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Revista G - 2021-04-16

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AI WINNER

ESPECIAL TECNOLOGÍA/TELECOM

La inteligencia artificial contribuye a la disrupción en muchas industrias. El sector financiero no es ajeno, y prueba de ello son la irrupción de las fintechs y la transformación de la gestión de activos y de los portafolios de inversión. Podemos ver cada vez más empresas que emplean estas tecnologías para realizar trading o negociaciones, y correr plataformas de inversión. Así, los inversionistas han empezado a mezclar metodologías de inversiones tradicionales con inteligencia artificial (AI, por sus siglas en inglés) para la toma de decisiones. “Las computadoras ahora son capaces de recopilar y analizar grandes cantidades de datos y de ejecutar operaciones en milisegundos sin ninguna intervención humana, lo cual genera nuevas oportunidades y riesgos en el sector”, explica Eddy Morris, director del MBA de ESAN. El especialista añade que, a menudo, estas técnicas permiten obtener mejores y más rápidas estimaciones de los rendimientos y riesgos esperados, si se comparan con las técnicas más tradicionales. Y es que, si bien los algoritmos en el mercado financiero existen desde antes de esta crisis sanitaria, han sido más útiles y valorados este último año, cuando las circunstancias obligaron a todos a interactuar de forma remota. Morris manifiesta que el uso de la AI crea nuevos riesgos y desafíos, ya que sus modelos pueden resultar más opacos y complejos, y son dependientes de la integridad o validez de los datos y las premisas con los que se alimentan. “Los desarrollos tecnológicos en los mercados financieros ayudan a democratizar el acceso a los distintos productos y, por tanto, a la construcción de portafolios más diversificados. Esta tendencia continuará de la mano de una mayor educación y cultura financiera”, declara Sebastián Documet, gerente general de Renta4 Perú. Para Documet, si bien los algoritmos permiten a los creadores de mercado de instrumentos financieros proveer de precios a sus clientes sin necesitar la intervención humana, dichos clientes también pueden ejecutar órdenes bajo reglas preestablecidas. Y, en el caso de los inversionistas, pueden usar algoritmos para identificar estrategias que solo podrían ser explotadas con estas herramientas debido a su velocidad. IDENTIFICACIóN La inteligencia artificial, finalmente, lo que hace es tener la capacidad de leer y procesar data mucho más rápido que las personas y de identificar patrones que no son evidentes, indica Galantino Gallo, chief investment officer de Credicorp Capital Asset Management. “En la medida en que hay más data disponible, es posible obtener mejores resultados. Las oportunidades son gigantes, pero aún queda trabajo por desarrollar, como ese toque humano de expertise en la toma de decisiones. Eso es algo que creemos que se verá en los próximos años”, asegura. Sin embargo, Gallo advierte también que aún no se ve una migración de dinero importante hacia fondos manejados por AI, considerando que el que toma la decisión de en qué invertir es el cliente, que necesita ver resultados y generar confianza. “Esto no es tan rápido, y menos con una máquina”, asegura. Enrique Saldivar, director comercial de Servinformación Perú, añade que el gran desafío no es tanto incorporar la AI al ejercicio de gestión de portafolios, sino asegurarse de contar con la arquitectura capaz de procesar los volúmenes de datos requeridos, identificar las fuentes de datos confiables y de calidad y, finalmente, tener el equipo profesional con facultad de generar los modelos y los profesionales preparados para interpretarlos. “La pandemia ha permitido identificar nuevos paradigmas de consumo y de crecimiento, así como disparar nuevos modelos de atención que hoy han significado un importante incremento del valor de esas empresas en el mercado”, puntualiza.

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