Impacto futuro de la Inteligencia Artificial (AI)

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En el mundo de la informática, Artificial Intelligence (AI), a veces llamada inteligencia de máquinas, es la inteligencia demostrada por máquinas, en contraste con la inteligencia natural mostrada por los seres humanos.

Si bien la inteligencia artificial (AI) se ha considerado durante mucho tiempo una tecnología potencialmente disruptiva, está empezando a evolucionar de manera que,en realidad, podría poner al revés toda la cadena de valor del sector financiero. Este cambio es una consecuencia del enorme potencial de la inteligencia artificial. Las tecnologías de AI se utilizan cada vez más para ofrecer nuevos productos al consumidor, mejorar las soluciones existentes, aumentar la eficiencia operativa de los procesos empresariales y explorar nuevos descubrimientos que conduzcan a ideas empresariales innovadoras.

La inteligencia artificial no describe una sola tecnología, sino la combinación de diferentes desarrollos tecnológicos. Estos incluyen la generación de textos y el procesamiento automático del lenguaje natural, el llamado razonamiento automático, métodos de pre-habilitación, aprendizaje automático, agentes autónomos e inteligentes. En busca de soluciones perfectas, todas ellas se han unido a lo que ahora llamamos inteligencia artificial. Describen habilidades que se asemejan o incluso superan a las de un ser humano. Pero a pesar de todas estas ventajas, no todos los aspectos de la inteligencia artificial han alcanzado el mismo nivel de madurez. Algunos de ellos necesitan décadas de desarrollo, incluyendo la llamada “inteligencia artificial fuerte” que eventualmente podría permitir a las máquinas imitar la inteligencia, plasticidad y comprensión del cerebro humano.

El efecto del Machine Learning en Finanzas

El aprendizaje automático en la industria financiera se basa en casos de uso de fracciones diferentes. En general, el machine learning en la industria es menor que lo que podrían imaginar los de afuera. Mucho antes que el término machine learnig fuera tan pronunciado en la industria. Por aquel entonces, uno diría que los medios de analizar datos y hacer predicciones serían complejos. Pero no es así, porque hay soluciones directas para resolver problemas que no requieren fórmula. A continuación se ofrecen algunos ejemplos de aprendizaje automático en la comunidad comercial:

GENERACIÓN DE SEÑALES Y PRUEBAS: El término “señal” representa el objetivo final de la negociación que es crear trade (comercio). Para crear señales a partir de datos pasados, los métodos de machine learning son importantes. En particular, el ajuste de los enfoques en las áreas de machine learning en torno a la validación y la importancia de las pruebas estadísticas son muy pertinentes. La diferencia entre el éxito y el fracaso es el resultado de equivocarse en la parte importante. La regresión lineal se puede utilizar para hacer predicciones reales.

INGENIERÍA DE CARACTERÍSTICAS: Aprender a no supervisar no es bueno para el comercio porque hay una necesidad de retroalimentación constante, el cual, es el vínculo entre las ganancias y las señales. Las características también se pueden diseñar individualmente utilizando cualquier herramienta de elección. La introducción de datos externos, por ejemplo, datos satelitales o modelo de economista para el comercio a gran escala y el uso de herramientas complicadas para incorporar los resultados en una estrategia comercial simple es el resultado de buenas estrategias.

TOMAR PRESTADO DE MÉTODOS DE RECONOCIMIENTO DEL HABLA: Aquí, desde el pasado se puede predecir el futuro. NLP y otras esferas similares de los enfoques de machine learning han resultado beneficiosas para el espacio comercial.
Precios de opciones, ejecución de operaciones de alta frecuencia, estrategia de cartera, gestión de riesgos, son cosas que no responden al machine learning. De manera que, se puede concluir que, el machine learning es relevante en el área de las finanzas, pero no como la gente piensa.
Una de las herramientas utilizadas para hacer predicciones en el trade cuantitativo es el machine learning, que es de gran ventaja en el mercado de valores. Un gestor de fondos sería un ejemplo de cómo hacer uso de esta herramienta para crear más alfa. En empresas cuánticas y algoritmos, el machine learning ha sido el gran tema de conversación en los últimos años.

EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO GANA POPULARIDAD EN EL TRADING ALGORÍTMICO

Los lenguajes de programación como C++, Python, R, etc. pueden ser útiles en la aplicación de técnicas de machine learning al trading. Los paquetes de machine learning son construidos dentro de la organización por empresas que los ponen a disposición de los usuarios libremente.
Dichos paquetes se han disparado recientemente y esto ha mejorado inmensamente el acceso a diversas técnicas de machine learning, así como también a satisfacer las necesidades del trading.

