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La IA llega a los fondos: un sueño para el inversor y una pesadilla para la industria

La IA llega a los fondos: un sueño para el inversor y una pesadilla para la industria

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 La irrupción de la inteligencia artificial está reconfigurando poco a poco el corazón de la industria financiera. En los fondos de inversión, en los que, durante décadas, la ventaja competitiva dependía del olfato del gestor y de complejos modelos estadísticos, los algoritmos empiezan a asumir tareas clave: desde el análisis masivo de datos, hasta la detección temprana de riesgos y la automatización de decisiones tácticas. El resultado es un cambio de paradigma que promete elevar la eficiencia, pero que también desafía los límites tradicionales del criterio humano en los mercados.Por otro lado, para los inversores también es ambivalente. Por un lado, la IA promete comisiones más ajustadas, estrategias más transparentes y personalizadas y una gestión capaz de reaccionar en milisegundos ante cambios que antes pasaban desapercibidos. Pero, al mismo tiempo, muchos partícipes temen que la creciente automatización diluya la rendición de cuentas de los gestores o que amplifique los movimientos bruscos cuando modelos similares reaccionan al unísono. Entre la eficiencia y el riesgo sistémico, los ahorradores observan con cautela cómo la tecnología redefine las reglas del juego.Y no es la primera vez que la tecnología revoluciona el sector de los fondos de inversión y de los mercados en general. Como recuerda Fernando Luque, editor senior de Morningstar, cuando él empezó, hace más de 30 años, las rentabilidades llegaban por fax una vez por semana. Internet ya fue una revolución, pero lo que viene con la IA es incomparable. Hoy, herramientas como ChatGPT, Gemini o DeepSeek permiten procesar información a una velocidad inasumible para cualquier analista humano. Sin embargo, insiste en una advertencia: “No me gusta llamarla inteligencia. Todavía no lo es”. Y lo argumenta con ejemplos. Al pedir a distintas IA la rentabilidad de un fondo en un periodo concreto, obtuvo tres respuestas distintas y todas incorrectas. De momento, es un ayudante, con gran capacidad de análisis, pero está lejos de poder tomar sus propias decisiones. La clave, y donde se nota la mano humana, es en la calidad de los datos de entrada. Uno de los ejercicios más llamativos fue pedir a ChatGPT que seleccionara tres fondos de renta variable estadounidense, aptos para un inversor español, con buena relación rentabilidad-riesgo. La IA devolvió tres fondos de calidad… pero cometió errores básicos: eligió una clase institucional inaccesible para el inversor minorista, y propuso un fondo cuyo ISIN pertenecía a Reino Unido, no disponible en España. Cuando repitió la consulta, la IA devolvió tres fondos completamente distintos, salvo uno que coincidía. Al realizar el mismo ejercicio con Gemini, los resultados también fueron diferentes. “Esa inestabilidad es uno de los retos”, reconoce Luque. “Dos consultas idénticas pueden dar respuestas distintas”.Una de las preocupaciones planteadas es si la popularización de la IA generará una convergencia masiva hacia los mismos productos, deteriorando su capacidad de gestión. “Si todos acaban entrando en los mismos fondos porque la IA los señala como los mejores, esos fondos podrían volverse ingestionables”, advertía uno de los ponentes. Este riesgo es especialmente relevante en fondos de menor tamaño: “En small caps, el patrimonio del fondo es un criterio clave. Puedes pedirle a la IA que filtre por tamaño, pero debes indicarle cuál consideras adecuado”.Otra cosa es si la IA puede detectar irregularidades en los balances, que es uno de los méritos atribuidos a los gestores humanos. Y la realidad es que parece que sí. Después de la última publicación de resultados de Nvidia, en minutos, ya estaban circulando discrepancias contables detectadas, y esa velocidad solo es posible si lo hace la IA. En esta línea, han hecho un experimento en China, Alpha Arena, donde le encargaron a las diferentes IA de referencia que invirtieran 10.000 euros reales en criptomonedas, con una instrucción mínima: maximizar la rentabilidad. Eligieron el mundo de las cripto porque en él es posible actuar las 24 horas del día. Los resultados fueron muy dispares, ya que unas IA fueron extremadamente prudentes, y otras afrontaron riesgos muy elevados, aunque al final todas perdieron dinero. Actualmente, están iniciando un proceso similar, pero con acciones de empresas estadounidenses.La duda ahora es cuándo llegará el primer fondo gestionado al 100% por una IA, y la sensación es que no falta mucho, porque barreras técnicas ya no hay. La cosa es si se atreverá antes uno de los gigantes de la industria, como pueden ser BlackRock o Vanguard, o si serán actores más pequeños con alma disruptiva los que den el paso.De momento parece claro que la IA no va a sustituir a los gestores, pero sí que se convertirá en una herramienta esencial. No va a tomar decisiones, pero sí que va a ser un copiloto imprescindible.
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