ChatGPT está despertando un gran interés por el poder de la inteligencia artificial (IA) para revolucionar las empresas. La IA puede ayudar a las sociedades de inversión a realizar muchas funciones secundarias, liberando tiempo a los analistas para profundizar más en sus análisis y dotándolos de más información de la que jamás podrían procesar ellos solos.
La IA se ha convertido en un tema candente desde el lanzamiento de ChatGPT de OpenIA el pasado año. Se han publicado infinidad de artículos y vídeos académicos y profesionales mostrando cómo ChatGPT, basado en los grandes modelos de lenguaje (LLM), puede ayudar a analizar los valores y a predecir la evolución de los mercados. ¿Dejará a los analistas sin trabajo?
No, por el momento. La IA no va a reemplazar a los analistas humanos en un futuro próximo. A pesar de que ChatGPT refleja lo mucho que ha progresado la IA, no creemos que pueda reemplazar a los analistas de valores humanos ni realizar un análisis fundamental que permita determinar las perspectivas a largo plazo para el negocio y el potencial de rendimiento del capital de una empresa. Sin embargo, en la carrera de las empresas de todos los sectores por sacar partido de la revolución de la IA, las sociedades de inversión descubrirán nuevas formas de generar eficiencias.
Procesamiento de montañas de información
Si se utilizan correctamente, ChatGPT y los LLM pueden ayudar a los analistas a hacer mejor su trabajo. Muchas veces los analistas de renta variable se ven sobrepasados por el ingente volumen de material que necesitan procesar para lograr una percepción de una empresa. Las noticias publicadas, los informes oficiales y las llamadas de presentación de resultados generan un flujo interminable de información. Esto obliga a los equipos de inversión a centrarse en analizar en profundidad un número limitado de posiciones prioritarias o de firmes candidatos a la inversión.
Pero, ¿qué sucedería si un analista contase con la colaboración de 10.000 becarios extremadamente competentes? Esto supondría un avance revolucionario en el procesamiento de la información que podría disparar las capacidades de inversión. A nuestro juicio, las herramientas basadas en LLM como ChatGPT podrían encargarse de largas tareas rutinarias que actualmente drenan una cantidad desproporcionada de recursos a los profesionales de la inversión o que directamente no se hacen. Las nuevas tecnologías de LLM han avanzado muchísimo en los últimos años y están al alcance de cualquiera que disponga de unos conocimientos de programación básicos. Por consiguiente, una vez que identificamos los obstáculos logísticos que estorban a los analistas, podemos utilizar la IA de forma creativa para generar eficiencias reales.
Cobertura de más llamadas de presentación de resultados e informes oficiales
Por lo general, los analistas de renta variable cubren docenas de empresas de un sector, al tiempo que permanecen atentos a los competidores y a los potenciales candidatos a la inversión. Durante la temporada de presentación de resultados, resulta imposible participar en las llamadas —de una hora de duración— de todas las empresas. Y obviamente tampoco hay tiempo suficiente para participar en las llamadas de todos los competidores.
La mayoría de los analistas nunca habrían confiado a un becario la participación en las llamadas de presentación de resultados de las principales posiciones de una cartera. Sin embargo, con un número ilimitado de becarios, un analista podría delegar selectivamente en los LLM otras conferencias o llamadas de presentación de resultados a las que no pudiese asistir, beneficiándose de unos resúmenes más completos. Lo hemos comprobado con diversos documentos y llamadas de presentación de resultados, como la organizada recientemente por AB, y nos hemos quedado impresionados con la calidad y exactitud de los resúmenes generados.
Los analistas siempre tienen interés por conocer los temas o las preguntas que pueden surgir fuera del universo de su cobertura, como, por ejemplo, cuestiones relacionadas con la inflación, las cadenas de suministro o la regulación. Los becarios virtuales de los LLM pueden buscar y resumir temas como estos de forma automática, y generar alertas.
