La intel·ligència artificial s’ha convertit en una tecnologia clau pels canvis i desenvolupaments en el món empresarial, des de l’automatització en processos industrials, l’ús en el màrqueting digital i la publicitat, la gestió de la logística o fins i tot la integració dels algoritmes en les inversions de les companyies. Un procés de transformació en el sector que redefineix com s’identifiquen oportunitats i com s’avaluen els riscos, però que -tal com passa en altres àmbits on la IA s’estén amb rapidesa- també presenta dubtes sobre la seva fiabilitat i capacitat de predicció, sobretot en un entorn on les decisions que pren l’algoritme poden tenir conseqüències econòmiques immediates.
Les possibilitats que ofereix aquesta tecnologia continuen multiplicant-se a mesura que fons i empreses desenvolupen sistemes propis per integrar la IA en les seves estratègies d’inversió, automatitzar processos i impulsar la innovació financera.
Entre les línies d’aplicació que ofereix el desenvolupament d’eines pròpies d’IA, els fons d’inversió en actius alternatius, pimes o inversions en capital risc fan servir la intel·ligència artificial per augmentar la seva xarxa d’actuació i ampliar les seves capacitats. Aquest és el cas de la firma de serveis financers Inveready, que amb l’aplicació de la IA ha pogut expandir les seves inversions més enllà de l’estat espanyol en el procés de captació d’oportunitats d’inversió. “Nosaltres invertim en altres companyies i empreses emergents fora dels mercats cotitzats, i una tasca important és descobrir quines companyies estan creant una petjada al món. Abans això ho aconseguíem amb networking, però ara volem expandir les oportunitats i transformar el nostre procés per arribar als camps per explorar que ens interessen”, explica Ignacio Fonts, president no executiu d’Inveready. En aquesta línia explica que ara el procés s’ha convertit “molt més analític”, el que ha fet “canviar la tesi d’inversió”, assegura.
Tot i això, Fonts destaca que ha calgut un procés acurat per garantir la rellevància dels models d’intel·ligència artificial: “Per a la IA és fàcil acumular grans volums de dades, però el repte és disposar d’un bon sistema de filtratge”, considera. Afirma que la supervisió humana ha estat essencial per mantenir els algoritmes alineats amb els objectius del negoci i, alhora, permetre que aquests ampliïn les seves capacitats.
Més precisió a través de les anàlisis de la IA
Altres companyies enfoquen l’ús de la intel·ligència artificial en les inversions per a l’anàlisi del mercat. Des de Whale Analytics, una empresa de productes i serveis financers, han desenvolupat la seva pròpia eina OrionOne. Ignacio N. Ayago, CEO Whale Analytics, explica que “no és simplement un software de trading”, sinó una “plataforma que transforma la complexitat de les dades del mercat en coneixement”. Aquesta eina ha estat entrenada amb dades financeres que “permet identificar patrons, divergències i projeccions” amb major precisió que models tradicionals, assegura Ayago. Un dels avantatges principals que troben en l’ús de la IA és l’eficiència i l’objectivitat. “Els nostres algoritmes ens permeten establir correlacions de milers de dades i indicadors que aparentment no estan relacionats per generar projeccions estadístiques”, explica.
Amb aquestes eines d’IA també es permeten establir “capes de validació”, apunta, que ofereixen dades sobre la fiabilitat que es pot tenir en aquelles inversions. “No es poden obtenir resultats infal·libles completament, però tot es pot quantificar el risc i amb aquestes estadístiques calcular la qualitat de les anàlisis en les inversions”, explica Ayago. En aquesta línia assegura que els usuaris sempre saben quines són les limitacions dels estudis, i per tant la decisió final en la inversió sempre és de cada persona. “No creiem que la IA hagi d’actuar sense supervisió humana i menys quan es tracta d’eleccions que tenen implicacions econòmiques directes”, afegeix. Tot i això, considera que els errors que pugui cometre un algoritme d’IA serà menor que aquell causat pels humans. Ayago puntualitza que “la majoria de persones no perden diners perquè no sàpiguen invertir, sinó per les decisions no racionals que prenen sobre aquestes inversions, i la intel·ligència artificial pot reduir aquests riscos”.
L’especificació de la IA
Tot i que els fons d’inversió reconeixen la importància d’una supervisió humana en la implementació de la intel·ligència artificial, també subratllen la necessitat de desenvolupar eines pròpies adaptades al seu model de negoci i capaces d’oferir resultats específics. La IA tendeix a l’homogeneïtzació i a generar respostes similars a partir del que ha après, i per això moltes firmes reforcen els seus algoritmes amb bases de dades pròpies, “perquè adquireixi una dimensió diferent”, explica Fonts. Segons Ayago, aquests models es dissenyen amb estratègies de trading específiques que depenen sempre de l’ús que en vulgui fer l’inversor: “El sistema no té personalitat; sempre estarà guiat per allò que l’usuari li indiqui, i és per això que continuarà existint una gran diversitat en les inversions.”
Tot plegat evidencia que el sector entén la intel·ligència artificial no només com una eina per agilitzar processos, sinó com un “amplificador” de les seves capacitats d’anàlisi i decisió. Mitjançant algoritmes propis i desenvolupats internament, les companyies poden “reorganitzar-se d’una manera que abans no era possible”, explica Fonts, i superar moltes de les limitacions tradicionals del negoci. Alhora, es destaca el valor de l’eficàcia i l’objectivitat que aquestes tecnologies aporten a un àmbit que depèn de la precisió i la coherència per mantenir la seva activitat.
