Introducción: de observar sesgos a diseñar el comportamiento

Durante décadas, las finanzas conductuales (behavioral finance) han proporcionado un contrapunto crucial a la visión clásica de los mercados perfectamente racionales. Han recopilado cuidadosamente un conjunto de sesgos cognitivos y emocionales (aversión a las pérdidas, exceso de confianza, comportamiento de rebaño/masa, anclaje) que conducen a los inversores a tomar decisiones previsiblemente irracionales, creando anomalías de mercado que desafían la teoría económica tradicional. Las finanzas conductuales han sido, en esencia, una ciencia descriptiva de los errores humanos, de fallos consistentes, en contextos financieros. Sin embargo, la aparición o desarrollo de la Inteligencia Artificial (IA) avanzada está provocando una transformación profunda, pasando de simplemente describir sesgos a detectarlos, predecirlos, mitigarlos e incluso explotarlos para beneficiarse de ellos.

La IA, impulsada por el aprendizaje automático (Machine Learning), el procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing) y el aprendizaje por refuerzo profundo (Reinforcement Learning), no es solo otra herramienta; representa una nueva inteligencia de mercado. Puede analizar cantidades enormes de datos, desde precios de acciones y conjunto de órdenes hasta el sentimiento de las noticias y el constante ruido de las redes sociales, para descubrir los patrones sutiles (y no tan sutiles) del comportamiento humano que los modelos econométricos tradicionales no son capaces de percibir. Esto está llevando a las finanzas conductuales hacia un nuevo paradigma operativo. Los sistemas impulsados por IA se están desplegando ahora para actuar como coaches del comportamiento para inversores minoristas, como detectores de sesgos en la gestión institucional y como sofisticados traders que se aprovechan de las ineficiencias derivadas de la psicología humana.

Examinaremos cómo la IA está proporcionando una lente de alta definición para observar el comportamiento del inversor, cómo se está utilizando para construir sistemas que corrigen nuestras peores decisiones financieras y cómo su aparición establece un nuevo tablero competitivo donde los algoritmos negocian basados en los patrones de los sesgos cognitivos. También hablaremos de las consideraciones éticas más significativas y los retos regulatorios que surgen cuando las máquinas aprenden a entender e influir en la mente humana en el mundo de las finanzas, donde los impactos en términos económicos son tan sustanciales.

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Los nuevos diagnósticos: cómo la IA identifica patrones conductuales con una precisión sin precedentes

La primera contribución de la IA es su capacidad para actuar como una potente herramienta de diagnóstico. Donde antes los investigadores dependían de encuestas y de un análisis minucioso de conjuntos de datos limitados, la IA ahora puede analizar las acciones de millones de inversores prácticamente en tiempo real.

Aprendizaje automático (ML) para el reconocimiento de patrones: los algoritmos de aprendizaje automático destacan a la hora de identificar patrones complejos y no lineales, en amplísimos conjuntos de datos. Entrenando modelos con registros anonimizados de brókeres, investigadores y compañías fintech se pueden ahora detectar las señales principales de sesgos específicos. Por ejemplo, un algoritmo puede identificar el clásico efecto disposición señalando a los inversores que venden sistemáticamente acciones ganadoras demasiado pronto mientras se mantienen las posiciones donde están perdiendo dinero. Las técnicas de aprendizaje (no supervisado y automático) pueden ir un paso más allá, agrupando a los inversores en perfiles de comportamiento diferentes (“day traders con exceso de confianza”, “inversores pasivos buy-and-hold” o “inversores que chequean sus carteras obsesivamente”) basándose puramente en su actividad de negociación y pautas de comportamiento, sin supuestos previos.

Análisis del sentimiento de mercado y la voz de la masa, del rebaño: una parte significativa del comportamiento del mercado está impulsada por narrativas, estado de ánimo y sentimientos. La IA, en particular el NLP y los grandes modelos de lenguaje (LLM) como ChatGPT, han revolucionado la capacidad de cuantificar estos datos cualitativos. Estos modelos pueden analizar millones de artículos de noticias, publicaciones en redes sociales de plataformas como X (antes Twitter) y Reddit, e incluso percibir los matices del lenguaje en las transcripciones de las publicaciones de resultados.