FUENTE:
Cómo funciona el algoritmo es una de las bases para clasificarlo. Un ejemplo son los algoritmos ML que se clasifican en función de su modo de trabajo. Por ejemplo, para construir un modelo de decisiones, se utilizan algoritmos de árbol de decisiones. Para encontrar la relación entre variables, se emplean algoritmos de regresión.

Algunos de éstos algoritmos son enlistados aquí:

1. Regresión lineal
2. Máquinas de Vectores de Soporte (SVM)
3. Aprendizaje profundo
4. Random Forests (RM)
5. K-vecino más cercano (kNN)
6. Regresión logística
7. Clasificación y árbol de regresión (CART)

Los ejemplos de algoritmos de ML dados anteriormente son empleados por las empresas de trade para diferentes propósitos. Entre los cuales se incluyen;

1.Para encontrar insumos óptimos para una estrategia
2. Utilizando enormes conjuntos de datos se puede analizar el comportamiento histórico del mercado
3. También es beneficioso para hacer predicciones comerciales, etc.

EJEMPLOS DE MACHINE LEARNING: 
RECURSOS PARA ESTUDIAR MACHINE LEARNING
En el mundo de hoy, uno debe mantenerse al día con las nuevas tecnologías emergentes. El machine learning ofrece a los traders a tiempo completo la oportunidad de mejorar sus conocimientos. Los cursos de machine learning, hoy en día, están presentes en varias universidades muy renombradas en todo el mundo.

OTRAS ÁREAS DE ESTUDIO 
Varios mercados, por ejemplo el de divisas, utilizan técnicas de machine learning. Conocer de programación, análisis técnico, estadísticas básicas, etc. también son útiles para cualquier trader que quiera mejorar sus operaciones utilizando la técnica de machine learning.

COMPETENCIAS DE MACHINE LEARNING
Esta competencia de machine learning está dirigido a mejorar el conocimiento de los traders. Hay muchos sitios que realizan estas competencias de ML. Las mismas, aunque no se dirigen directamente a la aplicación del Machine Learning en el trading, pone en juego diversos problemas que pueden resolverse a traves del ML. De esta forma, los participantes amplian su conocimiento de machine learning. Algunos ejemplos de estos sitios son: 1. CrowdAnalytics
2. kaggle
3. NUMERAI
4. Topcoder, etc.

FONDOS QUE UTILIZAN TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING
El machine learning es utilizado para el trading de fondos establecidos como Citadel, Shaw,  Fondos Medallion  y así sucesivamente. El impacto de las técnicas de ML en el trading aun no es claro para la gente como así también el rol de las estrategias de machine learning en los fondos de manera general.

EL FUTURO DEL MACHINE LEARNING EN EL TRADING.

Recientemente, el trading automatizado se ha visto incrementado gracias a los avances de la tecnología y el trading electrónico. A nivel mundial, el machine learning ha sido adoptado por grandes y pequeñas firmas.
En este momento es fundamental para los traders adquirir conocimientos y comprender el machine learning a fin de mantener su productividad en el mundo del comercio. Existen también nuevos desarrollos en el soporte de machine learning por  hardware.

Impacto futuro de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning en las Finanzas

Sin embargo, ya hay tareas que hasta ahora, habían sido atribuidas sólo a la mente humana. Tareas que, ahora,  ya son realizadas mediante inteligencia artificial – este es un proceso  que refleja la sustitución del trabajo humano por maquinaria industrial. El sector financiero es un buen ejemplo para mostrar cómo IA ya está trabajando en diferentes niveles:

– Mejorando la experiencia del cliente y las relaciones con él a través de una mayor interacción humana con chatbots, agentes virtuales y sistemas inteligentes que puedan comunicarse con las personas y  entre sí basados en la generación de textos gracias al procesamiento de lenguaje natural por máquinas.
– A través de una oferta demanda-orientada de servicios como Robo-Advisors, productos individualizados y el registro de nuevos clientes completamente en línea, basado en el machine learning – Mediante la automatización de procesos empresariales internos, incluyendo procesos mecánicos y cognitivos, replicando habilidades cognitivas humanas, como encontrar y entender el significado en una variedad de documentos, reconocer patrones ocultos y crear sistemas complejos.
– Mediante el uso efectivo de datos financieros, donde el machine learning puede ayudar a descubrir anomalías, combatir el crimen de “cuello blanco” y automatizar procesos en una infinita gama de especificaciones de productos financieros. ¿En qué áreas de los negocios financieros tiene mayor incidencia la inteligencia artificial? De hecho, el sector financiero está siendo colmado por la inteligencia artificial. La tecnología ha demostrado que, debido a su naturaleza disruptiva, tiene el potencial de cambiar los procesos financieros. Este cambio tiene muchas oportunidades y posibilidades: los proyectos de investigación pura resultan en el cambio real de los procesos empresariales más importantes.

