Tecnología

Inteligencia artificial ya es aplicada por los equipos de investigación en sus pronósticos

Gráfico LR

Varios analistas han empezado a usar esta tecnología para sus predicciones en tendencias como el crecimiento del PIB y la inflación

Alejandra Rico Muñoz

El cuestionamiento del uso de la inteligencia artificial le ha dado la vuelta al mundo. Muchas personas temen que sus herramientas reemplacen o pongan en tela de juicio sus trabajos. Las finanzas no son un sector ajeno a esta tendencia, pues desde hace un tiempo los equipos de investigaciones económicas han ido adoptando progresivamente la inteligencia artificial en sus procesos.

Incluso, ya está siendo utilizada para realizar pronósticos de datos macroeconómicos como el PIB o la inflación. “Usamos la información disponible actual y pasada, para hacer pronósticos estadísticos más acertados”, dijo Juan Pablo Vieira, CEO en JP Tactical Trading.

Pero el potencial no se queda acá, tendencias como el machine learning, el big data y la ciberseguridad por medio de APIs están ganando terreno en el sector financiero, ya que garantiza la seguridad de los clientes. Es por esto que LR se dio a la tarea de preguntar por esas tareas en las entidades que ya están usando la inteligencia artificial.

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Santiago Delgado, asociado de inversión en renta variable de Credicorp Capital, aseguró que los equipos de investigación económica pueden aprovecharla para procesar y analizar grandes volúmenes de datos de manera rápida y eficiente.

“La inteligencia artificial también facilita la identificación de patrones y tendencias que serían difíciles de detectar manualmente; y permite crear modelos predictivos más precisos que los métodos tradicionales”, aseguró Delgado. Estos modelos pueden ayudar a los investigadores a pronosticar tendencias económicas, como el crecimiento del PIB, la inflación y las tasas de interés, así como el comportamiento del dólar, acciones, commodities y criptomonedas.

Para Camilo Pérez, director de investigaciones económicas y análisis de mercados del Banco de Bogotá, el potencial de la inteligencia artificial es muy elevado, “sobre todo para analizar datos a gran escala, facilitar labores que hoy en día se realizan de manera manual”.

LOS CONTRASTES

  • Santiago DelgadoAsociado de inversión en renta variable Credicorp Capital

    “La inteligencia artificial facilita la identificación de patrones y tendencias que serían difíciles de detectar manualmente y permite crear modelos predictivos más precisos”.

Agregó que no teme a que reemplace el trabajo de los analistas, pues, según él, se está transformando en un complemento. “Seguramente, podrá identificar tendencias o patrones en los datos que los analistas no ven a simple vista”.

También, dijo que es poco probable que sea un sustituto de los investigadores, pues parte de su trabajo es la creación de análisis con base en los datos. “Lo que hace es que con una información resume o sintetiza respuestas y falta más tiempo para que haya algo más de análisis de contexto y sobre todo una visión predictiva, que sería lo ideal, pero aún falta desarrollo”, dijo Pérez.

David Cubides, director de investigaciones económicas de Alianza, dijo que “nosotros siempre estamos muy pendientes de temas claves como la inflación y para entender el comportamiento hacia atrás de esta variable es muy útil tomar como sustento herramientas de predicción y de la inteligencia artificial”. Agregó que cree que con el paso de los meses estas tendencias van a ir ganando aún más cancha entre los analistas.

Fernán Ocampo González, presidente de LinkTIC, aseguró que “cerca de 25% de las entidades financieras a nivel mundial incorporan dentro de sus bancos de información algoritmos de aprendizaje que funcionan de manera automática y permiten analizar grandes volúmenes de datos para la toma de decisiones efectivas y precisas”.

Ocampo agregó que el análisis económico utilizaba ya métodos estadísticos y modelos matemáticos avanzados mucho antes de la llegada de la inteligencia artificial. Es por esto que ratifica la idea de que esta ha llegado a complementar y a ampliar las capacidades de los análisis en lugar de reemplazar por completo al investigador.

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