El robot que recomendó vender acciones de Facebook

El pasado 6 de octubre, una nota del departamento de investigación sobre renta variable de Wells Fargo & Co. rebajaba la calificación de Facebook Inc. a «vender», siendo una de las únicas tres compañías de calificación que lo hicieron. El analista que tomó esta decisión tampoco fue precisamente el habitual. Se llama Aiera, nombre que corresponde a las siglas en inglés de analista de investigación de valores mediante inteligencia artificial (IA). 

Aiera es una creación de Ken Sena, analista veterano en internet en Wells Fargo, que lo describe como un programa de auto-aprendizaje que pueda hacer parte de sus funciones mejor que él mismo. Aiera había leído miles de historias sobre los anuncios relacionados con Rusia en Facebook durante las elecciones a la Casa Blanca en EE.UU. Los políticos alzaron la voz y el Congreso convocó audiencias. Los algoritmos de Aiera se dejaron llevar por las malas señales, que podían empujar a otros inversores a vender. Esta calificación resultó algo incómoda para Wells Fargo. El propio Sena, según su propio informe, recomendaba la acción con una calificación que superaba la del mercado. 

«Para publicar de repente una nota de Aiera recomendando vender, teníamos que estar preparados para responder al respecto a los clientes», afirma Sena, creador de Aiera junto con Bryan Healey, director de IA en la startup llamada Lola que ya trabajó con el asistente digital Alexa de Amazon.com Inc. «Nos la jugamos un poco al publicar esta información». 

Al final, la recomendación sobre Facebook fue un fracaso. La acción subió y algunos inversores hicieron oídos sordos a la tecnología. «Fue toda una decepción», afirma Sena. Aun así, considera que Aiera es una advertencia para las compañías de inversión y los bancos de que no pueden ignorar que los sistemas de inteligencia artificial ya están siendo utilizados por Amazon y Google. La tecnología está llegando, y a las compañías y analistas les irá mucho mejor si empiezan a experimentar y aprender de ella, aunque los sistemas automatizados puedan acabar con algunos puestos de trabajo muy lucrativos en Wall Street. «Es probable que haya gente que tenga que formar a máquinas de autoaprendizaje que acaben quitándoles su puesto de trabajo», afirma Richard Johnson, de la compañía de investigación Greenwich Associates, que ha analizado el impacto de la IA en Wall Street.

Aprendizaje automático

La IA es una novedad para las compañías de investigación de renta variable como Wells Fargo, pero no para el sector financiero. Muchos hedge funds utilizan programas de aprendizaje automático para rebuscar entre montones de datos de mercado, creando carteras diseñadas para aprovechar las tendencias estadísticas que detecten. Los departamentos de investigación y ventas siguen confiando principalmente en las decisiones tomadas por las personas. Los analistas crean recomendaciones de comprar, vender y mantener sobre acciones concretas, crean informes que los clientes emplean para buscar ideas nuevas, y a menudo respaldan sus opiniones accediendo a los directivos de las compañías. Es más flexible y en cierto modo, más difícil que dirigir un fondo cuantitativo. Morgan Stanley acaba de empezar a emplear la IA para rastrear datos durante la temporada de publicaciones de resultados, y existen startups que ayudan automáticamente a los bancos a convertir los datos en ideas de trading. Pero Wells Fargo es el primer gran banco en usar las técnicas para realizar recomendaciones públicas. 

Aiera nació cuando Sena conoció a Healey en una conferencia sobre aprendizaje automático que organizó Sena en 2016. Ambos congeniaron y Healey empezó a asesorar a Sena sobre IA, ayudando a los analistas a informar a los inversores sobre la tecnología. El aprendizaje automático permite al software adaptarse a nuevos datos sin programadores humanos. A medida que Sena y Healy fueron profundizando en este ámbito, surgió una duda. «Le planteé la pregunta: ¿Puedes automatizar lo que yo hago?», afirma Sena. Y Bryan contestó: «tendrás que explicarme qué es lo que haces». 

