Los robots están en vías de descifrar uno de los códigos más difíciles del mundo: la jerga de los banqueros centrales.
En cuestión de segundos, máquinas que imitan al cerebro humano pueden analizar declaraciones densas y crípticas sobre política monetaria y luego ofrecer una predicción. Los humanos que los desarrollan y los usan afirman que la inteligencia artificial acierta en la mayoría de los casos.
Los robots que aprenden sobre la marcha "no solo analizan las comunicaciones más rápido que los humanos, sino que también mitigan varias deficiencias humanas", comentó Evan Schnidman, fundador de Prattle Analytics, empresa con sede en St. Louis, que desarrolla y vende investigación generada por computadora acerca de 15 bancos centrales a clientes de fondos de cobertura en Wall Street. "El sesgo de confirmación humano puede conducir a errores analíticos sustanciales".
Para los banqueros centrales que han prosperado durante mucho tiempo manejando el poder de las palabras, el creciente uso de la tecnología significa que tendrán que prestar aún más atención a lo que dicen, especialmente si las computadoras sacan partido de patrones históricos que los seres humanos tienden a pasar por alto.
Algunos bancos centrales ya están comenzando a investigar las comunicaciones a través de máquinas para medir cómo serán interpretados, aunque Prattle no reveló cuáles.
Schnidman, quien hizo un doctorado en la Universidad Brown sobre la forma en que la comunicación de los bancos centrales afecta a los mercados financieros antes de poner en marcha Prattle en el 2014, cobra US$ 60,000 al año para que entre tres y cinco usuarios puedan acceder a análisis.
La red neuronal de robots de Prattle tarda unos 45 segundos en leer una declaración de 500 palabras y mapear las palabras sobre 80,000 millones de conexiones para aprender cómo se conecta lo expresado.
Luego, recurre a todos los discursos anteriores de ese banco central para determinar el posible impacto en el mercado. En el caso de las minutas de la Reserva Federal es aún más rápida: los clientes comienzan a recibir el análisis en menos de un milisegundo.
Esta velocidad es una de las razones clave por las que los avances en inteligencia artificial cambian drásticamente un área de investigación que, hasta hace unos años, parecía imposible sin el sentido común humano.
Esto se debe a que la tarea requiere no solo rapidez, sino creatividad. Los responsables de política monetaria han sido siempre difíciles de entender, en parte por la complejidad del tema y en ocasiones de manera intencional. El expresidente de la Fed Alan Greenspan declaró en 1987 que había "aprendido a murmurar con gran incoherencia".
En la actualidad, los banqueros centrales intentan en general dar mensajes más transparentes para una audiencia más amplia. Al convertirse en presidente de la Reserva Federal, Jerome Powell indicó que trataría de comunicarse en "inglés sencillo" y duplicó la cantidad de conferencias de prensa.
Los responsables de formular políticas monetarias son conscientes de que sus palabras pueden ser tan poderosas como sus acciones a la hora de influir en los mercados. El exgobernador del Banco de Inglaterra Mervyn King lo ilustró en el 2005 con su "teoría Maradona" sobre la tasa de interés. Se inspiró en el futbolista argentino Diego Maradona, que en el Mundial de 1986 sorprendió a cinco jugadores ingleses antes de anotar pese a avanzar con el balón en línea recta.
El argumento de King fue que la defensa inglesa esperaba que Maradona cambiara de dirección, por lo que no tuvo que hacerlo. Del mismo modo, si los inversionistas esperan que un banco central ajuste la política para controlar la inflación, los mercados se tensarán o relajarán por sí solos y el banco no tendrá que actuar.
Pero los robots aún no son tan inteligentes, según Dirk Schumacher, economista con sede en Fráncfort del banco francés Natixis, que este mes comenzó a publicar índice de opinión automatizado sobre las reuniones del Banco Central Europeo.
"La pregunta es qué tan inteligente puede llegar a ser", indicó. "Tal vez dentro de unos años tengamos algoritmos que hagan las cosas bien, pero en esta etapa, me parece un buen punto de partida para verificar las propias evaluaciones".
La principal ventaja que los humanos aún tienen sobre las máquinas es poder leer y comprender la ambigüedad, explicó Schumacher. Si bien el sistema de Natixis puede cuantificar cuán optimistas o pesimistas son las autoridades del BCE analizando la elección e intensidad de las palabras, no puede discernir si se dijo algo irónico.
"No es una ciencia perfecta y es difícil pensar que los humanos sean reemplazados por estos métodos en el corto plazo", planteó Elisabetta Basilico, una asesora de inversiones que escribe sobre finanzas cuantitativas.
Aún así, la tecnología se desarrolla rápidamente y con el tiempo podría ser capaz de entender elementos como el sarcasmo, la metáfora y el humor.
Prattle, adquirida recientemente por Liquidnet, afirma que su software predice con precisión los cambios en las tasas de interés del G10 9.7 de cada 10 veces.
El sistema crea un léxico único para cada miembro de la junta de un banco central y analiza patrones de lenguaje a lo largo del tiempo, según Schnidman. Agregó que es capaz de controlar el uso frecuente la denominada falacia del hombre de paja, un recurso retórico que exagera la postura de un oponente para debilitarla.