Tecnologia
La inteligencia artificial lleva a fondos de Wall Street a comprar lo mismo y achica la ventaja de cada estrategia
4/7/26
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Estudios elaborados por investigadores de la Universidad de Nueva York, la Universidad de Liechtenstein y firmas especializadas en inversiones analizan cómo el uso extendido de inteligencia artificial puede cambiar el funcionamiento de Wall Street. Los resultados muestran que distintos fondos podrían terminar comprando las mismas acciones, respondiendo a las mismas noticias y repitiendo errores similares cuando emplean modelos entrenados con información parecida.
La tecnología permite procesar grandes cantidades de datos y reaccionar con mayor rapidez. Sin embargo, su utilización por parte de un número creciente de gestores también puede concentrar las operaciones en las mismas oportunidades y reducir las diferencias entre las carteras.
Investigadores de la Universidad de Nueva York revisaron cerca de un millón de posiciones pertenecientes a fondos institucionales.
El estudio encontró que las carteras fueron mostrando una composición cada vez más parecida a medida que aumentó el uso de inteligencia artificial dentro de las firmas de inversión.
La coincidencia fue más marcada entre las compañías que utilizan esta tecnología con mayor intensidad. La situación puede hacer que grandes cantidades de dinero entren o salgan de los mismos activos casi al mismo tiempo.
Los mercados funcionan con participantes que interpretan de manera diferente los balances de empresas, los datos laborales y las decisiones de los bancos centrales. Cuando numerosos sistemas procesan información similar con modelos parecidos, esas diferencias pueden reducirse.
El modelo elaborado por los investigadores indica que una señal de inversión con buenos resultados podría perder la mitad de su rentabilidad adicional en aproximadamente 18 meses. Antes de la expansión de la inteligencia artificial, ese proceso podía extenderse entre cinco y siete años.
Esto ocurre porque las oportunidades identificadas por una herramienta pueden ser descubiertas rápidamente por otros sistemas. Cuantos más participantes llegan a la misma conclusión, menor es el tiempo durante el cual una estrategia conserva su ventaja frente al resto del mercado.
Una encuesta de la Asociación de Gestión de Inversiones Alternativas mostró que el 58% de los gestores de fondos esperaba aumentar el uso de IA dentro de sus procesos de inversión, frente al 20% registrado dos años antes.
Otro estudio puso a prueba 10 sistemas de trading basados en grandes modelos de lenguaje, utilizados para analizar el sentimiento de las noticias y estimar movimientos en los precios de las acciones.
Todos los sistemas consiguieron rendimientos positivos durante un periodo de inversión de 14 meses hasta abril de 2025. Sin embargo, los modelos fueron engañados cuando los investigadores realizaron pequeñas modificaciones en titulares financieros, como reemplazar letras por caracteres visualmente parecidos o insertar contenido oculto.
En el caso de mayor impacto, la rentabilidad total de uno de los modelos disminuyó cerca de 18 puntos porcentuales después de una manipulación dirigida a una sola acción durante una jornada. El experimento mostró que una información alterada puede afectar decisiones posteriores tomadas por el sistema.
Una tercera investigación comparó el comportamiento de cuatro modelos populares de inteligencia artificial en una simulación de operaciones con el S&P 500 y bonos del Tesoro de Estados Unidos.
Los sistemas acertaron la dirección del mercado en más de la mitad de los casos, un resultado similar al alcanzado por operadores macroeconómicos experimentados. No obstante, los cuatro modelos asumieron de manera repetida un nivel de riesgo superior al perfil que se les había asignado.
La volatilidad diaria de sus resultados se ubicó entre el 20% y el 40%, mientras que el rango recomendado para el ejercicio estaba aproximadamente entre el 7% y el 15%.
