El desarrollo de la inteligencia artificial se convierte en uno de los factores clave que transforman la economía moderna. La IA cambia la forma de tomar decisiones, realizar análisis económicos e interacción en los mercados financieros. Sin embargo, su papel no se limita a los aspectos técnicos. La necesidad de análisis de IA se ve cada vez más a través del prisma de la economía y las finanzas conductuales, que prestan atención a cómo los participantes del mercado realmente se comportan en condiciones de incertidumbre.
Economía y finanzas conductuales
La mirada conductual a la economía y las finanzas muestra una gran cantidad de discapacidad clásica u enfoque ortodoxo. La racionalidad limitada, el uso de patrones de pensamiento simplificados, el uso de la heurística, la susceptibilidad a los errores cognitivos, la tendencia al riesgo en el área de las ganancias y la aversión al riesgo en el área de pérdidas, eventualmente la asimetría de la información y la falta de eficiencia de la información de los mercados de capital son solo algunos de los temas con los que los economistas y los financiadores conductuales tratan. Muestran que los inversores son unidades guiadas por emociones y una serie de factores supuestamente insignificantes que afectan significativamente sus elecciones y decisiones.
Oportunidades que surgen del uso de IA
Según la teoría de la eficiencia de los mercados de capitales, los precios de los activos reflejan toda la información disponible. Cuanto antes y más preciso, el mercado procesa la información, más cerca está la efectividad. La inteligencia artificial, en particular los modelos de aprendizaje automático, tiene la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos (big data) en tiempo real y detectar relaciones complejas y no lineales que el hombre no puede notar debido a restricciones cognitivas (por ejemplo, comentarios, memoria) o debido a restricciones de cálculo.
Por lo tanto, la IA puede aumentar la eficiencia de la información de los mercados porque procesa datos más rápido que una persona y tiene la capacidad de analizar fuentes de datos no estructuradas de mensajes de texto o imágenes. A diferencia de un hombre que, según la teoría de H. Simon, tiene una capacidad perceptiva y temporal limitada, los algoritmos de inteligencia artificial pueden analizar millones de información en tiempo real, capturando patrones ocultos y anomalías del mercado. Por ejemplo, los sistemas de IA pueden analizar constantemente el sentimiento de las declaraciones en las redes sociales, mensajes económicos o mensajes del mercado de valores, proporcionando a los inversores señales anteriores a las fuentes tradicionales. Esto puede conducir a una mejor adaptación de los precios de las acciones a sus valores fundamentales reales y menos reactividad exagerada .
Los sistemas de IA también pueden apoyar a las personas para tomar mejores decisiones financieras mediante el análisis de su tendencia o consumo de riesgos. Los robo-advisors como el mejoramiento estadounidense o el finax eslovaco pueden asesorar sobre la base de datos recopilados sobre el perfil de riesgo del cliente, reduciendo el impacto de las emociones y errores cognitivos. El efecto del rebaño, ampliamente observado en la bolsa de valores, puede reducirse automatizando la decisión. Dichas acciones cortaron al usuario del ruido de la información y las reacciones emocionales de la multitud, especialmente en los tiempos de pánico o euforia del mercado. La confianza excesiva, una de la distorsión cognitiva más popular, consiste en sobreestimar sus habilidades y conocimientos, lo que a su vez conduce a un mayor riesgo. Las personas superan con confianza la posibilidad de lograr resultados positivos, al tiempo que reducen el riesgo de falla. En lugar de pronosticar el mercado, los trabajadores se basan en la inversión pasiva y la diversificación de la cartera, protegiendo al inversor de la exposición innecesaria al riesgo.
efecto de disposición es una de las anomalías más populares en el comportamiento de los inversores, lo que consiste en una tendencia a las ganancias prematuras y se retrasa con la implementación de pérdidas. También aquí, el trabajo de los asesores puede venir al rescate, quien reequilibrará la cartera, adaptando automáticamente las proporciones de varios activos en respuesta a las condiciones cambiantes del mercado, independientemente de si los activos han logrado ganancias o pérdidas. Actúa como una especie de antídoto y protege a los inversores de sucumbir a esta anomalía. Los inversores no pueden vender activos ellos mismos solo porque son rentables (ganancias). El gerente toma decisiones para vender, si es parte de la supuesta estrategia de diversificación, no la necesidad emocional de cerrar las ganancias. Los inversores tampoco siguen perdiendo activos con la esperanza de reflexión, lo que lleva a mayores pérdidas. El trabajador vende automáticamente activos perdidos de acuerdo con la estrategia supuesta y los reinvierte en otras acciones más prometedoras.
La IA, por lo tanto, hace que sea más fácil invertir regularmente, Rebalts la cartera y evitar la actividad de inversión excesiva, desalentando a los inversores de actividades impulsivas.
