Recientemente, la inteligencia artificial (IA) ha adquirido gran relevancia en el entorno empresarial debido a su potencial para la gestión de finanzas, generación de contenido y analítica de datos. Pero, un uso que resulta desaprovechado en la actualidad es su capacidad para facilitar las decisiones de inversión.
En Xepelin, queremos que tu empresa sea capaz de aprovechar al máximo las herramientas de IA para explotar sus ventajas y que sepa cómo utilizarlas para optimizar procesos de todo tipo, mejorar la toma de decisiones o generar prompts útiles para cualquier negocio. Por ello, en este artículo hablaremos sobre cómo puedes utilizar la IA para gestionar de mejor manera el proceso de inversión de tu negocio, junto con todo lo que este conlleva.
¿Por qué la IA tiene el potencial de optimizar decisiones de inversión?
La IA tiene enormes capacidades de automatización y análisis rápido de grandes cantidades de datos para la detección de patrones, creación de proyecciones acertadas e identificación de riesgos ocultos. Dado que una estrategia de inversión (ya sea en el stock market o en el proceso de adquisición de activos de una compañía) requiere analizar una gran cantidad de opciones para calcular riesgos, rentabilidad a corto y largo plazo y anticiparse a tendencias, su creación puede apoyarse de herramientas de inteligencia artificial.
Aplicaciones de la IA en inversiones empresariales
En la práctica, las herramientas de IA pueden asistir en el proceso de toma de decisiones de inversión de las siguientes formas:
- Gestión de riesgos a través de la detección de patrones y tendencias ocultas que señalan problemas de rentabilidad, volatilidad o que alerten sobre las posibles amenazas asociadas con una determinada inversión. Esto permite tomar decisiones para redistribuir los recursos invertidos o vender acciones antes de una posible baja.
- Identificación de oportunidades de la misma manera, encontrando las señales que apunten a opciones favorables para invertir, permitiendo anticiparse a ellas o confirmando la rentabilidad de inversiones actuales.
- Generación de proyecciones futuras basadas en patrones históricos. Prediciendo cambios en el mercado con base en la repetición de condiciones pasadas. Esto reduce los riesgos asociados con un mercado volátil y permite anticiparse a posibles problemas o nuevas tendencias.
- Optimización de portafolio y visualización de cartera en un solo lugar. La IA se encarga de rastrear múltiples inversiones al mismo tiempo, señalando cambios en cada una y alertando sobre posibles riesgos de diversificación, rentabilidad, etc.
- Análisis de sentimiento sobre determinada inversión a través de una revisión exhaustiva de lo que se dice sobre ella en diversas fuentes de información, como redes sociales y noticias.
- Consejos personalizados, obtenidos a través de asistentes virtuales o chatbots capaces de brindar asesoría detallada después de proporcionar información clave sobre un negocio, como su revenue, metas de inversión, tolerancia al riesgo, etc.
- Soluciones de trading automatizado que manejan portafolios de inversiones extensos y toman decisiones inmediatas ante cambios, sin la necesidad de input humano constante.
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Problemas comunes de inversión que la IA puede solucionar
Queda claro que la IA tiene una gran cantidad de aplicaciones en las inversiones empresariales, pero, exactamente, ¿cuáles son los problemas que soluciona? Algunos desafíos que este tipo de herramientas pueden ayudar a superar son los siguientes:
Errores de cálculo
Cuando la incorporación de tecnología en los workflows de proyección es deficiente, siempre existe la posibilidad de que un error de cálculo resulte en proyecciones erróneas o problemas más graves, como pérdidas. Las herramientas de IA reducen enormemente la probabilidad de que esto suceda cuando se utilizan para comprobar resultados o incluso, para llevarlos a cabo por sí mismas.
Sin embargo, cabe mencionar que el input humano sigue siendo necesario para introducir datos correctos que sean relevantes al problema que la IA deberá solucionar.
Detección de problemas y patrones ocultos
Ciertas tendencias, patrones, problemas o posibilidades (como los eventos extremos o tail risks) llegan a ser pasados por alto por modelos más simples o aquellos generados de forma manual. Esto puede ocasionar que una empresa esté poco preparada para los retos que se avecinan o que quede rezagada ante nuevas tendencias. La inteligencia artificial es efectiva al momento de identificar estos patrones ocultos, permitiéndole a las empresas encontrar vulnerabilidades que arreglar y tendencias nuevas para explotar.
Sesgos diversos
Existen sesgos emocionales o conductuales que son capaces de nublar las decisiones de inversión sin que alguien se dé cuenta a primera vista. Dado que es imposible separar al ser humano de sus sesgos y opiniones personales, y esto, en ocasiones, lleva a elegir opciones poco favorables, se pueden introducir algoritmos de IA en los workflows de inversión para comprobar que una decisión se está tomando por razones objetivas y no está siendo influenciada por otros factores.