Esto permite la medición en tiempo real del sentimiento de los inversores, el conductor principal del comportamiento de la masa de inversores. Los índices de sentimiento impulsados por IA ahora pueden detectar cuándo el optimismo o el miedo alcanzan niveles extremos, presagiando a menudo burbujas o pánicos. Tanto los hedge funds como las plataformas de análisis para minoristas ofrecen ya paneles que rastrean menciones en redes sociales y el tono asociado a acciones específicas, proporcionando un sistema de alerta de excesos minoristas en sus estados iniciales. Un estudio de 2023 destacó la potencia de este enfoque, demostrando que ChatGPT podía predecir los rendimientos del día siguiente con una precisión significativa, simplemente analizando titulares de noticias, superando a los modelos tradicionales de análisis del sentimiento. El poder predictivo del modelo fue más notorio en situaciones donde los sesgos, como la infra reacción a noticias negativas, son más comunes.

Aprendizaje profundo: los modelos de aprendizaje profundo han demostrado ser especialmente eficaces descubriendo los desajustes de precios causados por los sesgos cognitivos. Un estudio reciente encontró que los modelos de aprendizaje profundo tenían más éxito al predecir rentabilidades de acciones “especulativas”: aquellas que suelen ser pequeñas, volátiles y no rentables, lo que las convierte en terreno abonado para un comportamiento irracional por parte de los inversores. La IA aprendió a identificar qué acciones estaban siendo sobrevaloradas por la especulación de los inversores, cosa que los modelos lineales tradicionales no hacen de manera efectiva y consistente. Esto confirma que la IA avanzada no solo puede detectar patrones de comportamiento, sino también predecir en algunos casos su impacto en el mercado.

Del “nudge” al coach automatizado: la IA como fuerza correctiva

Quizá una de las mejores aplicaciones de la IA en este ámbito sea su papel como herramienta para mitigar sesgos y mejorar la toma de decisiones del inversor.

Robo-advisors conscientes del sesgo y “nudges” digitales: el robo-advisor moderno está evolucionando de ser un simple optimizador de carteras a convertirse en un sofisticado coach del comportamiento. Al monitorizar las acciones de un cliente, una IA puede proporcionar “empujoncitos” en momentos clave para prevenir errores fatales. Por ejemplo, si un inversor intenta vender toda su cartera durante una caída del mercado —una reacción clásica de venta por pánico impulsada por la aversión a las pérdidas—, el sistema puede activar una alerta en tiempo real: “Los mercados se han recuperado históricamente de las caídas. Vender ahora puede consolidar pérdidas. ¿Seguro que desea vender?”

Proyectos como “ToBias”, desarrollado en la UC Berkeley, utilizan IA para identificar específicamente a inversores con exceso de confianza basándose en su frecuencia de negociación y patrones de asunción de riesgos. Cuando un inversor de este tipo está a punto de negociar una acción considerada volátil, el sistema puede mostrar una advertencia personalizada, interrumpiendo el proceso de toma de decisiones. Estas “alertas” están diseñadas para desplazar al inversor desde el pensamiento reactivo y emocional del “Sistema 1” hacia un pensamiento más deliberado y analítico del “Sistema 2” (ver el libro Thinking, Fast and Slow de Kahneman).

Perfil de comportamiento personalizado: la IA permite una comprensión profunda y personalizada de la configuración psicológica individualizada. Analizando desde el historial de transacciones hasta la frecuencia de inicio de sesión, un modelo de ML puede crear un perfil conductual, identificando los sesgos específicos de un inversor. Una plataforma de banca privada podría entonces adaptar sus servicios en consecuencia. Para un cliente con fuerte aversión a las pérdidas, podría automatizar la realización de minusvalías fiscales (tax-loss harvesting) para superar su reticencia a reconocer pérdidas. Para un inversor con un marcado “sesgo local”, puede proporcionar visualizaciones de datos convincentes que muestren los beneficios de la diversificación global.

IA para mejorar la disciplina institucional: los sesgos no se limitan a los inversores minoristas. Los gestores profesionales de fondos son susceptibles por ejemplo al riesgo de carrera (que conduce no desviarse del comportamiento de la mayoría) y al exceso de confianza. Las instituciones están empezando a utilizar ahora IA para instaurar una capa de disciplina algorítmica. Algunas firmas utilizan IA para monitorizar a sus propios operadores en busca de señales de alerta de ciertos comportamientos, como mantener una posición perdedora durante un tiempo inusualmente largo. Automatizando ciertas decisiones, como el rebalanceo de carteras, las instituciones pueden eliminar el elemento emocional y asegurar la adhesión a la estrategia de largo plazo, libres de la influencia del sentimiento de mercado.

