La inteligencia artificial está cambiando los mercados a una velocidad que ninguna otra tecnología logró alcanzar. Los modelos se actualizan más rápido de lo que los humanos pueden reaccionar, las narrativas se expanden en segundos a escala global y el capital salta entre clases de activos mucho antes de que los fundamentos logren ajustarse.
Sin embargo, en medio de esta aceleración, hay algo que sigue igual: la psicología humana continúa siendo el motor de los mercados, y no se vuelve más racional con el tiempo.
Esa tensión entre la velocidad de las máquinas y el ritmo más lento del comportamiento humano es el eje del programa "Decisiones de Inversión y Finanzas Conductuales", que dicta la Escuela Kennedy de Harvard. Se trata de un curso ejecutivo de tres días liderado por Richard Zeckhauser, Michael Mauboussin, Kelly Shue, David Laibson, Robin Greenwood, Annie Duke y Jason Furman.
Pensado para CIOs, administradores de activos y líderes financieros de alto nivel, el programa propone algo que el sector demanda cada vez más: un esquema práctico de toma de decisiones en mercados marcados por la volatilidad, las cascadas narrativas y el ruido amplificado por la IA.
1. La IA aceleró los mercados, pero no el juicio humano
Una de las ideas centrales del programa es que la inteligencia artificial modificó de forma profunda la velocidad con la que se mueven los mercados, pero no alteró los sesgos que los inversores arrastran.
Durante las sesiones, el cuerpo docente hizo hincapié en que las tendencias psicológicas más comunes —como la aversión a la pérdida, el anclaje, el exceso de confianza, la contabilidad mental y el comportamiento gregario— siguen teniendo tanto peso como siempre. Lo que cambió es que la IA amplifica estos mecanismos, porque la información circula más rápido de lo que las personas pueden actualizar sus creencias.
Patrones como la reacción insuficiente a los resultados, las operaciones guiadas por la atención o el impulso predecible no desaparecieron. En muchos casos, se volvieron más notorios, porque los inversores enfrentan un caudal de señales que cuesta procesar.
La conclusión más clara: el cuello de botella en las finanzas actuales no pasa por la falta de datos, sino por el comportamiento humano.
2. La próxima gran burbuja podría ser la IA, y la mayoría de los inversores no está preparada
Aunque existe un consenso general sobre el impacto que la inteligencia artificial tendrá en distintas industrias, el programa advirtió sobre una asimetría que crece cada vez más: las expectativas suben mucho más rápido que los fundamentos.
Según algunos de los especialistas que expusieron, este escenario empieza a parecerse al terreno clásico de una burbuja.
Pero, a diferencia de otras manías del pasado, la próxima burbuja no estaría impulsada solo por la especulación, sino por una especie de optimismo recursivo. A medida que los sistemas de IA mejoran, las narrativas sobre productividad se multiplican, y muchos inversores dejan de operar según sus propias convicciones para actuar en función de lo que suponen que piensan los demás.
El cuerpo docente del programa definió este fenómeno como un "mercado de segundo orden", en el que el éxito depende menos de anticipar los fundamentos y más de entender la psicología colectiva.
La advertencia es clara: identificar que se está gestando una burbuja vinculada a la IA no alcanza para protegerse. Solo lo hace un proceso disciplinado.
3. La higiene de decisiones ya no es una habilidad fácil
Una de las secciones más valiosas del programa estuvo dedicada a la higiene de decisiones: procesos estructurados que ayudan a los inversores a mantener la racionalidad en contextos de incertidumbre.
Los participantes incorporaron herramientas prácticas que hoy utilizan los principales comités de inversión:
- Previsiones independientes antes de cada discusión.
- Premortems (¡o incluso pre-desfiles!) para anticipar cómo puede fallar —o salir bien— una decisión.
- Requisitos de tarifa base para evitar el anclaje.
- Disidencia estructurada para contrarrestar el pensamiento grupal.
- Formación de equipos rojos para analizar recomendaciones clave.
- Seguimiento de calibración para evaluar el juicio a lo largo del tiempo.
Estas ideas, surgidas del ámbito académico, pasaron a ser barreras operativas probadas. Sirven para que los equipos no se dejen arrastrar por la voz más dominante, puedan separar hechos de relatos y sostener sus decisiones cuando los mercados se ponen turbulentos.
