Una computadora puede reconocer a un gato. ¿Podrá detectar una acción que esté muy baratá Hace cuatro años, sentado en un teórico sobre fondos de cobertura en la facultad de Administración, a Chidananda Khatua se le ocurrió una respuesta a esa pregunta.
Khatua, ingeniero de Intel y profesor de la Universidad de California, pensó que de la capacidad de combinar datos financieros precisos y la información menos exacta que aparece en informes anuales y artículos de prensa podía surgir algo poderoso.
En Wall Street, las computadoras se usan de manera estrictamente cuantitativa; por ejemplo, para dividir precios por ganancias y hacer rankings con los resultados. Pero eso cambiará. El silicio demostró su potencial verbal en 2011, cuando un sistema de IBM llamado Watson les ganó a dos campeones humanos en Jeopardy! Para lograrlo, la computadora no solo tenía que entender cifras, sino también parentescos, tiempo, proximidad, causalidad, taxonomía y muchas otras conexiones.
Khatua no se hacía ilusiones sobre la posibilidad de que una computadora entendiera como entiende una persona. Pero sí podía tener conocimiento. Podía acopiar hechos ?un montón de hechos? y buscar patrones y tendencias en los mercados de valores. Quizás podría compensar la falta de intuición con fuerza bruta.
En un día agitado, EquBot hace 500 billones de cálculos. ¡Gracias a Dios por los chips gráficos de Nvidia! Estas fetas de silicio se diseñaron para satisfacer a los gamers procesando simultáneamente distintas piezas de una imagen en movimiento. Resultaron ideales para los flujos informáticos paralelos de las redes neurales, y son lo que hace andar a los centros de computadoras que Amazon les alquila a EquBot y a otros investigadores de IA.
El año pasado, el software de EquBot detectó interés por Amarin Corp., un laboratorio de Irlanda con un suplemento dietético bajo receta que usa ácidos grasos omega-3. El fondo internacional que cotiza en bolsa (ETF) compró acciones cuando valían menos de US$ 3, mucho antes de que las autoridades aprobaran el suplemento y las acciones se dispararan a US$ 15. Otra jugada de EquBot fue agregar acciones de Visa a su fondo local porque el sistema midió que las repercusiones de los anuncios de cierres de cadenas de comercios señalaban que aumentaría el volumen de tarjetas de créditos.
La computadora ya falló algunas veces. Se enamoró de NetApp y New Relic, quizás como reacción a un estallido de entusiasmo por la computación en nube. Las acciones se hundieron. No pasa nada, afirma Khatua. Las redes neurales aprenden de sus errores.
EquBot, que según afirma tiene los únicos ETF administrados activamente que usan IA, no estará solo por mucho más tiempo. IBM está vendiendo IA por todo Wall Street. Donna Dillenberger, una científica de IBM en Yorktown Heights, Nueva York, está trabajando en un modelo del mercado de valores con millones de nodos, y afirma que pronto habrá sistemas con miles de millones de nodos.
Otra amenaza igual de seria son los analistas humanos a los que Khatua está tratando de dejar sin trabajo. Esos analistas pueden seguir pruebas de medicamentos u observar que Amazon no acepta efectivo. Lo que tiene a favor EquBot es la explosión de los datos digitalizados y un crecimiento comparable en la potencia de los chips. Los seres humanos no pueden seguir todas las conexiones.
“El 90% de los datos que existen se creó en los últimos dos años”, afirma Art Amador, director de operaciones de EquBot. “Dentro de dos años va a seguir siendo así”.
Por William Baldwin