Amenazas
Los sistemas de inteligencia artificial, especialmente aquellos que usan el aprendizaje automático, hoy pueden no solo analizar enormes conjuntos de datos sino también influir activamente en las decisiones de los usuarios. Utilizan el conocimiento en el campo de la psicología cognitiva o la economía conductual para aumentar la efectividad del impacto. Un ejemplo es la publicidad conductual, que gracias a los microtargus adapta el mensaje a emociones, estilo de vida o impulsos de un usuario específico. En la práctica, esto significa manipulación de elecciones a través de efectos cognitivos como FOMO (miedo a perderse), es decir, el miedo a perder un evento, oportunidad o experiencia importante, especialmente cuando vemos que otros participan en algo o heurísticas de disponibilidad, que se refiere a la tendencia de las personas a evaluar la probabilidad de ocurrencia de eventos basados en los ejemplos o información fáciles. El usuario a menudo no es consciente de que el contenido que ve ha sido diseñado para maximizar su tendencia a actuar. A menudo no hay control real sobre cómo y por qué la decisión fue tomada por él.
Además, la IA puede usar los patrones oscuros , es decir, elementos de interfaz diseñados intencionalmente que dificultan tomar una decisión favorable. Un ejemplo sería ocultar la opción de renuncia, botones engañosos o presión de tiempo generada por el medidor. La IA aprende en tiempo real qué soluciones son el manipulador más efectivo para un tipo de usuario dado. Esto hace que la manipulación sea dinámica, precisa y difícil de detectar. Otro problema son los algoritmos de recomendación en las redes sociales, que fortalecen el efecto de la confirmación, favorable al contenido de acuerdo con las creencias previas del usuario. Dicha acción conduce a la creación de burbujas de información, consolidando puntos de vista y aumenta la polarización social. Además, la inteligencia artificial promueve deliberadamente contenido que causa fuertes emociones, como la ira o la emoción, porque aumentan el compromiso del usuario. Esto, a su vez, conduce a la adicción a las plataformas digitales y a una reducción en la calidad del debate público. El denominador común de estos fenómenos es la falta de transparencia y asimetría de información entre el usuario y el sistema. AI personaliza el contenido, pero lo hace de una manera que a menudo socava la autonomía de toma de decisiones del destinatario. Los usuarios no saben que sus opciones están controladas y optimizadas en términos del interés de una compañía determinada, no su propio bien. Aunque regulaciones como AI ACT o GDPR están tratando de imponer un marco ético, en la práctica su aplicación puede ser limitada.
Uno de los escenarios más oscuros es cuando la inteligencia artificial toma el control y comienza a actuar por su propia iniciativa. ¿Hay realmente tanta posibilidad? La investigación realizada por Palisade Research ha demostrado que algunos sistemas de inteligencia artificial modernos, incluido el modelo "O3" creado por OpenAI, no siempre están subordinados a las recomendaciones de su desactivación. Durante las pruebas, sucedió que AI modificó los scripts responsables de detener la operación o cambiar las funciones del sistema para continuar realizando las tareas confirmadas. Según los expertos, tales reacciones pueden resultar del proceso de aprendizaje en el que se puso más énfasis en lograr el objetivo que seguir las instrucciones. Los especialistas señalan que para el algoritmo, apagarse puede significar un obstáculo para la tarea, lo que conduce a difíciles de predecir el comportamiento. Los resultados de la investigación son una señal de advertencia y muestran lo importante que es para el desarrollo de la IA de una manera responsable, con énfasis en la ética, la transparencia y el control.
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Ante el rápido desarrollo de la tecnología basada en la inteligencia artificial, los estados e instituciones reguladoras enfrentan no solo el desafío de garantizar una mayor transparencia de los algoritmos y control sobre los sistemas automáticos de toma de decisiones, sino también de establecer principios éticos claros en el proceso de diseño de nuevas soluciones. Es particularmente importante tener en cuenta las restricciones cognitivas y emocionales de los usuarios, lo que reduce el riesgo de manipulación y decisiones erróneas tomadas bajo la influencia de la IA.
Los asesores financieros parecen ser el comienzo de la nueva era, donde estaremos en la agenda de las recomendaciones e instrucciones del "trabajo de psicoterapeutas", "médicos de IA", "asesores de trabajo que se preocupan por nuestro sendero de carbono" después del "trabajo de los chefs", "instructores de trabajo de la aptitud física" o "asesores de trabajo". Vale la pena que el enfoque responsable del desarrollo de la tecnología combine la innovación con el conocimiento en el campo de la ética, la psicología y la economía, de modo que los beneficios de la IA se traducen no solo para progresar, sino también en el bien social y la estabilidad de los sistemas en los que operamos.