El futuro de la Inteligencia Artificial

Lo que todavía no hemos visto es el verdadero potencial de la inteligencia artificial. En los próximos dos o tres años, nos veremos tapados de un enorme aumento de los procesos y aplicaciones. Las tecnologías ya están madurando para desafiar a los ejecutivos en las áreas  que quieren utilizarlas para cambiar sus procesos de negocio. Esto puede tener éxito, por ejemplo, mejorando la experiencia del cliente y mejorando las relaciones, ofreciendo nuevos servicios y automatizando tareas que requieren habilidades humanas y cognitivas, además de explorar nuevas áreas para exponer conocimientos nuevos y ocultos. También es importante distinguir entre diferentes áreas: Hay ámbitos en los que la IA ya está bien desarrollada y en los que se logran éxitos rápidos y directos. Por otro lado, existen otras áreas que requieren un enfoque más exploratorio porque los riesgos son más altos, pero puede verse una potencialidad prometedora de resultados disruptivos.

Además de eso,  el equipo de gestión también debe planificar cuidadosamente la estrategia de aplicación. Para ello, puede confiar en los talentos de su propia empresa, atraer a profesionales externos, colaborar con FinTechs, comprar productos de caja negra o proporcionar servicios de asesoramiento. Todas estas posibilidades también pueden realizarse en colaboración con equipos de análisis internos o de innovación, utilizándolos como zonas de juego o creando prototipos sobre la base de un proyecto piloto. Un ejemplo es GFT Innovation Lab, donde Fintechs, startups de tecnología e instituciones financieras trabajan juntas para explorar y diseñar diferentes aplicaciones de IA – tanto en el negocio como en algún nivel de tecnología – antes de integrarlas en su empresa. Además, los ejecutivos deben pensar e identificar las plataformas tecnológicas que mejor se adapten a su negocio y estrategia. Puede elegir desarrolladores internos o externos para crear capacidades básicas, utilizar una infraestructura de código abierto (como Hadoop o Tensorflow), externalizar productos de datos y software como un servicio a FinTechs, o acceder a soluciones basadas en la nube (como Amazon), IBM Watson, Google Cloud Platform y Microsoft Azure). Por último, los responsables deben iniciar este proceso identificando las áreas en las que se puede implementar la inteligencia artificial para cambiar los procesos de negocio.

Un fuerte cambio en el recurso humano a través de la Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial no reemplazará completamente al personal actual – humano – pero cambiará, de manera importante, todos los recursos humanos. Un enfoque diferente traerá niveles sin precedentes de colaboración entre el hombre y la máquina. Toda tecnología disruptiva también trae consigo una ola de trabajos y tareas previamente desconocidas. Como a finales de la década de 1980, cuando la llegada de las computadoras costó miles de puestos de trabajo, una vez más nos enfrentamos a un cambio de los equipos a trabajos más exigentes, como las tareas que requieren un servicio al cliente muy bueno. Además, los algoritmos de Inteligencia Artificial deben ser revisados constantemente por equipos profesionales apoyados por tecnologías de IA más avanzadas. En resumen, las tecnologías de inteligencia artificial se pueden utilizar para automatizar e industrializar tareas muy intelectuales que antes sólo se pensaban gracias al cerebro humano. Por esta razón, tienen el potencial de revolucionar completamente la industria de servicios financieros. Todo esto es posible, sin importar las dificultades, los riesgos y las expectativas poco realistas y efímeras que cada nueva tecnología traiga consigo.

Cómo el enfoque de valoración es beneficioso para las empresas.

El enfoque de valoración es la metodología que se requiere para determinar el valor razonable de mercado del negocio, como el método de los ingresos, el método de mercado o el método basado en los activos.

Aquí enumeramos los métodos de valoración más utilizados.

Metodología de enfoque de ingresos – Cuantifica los valores netos actuales asociados a los beneficios futuros, además de la propiedad del activo o los intereses. Los beneficios futuros estimados para el propietario se capitalizan o se interrumpen con la tasa que es apropiada para los riesgos asociados con los beneficios futuros. Algunos métodos comunes para los enfoques de ingresos son la capitalización de ingresos (o el flujo de efectivo) y la metodología con tipo de flujo de efectivo descontado.

Metodología de enfoque de mercado – Es ideal para determinar el valor de mercado justo y bruto después de revisar a fondo las transacciones exactas de activos y empresas que son comparables. Se tendrían en cuenta ambas actividades de las fusiones y adquisiciones más el mercado de valores, al tiempo que se obtendrían muchas de las medidas de valor necesarias para la entidad en cuestión. Los métodos de valoración del enfoque de mercado utilizados generalmente por la mayoría de las evaluaciones profesionales son: el método de las empresas que cotizan en bolsa y el método de las transacciones comparativas.