El sistema se alimenta con las ideas de innumerables personas. Rebusca entre las historias que se publican en internet, informes de resultados, publicaciones en medios sociales e informes de analistas de más de 500 acciones y emplea herramientas como la comprensión del lenguaje natural para convertir las palabras en medición del sentimiento. Los sentimientos como el «miedo», «enfado», «alegría», «tristeza» y «sorpresa» se combinan en un resultado global del sentimiento. A continuación, Aiera analiza el mercado para buscar si las emociones que ha identificado provocan movimientos en los precios de las acciones. Si existe una correlación, lo registra y lo utiliza para realizar predicciones y extrae resúmenes de un párrafo sobre la información más relevante de cada acción. 

A corto plazo

Las recomendaciones de Aiera son a corto plazo. A principios de noviembre, las recomendaciones que publicó para periodos de ocho horas tuvieron una tasa de acierto del 88 por ciento, mientas que las recomendaciones a 8 días arrojaron una tasa de acierto del 58 por ciento, según Sena. Las recomendaciones a ocho horas vista funcionan mejor porque hay mucha más información de este tipo con lo que alimentar el algoritmo de aprendizaje automático, según Sena. La mayoría de estas recomendaciones son de mantener, algo que suele funcionar bien en parte porque las acciones no suelen experimentar grandes cambios en pocas horas. 

«El aprendizaje automático en el sector financiero es un trabajo duro», dice Vasant Dhar, profesor de la Universidad de Nueva York, que dirige un hedge fund que se basa en la IA desde hace casi una década. «Es fácil malinterpretar cómo funcionan estas cosas». La recomendación de vender de Facebook tuvo una virtud: demostró que Aiera es pesimista. Los analistas humanos pueden pensárselo dos veces antes de subrayar una mala noticia y recomendar vender porque no quieren perder sus contactos con los directivos. Sena afirma que deberíamos tener en cuenta que tenemos un «agente no influenciable, aunque detrás exista una inteligencia artificial, que nos está indicando que ocurre algo relevante». 

Cuando Sena describió el plan para publicar las recomendaciones de Aiera al departamento de conformidad jurídica de Wells Fargo, las únicas normativas relevantes que encontró tenían que ver con el asesoramiento automatizado que realiza asignaciones de valores de forma automática. Se supone que debían advertir a los clientes al realizar cambios relevantes en sus algoritmos. El problema es que Aiera está diseñado para cambiar constantemente a medida que fluyen los datos a través del sistema. La solución fue incluir una exención de responsabilidad en negrita en todos los informes, indicando que las calificaciones del sistema no eran recomendaciones de inversión y que debían tomarse en cuenta exclusivamente para comprender mejor la IA. Dicha exención de responsabilidad se ha ido incluyendo cada vez más arriba en los informes. Convertir a Aiera en un producto financiero real requerirá un esfuerzo adicional por parte de Wells Fargo y más directrices concretas por parte de los órganos reguladores, según Sena. 

Otros analistas de Wells Fargo no son tan entusiastas sobre Aiera como Sena. Mike Mayo, un conocido analista de acciones del sector bancario de la compañía, quiere usarlo para realizar sus investigaciones, pero no le permitirá publicar calificaciones de acciones en sus compañías. «No creo que en la próxima década vayamos a contar con un Aibra» (analista de investigación bancaria por inteligencia artificial). Los analistas de perfil más bajo puede que sí tengan más que temer: según Mayo, los bancos están recortando costes y se fijan en la IA. 

El analista asociado júnior de Mayo pasa cerca de tres cuartas partes de su jornada revisando las noticias, recabando otro tipo de información y gestionando datos; funciones que puede hacer de forma automática la IA. Supone más de la mitad de la jornada de los socios de nivel medio y cerca de un tercio de la jornada de un analista senior, según Mayo. 

«Puede que hagan falta 50 analistas júniors rebuscando entre informes y noticias», afirma Johnson de Greenwich Associates. Calcula que el 15 por ciento de los puestos de trabajo del sector financiero están en riesgos por la automatización de la IA, y las funciones de investigación son una de las funciones más expuestas a este riesgo. Probablemente los bancos pondrán el aprendizaje automático a cubrir compañías pequeñas, con poco seguimiento, sin tener que contratar a nadie.  Pero esto también plantea el futuro que tiene por delante Aiera. Entre sus informes, se pueden leer frases raras sobre otras compañías, así como clichés y recomendaciones de inversión genéricas. Esto sucede sobre todo cuando no hay muchas noticias sobre una compañía; las únicas acciones que según Johnson se beneficiarían de una cobertura automatizada.