La inteligencia artificial (IA) está transformando muchos sectores, incluido el financiero. En esta situación, los gestores de activos disponen de nuevas herramientas de IA que pueden ayudarles a procesar y analizar mejor los datos para tomar las mejores decisiones de inversión. Pero hay voces que también advierten de que a esta tecnología aún le queda recorrido para ser totalmente fiable. «La IA puede optimizar carteras, mejorar estrategias de trading en tiempo real y anticipar movimientos de mercado. Esto permite maximizar la diversificación de riesgos, construir carteras resilientes y desarrollar escenarios simulados a gran escala», dice Alberto García, managing director de Data e Inteligencia artificial de Accenture en España y Portugal. Estas herramientas pueden procesar millones de datos que antes el gestor tardaba horas en recopilar. Esta situación permite que los profesionales ahora tengan más tiempo para realizar otras tareas en las que el factor humano puede dar un valor añadido. «Los gestores podrían utilizar algoritmos de ‘machine learning’ para predecir movimientos del mercado, evaluar el riesgo y descubrir nuevas oportunidades de inversión. Además, la IA puede automatizar tareas rutinarias, lo que permite optimizar la gestión de recursos», dicen desde el equipo de Openbank Wealth. Noticia Relacionada estandar No Las ‘Big Tech’ de la IA destinan 10 millones de dólares para la seguridad de su investigación Javier Palomo Google, Microsoft, OpenAI y Anthropic habían creado este verano un grupo de trabajo para promover los avances seguros de esta tecnología «También la IA, especialmente la IA generativa, puede hacer volver a los gestores a su actividad nuclear de relación con los clientes que ahora ocupa tan sólo un 40% de su tiempo», dice García, de Accenture. Para Jordi Mercader, CEO de inbestMe, «la IA puede transformar la gestión activa al superar las limitaciones humanas como los sesgos y al procesar grandes volúmenes de datos con una precisión y rapidez inalcanzables hasta ahora», dice Mercader. Estas tecnologías pueden aplicarse en ámbitos como el ‘big data’ o los patrones de aprendizaje automático, ayudando así a la toma de decisiones humanas y creando sistemas autónomos que gestionen los activos con mayor eficiencia, afirma Mercader. En cuanto a los costes asociados a la gestión activa, García, de Accenture, cree que la automatización de tareas repetitivas puede reducirlos, además de ayudar a incrementar la rentabilidad gracias a una mejor gestión del riesgo. No todas las opiniones son tan optimistas. Unai Asenjo, co-CEO de Indexa Capital, no cree que la IA vaya a suponer una ventaja en el análisis de las empresas, pero si lo hiciera, estas herramientas las incorporarían todos los gestores activos, se incorporarían a los precios y dejarían de ser una ventaja. Otro problema es la poca fiabilidad, según Asenjo, de los datos que usan las IAs. «Actualmente las IAs a veces inventan datos cuando no los tienen disponibles, por lo que no son suficientemente fiables para guiar decisiones de inversión», dice. En ese aspecto coinciden desde Openbank Wealth. «Uno de los principales retos a los que se enfrenta es la necesidad de obtener fuentes de datos fiables y de calidad, ya que de ello depende su precisión», dicen a ABC. «Hay un reto muy específico que es que los algoritmos de IA no generalizan bien y no funcionan adecuadamente en mercados con tendencias cambiantes. Por lo tanto, un desafío significativo es cómo combinar diversos algoritmos de IA para ser utilizados en los momentos en los que estos son más efectivos», dice Mercader, de inbestMe. Explicabilidad Por su parte, García, de Accenture, afirma que el principal reto de la gestión activa es la «explicabilidad» de la IA, un concepto que implica que un algoritmo es explicable cuando se puede interpretar y entender cómo ha obtenido sus predicciones o resultados. «Esto puede afectar la confianza del cliente y el cumplimiento normativo. Para solucionarlo, se pueden usar modelos de IA más interpretables, como los árboles de decisión, y técnicas de retroalimentación humana (empezando siempre por ‘copilots’ supervisados)» dice el experto. A nivel global, la implementación de soluciones de IA en la gestión activa indica un crecimiento sostenido, reflejando un interés creciente por su potencial, dice Mercader, de inbestMe. «Algunos fondos ya han adoptado la IA de manera exitosa en sus estrategias. En otros casos, la adopción ha sido más gradual, especialmente en estrategias basadas en fundamentales», dicen desde Openbank Wealth. «En España tenemos un grado de adopción similar al de los países de nuestro entorno regulatorio, pero debemos acelerar y tratar de aprovechar rápido la ola de la IA generativa. Tenemos la oportunidad de diferenciarnos adoptando los modelos de IA a escenarios especializados y escalar, con mejores costes, la gestión activa», dice García.