¿Puede AI activar la próxima crisis del mercado?

por Fabio RuggeriCEO y fundador – Menthorq

Un documentación emitido el 9 de abril de 2025 por el Comité de Política Financiera del Faja de Inglaterra (FPC) cita a las finanzas como uno de los muchos sectores que se benefician de las innovaciones comerciales impulsadas por la inteligencia químico. El documentación dice que la IA está transformando las operaciones en el sector financiero al aumentar la eficiencia, mejorar la toma de decisiones y mejorar el valencia de las ideas extraídas de los datos.

Sin confiscación, el documentación de FPC igualmente viene con una advertencia. El ritmo rápido del explicación de la IA dificulta predecir las capacidades que finalmente tendrá y cómo se utilizarán, explica.

Una preocupación que plantea el documentación es la posibilidad de que las estrategias comerciales impulsadas por la IA puedan ser contraproducentes de una modo que desestabilice los mercados. A medida que más inversores confían en estrategias impulsadas por la IA, dice el documentación, podría hacer que las empresas adopten “posiciones cada vez más correlacionadas” y actúen de modo similar durante el estrés del mercado, los cuales podrían amplificar los choques a la heredad desencadenada por los movimientos del mercado.

Como las nuevas empresas son especialmente vulnerables a las crisis del mercado conveniente a su impacto en la actividad de los inversores, es valioso comprender los riesgos sistémicos que el comercio impulsado por la IA podría introducir en el sector financiero.

El peligro de la operación de imitación inspirada

Uno de los peligros esencia para la estabilidad del mercado presentado por el aumento del comercio inspirado en AI son las posiciones cada vez más correlacionadas, que se refieren a que más comerciantes adopten estrategias similares a medida que dependen de algoritmos de IA similares. El resultado es menos diversificación, lo que es tan peligroso para el mercado en su conjunto como lo es para las carteras individuales.

Cuanta más similitud hay en las tenencias del mercado, viejo será el peligro de volatilidad localizada que conduce a una inestabilidad generalizada. Si los choques negativos conducen a liquidaciones en un sector que se ha vuelto más popular entre los comerciantes conveniente a la influencia de la IA, esas liquidaciones implicarán un barriguita viejo conveniente a posiciones correlacionadas. Si la cesión es lo suficientemente significativa, puede conducir a una esforzado disminución de los precios que tienen un impresión desestabilizador en todo el mercado.

Por otra parte, una viejo correlación puede conducir a una beocio solvencia durante una cesión masiva. El viejo barriguita de comerciantes que buscan entregar encontrará menos compradores, lo que puede deprimir aún más los precios y causar mayores pérdidas.

Cuando se aplica a las carteras de instituciones financieras, el comercio de imitación impulsado por la IA se vuelve aún más peligroso. Si la yerro de solvencia durante una recesión conduce a grandes pérdidas para las instituciones que se les impide entregar, puede amenazar la estabilidad de todo el sistema financiero.

Las automatizaciones comerciales impulsadas por la IA igualmente se suman a la amenaza de una crisis de mercado inspirada en la AI. Las plataformas de IA pueden desencadenar, sin saberlo, una inestabilidad generalizada si están facultadas para realizar operaciones basadas nada más en el estudio de datos sin considerar el contexto más amplio.

El “Crash Flash” de mayo de 2010 es un ejemplo de los problemas que las automatizaciones de IA pueden aportar a los mercados. El evento, que involucró una disminución de casi 1,000 puntos en los precios de las acciones, finalmente fue causado por una organización de comercio de algoritmos automatizado utilizada por un fondo mutuo.

Pasos para mitigar los riesgos

Los reguladores estadounidenses ya tienen reglas establecidas que abordan la supervisión del comercio algorítmico, que generalmente usa computadoras para automatizar la actividad comercial. Sin confiscación, queda por ver si esas reglas serán suficientes o no para manejar la rápida progreso del comercio impulsado por la IA.

AI introduce nuevas capacidades poderosas, permitiendo que los algoritmos consideren una variedad más amplia de datos, procesenlo más rápido e incluso proporcionan ideas suministradas por estudio predictivo. Sin confiscación, el “pensamiento” detrás de los resultados de la IA a menudo es difícil de determinar, lo que hace que sea difícil evaluar si se basamento en sesgos u otros componentes que podrían conducir a una deducción defectuosa e inspirar actividad errática del mercado.

Para los comerciantes minoristas e institucionales por igual, el desafío en el futuro será exprimir las capacidades de IA sin sufrir sus pasivos. La educación continua puede desempeñar un papel esencia en la comprensión de las implicaciones en progreso de la IA. Los comerciantes minoristas que dependen de la IA deben mantenerse comprometidos con las comunidades que exploran los últimos desarrollos en el comercio impulsado por la IA y cómo aprovecharlas de modo responsable.

Si perfectamente la IA puede proporcionar información valiosa, igualmente puede tener dificultades para calibrar su importancia en un contexto más amplio. En última instancia, permitir que AI documentación las decisiones comerciales en motivo de hacerlas sin supervisión humana podría ser la esencia para evitar que desencadene la próxima crisis del mercado.

Fabio RuggeriCEO y fundador de Menthorqes un versado en fintech con más de 16 abriles de experiencia en explicación empresarial empresarial, especializado en finanzas, estrategias de inversión y datos alternativos. Luego de sobrevenir trabajado para dos principales multinacionales de FinTech y una startup en el espacio de datos no comercial, Fabio ha desarrollado una comprensión profunda de la industria financiera. Actualmente con sede en Nueva York y Miami, está aprovechando su vasta experiencia para liderar Menthorq, una compañía FinTech centrada en democratizar el comercio de nivel institucional a través de modelos cuantitativos sofisticados impulsados ​​por la IA.

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