El trader algorítmico: aprovechándose de los sesgos

Donde hay patrones de error previsibles, hay oportunidades para obtener beneficios.

Estrategias cuantitativas y “alpha” del comportamiento: los hedge funds cuantitativos llevan tiempo usando algoritmos para negociar sobre anomalías de mercado. La IA potencia este enfoque. Un modelo de ML puede aprender, por ejemplo, que las acciones que experimentan un aumento excesivo de atención en las redes sociales y de volumen de negociación tienden a “sobrecomprarse/sobrevenderse” y posteriormente a revertir hacia la media. El algoritmo puede entonces ponerse corto (en caso de exceso de optimismo) automáticamente en estas acciones en el punto álgido del entusiasmo minorista, beneficiándose de la corrección previsible. Estas estrategias están diseñadas para cosechar “alpha conductual”: retornos en exceso derivados directamente de los errores del comportamiento de otros.

Un estudio de 2022 sobre fondos gestionados por IA constató que superaban significativamente a sus homólogos gestionados por humanos, atribuyendo el éxito a una mejor selección de acciones y, de forma crucial, a la reducción de sesgos cognitivos en el proceso de decisión de la IA. Los fondos de IA no se dejaban arrastrar por la avaricia, el miedo o las modas de mercado más recientes, lo que les permitía beneficiarse de las emociones de los mercados.

La autocorrección del mercado: La proliferación de estos traders de IA puede tener una consecuencia no buscada, pero fascinante: puede hacer que los mercados sean más eficientes. A medida que aumenta el número de traders y que los algoritmos se vuelven más rápidos y hábiles identificando y negociando los desajustes de precios impulsados por sesgos, estas ineficiencias pueden volverse más pequeñas y menos duraderas. La ventana de oportunidad para beneficiarse, por ejemplo, de una reacción lenta a una noticia puede cerrarse casi de manera inmediata. En este sentido, la IA está a la vez beneficiándose y “curando” las ineficiencias conductuales.

Riesgos, ética y la nueva frontera regulatoria

El poder de comprender e influir en el comportamiento financiero a escala conlleva riesgos significativos y responsabilidades éticas.

Opacidad y sesgo algorítmico: muchos modelos avanzados de IA operan como “cajas negras”, lo que dificulta entender su razonamiento, lo que hay detrás. Si un algoritmo de negociación con IA contribuye a un flash crash, o un robo-advisor ofrece un mal consejo, la incapacidad de explicar el “por qué” plantea un serio desafío para la rendición de cuentas. Además, los modelos de IA pueden heredar e incluso amplificar sesgos presentes en sus datos de entrenamiento, al fin y al cabo, los datos y el entrenamiento empieza con personas que tienen esos sesgos. Un LLM entrenado con textos financieros históricos podría desarrollar su propia forma de aversión al riesgo o tendencias procíclicas, creando una nueva capa de “sesgo de máquina” que debe gestionarse.

Abuso y equidad: existe una línea ética crítica entre usar la IA para ayudar a los inversores y usarla para aprovecharse de ellos. Una IA sofisticada podría emplearse para identificar inversores vulnerables y motivarlos a realizar operaciones frecuentes que generen comisiones para un bróker, lo que evidentemente supone un flagrante conflicto de interés. Adicionalmente esto plantea preguntas sobre la equidad y sobre si la IA creará un mercado de dos velocidades en el que los actores con mayor dominio (recursos) algorítmico obtendrán beneficios a costa de los menos informados.

Riesgo sistémico y rebaño algorítmico: los reguladores están cada vez más preocupados por los riesgos sistémicos planteados por la adopción generalizada de modelos de IA similares. Si miles de algoritmos de negociación están entrenados con datos similares y reaccionan del mismo modo a las señales de mercado, podrían incurrir sin quererlo en un comportamiento gregario algorítmico. Un pequeño bache del mercado podría amplificarse hasta convertirse en una caída plena a medida que innumerables máquinas ejecutan simultáneamente las mismas órdenes de venta. Este riesgo desafía los conceptos tradicionales de estabilidad de mercado, basados en la diversidad de estrategias y opiniones.

En este sentido, organismos globales desde la SEC de EE. UU. hasta la Unión Europea están desarrollando marcos regulatorios para la IA en temas financieros que enfatizan la transparencia, la equidad y la responsabilidad. El objetivo es asegurar que la IA sirva para mejorar la integridad del mercado, no para empeorarla.

