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La inteligencia artificial (IA) y sus aplicaciones evolucionan a gran velocidad y penetran cada vez más en nuestra vida cotidiana.
De los juegos arcade de los años 90 hemos pasado a los teléfonos inteligentes que incorporan tanto datos como aplicaciones de IA, como Google Assistant y Siri. Hoy todos hablamos de aplicaciones de IA, que parecen haber iniciado el proceso de cambio o alteración de equilibrios y normas en ámbitos clave, como en las inversiones, la evaluación de riesgos e incluso la prevención del fraude en las transacciones.
Según Forbes, 70% de las empresas financieras ya utilizan la inteligencia artificial para predecir cuestiones relacionadas con la previsión del riesgo crediticio y detectar fraudes. Especialmente en el tema del fraude al consumidor, JPMorgan Chase ya utiliza aplicaciones de detección del fraude. En concreto, mediante un algoritmo envía detalles de las transacciones con tarjeta de crédito a centros de datos, que determinan si se trata de fraude o no.
IA y desarrollo sostenible
Por supuesto, una herramienta tan revolucionaria no podía ignorar el problema más acuciante del siglo XXI: el cambio climático y el desarrollo sostenible. La IA ya está desempeñando un papel importante en la evaluación de las prácticas e iniciativas medioambientales, sociales y de gobernanza (ESG), a través de las cuales las agencias de calificación y los inversores evalúan la sostenibilidad y el riesgo financiero de las empresas.
Tradicionalmente, las agencias de calificación, como Moody's por ejemplo, que se centran en cuestiones medioambientales, de responsabilidad social y de gobernanza (ASG), han dependido de analistas para identificar y evaluar los datos. Sin embargo, para tratar con eficacia los enormes volúmenes de datos que pueden ser importantes para la inversión en ASG, ahora utilizan algoritmos informáticos que pueden automatizar tareas complejas y analizar la información a gran velocidad. Por ejemplo, RepRisk utiliza los medios de comunicación como fuentes de información, teniendo en cuenta los anuncios corporativos y otras noticias para la evaluación ASG, mientras que otras plataformas utilizan datos de las Memorias de Sostenibilidad.
En concreto, las aplicaciones de inteligencia artificial (IA) ya se utilizan ampliamente en:
- Recogida y análisis de datos. Esta herramienta ayuda a los inversores a comprender las tendencias del mercado, las preferencias de los consumidores y las previsiones de crecimiento de las empresas.
- Previsión de mercados: Las tendencias del mercado se predicen mediante algoritmos de aprendizaje automático y redes neuronales, lo que permite a los inversores tomar decisiones más informadas.
- Métricas de rendimiento ESG: el aprovechamiento de algoritmos de aprendizaje automático permite el análisis de datos históricos y en tiempo real, lo que permite a los inversores y a las organizaciones medir y comparar los resultados en materia de ASG entre empresas, sectores y regiones.
Retos del uso de aplicaciones de IA
En recogida y uso imparciales de los datos es una de las cuestiones que más preocupan. Los sistemas de IA se basan en gran medida en datos para el entrenamiento y la toma de decisiones. Si estos datos están sesgados, pueden perpetuar la discriminación y reforzar los prejuicios existentes. Googleconsciente de este riesgo, afirma que está tratando de enseñar a los desarrolladores las consideraciones de equidad a la hora de construir, evaluar y desarrollar modelos de IA y aprendizaje automático.
Otro problema acuciante es el de transparencia en la toma de decisiones. En las aplicaciones ESG es un requisito previo ofrecer una justificación clara, tanto para aumentar la confianza de las partes interesadas como para una adecuada rendición de cuentas. Y Los algoritmos de IA se consideran cajas negras porque no ofrecen transparencia en el proceso de toma de decisiones.
La cuestión de seguridad y privacidad también es importante. El acceso a datos sensibles, como información personal, registros financieros o datos propiedad de la empresa, requiere el diseño de fuertes medidas de seguridad para evitar accesos no autorizados o violaciones de datos.
Dado que no podemos invertir la marea del avance tecnológico, el gran reto será definir un marco claro para el funcionamiento, el uso y la rendición de cuentas de la IA que garantice una toma de decisiones fiable al tiempo que se maximiza el impacto económico y medioambiental. En conclusión, aunque es probable que las puntuaciones ESG basadas en IA no sustituyan totalmente a los analistas en un futuro próximo, son una herramienta complementaria útil que contribuye a las previsiones y mejora la comprensión de los resultados de las evaluaciones.
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