La industria de la inversión desembarca en la IA y el big data

El coste, el talento, la tecnología, la visión y el tiempo son los cinco grandes obstáculos que frenan la entrada

La industria de la inversión desembarca en la IA y el big data

Dn palabras de muchos pesos pesados de la industria, la inteligencia artificial (IA) es la “nueva electricidad”, y afirman que los investigadores han hecho tremendos avances en la construcción de la mejor máquina para “ver, oír y comprender” en los últimos años. Mientras, otros llaman al “big data” (datos masivos) el “nuevo petróleo”. De hecho, los desarrollos en ‘Fintech’ se están moviendo a un ritmo trepidante, tanto que los avances en tecnología computacional en el espacio de la gestión de inversiones aparecerán en la agenda de la European Investment Conference que CFA Institute lleva a Madrid los días 25 y 26 de noviembre.

Por big data nos referimos a “datos estructurados” (digitalizados y almacenados en bases de datos relacionales) y “datos no estructurados” o “datos alternativos” (provienen de fuentes que no se utilizan actualmente o que aún no son convencionales). Ejemplos de datos no estructurados en la industria inversora incluyen imágenes por satélite, grabaciones y transcripciones de videoconferencias de presentación de resultados, publicaciones en redes sociales, datos de tarjetas de crédito y débito para consumo y transacciones de comercio electrónico.

Nuestro informe “Pioneros de la IA en la gestión de inversiones” explica cómo los profesionales de la inversión comienzan a utilizar la inteligencia artificial y el “big data” en su trabajo diario. Aunque los resultados indican que son pocos todavía quienes utilizan programas en técnicas de “aprendizaje automatizado” (la mayoría de los gestores continúan confiando en Excel -95% -) y en herramientas de programas informáticos al uso para su estrategia y procesos de inversión (tres cuartas partes de los encuestados). Solo el 10% ha utilizado técnicas de IA en los últimos 12 meses, y en una proporción de cinco a uno los que utilizan la regresión lineal en la estrategia de inversión.

La conclusión es que la industria inversora aún se encuentra en las primeras etapas de adopción de las técnicas de AI y tecnologías asociadas. Cerca de una quinta parte de los analistas y gestores de cartera declaran que están formándose en estas técnicas, por lo que podemos esperar ver cambios pronto.

Sin embargo, ¿qué es lo que está impidiendo que los profesionales y firmas de gestión de inversiones abracen el poder de la inteligencia artificial y la gestión de datos masivos? Hemos identificado cinco obstáculos que conforman una pirámide la cual los inversores deben superar.

Obstáculo 1: Coste. El lanzamiento de una capacidad de IA y big data puede implicar un coste inicial significativo y de mantenimiento. Las pequeñas firmas pueden encontrar cada vez más difícil competir en la era de la IA.

Obstáculo 2: Talento. Los universitarios con conocimientos de programación básica y estadística, sin mencionar aquellos con títulos avanzados en IA o campos relacionados, son ya muy populares entre los empleadores. Parece que muy pocos de los talentos en IA quieren trabajar para la industria de la inversión. Las compañías necesitan desarrollar alternativas de desarrollo profesional que atraigan talento desde las grandes tecnológicas.

Obstáculo 3: Tecnología. Estamos al comienzo de la revolución de la IA, y la tecnología sigue evolucionando rápidamente. Mantenerse al día es un verdadero desafío.

Obstáculo 4: Visión. Habrá cambios radicales en la industria de la inversión impulsados por los avances en IA y tecnologías de big data en las próximas décadas. La visión estratégica, el compromiso de liderazgo, y la implementación de tecnología de la información de forma colectiva, serán esenciales para que las firmas de inversión tengan éxito en el futuro.

Obstáculo # 5: Tiempo. Cualquier progreso, por pequeño que sea, requiere una inversión significativa de tiempo, entre otras cosas.

En este contexto, los equipos basados en el talento horizontal (“T-shaped”) pueden ser una solución al obstáculo que presenta la pirámide Fintech. Estos equipos disponen de conocimiento especializado y de conexiones profesionales más amplias, y tienen comprensión y perspectiva organizacional. Los equipos con talento horizontal tienen una inteligencia colectiva profunda y se benefician de una cultura colaborativa y diversidad cognitiva.

Un ejemplo de equipos con talento horizontal trabajando para la gestión de inversiones podría ser como, la combinación de habilidades específicas junto a la inteligencia colectiva y el conocimiento inversor, y la aplicación de la tecnología, apoyaría las diferentes estrategias inversoras. Otro aspecto destacable de los equipos con talento horizontal en el contexto inversor es el papel que juegan los “perfiles innovadores”, conectando a los equipos de inversión con los tecnológicos.

En este entorno, los roles en la función inversora no difieren sustancialmente de lo que observamos hoy en la industria, excepto para la función tecnológica. Esta requerirá en los futuros equipos de inversión un conjunto de habilidades diferentes a los hoy demandados. En particular, serán importantes los científicos de datos, además de los ingenieros informáticos.

Creemos que las firmas de inversión del futuro exitosas serán aquellas que planeen estratégicamente incorporar técnicas de IA y big data en sus procesos de inversión. Y los profesionales de la inversión con éxito serán aquellos que entiendan y aprovechen las oportunidades de estas nuevas tecnologías. Precisamente, la CFA Institute European Investment Conference de Madrid el 25 y 26 de noviembre reunirá a los líderes financieros y tecnológicos para compartir sus conocimientos e ideas sobre la IA, el big data y otros asuntos de profundidad que están configurando la industria de inversión, y las perspectivas para los inversores.

Larry Cao/ Enrique Marazuela son Director, Industry Research, Asia Pacífico, CFA Institute/ Presidente de CFA Society Spain