ARTÍCULO: La inteligencia artificial puede mejorar la eficiencia de los mercados

La negociación gestionada con inteligencia artificial podría dar lugar a mercados más rápidos y eficientes, pero también a mayores volúmenes de negociación y a más volatilidad en épocas de tensión.

La adopción de las últimas versiones de la inteligencia artificial (IA) por parte de los mercados financieros puede mejorar la gestión del riesgo y ampliar la liquidez; pero también podría generar opacidad en los mercados, dificultar su supervisión y aumentar su vulnerabilidad ante los ataques cibernéticos y los riesgos de manipulación.

El nuevo Informe sobre la estabilidad financiera mundial. analiza los últimos datos del mercado para averiguar hacia dónde podría llevarnos esta tecnología. El personal técnico del FMI llevó a cabo una amplia labor de divulgación entre diversas partes interesadas, desde inversionistas hasta proveedores de tecnología y reguladores del mercado, para mostrar cómo aprovechan las instituciones financieras los avances de la IA en las actividades del mercado de capital, y el posible impacto de su adopción.

Los fondos de cobertura, los bancos de inversión y otras instituciones utilizan desde hace décadas estrategias de negociación cuantitativas. Los algoritmos automatizados de negociación han permitido a los mercados moverse más rápido y ejecutar grandes operaciones de forma más eficiente con las principales clases de activos, como la renta variable estadounidense. Pero también han contribuido a episodios de “desplome relámpago”, en los que los precios de mercado han oscilado de forma incontrolada en períodos de tiempo muy cortos —como en mayo de 2010, cuando los precios de las acciones estadounidenses se desplomaron solo para recuperarse minutos después—, y se teme que puedan desestabilizar los mercados en épocas de fuerte tensión e incertidumbre.

La inteligencia artificial, debido a su capacidad para procesar de forma casi inmediata grandes cantidades de datos, e incluso texto, para que los agentes de bolsa puedan utilizarlos, está a punto de llevar estas operaciones a otro nivel. Sin embargo, aunque la IA generativa y otros avances recientes atraen la atención tanto de la prensa como de los mercados financieros, en la actualidad los inversionistas reales solo los utilizan de forma limitada. Así pues, si solo nos encontramos en los inicios de una transformación liderada por la IA, ¿hacia dónde podríamos dirigirnos?

Las solicitudes de patente son una buena manera de pensar en ello, dado el largo plazo que suele haber entre la solicitud de una patente y el momento en que la tecnología puede utilizarse. Desde que en 2017 comenzaron a aparecer los grandes modelos de lenguaje, las solicitudes de patentes relacionadas con la negociación algorítmica con contenido de IA han aumentado del 19% en 2017 a más del 50% cada año desde 2020, lo que sugiere que estamos cerca de una ola de innovación en este campo.

Es probable que estas nuevas innovaciones aumenten la capacidad de la IA para reequilibrar con rapidez las carteras de inversión, lo que a su vez dará lugar a mayores volúmenes de negociación. Los participantes del mercado encuestados coinciden en que se espera que la negociación de alta frecuencia y gestionada con IA sea más habitual, especialmente en las clases de activos líquidos como la renta variable, los bonos públicos y los derivados cotizados. Prevén una mayor integración de la IA sofisticada en las decisiones de inversión y negociación en un plazo de tres a cinco años, aunque esperan que la participación humana se mantenga, especialmente en las grandes decisiones de asignación de capital.

Estos cambios ya se están viendo en el mercado de fondos cotizados en bolsa (ETF). Aunque actualmente son pequeños, los ETF con IA muestran un volumen de operaciones significativamente superior al de otros ETF. Mientras que un ETF de renta variable típico de gestión activa no llega a rotar sus participaciones una vez al año, los ETF gestionados con IA lo hacen aproximadamente una vez al mes. Estas estrategias, si se generalizan, pueden suponer que en el futuro los mercados sean más profundos y más líquidos, lo que es bueno para los inversionistas. Pero también podrían contribuir a la inestabilidad del mercado: varios ETF gestionados con IA experimentaron un aumento del volumen de operaciones durante las turbulencias del mercado de marzo de 2020, lo que sugiere un posible aumento de las ventas gregarias en épocas de tensión.

La reacción de los precios puede ser mucho más rápida en un mercado gestionado con IA. Los inversionistas mencionaron la publicación de las complejas y extensas actas de las reuniones de la Reserva Federal de Estados Unidos como un ejemplo en el que la IA podría proporcionar señales de negociación con mayor rapidez que cualquier operador humano, y esto podría estar sucediendo ya. Desde 2017 y la introducción de los modelos grandes de lenguaje, el movimiento de los precios de la renta variable estadounidense 15 segundos después de la publicación de las actas de la Fed parece ser coherente con la dirección del movimiento a mediano plazo observado tras 15 minutos, en contraste con los movimientos aparentemente no correlacionados antes de estos modelos.

¿Quién será capaz de aprovechar estas nuevas tecnologías? La IA podría conducir a una mayor migración de la inversión hacia fondos de cobertura, empresas de negociación por cuenta propia y otros intermediarios financieros no bancarios, lo que generaría menos transparencia en los mercados y dificultaría su supervisión. Las entidades no bancarias tienen una ventaja estructural en la adopción de la IA. Por lo general, son más ágiles y están sujetas a menos restricciones regulatorias que los grandes bancos comerciales y de inversión, que a menudo deben lidiar con infraestructuras heredadas y pueden estar sujetos a requisitos más estrictos, como es la explicabilidad de complejos modelos de IA.

Recomendaciones de política

¿Cómo deben prepararse los reguladores y supervisores para este nuevo mundo? En un mercado que reacciona más rápido, en el que las entidades no bancarias podrían seguir aumentando en importancia, deben mejorarse varios aspectos de la regulación y la supervisión en ámbitos relacionados con la IA.

Las autoridades del sector financiero y los centros de negociación deben determinar si necesitan diseñar nuevos mecanismos de respuesta ante la volatilidad, o modificar los existentes según corresponda, para responder a los episodios de “desplome relámpago” que puedan originarse en la negociación gestionada con IA. Estos mecanismos incluyen los requisitos de margen, los mecanismos de interrupción de las operaciones y la resiliencia de las contrapartes centrales.

Del mismo modo, las autoridades del sector financiero deben seguir reforzando la supervisión y la regulación de los intermediarios financieros no bancarios, exigiéndoles que se identifiquen y divulguen información oportuna sobre IA, así como exigir a las instituciones financieras que identifiquen regularmente las interdependencias entre los datos, los modelos y la infraestructura tecnológica que respaldan los modelos de IA.

Realizar una supervisión y un seguimiento estrechos de este mercado en rápida evolución sentará las bases de una respuesta regulatoria oportuna y equilibrada que permita a los participantes del sector financiero beneficiarse de la IA y, al mismo tiempo, mitigar sus riesgos.