When we talk about AI, we can usually classify it in three main types, depending on the tasks they are able to perform and the technology used:
- Artificial Narrow Intelligence (ANI): is programmed, trained, and focused to perform specific tasks also known as weak AI, however ANI is far from weak, it is mostly used in apps such as Siri, Alexa, self-driving cars, spam filters, etc.
- Artificial General Intelligence (AGI): also known as strong AI, is a type of artificial intelligence that mirrors human intelligence and behavior and applies it to solve any problem
- Artificial Super Intelligence (ASI): also known as the hypothetical AI because it doesn’t just mimic human intelligence and behavior, ASI machines become aware and surpass the capacity of human intelligence and capabilities.
Machine learning vs. deep learning
When talking about artificial intelligence, it is important to learn the difference between machine learning and deep learning. Machine learning algorithms are more dependent on human intervention to learn, whereas deep learning algorithms eliminate some of the manual human intervention required and can use larger data sets.
Artificial Intelligence in Investor Relations: considerations & implications
The use of AI in IR is still quite new. According to an article published by NIRI, the majority of IR professionals are still not consistent users of AI technology. However, as we mentioned before, AI is a rapidly growing technology and although many IR professionals are still not actively using it, public companies have been communicating to machines for years as the buy-side has been increasingly using algorithmic trading strategies.
According to the 2020 “CASTING THE NET: How Hedge Funds are Using Alternative Data” report, more than half of the hedge funds now use non-traditional data sets like on their day-to-day operation. These non-traditional sources include, for example, satellite imagery, sentiment extraction from news media and social media content, weather patterns, credit card receipts and shopping center traffic. There are more than 400 firms that offer this data nowadays compared to 20 about three decades ago. Although some IRO’s still see this technology with skepticism, 2020 came to show that it is crucial to adapt to new surroundings and technology. AI is reshaping the world of investor relations, in 2017 IBM estimated that 90% of the information available in the world had been generated in just the last two years. This percentage is expected to continue to increase in the coming years.
Investor relations professionals view AI as an opportunity and a threat. Here are some tips that may help companies who are starting to use AI: understand and adapt to how AI is used with the external audience, centralize external communications, determine how to use and benefit from artificial intelligence internally, and most importantly, always act in a responsible and ethical way maintaining integrity and credibility.
Artificial intelligence is still pretty new in investor relations, and its use and implications are yet to be discovered. Here are some examples on how AI is used in investor relations right now:
- Sentiment analysis in earning calls and investor days. FactSet and other tools use natural language processing (NLP) programs to make important judgments about companies’ perceived performance, and even triggering real-time buying and selling. We recommend being mindful of the words that you use and how they change every quarter and in every public appearance. You can read more about this topic on our Sentiment Analysis in IR & Mexico’s 3Q21 Earnings Calls blog post.
- Institutions like GBM are using AI to identify common topics among Mexican and global quarterly earnings calls to figure out trends and overall sentiment.
- Chatbots on IR websites can help answer investors and analysts’ frequently asked questions, freeing up IR staff for more relevant functions and giving them a cost effective 24/7 service.
- Automated journalism is a big part of AI in investor relations. Some news outlets like Bloomberg generate news articles with a computer programed algorithm. According to the NY Times, almost one third of Bloomberg’s news are generated using some kind of automation technology. These tools can quickly analyze a press release or earnings report and create a news story with the most relevant figures and facts.
- Some companies are using machine learning and NLP to create products based on their target audience’s most used words. This same strategy can be used by institutional investors to develop a better understanding of a company’s tone over time and the implications for corporate decision-making.
Artificial Intelligence has revolutionized many industries already and IR is not far behind. Public companies need to change the way they communicate to address AI and NLP in a better way. As always, in Miranda IR we would be more than happy to help you analyze how to communicate better for NLP and how AI can improve your IR strategy to take it to the next level.
Sources
- https://www.niri.org/NIRI/media/Protected-Documents/PD/NIRI_ThinkTank_Report_2020_FINAL.pdf
- https://www.ibm.com/cloud/learn/what-is-artificial-intelligence
- https://www.ibm.com/cloud/learn/ai-ethics
- https://codebots.com/artificial-intelligence/the-3-types-of-ai-is-the-third-even-possible
- https://miranda-partners.com/sentiment-analysis-in-ir-and-mexicos-3q21-earnings-calls/
Contacts at Miranda Partners
Damian Fraser
Miranda Partners
damian.fraser@miranda-partners.com
Ana María Ybarra Corcuera
Miranda-IR
ana.ybarra@miranda-ir.com
Al hablar de Inteligencia Artificial (IA), solemos clasificarla en tres categorías principales, según las tareas que es capaz de realizar y la tecnología que utiliza:
- Inteligencia Artificial Estrecha (IAE): también es conocida como IA débil, es el tipo de IA que está programada, entrenada y enfocada a realizar tareas específicas y se utiliza sobre todo en apps como Siri, Alexa, coches sin conductor, filtros de correo basura, etc.
- Inteligencia General Artificial (IGA): también conocida como IA fuerte, es un tipo de inteligencia artificial que replica la inteligencia y el comportamiento humano y los aplica para resolver cualquier problema.
- Superinteligencia Artificial (ASI): también conocida como la IA hipotética, porque no solo imita la inteligencia y el comportamiento humano, las máquinas ASI toman conciencia y superan la habilidad de la inteligencia y las capacidades humanas.
