Gary Gensler, presidente de la Comisión de Bolsa y Valores (por sus silgas en inglés, SEC), considera “casi inevitable” un desplome de los mercados provocado por la IA. Como otros muchos reguladores, ha solicitado la adopción de nuevas regulaciones sobre la inteligencia artificial para prevenir escenarios tan nefastos.
Dichos miedos están bastante exagerados. Es verdad que la inteligencia artificial puede ocasionar el hundimiento de los mercados, al igual que otros muchos sucesos, en ocasiones bastante aleatorios o imprevisibles, han conducido a caídas del mercado. Sin embargo, en términos generales, es probable que la inteligencia artificial contribuya a disminuir las posibilidades de que se produzca un desplome del mercado.
Uno de los miedos es que un número reducido de modelos básicos de inteligencia artificial pueda conducir a los inversionistas a un movimiento de manada, donde muchos de ellos venderían (o comprarían) simultáneamente por indicación de sus modelos. No obstante, es previsible que el número de modelos básicos crezca con el paso del tiempo, en lugar de reducirse. La inteligencia artificial atraviesa un momento de gran innovación, con la aparición de numerosas startups y el desarrollo de múltiples técnicas nuevas de comercio e inversión. Imperará la diversidad, no la homogeneidad.
El interés de una firma de inversión es no emplear exactamente el mismo modelo que todos los competidores, pues ello podría conducirla a vender en situaciones de pánico o a hacer compras en momentos de subida transitoria de los precios, que es justamente lo que no se debería hacer. Por el contrario, una empresa de primera línea procurará desarrollar modelos superiores a los de sus rivales. Cuando una entidad descubre que sus rivales emplean un mismo modelo de forma previsible, puede detectar los fallos de ese modelo y comerciar en contra de ellas.
En la medida en que los reguladores ejercen influencia y tratan de ejercer un mayor control sobre el mercado, aumentan los costos de cumplimiento e imponen cargas legales a las empresas. Esto favorece a los actores más grandes, ya sea en el mercado comercial o en la prestación de servicios de inteligencia artificial. En otras palabras, la regulación tiende a disminuir, en lugar de aumentar, el número y la diversidad de técnicas y programas en el mercado. Ésa es una de las razones por las que la regulación no es ideal para abordar una posible sobrecentralización.
Cuando se trata de Wall Street, la IA (y, en términos más generales, las técnicas cuantitativas) no son nada nuevo. No es obvio que los avances más recientes en grandes modelos lingüísticos vayan a cambiar fundamentalmente la situación básica de los mercados de valores.
A pesar de todas las técnicas cuantitativas de Wall Street, la volatilidad del precio de las acciones en los últimos años ha sido baja . Y parte de la volatilidad de los últimos años probablemente se haya debido más a la pandemia y sus consecuencias que a técnicas comerciales o análisis cuantitativos.
Las técnicas cuantitativas probablemente causaron la “caída repentina” de 2010. Sin embargo, ese episodio también muestra la naturaleza autolimitada de las caídas del mercado puramente “técnicas”. El Dow Jones cayó casi 1.000 puntos, pero todo el episodio duró sólo 36 minutos, cuando otros operadores intervinieron para comprar a precios temporalmente bajos. Además, el factor iniciador detrás de la caída fueron probablemente las técnicas de “suplantación de identidad” de un solo comerciante, que intentó engañar al mercado para que reaccionara exageradamente en una dirección particular. Esa táctica es ilegal según la ley actual, como debería ser.
Siempre es posible que algún desarrollo futuro en IA conduzca a un cálculo completamente nuevo en los mercados y provoque algunas caídas repentinas. Sin embargo, el punto más general sigue vigente: los participantes del mercado utilizarán técnicas cuantitativas para tratar de identificar qué movimientos de precios son temporales o injustificados. Eso no significa que la IA siempre funcionará para mejor, pero tiene algunas propiedades estabilizadoras fundamentales en los mercados públicos.
Una buena noticia es que es probable que la IA aumente la productividad y, por tanto, sea buena para los precios de las acciones. Los mercados alcistas tienden a tener menos volatilidad que los mercados bajistas, e incluso si hay cierta volatilidad, a los inversores les puede resultar más fácil resistir porque han ganado dinero.
La IA (y el software en general) reflejan algunos problemas con el modelo actual de regulación. El sistema estadounidense está diseñado básicamente en torno a la regulación de intermediarios bien identificados. La Comisión de Bolsa y Valores regula las casas de bolsa, la Reserva Federal regula los bancos, la Administración de Alimentos y Medicamentos regula las compañías farmacéuticas, etc.
A medida que el software desempeña un papel activo e independiente en los resultados del mercado, la regulación se vuelve más difícil. El software no es fácilmente transparente para los externos, y a veces incluso para los internos. Es difícil evaluar si un software en particular va a hacer lo que se supone que debe hacer. Si esa es la preocupación, entonces una mejor respuesta sería aumentar los requisitos de capital, de modo que los actores del mercado tengan más protección si algo sale mal.
Los reguladores son como la mayoría de las personas: no se puede esperar que sepan hacia dónde se dirige la IA. Así que tampoco se puede esperar que lleguen de antemano con las reglas para que todo esté bien. Es mucho mejor centrarse en remedios generales para proteger la solvencia de los intermediarios.
Esta nota no refleja necesariamente la opinión del consejo editorial o de Bloomberg LP y sus propietarios.
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