Inteligencia artificial y finanzas: el legado de Herbert Simon
Por Samuel Montañez, profesor de finanzas de la Facultad de Ciencias económicas y empresariales
La fascinante intersección entre inteligencia artificial y finanzas fue introducida, en parte, por el economista Herbert Simon quien emergió como un pionero que sentó bases en ambos campos. Simon, Premio Nobel de Economía, marcó un hito en los años 50 con sus contribuciones a la teoría de la toma de decisiones y la inteligencia artificial, sentando las bases tanto para la revolución cuantitativa como para la revolución de las finanzas conductuales. Simon escribió en su artículo “La Ciencia de la Administración” (1947), que los seres humanos tenemos racionalidad, pero esta es limitada ya que nuestro cerebro tiene que reducir la complejidad casi infinita del entorno. Esto significa que, debido a las limitaciones cognitivas del cerebro humano, los tomadores de decisiones – los administradores - no siempre pueden optimizar completamente como asume la teoría económica neoclásica.
Simon desarrolló junto con Allen Newell, uno de los padres de la computación moderna, el "Modelo de Toma de Decisiones Humanas". Este modelo, conocido como el "Modelo de Sistema de Procesamiento de Información" (Information Processing System, IPS en inglés), describía cómo los humanos toman decisiones en situaciones complejas siguiendo el principio de racionalidad limitada. Más adelante, ambos desarrollarían el programa "Logic Theorist" en 1955, considerado el primer programa de inteligencia artificial. Posteriormente, crearon el " Solucionador General de Problemas" (General Problem Solver), otro programa pionero en la IA que abordaba problemas a través de reglas y heurísticas. Estos principios de toma de decisiones basados en reglas heurísticas – atajos mentales y reducciones prácticas – serían también cimientos de la psicología cognitiva actual y la ciencia cognitiva moderna.
Desde hace décadas y más recientemente con el advenimiento de ChatGPT-4 y otros sistemas abiertos de inteligente artificial, estás ideas han permeado el desarrollo de las finanzas. Por ejemplo, empresas líderes como Renaissance Technologies, fundada por el matemático Jim Simmons, han llevado la revolución cuantitativa a nuevas alturas. Renaissance fue el primer hedge fund en utilizar algoritmos computacionales complejos y aprendizaje de máquina (machine learning) aplicados a inversiones. Gracias a esto, es el fondo con el mejor rendimiento acumulado de forma consistente por más de 30 años, superado consistentemente a los gestores de fondos tradicionales. Two Sigma, otro gigante financiero, ha demostrado cómo la tecnología puede ser un activo crucial. Su enfoque de inversiones cuantitativo, impulsado por la inteligencia artificial (IA), ha contribuido también a obtener rendimientos significativos.
El auge de la "financial machine learning" (FML) ha sido fenomenal. Algoritmos aprenden patrones complejos, adaptándose a condiciones cambiantes del mercado. Este enfoque ha demostrado ser especialmente eficaz en la predicción de rendimientos y construcción de portafolios de inversión más eficientes. Esto se debe a que, los modelos de FML no están restringidos a lo que en matemáticas se conoce como “una forma funcional”. Por ejemplo, los conocidos modelos de riesgo como el CAPM o del modelo de 5 factores de Fama y French, son modelos de factores de riesgo con una forma funcional definida. ¿Pero qué factores pueden explicar los rendimientos de una acción? Dado la complejidad del mercado, hay una infinidad de parámetros que se pudieran incluir además de cinco factores o menos. Es así como los modelos de FML, por ejemplo, con redes neurales, no requieren que se defina una “forma funcional” y pueden tomar cientos, miles o millones de parámetros para estimar el rendimiento o la volatilidad de una acción. Esto es un cambio de paradigma en la forma de realizar inversiones y construir portafolios, que es posible en parte, gracias al incremento en la capacidad computacional y la ciencia de datos.
La convergencia de inteligencia artificial y finanzas es un viaje emocionante que continúa evolucionando. A medida que recordamos el legado de Herbert Simon, vemos cómo su trabajo perdura en la transformación de los mercados financieros a través de la inteligencia artificial y los enfoques de finanzas computacionales.
