La Comisión Nacional del Mercado de Valores (CNMV) ha realizado un singular examen. El organismo supervisor ha encargado a dos de sus técnicos que utilicen cuatro aplicaciones de inteligencia sintético (IA) para modificar en el Ibex 35. La conclusión es que estos modelos, aceptablemente entrenados, pueden aventajar ampliamente la rentabilidad del índice que sintetiza la progreso de la Bolsa española. El vencedor fue Perplexity, que logró un exceso de rentabilidad mensual de 3,5 puntos, acumulando más de un 80% de rentabilidad en 10 meses. Todos ellos lograron unos retornos que duplicaron la rentabilidad del Ibex. Eso sí, el regulador de los mercados avisa de que “el uso de la inteligencia artificial sin supervisión humana en decisiones de inversión presenta fallos, errores y alucinaciones”.. Seguir leyendo
El supervisor advierte que el uso de la inteligencia sintético sin supervisión humana en decisiones de inversión “presenta fallos, errores y alucinaciones”
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La Comisión Nacional del Mercado de Valores (CNMV) ha realizado un singular examen. El organismo supervisor ha encargado a dos de sus técnicos que utilicen cuatro aplicaciones de inteligencia sintético (IA) para modificar en el Ibex 35. La conclusión es que estos modelos, aceptablemente entrenados, pueden aventajar ampliamente la rentabilidad del índice que sintetiza la progreso de la Bolsa española. El vencedor fue Perplexity, que logró un exceso de rentabilidad mensual de 3,5 puntos, acumulando más de un 80% de rentabilidad en 10 meses. Todos ellos lograron unos retornos que duplicaron la rentabilidad del Ibex. Eso sí, el regulador de los mercados avisa de que “el uso de la inteligencia artificial sin supervisión humana en decisiones de inversión presenta fallos, errores y alucinaciones”.. El estudio publicado hoy ha sido primoroso por Ricardo Crisóstomo y Diana Mykhalyuk, dos técnicos de la Dirección General de Estrategia y Asuntos Internacionales de la CNMV. Este trabajo escolar analiza la capacidad de razonamiento de ChatGPT (de OpenAI), Gemini (Alphabet), DeepSeek (de caudal chino) y Perplexity en la toma de decisiones de inversión.. Los autores han actuado como podría hacerlo una gestora de fondos de inversión que quisiera divulgar un fondo de acciones españolas que estuviera administrado íntegramente por una IA.. La investigación analiza si los modelos de lengua de gran tamaño pueden producir predicciones bursátiles fiables de forma autónoma o si, por el contrario, la intervención humana sigue siendo indispensable. Para ello, los autores evalúan cuatro modelos de IA última concepción en un entorno efectivo de mercado, utilizando acciones del Ibex 35 durante un periodo de diez meses (abril de 2025–enero de 2026), unos meses en los que el selectivo tuvo una rentabilidad sobresaliente.. El estudio compara tres estrategias de interacción con los modelos. La primera es una consulta ingenua o básica, similar a la que haría un inversor minorista, sin lazarillo metodológica ni restricciones analíticas. La segunda es un enfoque estructurado, donde se obliga al maniquí a evaluar las acciones mediante un situación multifactorial con pesos definidos (valoración de la compañía, previsiones de crecimiento, vigor financiera, indicadores técnicos, riesgos macroeconómicos y sentimiento de mercado). La tercera es el razonamiento en sujeción, que añade supervisión humana iterativa para revisar, corregir y validar los pasos intermedios del exploración.. Las cuatro IA lograron sus mejores resultados con la tercera logística. Es aseverar, con una interacción humana mucho más estrecha, que permitiera ir corrigiendo errores. Bajo estos parámetros, Perplexity consiguió aportar 3,5 puntos porcentuales extra de rentabilidad mensual frente al Ibex 35. ChatGPT y Gemini lograron añadir 3 puntos más al mes, y Deep Seek 2,7 puntos.. Estas cifras son mensuales. Acumuladas durante los 10 meses del estudio, suponen triunfar 40 puntos porcentuales más que la Bolsa española, que en ese periodo se revalorizó un 43%, por lo que con el uso de la IA se habrían podido duplicar los retornos del Ibex 35. Sobre el papel, Perplexity podría sobrevenir conseguido una rentabilidad superior al 80% invirtiendo en acciones españolas.. La conclusión principal es clara. Las aplicaciones de IA pueden aportar valía en la predicción bancario, pero no son fiables como sistemas autónomos. Su potencial solo se materializa cuando se integran en marcos de trabajo supervisados, con instrucciones claras y estructuradas, una energía recurrente, fuentes de datos verificables y control humano continuo.. Para los autores del estudio, el desafío no es tanto tecnológico, sino organizativo y de gobernanza, especialmente relevante para reguladores, inversores y diseñadores de sistemas de IA financiera.. Cada vez son más las gestoras de fondos de inversión que utilizan de una forma u otra herramientas de inteligencia sintético para ayudar a la hora de escoger acciones o bonos. Toda la industria lleva meses debatiendo el impacto final que tendrá la irrupción de esta tecnología. Para la mayoría de los expertos, una consecuencia clara será que volverá a empujar a la depreciación el nivel de comisiones, que lleva abriles reduciéndose, sobre todo con la extensión de los fondos indexados de bajo coste.
