiei mai rezistentă și reduce riscurile asociate dependenței de o singură soluție tehnologică.
Încredere excesivă și expunere la risc
David Morrison, analist senior de piață la Trade Nation, subliniază un alt potențial capcan al așteptărilor nerealiste cu privire la capacitățile automatizării: cheltuirea excesivă a automatizării și riscul de a juca direct în mâinile hackerilor reprezintă un alt factor. Potrivit lui, automatizarea nu este omnipotentă, așa că companiile trebuie să găsească mijlocul între utilizarea tehnologiilor în beneficiul timpului și menținerea abilităților lucrătorilor umani la curent.
Eugene Markman, COO al Ion Markets (FX), subliniază importanța unei comunicări clare. AI de marketing și automatizarea marketingului în mod interschimbabil ar putea induce în eroare și pot cauza deconectarea investițiilor și așteptărilor tehnologice, în principal pentru că AI și automatizarea marketingului sunt mai probabil să aibă caracteristici esențiale care nu sunt aceleași cu cele prevăzute.