Una mirada crítica a la IA en las finanzas del comportamiento

Aunque el potencial de la IA para revolucionar las finanzas del comportamiento es inmenso, es necesario tener una dosis razonable de escepticismo. La narrativa de la IA como supervisora perfecta y racional que corrige los errores humanos es atractiva, pero peligrosamente simplista. Es vital examinar tanto los cons como los pros, resumiendo parte de lo ya comentado anteriormente.

La promesa incumplida (los cons)

Sustituir el sesgo humano por el sesgo de la IA: el principal argumento en contra es que no estamos eliminando el sesgo, sino reemplazando sesgos humanos impredecibles por sesgos de la IA opacos y sistemáticos. Un modelo de IA es tan bueno como los datos con los que se entrena. Si los datos históricos reflejan décadas de pánico de mercado, exuberancia irracional o prejuicios ocultos, la IA aprenderá estos patrones como “normales”. Podría, por ejemplo, desarrollar un sesgo procíclico, amplificando auges y caídas porque sus datos de entrenamiento muestran que eso es lo que los mercados “hacen”.

La ilusión del entendimiento: la IA, especialmente el aprendizaje profundo, destaca en el reconocimiento de patrones, pero eso no es lo mismo que un verdadero entendimiento. Un algoritmo puede identificar una correlación entre el sentimiento en redes sociales y las rentabilidades de las acciones, pero no comprende cuáles son los motivos económicos o psicológicos subyacentes. Esto podría llevar a el establecimiento de estrategias débiles que funcionan espectacularmente hasta que de repente dejan de hacerlo. Cuando un patrón que antes funcionaba, deja de funcionar (quizá por un cambio de paradigma en el mercado), un humano puede adaptarse mediante un proceso de razonamiento adecuado; una IA, ante la falta de un entendimiento real, puede seguir aplicando sus lógicas defectuosas, lo que puede derivar en pérdidas sustanciales.

Nuevos caminos que profundicen en las debilidades del mercado: la promesa de que la IA haga los mercados más eficientes puede ser un arma de doble filo. Un mercado donde cada pequeña ineficiencia sea arbitrada al instante por algoritmos ultrarrápidos puede volverse increíblemente frágil. El riesgo es real, si la mayoría de los participantes del mercado adoptan modelos de IA similares procedentes de unos pocos proveedores, pueden reaccionar al unísono ante las mismas señales. Esto crea el potencial de flash crashes algorítmicos a una escala sin precedentes, no desencadenados por el pánico humano, sino por una cascada colectiva impulsada por la lógica que ningún participante, por sí solo, pretendía. La diversidad de opiniones y de estrategias, que proporciona un amortiguador en mercados impulsados por humanos, podría verse debilitada de manera sustancial.

La industrialización de los abusos: la idea de que la IA “ayuda” a los inversores minoristas es la cara más amable de una realidad que puede convertirse en una mucho más abusiva. Por cada “nudge” impulsado por IA diseñado para prevenir una mala decisión, probablemente pueda haber diez algoritmos diseñados para explotar ese mismo comportamiento en beneficio propio. Esto podría crear un terreno de juego profundamente injusto, donde el dinero de los inversores menos informados se transfiere sistemáticamente a un pequeño grupo de firmas tecnológicamente avanzadas. En lugar de democratizar las finanzas, la IA podría terminar alentando la creación de una nueva y poderosa aristocracia cuantitativa.

Mercados estériles y la muerte del “alpha”: si la IA realmente logra arbitrar todas las ineficiencias conductuales, ¿qué tipo de mercado nos queda? Podría ser uno perfectamente eficiente, pero también estéril y muy poco interesante. Las propias anomalías que proporcionan oportunidades para que algunos gestores humanos (pocos, la verdad) generen “alpha”, desaparecerían. Esto podría desincentivar la investigación y concentrar aún más el poder en manos de quienes poseen los algoritmos más rápidos y sofisticados, convirtiendo el mercado en una carrera puramente tecnológica en lugar de una búsqueda de valor.

La amenaza sobredimensionada (los pros)

Si bien estas críticas son perfectamente válidas, ofrecen un cuadro incompleto y probablemente pesimista en exceso. La visión anterior pasa por alto los beneficios profundos y tangibles que ya se están constatando:

Democratización de herramientas sofisticadas: durante décadas, los inversores institucionales monopolizaron los análisis avanzados, con herramientas solo disponibles para los que disponían de los recursos adecuados. Hoy el panorama está cambiando, la IA está democratizando radicalmente el acceso a estas herramientas. Un inversor individual puede ahora utilizar plataformas sofisticadas de análisis de sentimiento, optimización de carteras y entrenamiento del comportamiento que antes eran dominio exclusivo de los hedge funds y grandes instituciones. Esto nivela el terreno de juego de manera significativa, capacitando a las personas para tomar decisiones mejor informadas y evitar los fallos más comunes.

