por Alejandro Nadal (*).
El tema de la inteligencia artificial despierta grandes inquietudes. Algunas están relacionadas con complicaciones reales, como el de la pérdida de empleos. Otras se vinculan con el problema de si las máquinas podrían adquirir consciencia de sí mismas en la medida en que alcancen mayores niveles de inteligencia.
Ese día no está tan próximo como algunos aficionados del tema creen. Pero eso no quiere decir que no existen razones para preocuparse.
¿Cómo definir la inteligencia artificial (IA)? En términos muy sencillos, se puede definir como una tecnología basada en la recopilación de grandes cantidades de datos para usarlos en un proceso de toma de decisiones con una finalidad determinada.
Los datos deben estar relacionados con un tema específico y los parámetros que rodean las decisiones deben estar más o menos bien determinados para alcanzar el objetivo buscado.
Las aplicaciones de la IA ya se dejan sentir en todos los sectores de la economía. Pero su penetración en los mercados financieros es particularmente alarmante. En este terreno la inestabilidad y los incentivos perversos de los mercados han mostrado tener un espectacular poder destructivo en los decenios pasados.
Y si los reguladores ya tienen dificultades para supervisar el mercado, con la IA sus problemas se están intensificando.
Hasta hace poco tiempo los métodos utilizados por los especuladores en el sector financiero se basaban en el análisis tradicional sobre rendimientos pasados de algún activo y las perspectivas sobre las empresas o agentes que lo habían puesto en circulación.
A pesar de la experiencia de los corredores y los operadores financieros, los «sentimientos del mercado» nunca fueron fáciles de apreciar y cuando ocurría un tropezón las pérdidas de sus clientes se acumulaban.
Hoy se supone que los nuevos equipos y programas de IA ayudarán a evitar errores y reducirán pérdidas para los inversionistas. La gran diferencia con las herramientas del análisis tradicional estriba en la cantidad de datos que esta tecnología permite procesar y en la velocidad a la que se puede analizar esa montaña de información.
Mientras el análisis convencional permitía tomar en cuenta un número limitado de mercados simultáneamente, las herramientas de la IA hacen posible considerar al mismo tiempo un gran número de mercados financieros de diferente naturaleza en todo el mundo.
Lo más importante es que la inteligencia artificial hace posible a los operadores identificar oportunidades de arbitraje que el análisis convencional simplemente era incapaz de reconocer.
Con la ayuda de la IA hoy las operaciones de arbitraje se pueden llevar a cabo no sólo al interior de un solo mercado y con productos de la misma naturaleza, sino entre todo tipo de mercados y activos heterogéneos.
Así, por ejemplo, el especulador puede hoy identificar oportunidades de arbitrajes entre productos complejos en los mercados de futuros de materias primas y en el mercado mundial de divisas en cuestión de segundos.
Las recomendaciones sobre la composición de carteras de inversión están basadas en este tipo de estimaciones, pero la fortaleza de estas sugerencias depende de la inestabilidad general de los mercados financieros.
Es cierto que con la IA las comparaciones de precios probables de múltiples productos y la evolución de variables como tipos de cambio y riesgo cambiario, tasas de interés o inflación se llevan a cabo a una velocidad relámpago. Pero quizá en eso reside el enorme riesgo que esta tecnología conlleva para la estabilidad de los mercados financieros.
Algunos analistas piensan que el uso generalizado de la IA conducirá a una mayor eficiencia y reducirá la volatilidad en los mercados financieros, porque la intervención humana se reducirá a un mínimo. Pero esa creencia no tiene bases sólidas.
Lo cierto es que la IA no cambiará la naturaleza de la instabilidad intrínseca de los mercados financieros. De hecho, debido a la velocidad con que se realizan los cálculos y estimaciones al usarse esta tecnología, las fluctuaciones en este tipo de mercados financieros pueden amplificarse.
Y, por otra parte, los incentivos perversos que muchas investigaciones han identificado en la dinámica de formación de precios de activos financieros tampoco desaparecen con la IA.
Las computadoras ya están diseñando computadoras cada vez más inteligentes. El matemático John von Neumann vaticinó en 1958 que ese proceso recursivo podría desembocar en una inteligencia superior a la humana y en lo que denominó un punto de singularidad: un punto más allá del cual no sería posible la continuidad de los acontecimientos humanos tal y como los conocemos.
Todo eso es posible, aunque probablemente faltan varios miles de años para que las máquinas evolucionen de ese modo. Pero si se hacen más inteligentes, ¿por qué habrían de seguir empecinadas en buscar ganancias económicas en la especulación ciega, en lugar de solucionar los problemas de la humanidad en este planeta?
(*) Economista, es miembro del Consejo Editorial de Sin Permiso.
Fuente: La Jornada
http://www.jornada.unam.mx/2018/01/10/opinion/019a1eco
