Peter Thiel, cofundador de PayPal y empresario tecnológico, recientemente comentó que la tecnología de IA podría ser perjudicial para los matemáticos en los negocios. ¿Será que tenía razón? Investigadores de la Universidad de Chicago han analizado cómo los modelos de lenguaje grande (LLM), como los que impulsan a chatbots tipo ChatGPT, pueden realizar análisis financieros. Sorprendentemente, estos modelos pueden igualar e incluso superar a los analistas financieros humanos en ciertos aspectos.
Los investigadores mostraron a GPT-4, uno de los LLM más avanzados de OpenAI, estados financieros estandarizados y anónimos, pidiéndole que analizara los datos para determinar la dirección de los futuros ingresos. A pesar de no recibir información específica sobre las empresas, ni contexto narrativo o de la industria, el modelo superó a los analistas humanos en su capacidad para predecir cambios en los ingresos y mostró ventaja en situaciones donde los analistas suelen tener dificultades.
Este hallazgo plantea una pregunta intrigante: ¿Están los analistas financieros en peligro de ser reemplazados por inteligencias artificiales? Aunque el LLM funcionó tan bien como las herramientas de aprendizaje automático financiero más avanzadas, su diseño inherente le hace propenso a errores y a veces genera información errónea o inventada.
¿Qué significa esto para el futuro de los analistas financieros?
La idea de que la IA podría reemplazar empleos está lejos de ser nueva, pero estos nuevos hallazgos le dan una nueva dimensión al debate. Aunque los LLM como GPT-4 pueden proporcionar perspectivas narrativas útiles sobre el rendimiento futuro de una empresa, los errores y las invenciones de datos, conocidas como «alucinaciones», son una preocupación significativa.
Imagina que eres el CEO de una pequeña empresa y quieres entender tus perspectivas financieras. Si contratar a un analista financiero no está en tu presupuesto, usar GPT-4 podría ser una alternativa más precisa que depender de tu intuición. Sin embargo, para empresas más grandes y decisiones de inversión críticas, confiar únicamente en una IA no es lo más sensato. Es por eso que muchos expertos en tecnología sugieren una combinación: utilizar la IA para el análisis inicial y luego complementar sus resultados con la experticia humana.
Los analistas financieros no necesitan apresurarse a dejar sus trabajos y convertirse en expertos en IA, al menos no todavía. La fiabilidad de los modelos de lenguaje actuales aún está en cuestión, especialmente en un campo tan delicado como las finanzas, donde las decisiones equivocadas pueden costar millones. La colaboración entre humanos y máquinas parece ser el camino más prudente.