Un freno a la “desmesura” humana: aunque la IA puede tener sus propios sesgos, proporciona un potente control objetivo sobre la emoción humana más potente y destructiva en las finanzas y las inversiones: el ego. Una IA no tiene riesgo de carrera, ni miedo a parecer ridícula, ni orgullo invertido en una posición perdedora. Automatizando rebalanceos, aplicando stop-loss y señalando decisiones que se desvían de una estrategia predefinida, la IA funciona como una herramienta esencial que aporta disciplina inversora. Para equipos institucionales, el análisis imparcial de una IA puede ser el “abogado del diablo”, desafiando el pensamiento grupal y previniendo decisiones basadas en excesos de confianza o seguimiento de modas.

Descubrimiento de comportamientos nuevos: afirmar que la IA solo encuentra patrones sin comprender es subestimar su potencial para el descubrimiento y sobre todo para el aprendizaje autónomo. Al analizar interacciones complejas a través de conjuntos de datos muy amplios, la IA puede descubrir relaciones que antes eran invisibles para los investigadores humanos. Por ejemplo, puede identificar cómo una combinación de disrupciones en cadenas de suministro, cambios en el comportamiento del consumidor y variaciones leves en el tono de documentos regulatorios y legales puede predecir la caída de un sector. Estas no son solo correlaciones; son patrones complejos y multifacéticos que pueden conducir a teorías económicas y conductuales realmente nuevas. El pensamiento “out of the box” se puede convertir ahora más en la norma que en la excepción. Adicionalmente refuerza la capacidad creativa del inversor, al poder imaginar relaciones y comprobar la validez de éstas prácticamente al instante, cuando antes era realmente complicado.

Mayor transparencia y rendición de cuentas: el problema de la “caja negra” es una preocupación muy seria, pero también es un foco principal de la investigación en IA. A medida que mejoran las técnicas de IA, nos acercamos a un futuro en el que los algoritmos puedan articular el razonamiento detrás de sus recomendaciones. Esto podría conducir a un sistema financiero más transparente. Imaginen un robo-advisor que no solo sugiera una operación, sino que también explique por qué, citando los sesgos específicos que intenta contrarrestar y los datos que respaldan su caso. Esto representaría un nivel de responsabilidad mucho mayor que el que a menudo se encuentra en relaciones de asesoría puramente humanas.

Conclusión: un nuevo paradigma para mercados y mentes

La inteligencia artificial está revolucionando todo y ello incluye las finanzas del comportamiento y su impacto en las inversiones, pasando de ser una disciplina académica, en su mayoría descriptiva, a una realidad operativa en tiempo real dentro de los mercados financieros. La IA nos está proporcionando un microscopio para examinar el comportamiento financiero humano con un detalle sin precedentes, un escudo para protegernos de nuestros peores impulsos y una «herramienta» para quienes buscan beneficiarse de patrones del comportamiento.

Los sesgos humanos no desaparecerán, pero su impacto en el mercado podría amortiguarse y su duración acortarse a medida que la IA los arbitrara. Esto puede conducir a mercados que sean, en ciertos aspectos, más eficientes, pero también introduce nuevos riesgos y exige un nuevo nivel de vigilancia y gobernanza por parte de inversores, empresas de inversión y, sobre todo, reguladores.

Esto no ha hecho más que comenzar. La promesa última es un sistema financiero más racional y resiliente, que aproveche la inteligencia “artificial” para compensar las imperfecciones históricas, previsibles y, en el fondo, fascinantes de la mente humana. Lograrlo requerirá un acto de equilibrio cuidadoso y permanente, asegurando que, a medida que construimos la nueva mente del mercado, la dotamos de la sabiduría y la previsión ética necesarias para servir a los intereses humanos.

• La presentación a continuación resume el artículo con las ideas principales:

• El video a continuación es una breve introducción al contenido del artículo:

THE AI REVOLUTION IN BEHAVIORAL FINANCE

Referencias

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Statements by Fed Vice Chair Barr on AI risks: AI Speed Presents Risks to Financial Markets – The Global Treasurer.

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