El modelo de lenguaje GPT-4 de OpenAI demostró ser más eficiente que los analistas financieros humanos en el análisis de declaraciones financieras, según un estudio realizado por la Booth School of Business de la Universidad de Chicago. Este hallazgo podría transformar la industria de servicios financieros, que se está apresurando en adoptar tecnologías de inteligencia artificial generativa.
Durante la investigación se empleó “prompts de cadena de pensamiento” que guiaban a GPT-4 para identificar tendencias en las declaraciones financieras y calcular diferentes ratios financieros. Tras analizar esta información, el modelo de lenguaje pudo predecir de manera más precisa los resultados de ganancias futuras.
“Aun sin ninguna narrativa o información específica de la industria, el modelo supera a los analistas financieros en su capacidad para predecir cambios en las ganancias”, aseguró el estudio.
Según Business Insider, GPT-4 logró una precisión del 60% en sus predicciones, comparado con el rango del 53% al 57% de los analistas humanos. Este nivel de exactitud se ha atribuido a la capacidad del modelo para reconocer patrones financieros y conceptuales de negocio aun con información incompleta.
“Hemos encontrado que la estrategia de largo y corto basada en las predicciones de GPT supera al mercado y genera rendimientos significativos”, señaló el informe, subrayando así la potencial utilidad de la IA en la toma de decisiones financieras. Esta precisión se tradujo en estrategias de negociación más rentables, con ratios de Sharpe más altos y alpha positivos que superaron al mercado bursátil.
Sin embargo, el medio SiliconAngle resaltó que no todos los expertos comparten este entusiasmo. En foros como Hacker News, usuarios han expresado escepticismo, argumentando que el modelo de red neuronal artificial utilizado como referencia data de 1989 y no puede compararse con los modelos más avanzados utilizados actualmente.
Matt Holden, investigador en inteligencia artificial, también cuestionó si GPT-4 sería capaz de superar consistentemente el rendimiento de índices como el S&P 500, afirmando en la plataforma X que es improbable que el modelo pueda seleccionar acciones que realmente superen al mercado en general.
En una línea similar, Holger Mueller de Constellation Research Inc. destacó que, aunque la IA es claramente más rápida en procesar datos y buscar patrones históricos, no puede igualar la creatividad y experiencia humanas. “La IA no puede emparejar la creatividad, fantasías y experiencia de los humanos”, sostuvo.
A pesar de las dudas, Alex Kim, uno de los coautores del estudio, comentó que siempre ha sido difícil para los modelos de lenguaje realizar cálculos e interpretaciones complejas. “Mientras que los modelos de lenguaje son efectivos en tareas textuales, su comprensión de los números generalmente proviene del contexto narrativo y carecen de un razonamiento numérico profundo o la flexibilidad de una mente humana”, explicó.
Para poner a prueba la capacidad de GPT-4, los investigadores crearon una aplicación web interactiva para los suscriptores de ChatGPT Plus, la cual permite a los usuarios experimentar de primera mano la habilidad del modelo en el análisis financiero. No obstante, los investigadores recuerdan que es necesario verificar de manera independiente la exactitud de estas predicciones.
Este estudio no sugiere que los analistas humanos vayan a ser reemplazados por la IA en el corto plazo, pero indica que los LLM pueden ser herramientas poderosas que mejoren la eficiencia y efectividad de los profesionales en finanzas.