Alicia Galindo: Inteligencia artificial en la naturaleza, Robo-Advisors ambientales
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Alicia Galindo: Inteligencia artificial en la naturaleza, Robo-Advisors ambientales

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Alicia Galindo: Inteligencia artificial en la naturaleza, Robo-Advisors ambientales

bulletLa empresa ofrece la oportunidad de invertir en un portafolio, ya sea en fondos o en acciones individuales, que siempre cumplen al 100 por ciento los requerimientos de SRI.

Opinión MTY ALICIA GALINDO TEC DE MONTERREY
04/02/2020
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Alicia F. Galindo Manrique
Alicia F. Galindo Manrique Fuente: Cortesía

¿Es posible que una máquina tenga el mismo mecanismo de pensamiento abstracto que la inteligencia humana? ¿pueden tomar mejores decisiones las máquinas que los seres humanos?, ¿podría resolverse el riesgo del cambio climático por estos organismos autónomos? ¿realmente piensan? Como parte de mis líneas de investigación en sustentabilidad y mercados, por naturaleza me llama la atención el tema de la toma de decisiones financieras y cómo éstas se podrían volver a prueba de errores si utilizáramos la inteligencia artificial para todo. Esto nos ayudaría a prevenir catástrofes mayores y mejor aún, no ser susceptibles a las famosas disonancias cognitivas que nos llevan a muy atinados errores financieros.

¿Neuronas o transistores? ¿Qué es mejor? Sabemos qué en el cerebro humano que contiene 100 mil millones de neuronas, las funciones cognitivas se realizan mediante la activación de más de 90 mil millones de células nerviosas interconectadas que crean la sinopsis. Esta activación neuronal garantiza realizar funciones vitales como la regulación fisiológica de los órganos, el lenguaje y hasta la abstracción matemática (Benítez, 2015). Por otra parte, un sistema con inteligencia artificial requiere una secuencia infinita de instrucciones para resolver cualquier problema. En otras palabras, se requiere de una estructura algorítmica o secuencia de instrucciones para resolver determinadas acciones.

De aquí surge mi interés en el tema de la inteligencia artificial (IA) y en el análisis de datos para crear inversiones inteligentes y verdes. El análisis de datos inteligente es parte de (IA), la cual resuelve el problema de sistemas automáticos de aprendizaje sin programación explícita, enfocados en el desarrollo de algoritmos que son autónomos en base a la estructura de los datos (Ivanov, Snihovyil y Kobets; 2014). La habilidad de aprender y realizar mejoras sobre el mismo sistema de manera continua se le conoce como “Machine Learning” (ML).

Empresas como Google, Facebook y Amazon utilizan el ML para mejorar la experiencia del usuario, mejorar desarrollos y seguridad en los datos. En la industria financiera toda la temática de la administración de portafolios de inversión se ha vuelto tendencia al incorporar a los “Robo-Advisors”. Un Robo-Advisor (RA) es un software financiero para crear ingresos pasivos y administra un portafolio de inversión bajo ciertos parámetros de inicio. Hoy en día los Robo-Advisors han llegado al mundo de las inversiones socialmente responsables SRI, en donde a través de una serie de algoritmos, los cuales calibran el portafolio, se pueden tomar decisiones en base a la expectativa de rendimiento y riesgo de los clientes.

Cabe destacar que las SRI se enfocan en empresas que operan con productos y servicios que retribuyen al medio ambiente y a la sociedad, desde energía limpia hasta el alcance de la salud y mejores condiciones sociales para todos. Ahora ¿Por qué un Robo-Advisor es la mejor opción? Esta pregunta se podría contestar con lo siguiente: es extremadamente difícil crear una selección de activos financieros formada por empresas 100 por ciento cumplidoras. En realidad, solo hay pocas empresas que cumplen al 100 por ciento los criterios socialmente responsables.

Los fondos de inversión socialmente responsables invierten en empresas que son más cumplidoras que el promedio de la industria, lo cual hace ligeramente inexacta la selección de dichas empresas (Mercadante, 2019).

Los Robo-Advisors ofrecen la oportunidad de invertir en un portafolio, ya sea en fondos o en acciones individuales, que siempre cumplen al 100 por ciento los requerimientos de SRI. Su eficiencia y facilidad de uso permiten que selecciones tus activos, re balancees el portafolio, reinviertas los dividendos, todo esto por un costo muy bajo. Algunos Robo-Advisors inclusive, ofrecen estrategias para minimizar los pagos de impuestos que se derivan de las transacciones de capital. Ejemplos de Robo-Advisors que se dedican a las inversiones socialmente responsables son: Betterment, Future-Advisors, Motif Investing, Schwab Inteligent, Wealthfront, Earthfolio, entre otros.

PWC reporta que el mercado de los Robo-Advisors todavía está en etapas iniciales, mientras que AT. Kearney estima que las inversiones digitales pudieran sobrepasar el 1 trillón de dólares en el 2021 lo cual representa un crecimiento del 68 por ciento. Si duda es un tema interesante que vale la pena explorar ya que se pueden generar inversiones sustentables que cumplan con las características deseadas, con costos bajos y con beneficios mayores a los de una inversión tradicional. En el siguiente artículo compartiré algunas características principales de los Robo-Advisors y su desempeño en el mercado.

La Dra. Alicia Galindo Manrique es profesora de cátedra del Departamento Académico de Contabilidad y Finanzas.

Opine usted: alicia.galindo@tec.mx

Esta es una columna de opinión. Las expresiones aquí vertidas son responsabilidad únicamente de quien la firma y no necesariamente reflejan la postura editorial de El Financiero.