¿Puede una inteligencia artificial trabajar realmente como un analista de inversión? Este 'hedge fund' ya lo está probando
Samantha Lee/Business Insider
- El 'hedge fund' Balyasny está creando varios robots basados en integliencia artificial (IA) que pueden realizar de forma proactiva el trabajo de los analistas senior.
- Los robots están diseñados para ayudar a los equipos de inversión a trabajar de forma más eficiente, automatizando el trabajo más pesado.
Balyasny Asset Management está trabajando para crear el equivalente en IA de un analista sénior mediante la combinación de varias herramientas de inteligencia artificial diferentes, según ha declarado el responsable de IA aplicada del hedge fund a Business Insider.
El hedge fund, que mueve más de 21.000 millones de dólares (19.200 millones de euros), ha estado creando su propia versión mejorada de ChatGPT que ya puso a disposición de todos los empleados en junio de 2023. Balyasny está trabajando para integrar BAM ChatGPT, como se llama esta solución, en todos los conjuntos de datos internos y de terceros de Balyasny. La herramienta, creada utilizando la API de OpenAI y alojada en Microsoft Azure, puede acceder actualmente a 10 fuentes diferentes, incluidas transcripciones, comentarios de ventas y ventas e investigación de intermediarios.
El objetivo es crear una colección de bots, aplicaciones de software automatizadas, que puedan enviar de forma proactiva información relevante, como noticias de última hora sobre empresas relevantes, a los gestores de cartera y otros equipos de la compañía.
"Estamos muy centrados en la información proactiva. Cómo aportamos realmente estas capacidades de forma que hagamos el análisis, en algunos casos incluso antes de que la gente entienda que debería hacer la pregunta", explica a BI Charlie Flanagan, responsable de IA aplicada. "En estos momentos estamos centrados en pasar de analistas junior a analistas senior", explica Flanagan sobre las capacidades de los agentes.
Balyasny Asset Management
Los 'hedge funds' (fondos de cobertura) están dispuestos a aprovechar la oleada de IA que recorre Wall Street. Muchas empresas utilizan la IA para aumentar la productividad. Los ingenieros de software de Man Group la utilizan para codificar, mientras que los investigadores de Two Sigma emplean el aprendizaje automático para analizar cientos de variables del mercado. Bridgewater, por su parte, está creando un inversor de IA que realizará operaciones con el dinero de los clientes.
Utilizar la IA para analizar los datos de nuevas formas y automatizar las tareas de los analistas
La IA ya está cambiando la forma de trabajar de los equipos de inversión de Balyasny, al facilitar que los analistas descubran tesoros de oro de información en los cientos de conjuntos de datos y ahorren tiempo automatizando tareas que requieren mucho tiempo.
En un caso, el jefe de investigación de una de las estrategias de inversión de BAM y su equipo crearon una serie de robots de IA para reducir el tiempo que les lleva elaborar un análisis mensual en profundidad de un acontecimiento recurrente del mercado. El proceso pasó de dos días a 30 minutos, según Flanagan.
El análisis de los documentos que se envían a los reguladores, como las cifras de negocio de una compañía, en busca de diferencias en el riesgo o la información legal, es otro campo propicio para la IA. En la actualidad, los analistas utilizan programas informáticos especializados para llevar a cabo estos análisis, un proceso tedioso y lento, según Flanagan. En su lugar, la IA podría identificar automáticamente las diferencias en la divulgación de información de una empresa concreta en cuanto se publique un archivo y, a continuación, enviar proactivamente esa información a través de Slack o correo electrónico a los analistas que cubren esa empresa. Los bots podrían incluso estar preparados para responder a las preguntas de seguimiento que el analista pueda tener.
Además, hay muchos equipos internos responsables de generar las llamadas notas matinales, que proporcionan actualizaciones sectoriales sobre lo que ha ocurrido durante la noche, lo que es relevante y lo que dicen las noticias y otras fuentes de datos. "Podemos hacer eso mejor, más rápido, más rápido para la gente cuando esos datos estén disponibles", dice Flanagan.
Estos agentes no están diseñados para sustituir por completo a los analistas, sino solo para un 10% de su carga de trabajo. Flanagan espera que la IA convierta a los analistas en editores, en lugar de creadores, de estos análisis y resúmenes.
Mientras Balyasny trata de integrar la IA en los puestos de trabajo de los empleados, el equipo de Flanagan ha aumentado a 10 personas en los últimos meses. El equipo incluye investigadores, científicos de datos e ingenieros procedentes tanto de empresas de Wall Street como Citadel y Goldman Sachs, como de Silicon Valley.
BAM ChatGPT en detalle
En lugar de tener un chatbot general que pueda realizar muchas tareas diferentes, la estrategia de Balyasny consiste en crear "agentes" muy específicos, que en esencia son bots que tienen tareas o mandatos muy concretos, y combinar varios de ellos para obtener un resultado más rico. Los equipos dividen el trabajo —ya sean análisis o resúmenes sectoriales— en varias subtareas muy específicas, crean soluciones individuales para cada una de ellas y luego las combinan, "que es la clave para desbloquear ese aumento de productividad", afirma Flanagan.
De cara al futuro, Flanagan anima a los equipos de analistas y gestores de inversiones a crear sus propios "agentes" utilizando los bloques de construcción de IA del equipo de IA Aplicada. Algunos equipos de inversión ya han empezado a generar sus propios agentes y han descubierto información "que conduce a rasgos rentables", dice Flanagan, como la comparación de comentarios de investigación de corredores de terceros sobre los retos de la empresa con lo que la dirección de la empresa dice sobre esos retos durante las presentaciones de ganancias.
Hasta ahora, BAM ChatGPT ha sido adoptado en un 80% por los aproximadamente 2.000 empleados de Balyasny, añadió Flanagan. Balyasny también está trabajando para mejorar la capacidad de los modelos para entender números, gráficos y tablas, algo que el actual modelo OpenAI GPT no es lo suficientemente avanzado como para calcular.
"Como se puede imaginar, tenemos enormes corpus de análisis de intermediarios y todo tipo de informes que recibimos en PDF y otros formatos. Gran parte de la información valiosa que contienen está oculta en tablas o formatos visuales", explica Flanagan.
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