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/
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