Los datos son el futuro de la gestión de activos, pero tienen un inconveniente

Los datos son el futuro de la gestión de activos, pero tienen un inconveniente

Marca de tiempo: 9 de noviembre de 2023 8:23 a. M.
Los datos son el futuro de la gestión de activos: pero vienen con un problema: PlatoBlockchain Data Intelligence. Búsqueda vertical. Ai.

Independientemente de la industria, la IA y el ML están ahora de moda, y la gestión de activos no es una excepción. Para 2027, alrededor del 16% de los gestores de activos supuestamente

desaparecer debido a un cambio de paradigma en los avances tecnológicos y las expectativas de los inversores. Las tecnologías de IA y ML se utilizan en diversos aspectos de la industria financiera. Se trata de adoptar un enfoque basado en datos en lugar de la forma tradicional en que se lleva a cabo la gestión de activos durante muchas décadas.

No hay duda de que las herramientas de inteligencia artificial y el big data pueden impactar positivamente la gestión de activos y hacerla más eficiente. Pero definitivamente no es la respuesta a todos sus problemas de gestión patrimonial. Para empezar, los datos todavía se consideran una materia prima que puede ayudar en la toma de decisiones. Todavía no es un activo o una herramienta estratégica que esté claramente vinculada al resultado deseado. Para integrar verdaderamente el enfoque basado en datos en la gestión de activos, las empresas deben profundizar más y buscar formas de utilizar los datos de manera omnipresente.

Las herramientas por sí solas no pueden hacer el trabajo

Uno de los mayores problemas de la automatización de tareas y procesos es que la mayoría de las empresas tienden a tomar estas decisiones en el vacío. Este es un ejemplo clásico de "seguir el rebaño". Implementar la automatización sólo porque todos los demás lo hacen no le dará una ventaja competitiva. De hecho, esto puede generar más problemas de los que uno pueda imaginar. 

El sector de gestión de activos ha seguido un estilo de operación específico durante décadas, donde el desempeño del mercado ha sido el mayor impulsor de ingresos. Para pasar a un enfoque completamente basado en datos, es fundamental contar con personal capacitado que sepa cómo utilizar estos datos de manera efectiva e integrarlos en los sistemas existentes.

En lugar de adoptar herramientas de IA y ML simplemente porque sí, las empresas de gestión de activos deben adoptar un enfoque científico para crear una estrategia adecuada. La base científica debe formar la base para identificar las tendencias del mercado y evaluar las necesidades de los clientes. Siempre se pueden crear herramientas basadas en dichas hipótesis y hallazgos, pero se necesitan equipos capacitados para navegar por estas herramientas e improvisar en consecuencia. Después de todo, si los equipos que operan las herramientas no son conscientes de su alcance, todo el propósito de mejorar el sistema de gestión de activos fracasa. Esto nos lleva al siguiente punto: el factor humano.

Se necesita un toque humano

La sinergia entre la experiencia humana y un enfoque científico es la receta perfecta para adoptar la IA y el ML de forma eficaz en el sector de la gestión de activos. La gestión de activos a menudo implica una toma de decisiones compleja que va más allá del análisis de datos cuantitativos y puede requerir considerar factores cualitativos, comprender la dinámica del mercado e interpretar eventos geopolíticos y económicos. 

Si bien herramientas como ChatGPT pueden producir rápidamente una serie de resultados, no son rival para un enfoque humano eficiente o los conocimientos de profesionales capacitados. Esto es particularmente digno de mención dadas las limitaciones del conocimiento de esta herramienta de IA, aún "congelado”en 2021 y no puedo ofrecer información actual. Los principios básicos y la estructura del sector financiero no han cambiado durante mucho tiempo y probablemente seguirán igual en el futuro cercano. Un toque humano de administradores de activos experimentados garantizará un servicio personalizado y salvaguardará las ganancias de los clientes.

Los datos pequeños no deben ignorarse

Dado que los big data están acaparando la atención en el contexto de los avances tecnológicos, es esencial recordar la importancia de los pequeños datos en el sector de la gestión de activos. Si bien los big data se consideran cruciales para entrenar herramientas de IA y ML, los pequeños conjuntos de datos y las historias específicas de clientes suelen ser el origen de las estrategias de gestión de activos más exitosas. Cuando un determinado enfoque personalizado tiene éxito, se prueba y perfecciona con un grupo más grande de clientes. Con el tiempo, estas estrategias perspicaces y centradas en las personas se pueden ampliar para satisfacer las necesidades de diversos clientes, independientemente de su volumen de negocio.

La IA y el ML tienen el potencial de mejorar enormemente la gestión de activos, pero en la práctica, las empresas necesitan adoptar una combinación de experiencia humana y herramientas de IA/ML. La IA y el ML pueden manejar el análisis de datos, el reconocimiento de patrones y algunos aspectos del apoyo a las decisiones, lo que permite a los humanos centrarse en la planificación estratégica y la toma de decisiones de nivel superior.

Dicho esto, no podemos ignorar que el papel de los humanos en la gestión de activos también está evolucionando. A medida que las tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático continúan desarrollándose, los administradores de activos se ven cada vez más “aumentados” con estas herramientas, utilizándolas para mejorar sus capacidades de toma de decisiones, en análisis predictivo, comercio algorítmico, gestión de riesgos y más. Este aumento no siempre tiene por qué conducir a una sustitución. Es probable que la relación simbiótica entre el juicio humano y la inteligencia artificial sea el futuro de la gestión de activos, ya que aprovecha las fortalezas de ambos para crear estrategias personalizadas y lograr mejores resultados.

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