El martes 23 de abril de 2013, cuando el reloj marcaba las 13:07, los operadores en el piso de remates de la Bolsa de Valores en Nueva York vieron el siguiente mensaje de Twitter en sus monitores: Última: Dos explosiones en la Casa Blanca; Barack Obama, herido. En unos instantes el mercado entró en una caída vertiginosa y en los siguientes 90 segundos el indicador Dow Jones perdió 160 puntos, eliminando las ganancias del día. En minutos se confirmó que el mensaje era falso. Había sido generado por hackers que penetraron la cuenta de la agencia Associated Press. Y así como había comenzado el vendaval, de pronto todo regresó a la normalidad. Pero en esos minutos de frenesí financiero se generaron pérdidas por más de 140 mil millones de dólares.
El episodio ilustra de manera singular uno de los principales problemas que enfrenta en la actualidad la globalización financiera, en la medida en que se ha ido profundizando el empleo de sistemas de inteligencia artificial (IA). Hoy, cerca de 70 por ciento de transacciones en los mercados financieros se lleva a cabo mediante computadoras institucionales. Y, por supuesto, la velocidad de las transacciones se ha acelerado vertiginosamente. En los mercados de bolsa más desarrollados del mundo un título permanece en manos de un participante del mercado un promedio de 22 segundos antes de entrar nuevamente en otra transacción. La especulación automatizada ya domina en los mercados financieros.
Una pregunta llama la atención de los operadores de bolsa: ¿son más eficientes los sistemas de IA que los métodos tradicionales para obtener mejores rendimientos en una cartera de inversión? La respuesta no es evidente. La mayor parte de los operadores todavía prefiere el uso del análisis convencional, en el que los indicadores sobre la salud económica y financiera del corporativo que emite un determinado título son la base para tomar una decisión. Aunque muchos operadores son excelentes para hacer un buen análisis en poco tiempo sobre un emisor de títulos financieros, hay muchas otras variables que necesariamente serán ignoradas. Es ahí donde entra la capacidad de un programa para procesar enormes cantidades de datos en una fracción de segundo.
Los métodos tradicionales de evaluación siguen siendo válidos cuando se trata de tomar una decisión sobre la adquisición de un activo para obtener un buen rendimiento. Sin embargo, cuando se busca adquirir un título con el único propósito de venderlo inmediatamente para obtener una ganancia, las cosas cambian. En un entorno en el que proliferan las opciones sobre una gran variedad de activos, incluyendo derivados y todo tipo de productos exóticos, es vital poder sintetizar grandes cantidades de información y poder comparar diferentes senderos de transacciones para poder explotar con ventaja los diferenciales de precios entre distintos títulos. Es aquí donde las computadoras y sus sistemas de IA muestran su superioridad frente a los análisis tradicionales.
Otra pregunta se relaciona con el efecto que tiene el empleo de sistemas de IA sobre la volatilidad y estabilidad de los mercados financieros. Muchos analistas consideran que el uso de computadoras elimina el factor emocional de la ecuación, reduciendo la volatilidad y el riesgo de un pánico financiero. Pero lo cierto es que los predictores de los algoritmos de esos sistemas de IA están diseñados para replicar el mismo comportamiento de cualquier operador frente a una señal de alarma. En otras palabras, si alguien grita ¡fuego! a la mitad de una función de teatro, esos predictores también aconsejan salir como rayo hacia la puerta más cercana. Los múltiples episodios de pánico financiero generados por fallas en la tecnología en años recientes son testimonio de lo anterior.
Las plataformas que permiten transacciones en un entorno no lineal, en el que imperan el caos y la incertidumbre, todavía están en una fase experimental. Esos nuevos modelos de IA para la especulación financiera buscan alcanzar rutinas de comportamiento con una lógica no lineal, incorporando variables aleatorias y mimetizando el comportamiento humano para resolver problemas. Eso es algo paradójico, pues pareciera que ahora se busca reintroducir en la ecuación los parámetros (de conducta humana) que antes se buscaba eliminar para maximizar los beneficios de la IA.
Es prematuro predecir el resultado final de esta evolución. La difusión de computadoras con capacidad de aprender ya está ocurriendo, y los operadores de corredurías pueden sentir que sus puestos de trabajo están amenazados. En la medida en que avance la capacidad de estos sistemas para analizar océanos de datos y detectar tendencias, aumentará su capacidad para tomar las decisiones que en su mayoría siguen reservadas a un operador humano. La IA no va a cambiar la naturaleza de la especulación financiera ni sus efectos nefastos en el plano macroeconómico, pero sí puede hacerla más peligrosa por la velocidad y volúmenes involucrados en cada transacción.
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