Los LLM también se pueden utilizar para identificar cambios significativos en el texto de los informes corporativos. Estos documentos suelen constar de cientos de páginas y la mayor parte del texto no cambia de un trimestre a otro. Los LLM pueden rastrear estos documentos para identificar cambios que puedan marcar un giro significativo en la actividad o estrategia de una empresa y que merezcan un análisis más profundo.
Resúmenes de reuniones, notas y textos internos
Los analistas y gestores de carteras participan en numerosas reuniones y llamadas por Zoom. En ocasiones, los analistas toman notas desordenadas y luego se las entregan a un becario para que las reescriba.
ChatGPT puede condensar las transcripciones de Zoom y limpiar las notas sin procesar en formatos definidos y fáciles de utilizar, tales como sentencias completas o listas de conclusiones y puntos clave. También se puede utilizar para extraer temas concretos de un texto largo y más general, ayudando a los analistas a dar sentido al instante a una conversación dispersa. Los textos pulidos son más accesibles para una audiencia general no experta y se pueden compartir automáticamente con miembros del equipo y almacenar en sistemas de gestión de búsquedas.
Con esta especie de base de datos interna, los LLM se podrían utilizar para generar percepciones propias. En nuestra opinión, aquí reside el verdadero poder de la IA para las sociedades de inversión. Es posible que en el futuro podamos encargar a ChatGPT que procese e interprete un conjunto interno de notas de analistas, por ejemplo, para generar una breve síntesis de los argumentos a favor y en contra de la sociedad con respecto a empresas concretas. Esto demuestra que las preguntas y respuestas pueden convertirse en una valiosa herramienta para los directores de inversiones a la hora de vigilar tesis de inversión o para automatizar los comentarios trimestrales para los clientes.
Desafíos y riesgos: alucinaciones y seguridad
ChatGPT es todavía una tecnología emergente. Aunque está mejorando rápidamente, todavía presenta una tendencia preocupante a la alucinación —es decir, a dar una respuesta que podría parecer verosímil, pero es totalmente inventada—. Estos falsos positivos se pueden exponer con una convicción persuasiva. Los analistas deben revisar siempre los resultados de ChatGPT y comprobar su exactitud, al igual que lo haríamos con un becario motivado pero sin experiencia que tiene acceso a información de Internet sin fuentes.
También hay que prestar atención al problema de la seguridad de los datos. Es necesario incorporar ChatGPT y otros modelos de IA al entorno de TI interno de una sociedad para garantizar la seguridad y proteger la propiedad intelectual. Preocupan asimismo los derechos de autor y las fuentes, ya que tenemos que pensar cómo citar la información generada por máquinas para garantizar la claridad y conformidad.
Cambio cultural para fomentar la productividad
Más allá de las cuestiones técnicas, ChatGPT plantea un reto cultural. Los equipos de ciencias de datos deben promover activamente las ventajas y mostrar ejemplos concretos. Los analistas necesitan descubrir lo que pueden automatizar, sentirse cómodos con la tecnología y conocer sus limitaciones, y teniendo en cuenta la innovación más famosa de ChatGPT —la capacidad de procesar comandos en una conversación natural humana— encontrar las entradas correctas (ingeniería de instrucciones) para obtener resultados de calidad es esencial para el éxito. Superar estos obstáculos permitirá a los equipos adoptar la tecnología.
Una vez que lo consigan, creemos que ChatGPT y los LLM marcarán un punto de inflexión para las sociedades que los adopten de forma estratégica y sistemática. Es importante no sobrestimar el poder de la IA para realizar análisis o seleccionar valores. Debemos más bien identificar las tareas que podrían compensar más en términos de productividad, como si un equipo tuviese acceso a miles de becarios. Combinando la capacidad intelectual de los analistas de inversión con la capacidad de procesamiento de ChatGPT, podemos actualizar un arsenal de IA, mejorar la eficacia del análisis y, en última instancia, tomar mejores decisiones de inversión.
