Muchos inversores se preguntan si la Inteligencia Artificial les sustituirá en la toma de decisiones. Sin embargo, nos puede ayudar a ahorrar tiempo y reducir el margen de error.
No sabemos si los androides soñarán o no con ovejas eléctricas, aunque igual la contestación se encuentra en la recién estrenada segunda parte de Blade Runner. Mientras buscamos respuestas, Ana Segurado, directora de inversiones de Telefónica Open Future_, y Arturo Moreno, consejero delegado de BigML, han tenido que hacer lo propio en el 2017 Lavca Summit Investor, celebrado recientemente en Nueva York, respecto a otra interesante pregunta: ¿Sustituirá el Machine Learning a los inversores en la toma de decisiones?
Ya han pasado once años desde que tuvimos noticias, por primera vez, de cómo una computadora, de nombre Deep Blue, era capaz de enfrentarse a Gary Kasparov, campeón del mundo de ajedrez, y, además, de vencerlo. Esa primera victoria mostró cómo una máquina era capaz de aprender, de tomar decisiones, de corregir estas, y de aplicarlas.
En este tiempo, la Inteligencia Artificial ha sido capaz de pilotar aviones de combate, de imitar con exactitud nuestra caligrafía, de componer música basada en grandes artistas, como es el caso de Daddy’s Car, canción pop basada en la música de los Beatles, o de escribir libros como ‘La luz solar se perdió en la ventana de cristal’, el primer libro de poemas escrito por IA, en concreto, por el célebre autor Microsoft Little Ice.
En estos 11 años el Machine Learning no ha hecho más que evolucionar y de extenderse a los distintos ámbitos, hasta el punto de proporcionar herramientas que son capaces de decidir si un banco debe o no conceder un préstamo personal o, incluso, si un inversor debería fijar su atención en una startup o, por el contrario, descartarla.
IA para garantizar una buena inversión
Preseries es una joint venture entre Open Future_ y BigML que usa datos públicos y privados de startups para encontrar patrones de comportamiento que ayudan a prever qué empresas serán exitosas y así garantizar una inversión potencial. Pero no es únicamente una herramienta que sirve para que los inversores identifiquen compañías en las que invertir, sino también para que realicen análisis sobre sus empresas del portfolio.
En Sillicon Valey, los inversores más reputados (Sequoia, Social Capital, etc.) ya utilizan herramientas de Machine Learning, y Preseries pone estas capacidades al alcance de cualquier inversor a una fracción de su coste. Es así una solución que forma parte del punto más alto de la evolución de la Inteligencia Artificial y que nos lleva de vuelta a la pregunta inicial: ¿sustituirá el Machine Learning a los inversores en la toma de decisiones?
“Sustituir” quizá sea una palabra muy gruesa, ya que, como se explicó en la reunión de Lavca frente a los inversores citados, la intuición es un componente que no siempre está formado por criterios objetivos y cuantificables. Y del mismo modo en que Deep Blue, el ordenador que fue capaz de derrotar al mismísimo Kasparov, no puso fin a las partidas y disputadas entre humanos, la Inteligencia Artificial ha llegado al mundo de la inversión para aportar valor y complementar, no para sustituir al factor humano.
¿Sustituirá a los inversores?
Ha llegado para reducir los tiempos de los análisis, ya que capaz de realizar cálculos a partir de unos parámetros a una velocidad y con una precisión inalcanzables para la mente humana (maneja y relaciona datos consolidados y modelos predictivos de más de 300.000 compañías, más de 145.000 rondas de financiación, más de 6.000 ofertas públicas, más de 20.000 adquisiciones y más de 6.000 compañías cerradas), lo cual aporta a los inversores una información de gran valor que deben de tener muy en cuenta en sus decisiones, para las cuales, en muchas ocasiones, no disponen de demasiado margen de tiempo.
Y también ha llegado para que dichos inversores, además de ahorrar tiempo, puedan manejar en estas delicadas decisiones muchos más factores y variables que lo que hacen habitualmente, lo cual les sirve para minimizar el margen de error.
En definitiva, se trata de una herramienta que ha de ser muy seriamente tenida en cuenta, que no pretende sustituir a nadie, si acaso sumar conocimiento y minimizar márgenes de error en la toma de decisiones, que seguirán siendo parte de las tareas humanas.
Y una nota de actualidad para concluir: Preseries convoca en Boston, dentro de la 4ª edición de la conferencia internacional de Aplicaciones Predictivas y APIs, PAPIs’ 17, la séptima batalla de startups basadas en Inteligencia Artificial. Para esta batalla se han elegido a varias startups que presentarán sus proyectos en el escenario.
Cada una de ellas tendrá cuatro minutos para explicar su negocio y, a continuación, el algoritmo de PreSeries les hará una serie de preguntas con el objetivo de dar una predicción de 0 a 100. La empresa que obtenga la nota más alta, gana el concurso. PreSeries basa su predicción en los extensos modelos predictivos entrenados con los datos arriba mencionados.