Aprendizaje automático vs. aprendizaje profundo
Cuando se habla de inteligencia artificial, es importante conocer la diferencia entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Los algoritmos de aprendizaje automático dependen más de la intervención humana para aprender, mientras que los de aprendizaje profundo eliminan parte de la intervención humana manual necesaria y pueden utilizar conjuntos de datos más grandes.
Inteligencia artificial en Relación con Inversionistas: consideraciones e implicaciones
El uso de la IA en Relación con Inversionistas es todavía bastante nuevo. Según un artículo publicado por NIRI, la mayoría de los profesionales de RI todavía no son usuarios constantes de la tecnología de IA. Sin embargo, como hemos mencionado antes, la IA es una tecnología en rápido crecimiento y aunque muchos profesionales de Relación con Inversionistas todavía no la utilizan activamente, las empresas públicas llevan años comunicándose con las máquinas, ya que el buy side ha estado utilizando cada vez más estrategias de negociación algorítmica.
Según el informe del 2020 “CASTING THE NET: How Hedge Funds are Using Alternative Data”, más de la mitad de los fondos de inversión de riesgo utilizan ahora conjuntos de datos no tradicionales para su operación diaria. Estas fuentes no tradicionales incluyen, por ejemplo, las imágenes por satélite, la extracción de sentimientos de los medios de comunicación y el contenido de las redes sociales, los patrones meteorológicos, los recibos de las tarjetas de crédito y el tráfico de los centros comerciales. Hoy en día hay más de 400 empresas que ofrecen estos datos, frente a las 20 que había hace tres décadas. Aunque algunos IROs todavía ven esta tecnología con escepticismo, el año 2020 vino a demostrar que es crucial adaptarse al nuevo entorno y a la tecnología. La IA está reconfigurando el mundo de Relación con Inversionistas, en 2017 IBM estimó que el 90% de la información disponible en el mundo se había generado en tan solo los dos últimos años. Se espera que este porcentaje siga aumentando en los próximos años.
Los profesionales de Relación con Inversionistas ven la IA como una oportunidad y una amenaza. Algunos consejos que pueden ayudar a las empresas empezando a utilizar IA son: entender y adaptarse a cómo utilizar la IA con el público externo, centralizar las comunicaciones externas, determinar cómo utilizar y beneficiarse de la inteligencia artificial internamente y, lo más importante, actuar siempre de forma responsable y ética manteniendo la integridad y credibilidad.
La inteligencia artificial es todavía bastante nueva en Relación con Inversionistas y su uso e implicaciones están aún por descubrirse. Estos son algunos ejemplos de cómo se utiliza la IA en Relación con Inversionistas en estos momentos:
- Análisis del sentimiento en las llamadas de resultados y en las jornadas de inversionistas. FactSet y otras herramientas utilizan programas de procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) para emitir juicios importantes sobre el rendimiento percibido de las empresas, e incluso para desencadenar la compra y venta de acciones en tiempo real. Se recomienda estar atentos a las palabras que utilizan y a cómo cambian cada trimestre y en las apariciones públicas. Puedes leer más sobre este tema en nuestra entrada del blog Análisis de sentimiento en IR y las llamadas de resultados del 3T21 en México.
- Instituciones como GBM están utilizando IA para identificar temas comunes entre las llamadas de resultados trimestrales mexicanas y globales para averiguar las tendencias y el sentimiento general.
- Los chatbots en los sitios web de RI pueden ayudar a responder las preguntas más frecuentes de los inversionistas y analistas, liberando al personal de RI para funciones más relevantes y dándoles un servicio eficiente las 24 horas del día.
- El periodismo automatizado es una parte importante de la IA en Relación con Inversionistas. Algunos medios de comunicación como Bloomberg generan artículos de noticias con un algoritmo computarizado. Según el NY Times, casi un tercio de las noticias de Bloomberg se generan utilizando algún tipo de tecnología de automatización. Estas herramientas pueden analizar rápidamente un comunicado de prensa o un reporte de resultados y crear una noticia con las cifras y los hechos más relevantes.
- Algunas empresas están utilizando el aprendizaje automático y las NLPs para crear productos basados en las palabras más utilizadas por su público objetivo. Esta misma estrategia puede ser utilizada por los inversionistas institucionales para comprender mejor el tono de una empresa a lo largo del tiempo y las implicaciones para la toma de decisiones corporativas.
La Inteligencia Artificial ha revolucionado ya muchos sectores y RI no se queda atrás. Las empresas públicas tienen que cambiar su forma de comunicar para abordar la IA y las NLPs de mejor manera. Como siempre, en Miranda IR estaremos encantados de ayudarte a analizar cómo comunicar mejor para las NLPs y cómo la IA puede mejorar y llevar al siguiente nivel tu estrategia de RI.
Fuentes
- https://www.niri.org/NIRI/media/Protected-Documents/PD/NIRI_ThinkTank_Report_2020_FINAL.pdf
- https://www.ibm.com/cloud/learn/what-is-artificial-intelligence
- https://www.ibm.com/cloud/learn/ai-ethics
- https://codebots.com/artificial-intelligence/the-3-types-of-ai-is-the-third-even-possible
- https://miranda-partners.com/sentiment-analysis-in-ir-and-mexicos-3q21-earnings-calls/
Contactos en Miranda Partners
Damian Fraser
Miranda Partners
damian.fraser@miranda-partners.com
Ana María Ybarra Corcuera
Miranda-IR
ana.ybarra@miranda-ir.com
