Los mercados de capital de Filipinas aún no están listos para adoptar la inteligencia artificial (IA) para operar, asesorar o predecir el mercado, ya que la base de inversores del país sigue desconfiada ante las nuevas tecnologías, según el Bangko Sentral ng Pilipinas (BSP), el banco central.

“Customers are resistant to the use [of AI in capital markets]. They're hesitant, I think. They're hesitant to use it because it's not familiar. At the end of the day, it goes back to what's appropriate in the market. What are our products? How are we going to take it? So, it goes back to that because it should fit the client and the market,” dijo Mark Anthony B. Perez, asesor técnico/director del Hub de Inteligencia Artificial y Análisis de Datos de la Oficina de Tecnología e Innovación Digital del BSP, a los reporteros al margen de un evento el viernes de la semana pasada.

El señor Perez dijo que Filipinas no es una excepción, ya que el uso de la IA en los mercados de capital sigue siendo “not that extensive” incluso a nivel mundial, y la adopción depende en gran medida de la madurez de cada mercado.

Citando la anterior ola de roboadvisors —servicios automatizados que utilizan algoritmos para ofrecer asesoramiento de inversión con una intervención humana limitada—, el señor Perez sugirió que el momento y la comodidad de los usuarios importan tanto como la tecnología en sí.

“Roboadvisors became popular four or five years ago, but it didn't fly. And I think it's because maybe the technology was too early, or maybe people are not comfortable with it. So, maybe, I think it's also the ability of people to adapt to this… People need to be ready to adapt to a new technology, and maybe it's too soon,” dijo.

En comparación con los casos de uso minorista, aplicar la IA en los mercados de capital podría resultar más complicado, dijo el señor Perez. La distinción radica en la delegación: las herramientas orientadas al mercado, como el trading algorítmico, piden a los usuarios entregar las decisiones de negociación y la ejecución de órdenes a modelos, en lugar de tomar esas decisiones por sí mismos.

“I think, for one, AI in capital markets is a completely different ballgame as AI for retail, for example. What we're talking about is market movements. I don't know how comfortable people are to actually leave it to an algorithm or a model to do that. These ideas of algorithmic trading and all that, we are not ready for something like that at the moment.”

Mientras tanto, la dependencia de sistemas de IA construidos por entidades extranjeras también presenta diversos riesgos para las organizaciones, dijo.

“I was talking about AI asymmetry, … where you have the well-developed countries that have the concentrations of the AI, and the rest of the world is basically using their models and their systems,” dijo el señor Perez. “So, this is why in many countries, they are starting to talk about AI sovereignty. And for you to be able to build that, you need several things. You need skills, you need infrastructure, you need capabilities.”

“Third-party risk is a problem worldwide because you can just count on your fingers the ones are actually providing the top AI tools… In the past, there was an opportunity for technology to flow and move. But now, with cloud and all that, they don't need to move. There's platform as a service. There's software as a service. There's infrastructure as a service. So, while we might learn skills, it doesn't necessarily mean we'll be able to build our own, which is why when you talk about AI asymmetry, you have to talk about AI sovereignty as well.”

Reducir la dependencia de sistemas de IA desarrollados por terceros permitiría un mejor control de costos, una mejor regulación y mejores conjuntos de datos y patrones de comportamiento, añadió el señor Perez.

Las entidades que implementen IA también deberán considerar el impacto de estas tecnologías en sus estándares ambientales, sociales y de gobernanza, dijo — una consideración que se extiende a la potencia de cálculo y al consumo de energía que los sistemas de IA pueden requerir.

Por ahora, los indicadores a observar son los que el propio Perez identificó: si las habilidades, la infraestructura y las capacidades locales se desarrollan, y si cambia la comodidad de los clientes con la tecnología financiera desconocida — los factores de madurez que, según dijo, moldearán qué tan ampliamente la IA se extenderá eventualmente por los mercados de capital.

Esta historia fue reportada originalmente por Aaron Michael C. Sy para BusinessWorld: Filipinas no está lista para el uso de IA en los mercados de capital