La lógica es clara: en mercados rápidos, desacelerar el ciclo de decisión puede convertirse en una ventaja competitiva. @@FIGURE@@
4. Las carteras deben pensarse en función del comportamiento humano, no solo del rendimiento esperado
Otro eje central fue que muchos inversores construyen carteras a partir de modelos de optimización matemática, aunque los clientes reales no actúan como esos modelos suponen.
En contextos volátiles, lo que importa no es únicamente el riesgo y el rendimiento, sino también la capacidad de sostener ciertos comportamientos:
- ¿Cada cuánto revisa un cliente su cartera?
- ¿Qué tan fácilmente entra en pánico frente a las pérdidas?
- ¿Cómo separa mentalmente sus distintos "botes" de dinero?
- ¿Está invirtiendo para sí mismo, para sus herederos o para una institución?
- ¿Tolerará la falta de liquidez sin dejarse llevar por los movimientos de precios?
En lugar de ignorar esas tendencias, el programa destacó la importancia de construir carteras que se adapten a la psicología humana. Para eso, propuso marcos más claros, reglas de reequilibrio más estables y estrategias de comunicación que reduzcan las decisiones motivadas por el arrepentimiento.
La idea va en línea con los principios de liderazgo de HBR: una estrategia fracasa cuando pasa por alto cómo se comportan las personas.
5. Las superposiciones de comportamiento serán el nuevo alfa
Uno de los debates con mayor proyección estuvo centrado en el crecimiento de las superposiciones: procesos y herramientas que incorporan conocimientos conductuales directamente en los sistemas de inversión.
En los próximos años, muchos gestores de activos probablemente empezarán a implementar:
- "Enfriamientos" de decisiones personalizados
- Señales de riesgo basadas en la carga cognitiva, el estrés fisiológico o los patrones de atención
- Paneles que comparen los resultados de reuniones con y sin análisis pre-mortem
- Sistemas de atribución que vinculen el desempeño con los procesos conductuales
- En otras palabras, el alfa conductual dejará de ser anecdótico para volverse medible.
Sin embargo, esto implica una gran responsabilidad. Los expositores remarcaron la importancia del consentimiento, la transparencia y la ética. El análisis del comportamiento puede ser útil si se utiliza con cuidado. @@FIGURE@@
6. El factor humano sigue pesando más que cualquier modelo en los mercados
Tal vez la idea más potente del programa no giró en torno a la inteligencia artificial ni a los modelos analíticos, sino a las fuerzas informales que mueven el capital. Muchas veces, los mercados se definen en los pasillos, durante un café o en los momentos de calma después de las reuniones formales. La dinámica de las decisiones, las narrativas internas, las motivaciones personales y la influencia social pesan tanto como cualquier hoja de cálculo.
El curso no esquivó esta realidad. En lugar de ofrecer una visión fría y técnica de las finanzas, buscó preparar a los participantes para entender el costado humano, complejo y social de los mercados: esa parte que la inteligencia artificial todavía no puede automatizar.
El manual de Harvard para moverse en los mercados financieros atravesados por la IA
Del programa surgió un esquema claro: simple, potente y de aplicación inmediata.
Aunque el curso ofrece mucha más información, ejemplos prácticos, estudios de casos e incluso proyecciones arriesgadas, esta lista de recomendaciones funciona como una herramienta útil:
1. Bajá la velocidad al decidir cuando la información se acelera. Usá análisis pre-mortem, pronósticos independientes y listas de control.
2. Tomá decisiones basadas en tasas base, no en relatos.
3. Considerá el pensamiento colectivo como un riesgo estructural. Integrá la disidencia dentro del proceso.
4. Armá carteras en función del comportamiento humano, no de modelos ideales.
5. No intentes anticiparte a una burbuja de IA con predicciones. Hacelo con disciplina.
6. Medí el desempeño conductual del mismo modo en que medís los retornos.
7. Usá la IA para mejorar los procesos, no para reemplazar el juicio.
El resultado final
La IA está cambiando la dinámica de los mercados, pero la psicología humana sigue siendo un factor decisivo. El programa de finanzas conductuales de Harvard aporta algo poco común en el mundo financiero actual: una manera de sostener la estructura y la racionalidad en medio de mercados desordenados y dominados por lo emocional.
Frente a ciclos más veloces, relatos cada vez más instalados y burbujas más difíciles de descifrar, no ganarán quienes tengan más datos, sino quienes cuenten con sistemas de decisión más sólidos desde lo conductual.
Este artículo fue publicado originalmente por Forbes.com