Un estudio detecta que el uso de la inteligencia artificial sin supervisión humana en inversión presenta fallos, errores y alucinaciones
La Comisión Nacional del Mercado de Valores (CNMV) ha publicado hoy un estudio de investigación sobre las predicciones de inversión generadas por modelos de lenguaje de última generación en el entorno financiero actual: «Large Language Models and Stock Investing: Is the Human Factor Required?». El documento detecta que el uso de la inteligencia artificial sin supervisión humana en decisiones de inversión presenta fallos, errores y alucinaciones.
Elaborado por Ricardo Crisóstomo y Diana Mykhalyuk, técnicos de la Dirección General de Estrategia y Asuntos Internacionales del organismo supervisor, el estudio analiza la capacidad de razonamiento de modelos como ChatGPT, Gemini, DeepSeek y Perplexity en la toma de decisiones de inversión. Señala que los errores detectados, en última instancia, pueden inducir a pérdidas para los inversores.
Indica además que el uso de modelos basados en fuentes oficiales de información regulada y estandarizada mejoran significativamente la calidad de los resultados.
El estudio destaca también la importancia de emplear fuentes de información
contrastadas frente al contenido difuso y general de la web, que puede presentar
narrativas contradictorias o sesgadas.
Además, resalta que los modelos de inversión basados en la información procedente
de supervisores como la CNMV que contiene datos estandarizados e información
altamente contrastada son más fiables y reportan menos errores. El anclaje
(grounding) de los sistemas con información procedente de estas fuentes oficiales
contribuye a reducir el ruido informativo, favorece la comparabilidad de los datos y
permite obtener un razonamiento financiero más coherente, preciso y fiable, frente
al uso de la información general que se encuentra en internet
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