Metodología del enfoque basado en activos – Utiliza el valor actual de la empresa como activo neto tangible, como determinante clave para el valor razonable. Este enfoque es por lo general ideal cuando el negocio no es una preocupación constante, o en caso de que el negocio sigue siendo una empresa en marcha con el valor que se vincula directamente al valor liquidado de las inversiones subyacentes y los activos tangibles.

Este enfoque de valoración basado en activos también es ideal para llevar un control razonable y útil al revisar las conclusiones de valor que se derivan dentro de los enfoques de mercado e ingresos.

Métodos de valoración en detalle

Algunos métodos de valoración podrían ser más apropiados que otros y ello dependería de las diferentes situaciones.

El enfoque de mercado puede verse con sus usos más comunes por parte de los propietarios de negocios para determinar el valor de mercado justo.

Tal enfoque sería bastante engañoso, ya que la comparación requerida pueden ser empresas con sede en el Estado, además de varias otras transacciones con base en el sector privado, que en conjunto, tienen características diferentes y no se relacionan entre sí en absoluto.

La función de un Segundo al Mando (2IC) en un Sistema Administrativo. 

En el caso de la ausencia del dueño de la compañía o el “CEO”, el Segundo al Mando (2IC) es la persona sucesiva en controlar la firma. 2IC en Administración, es la parte clave de una estrategia exitosa, ya que éste es el encargado de crear continuidad dentro del sistema de gestión actual y es él quien posee un plan en caso de que el gestor actual, ya no se encuentre disponible.  El siguiente artículo les dará a los lectores una visión de la importancia del Segundo al Mando (2IC) en un Sistema Administrativo.

Introducción al Sistema 2IC. 

En sus comienzos, la palabra “2ic”, fue utilizada por las fuerzas militares británicas para indicar un Subcomandante en el Ejército del Reino Unido y de las Operaciones Navales Reales. 2ic, en los negocios, siginifica “Segundo al Mando” después del Director Ejecutivo. Es quien, puede gestionar la empresa sin necesidad del CEO. En el caso de no estar disponible el Director Ejecutivo  para el funcionamiento de la compañía, muchas empresas usualmente crean este cargo de Segundo al Mando.

El objetivo es el de reforzar el equipo gracias al trabajo del 2ic. Cuando el éxito de un equipo se basa en el CEO o el accionista, esto ayuda a aumentar la confianza para mantener un cargo de Segundo al Mando o 2ic. También ayuda al propietario de la empresa a salir sabiendo  de que incluso en su ausencia la empresa seguirá operando con normalidad. La situación más común se da en las grandes empresas, cuando el CEO envejece o contrata a un director de diferentes habilidades de liderazgo para ayudar en el funcionamiento de la empresa.

Funciones del 2IC: ¿Qué implica la posición del 2ic?

Muchos Directores Ejecutivos asignan un 2ic cuando quieren crear un plan a largo plazo, construir una entidad para vender o aumentar sus beneficios. En este caso, el CEO necesita a una persona con conocimiento, quien, incluso en caso de su inasistencia, pueda guiar a la compañía de manera eficiente. El 2IC debe ser alguien con excelentes habilidades de liderazgo o alguien, en quien el CEO, deposita su confianza. El gerente 2ic actuará como Presidente, gestionará las actividades diarias de la organización, asignará el control y mantendrá la armonía en todas las unidades del negocio. Sin embargo, el CEO o fundador de la empresa tendrá que rendir cuentas y por lo tanto debe ser informado de los asuntos de la empresa.

El Segundo al Mando sabrá bien en qué dirección seguirá el negocio para alcanzar sus objetivos entendiendo la visión del CEO del negocio. El 2ic debe utilizar su ambición para establecer objetivos monetarios, tales como los márgenes de venta y beneficio que permitirán a la empresa abrir otras unidades de negocio en diferentes regiones a futuro. Por ejemplo, crear una empresa internacional en los próximos 10 años. Para ello, el Segundo al Mando, comenzará preguntándole al CEO qué está haciendo la organización y qué debería hacer en diferentes campos como las condiciones del negocio y mercado, la infraestructura de clientes, la atención al cliente, etc.

Conclusión final

Como podemos observar, el cargo de 2IC en una compañía posee dos importantes funciones: la gestión de la empresa en caso de ausencia del Director Ejecutivo y la administración de la compañía en conjunto con el Director Gerente. Estas funciones hacen del cargo de 2IC, una tarea muy comprometida y a veces difícil, ya que por un lado debe encargarse de los asuntos cotidianos de la empresa y por el otro ser el responsable de mantener al CEO en el buen camino.