En pleno auge de los chatbots de inteligencia artificial (IA), todo parece indicar que aún no se ha desvelado el verdadero potencial de esta nueva tecnología. Y es que más allá de los multitalentos que tienen, como, por ejemplo, escribir cartas de presentación o jugar con código, estos chatbots aún podrían tener algún que otro as bajo la manga.

Según Alejandro López-Lira, profesor del Departamento de Finanzas de la Universidad de Florida, Estados Unidos, los grandes modelos lingüísticos de IA como el GPT-3 de OpenAI, en el que se basa el chatbot de IA ChatGPT, pueden ser útiles para la previsión de las cotizaciones bursátiles.

Concretamente, como parte de un experimento, López-Lira y su colega Yuehua Tang utilizaron ChatGPT para analizar más de 50.000 titulares de un proveedor de datos sobre valores públicos de la Bolsa de Nueva York, el Nasdaq y una bolsa de pequeña capitalización y determinar si eran buenas o malas para una acción, y sorprendentemente descubrieron que la capacidad de ChatGPT para predecir la dirección de los rendimientos del día siguiente era mucho mejor que los barómetros bursátiles convencionales y más precisa que los pronósticos aleatorios, según afirman en un reciente artículo aún no revisado por expertos.

“El hecho de que ChatGPT comprenda información destinada a los humanos casi garantiza que, si el mercado no responde a la perfección, habrá previsibilidad de la rentabilidad”, declaró López-Lira a CNBC.

Límites actuales de los modelos lingüísticos

Sin embargo, el experimento también mostró los límites actuales de los modelos lingüísticos cuando se trata de cálculos concretos. Para empezar, ChatGPT nunca analizó realmente los precios objetivo ni realizó ningún cálculo. Es más, según varios informes, en la actualidad, los modelos lingüísticos tienen una fuerte tendencia a cometer fallos aritméticos.

Por otra parte, López-Lira predijo que, si todo el mundo en el sector financiero empezara a analizar titulares utilizando modelos lingüísticos como ChatGPT, su ventaja podría disminuir por completo con el tiempo suficiente, aniquilando cualquier ganancia potencial. En los próximos cinco años, dijo López-Lira a CNBC, su tipo de experimento dejaría de funcionar.

“A medida que más y más personas utilicen este tipo de herramientas, los mercados serán más eficientes, por lo que es de esperar que disminuya la previsibilidad de los rendimientos”, declaró a CNBC.