Mercados volátiles
Realizar predicciones completamente precisas es una meta inalcanzable debido a la volatilidad de muchos mercados y a las condiciones cambiantes del entorno; sin embargo, es posible que, históricamente, muchas de estas circunstancias ya hayan ocurrido. Los algoritmos de IA y machine learning se encargan de analizar estos datos pasados para tratar de predecir el comportamiento del entorno y reducir los riesgos de tomar una decisión de inversión errónea.
Análisis lentos
Reunir un gran volumen de datos históricos, patrones, tendencias, etc., para analizar es un proceso extenso que puede consumir una gran cantidad de recursos y tiempo. La inteligencia artificial soluciona este problema al condensar rápidamente datos variados de distintas fuentes, permitiendo análisis más rápidos y agilizando la toma de decisiones financieras.
Creación de planes de contingencia
Contar con un plan de emergencia ayuda a una empresa a superar épocas difíciles mediante un manejo inteligente de recursos y estrategias para evitar más riesgos. Sin embargo, cuando no se conocen los posibles riesgos, ni la forma en la que impactarían en una compañía, se vuelve complicado crearlo.
Los modelos de IA permiten visualizar todas las posibilidades futuras de un escenario, lo cual facilita la creación de planes de contingencia que tengan la suficiente capacidad para lidiar con ellos en caso de que sucedan.
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Modelos predictivos de IA ¿Cómo funcionan en la inversión?
En el contexto de las inversiones empresariales, los modelos predictivos analizan una cantidad extensa de información sobre distintas acciones o activos de una compañía a lo largo del tiempo para encontrar las posibles consecuencias de seguir determinado camino. Estos utilizan algoritmos de machine learning para predecir los posibles resultados futuros de una acción cuando se combina una serie de condiciones, basándose en datos históricos.
Sin importar el uso práctico que se le otorgue, el éxito de un modelo dependerá de 4 factores cruciales:
- Definir claramente la meta del modelo
- Seleccionar apropiadamente los datos relevantes
- La preparación correcta de los datos elegidos
- La integración de los resultados en mejores decisiones
En la práctica, estos son capaces de cumplir estas 3 funciones principales:
Anticipación a tendencias
Al analizar un historial prolongado de comportamientos del mercado y de la rentabilidad de diferentes inversiones, un modelo predictivo es capaz de detectar cuando ciertas condiciones propicias están por repetirse. Lo cual permite que una empresa pueda anticiparse y aprovecharlas antes de que su competencia las note.
Por ejemplo, si una compañía utiliza modelos predictivos para analizar patrones de consumo y tendencias en el mercado, es posible encontrar los momentos o condiciones en los que, históricamente, ha existido un aumento en la demanda de sus productos. Entonces, esta puede decidir aumentar su volumen de producción o invertir en crear nuevos artículos durante estos periodos de forma segura, sin la preocupación de que su inventario pueda estancarse.
De manera inversa, un modelo también es capaz de predecir la repetición de condiciones de inversión negativas y advertirle a una empresa con antelación, permitiendo que esta tome acciones para protegerse o buscar otro camino.
Optimización de carteras de inversión
Además de la habilidad que un modelo predictivo tiene para anticiparse a condiciones negativas o positivas, también tiene la capacidad de detectar inversiones individuales con el potencial de generar mayores ganancias o de representar mayores riesgos.
Por ejemplo, si una empresa busca reducir costos eliminando de su cartera de inversión aquellas acciones que no tienen posibilidades de ser rentables a futuro, puede utilizar un modelo predictivo que evalúe datos históricos del comportamiento de diversas acciones para encontrar los patrones que delatan las altas probabilidades de que una acción culmine en pérdidas. De esta forma, se simplifica el proceso para identificar inversiones de baja rentabilidad y eliminarlas sin pensarlo 2 veces.
Evaluación de riesgos financieros
No todas las opciones de inversión son fácilmente clasificables como positivas o negativas, y un modelo tiene el potencial de construir perfiles realistas que determinen correctamente las probabilidades de que una inversión sea de alto, mediano o bajo riesgo. Después de que los perfiles han sido generados, la empresa entonces tiene la decisión final sobre cómo manejar los riesgos de cada uno.
Proyecciones basadas en IA para prevenir la necesidad de financiamiento
De la misma forma en la que la IA se anticipa a tendencias para la inversión, es capaz de anticiparse a las necesidades financieras de un negocio, como el financiamiento. Sin embargo, a diferencia de los modelos predictivos, que utilizan datos históricos, esta funcionalidad opera gracias al monitoreo de datos en tiempo real, identificando momentos en los que podría existir un problema de liquidez.
Cuando una herramienta de IA se integra con el sistema de facturación de una empresa y cuenta con información sobre su ciclo de liquidez, sus facturas pendientes de cobro y pago, ingresos, etc., esta puede monitorear automáticamente sus finanzas. Además, podrá generar alertas para efectuar pagos a tiempo, para cobrar facturas en el momento correcto, e incluso, para solicitar financiamiento en el momento preciso y así proteger el cash flow de la empresa.
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Gestión de riesgos de inversión con IA
Cuando se combinan los modelos predictivos con el monitoreo dinámico de datos, la IA se vuelve aún más eficiente en la gestión de distintos tipos de riesgos. Aunque es capaz de crear perfiles o mostrar alertas y dejar la decisión final sobre determinada inversión en manos de un humano, también tiene la habilidad para decidir por sí sola según las instrucciones o input inicial que se le haya dado.
Entre las formas en las que las herramientas de IA pueden monitorear y manejar riesgos se encuentran las siguientes:
- Gestión de riesgos para inversiones o acciones específicas: al tener acceso a los datos de inversiones de una compañía y a datos externos sobre tendencias del mercado, noticias, etc., un sistema de IA detecta posibles riesgos en tiempo real, ofreciendo sugerencias sobre posibles medidas para mitigarlos, o decidiendo por sí mismo con base en un algoritmo.
- Simulaciones de riesgo y stress-tests: un modelo de IA realiza una gran cantidad de simulaciones de cómo se comportaría la cartera de inversión actual de una empresa en determinadas condiciones favorables o desfavorables, señalando vulnerabilidades que se deben corregir.
- Identificación de tail risks: al realizar simulaciones, un algoritmo de IA es capaz de alertar sobre posibles eventos extremos (o tail risks) difíciles de detectar que salen de los patrones tradicionales. Entonces, una compañía puede establecer medidas de protección ante la posibilidad de que ocurran.
- Ajuste dinámico: diversas herramientas de IA tienen la habilidad para tomar decisiones sobre inversiones particulares, como detenerlas, aumentarlas, seguir una estrategia de cobertura contra riesgos (hedging), etc., según los parámetros introducidos por un individuo. Por ejemplo, es posible proporcionar instrucciones para vender una acción cuando se supera cierto límite de pérdidas o aumentar la inversión en un activo cuando el profit que genera va en alza.
- Cumplimiento legal: de forma automática, un algoritmo encuentra posibles violaciones normativas o legales en las prácticas de inversión de una compañía y, después, envía alertas o corrige el problema.
Consejos para aprovechar de forma segura las ventajas de la IA en inversiones empresariales
La IA sigue siendo una herramienta nueva que no todas las empresas saben cómo emplear correctamente. La clave para aprovecharla está en conocer su potencial, sus limitaciones y en saber cómo incorporarla a los workflows de forma segura, sin reemplazar por completo la perspectiva humana. Para lograrlo, puedes seguir estos consejos:
- Establecer metas claras: para hacer esto, es necesario pensar en las necesidades de inversión de tu empresa y reflexionar sobre el propósito que tendría la IA para cubrir esas necesidades o alcanzar nuevos objetivos. Las herramientas de inteligencia artificial solo son tan eficaces como la estrategia con la que se utilizan, por lo que es crucial contar con una visión clara sobre los objetivos que debe cumplir y los datos que debe analizar.
- Elegir tipo de tecnología cuidadosamente: existen herramientas de IA para realizar proyecciones, monitorear datos, encontrar patrones, etc., que van desde modelos predictivos, algoritmos simples y asistentes virtuales, hasta sistemas complejos de machine learning capaces de tomar decisiones por sí solos. ¿Cómo elegir el adecuado? La elección debe de responder directamente a las metas establecidas.
- Delimitar estrategia: dado que cualquier herramienta de inteligencia artificial funcionará gracias al input inicial que se le proporcione, es crucial establecer márgenes y límites específicos para que esta conozca cómo tomar decisiones. Es importante proporcionar factores como la tolerancia al riesgo de la empresa, valores aceptables y presupuestos de inversión, entre otros.
- Empezar poco a poco: antes de apoyarse completamente en un sistema de IA, es importante tomar el tiempo necesario para aprender a utilizarla, así como para entender sus capacidades y limitaciones. Esto evitará posibles problemas futuros, como invertir una cantidad excesiva en una herramienta de forma incorrecta o contar con expectativas poco realistas.
- Monitorear constantemente: distintos factores pueden afectar a un algoritmo de inteligencia artificial y ocasionar que este no opere correctamente, por lo que siempre es necesario monitorear de cerca su funcionamiento.
- Combinar con perspectivas humanas: los sistemas de IA también pueden ser propensos a cometer ciertos errores, y únicamente son capaces de operar gracias al input que reciben. Por este motivo, el uso de estas herramientas siempre debe de enriquecerse con una perspectiva humana capaz de detectar problemas, modificar algoritmos y tomar un nuevo curso cuando estas no funcionen conforme a lo esperado.
El potencial que la IA tiene para asistir en los procesos de inversión y en otras áreas de la gestión financiera de una empresa es innegable. Pero, el acceso a estas herramientas no siempre está garantizado en todo tipo de empresas.
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